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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.