4 практических совета по применению машинного обучения в маркетинге

С развитием машинного обучения (Machine Learning, ML) маркетинг вышел на новый уровень. Маркетологи применяют ML для нахождения различных корреляций в данных о клиентах, составления портрета покупателя, прогнозирования дальнейших действий и т.д.

Важно! Для применения ML не нужно быть супер-программистом и писать сложные алгоритмы. Типичные маркетинговые задачи решаются при помощи готовых программ с достаточно простым интерфейсом. Освоить такое ПО может практически каждый.

Если вы до сих пор ломаете голову, как интегрировать машинное обучение в свой маркетинг, эта статья для вас. 4 простых совета помогут вам уже завтра приступить к действиям.

  1. Сегментация клиентов для создания персонализированных предложений

Ещё вчера возможности бизнеса были ограничены скупыми данными лишь о поле, возрасте и покупках клиента. Сегодня вы можете узнать о клиенте практически всё, вплоть до того, какие трусы он носит (шутка, конечно).

Машинное обучение позволяет собирать и анализировать данные одновременно из нескольких источников: поведение на сайте, отзывы и обсуждения в соцсетях, покупки и т.д.

Благодаря этим знаниям, вы можете распределить клиентов по группам/сегментам (например, любители пива, молодые мамочки) и разработать для каждой группы индивидуальное предложение (“купи бутылку пива и получи вторую в подарок”, “только сегодня большая упаковка памперсов по цене маленькой”). Рассказывать об акционных предложениях можно в смс или e-mail рассылке.

  1. Повышение качества обслуживания за счет прямых коммуникаций

Анализируя данные о действиях клиентов в прошлом, ML-программы формируют рекомендации: когда нужно связаться с тем или иным покупателем, какой канал для этого лучше использовать, что именно предложить/спросить.

Источниками таких данных могут быть записи разговоров колл-центра, веб-аналитика и т.д.

  1. Оперативное реагирование на потребности и запросы аудитории

Технологии машинного обучения позволяют собирать данные о клиентах в режиме реального времени: какую покупку только что совершил человек, как отреагировал на рассылку, какой отзыв оставил о компании и т.д.

Актуальные данные помогают руководителям принимать эффективные решения, а маркетологам — максимально оперативно реагировать на потребности и запросы аудитории.

Например:

  • Узнав, какую передачу только что смотрел человек, ТВ-канал предлагает посмотреть похожую (по теме/жанру) передачу.
  • Узнав, что клиент только что сделал маникюр, салон красоты предлагает ему скидку на педикюр.
  1. Прогноз рентабельности клиентов

Анализируя данные о поведении клиентов, ML-программы прогнозируют лояльность, “срок жизни» того или иного клиента. Таким образом, вы узнаете в каких покупателей стоит вкладывать больше времени, сил и средств.

Кроме того, такие программы позволяют моделировать сценарии “что если” (как будет вести себя определенный сегмент аудитории, если мы сделаем ему определенное предложение?) и выводить формулы успеха.

Подытожим

Для многих отечественных предпринимателей машинное обучение  — нечто футурустическое и далекое от существующих бизнес-реалий. На самом деле, это работающий и рентабльный инструмент, который может не только улучшить ваш бизнес, но добавить комфорта вашим клиентам.

 

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =