Машинное обучение в маркетинге: зачем и как использовать

Что такое машинное обучение?

На данный момент единого определения для machine learning не существует. Люди, которые работают с данной технологией, описывают ее следующим образом.

Машинное обучение – это наука о том, как обучить искусственный интеллект действовать и учиться, как человек, а также организовать его работу таким образом, чтобы он постоянно самосовершенствовался на основе предоставленных ему данных.

Если изначально компьютеры применялись только для задач, решения которых были известны самому человеку, то теперь они чаще используются для поиска способов решения задач, у которых нет алгоритма решения или он неизвестен. С этой целью и внедряются технологии искусственного интеллекта, которые позволяют машинам анализировать и действовать на основе больших объемов данных. А машинное обучение помогает ИИ непрерывно учиться, а соответственно, улучшаться.

Надеемся, что вы не запутались в определениях. Маркетологам не обязательно вникать в тонкости работы технологии machine learning, но нужно понимать разницу между некоторыми понятиями.

• Машинное обучение. Считается одной из самых перспективных и сложных областей ИИ.
• Нейросети. Являются видом машинного обучения.
• Глубокое обучение. Один из множества видов архитектуры нейросетей, который включает исследования и разработку алгоритмов для машинного обучения.

Благодаря технологии глубокого обучения за последнее десятилетие разработчики ИИ смогли добиться значительных успехов. Прорыв был сделан в области поиска информации, преобразования текста в речь, обнаружения и распознавания объектов. Такие технологии используются повсеместно. Например, владельцы смартфонов iPhone ежедневно пользуются технологией распознавания лиц для снятия блокировки.

По оценкам глобального исследования ведущего поставщика рыночных и потребительских данных Statista, к 2030 году ИИ составит 26,1 % ВВП Китая, 14,5 % ВВП Северной Америки и 13,6 % ВВП ОАЭ. Причина такой статистики заключается в стремлении предприятий увеличить производительность и усовершенствовать продукцию.

Зарабатывай с Perfluence

Регистрируйся и получи доступ к 200+ проектам с акциями от самых известных брендов

Зарегистрироваться

Зачем маркетологам использовать machine learning?

Сейчас нам тяжело представить, что когда-то люди жили без интернета. Им приходилось тратить кучу времени на поиск и обработку информации. Внедрение интернета позволило автоматизировать процесс. Сейчас мы можем найти интересующую нас информацию за пару секунд.

Искусственный интеллект и машинное обучение способны принести не меньше пользы, чем интернет. Да, сейчас технологии могут показаться сложными и непонятными, но их необходимо осваивать и внедрять. Это касается всех сфер, но мы поговорим про маркетинг.

Маркетологи выполняют множество задач, большинство из которых связаны с сортировкой и анализом больших объемов данных. Если делать это самостоятельно, то процесс будет трудозатратным и достаточно тяжелым для человека. ИИ и машинное обучение помогают автоматизировать работу маркетолога и сделать ее эффективнее.

Технологии позволяют работать с огромными объемами данных и не допускают ошибок. Спектр характерных возможностей включает сопоставление данных на разных уровнях, составление метрик, а также предоставление идентификационных и транзакционных данных. По сути, это технология века, которая самостоятельно может находить техники и методы для решения сложных аналитических задач. Ведь в маркетинге часто есть понятная задача, а вот способ ее решения не определен.

Machine learning учитывает детали и риски, которые невозможно определить с помощью традиционных методов аналитики. Теперь маркетолог может заранее узнать, кто из потенциальных клиентов хочет получить дополнительную информацию, приобрести товар или, наоборот, отказаться от услуги. Такие знания помогут предпринять нужные действия и не потерять покупателя.

Главное преимущество машинного интеллекта заключается в эффективной обработке информации и высокой скорости. Его внедрение избавит от ненужной рутины: достаточно просто загрузить необходимые данные – и машина выдаст требуемые отчеты.

Способы использования машинного обучения в маркетинге

Одни компании внедряют передовые технологии машинного интеллекта, а другие используют более простые техники. Факт в том, что и те, и другие способы актуальны и могут быть полезны каждому маркетологу. Давайте рассмотрим некоторые из них более подробно.

• Чат-боты. Данный метод ИИ знаком всем, ведь его использует практически каждая компания для автоматизации работы с клиентами. Некоторые маркетологи внедряют ботов для привлечения клиентов и их проведения по всему жизненному циклу: от момента, когда человек узнал о компании, и до момента, когда сделал заказ. В дальнейшем инструмент можно использовать в качестве автоматической службы поддержки. Как правило, боты используют заранее прописанные диалоги, но есть и более сложноорганизованные системы, которые способны приспосабливаться к нетипичным ответам пользователей.
• Сегментация целевой аудитории. Для успешной рекламной кампании крайне важно правильно сегментировать аудиторию. Маркетологи делают такую работу постоянно. Облегчить данную задачу поможет кластеризация, которая подразумевает разделение группы объектов на кластеры (подгруппы). Принцип используется многими сервисами, которые генерируют отчеты с данными о пользователях и их интересах. Для этого они используют данные миллиардов людей и идентифицируют их, основываясь на активности в соцсетях и на прочих ресурсах.
• Квалификация лидов. Машинный интеллект способен помочь маркетологам узнать больше данных о пользователе, а следовательно, квалифицировать его качественнее. Существуют системы, благодаря которым можно достаточно быстро определить готовность лида к сотрудничеству и его ценность, как клиента.
• Атрибуция на основе данных. Конверсия – это хорошо, но знания о том, что привело клиента к покупке, куда ценнее, так как они помогут привлечь новых покупателей. Самостоятельно выявить закономерность сложно, ведь на пути к нажатию заветной кнопки «Купить» клиент проходит длительный путь и часто переходит по нескольким рекламным баннерам. К конверсии, как правило, приводит последнее объявление, но это вовсе не значит, что на покупку повлияло именно оно. Что ж, data-driven attribution вам в помощь. Технология использует ряд алгоритмов, которые помогают определить закономерности, ведущие человека к конверсии.
• Борьба с оттоком. Мало завлечь клиента, его внимание нужно еще удержать, и данная задача не из легких. Сервис по маркетинговым исследованиям и digital-трендам thinkwithgoogle.com заявил, что неактивность пользователей является распространенной проблемой. Как правило, 37 % юзеров теряют интерес к приложению в течение недели. Бороться с оттоком просто необходимо. В этом вам помогут опросы и многие другие способы получения обратной связи. ИИ совместно с машинным обучением поможет вам обработать массивы данных без каких-либо погрешностей, составить статистику и выявить маркетинговые стратегии, которые помогут предотвратить отток.
• Копирайтинг. В маркетинге не последнюю роль играют продающие тексты. Если раньше для их создания необходимо было нанимать копирайтеров, то теперь с этой работой может справиться машинный интеллект. Текст генерируется на основе анализа данных на разных ресурсах, учитывается количество слов в рекламах и на лендингах, а также слова и предложения, которые повлияли на вовлеченность и конверсию. В русскоязычном пространстве пока не особо используют копирайтинг на основе ИИ, а вот англоязычные маркетологи уже вовсю наслаждаются мотивационной платформой искусственного интеллекта Persado, которая генерирует текст, вдохновляющий каждого человека действовать немедленно.
• Преобразование текста в речь и наоборот. Голосовым поиском уже никого не удивишь. Технология работает на основе ИИ и машинного обучения. Маркетологи активно внедряют голосовое управление, так как оно предоставляет большие возможности для взаимодействия с пользователями. Например, многие люди пользуются данной функцией в Google Assistant, чтобы искать необходимые услуги или товары и делать покупки.
• Графическое представление данных. Изображение передает информацию лучше, чем текст, – факт. Некоторые маркетологи продолжают делать визуализацию вручную с помощью Excel, но этот способ уже устарел. Для составления отчетов эффективнее применять автоматизированное графическое представление данных. За счет продвинутых алгоритмов машинного интеллекта и аналитики данных можно получить информацию, которая скрыта от обычных людей.

Мы перечислили лишь некоторые из способов использования искусственного интеллекта и машинного обучения, которые полезны в маркетинге.

Способы применения machine learning в рекламных системах

В предыдущей главе мы поговорили про способы применения машинного интеллекта в сфере маркетинга в общем, а теперь давайте обсудим, как современные технологии могут быть внедрены в рекламных системах.

• Поисковые подсказки. Когда вы вводите поисковой запрос в браузере, система выдает подсказки, стараясь предугадать, что вы ищете. Это возможно благодаря машинному обучению, которое постоянно изучает информацию о запросах, осуществляемых вами и другими людьми. Данная функция также может быть внедрена на сайтах компаний.
• Автотаргетинг. С помощью данной технологии вы сможете настроить показ объявлений без использования ключевых фраз. Система сканирует информацию на странице перехода и в объявлении, а затем анализирует ее. Если реклама соответствует тематике площадки, интересам пользователя и поисковому запросу, то она будет показана на странице. Автотаргетинг позволяет получить дополнительный целевой трафик, так как он показывает рекламу тем пользователям, до которых сложно добраться с помощью ключевых фраз.
• Персонализированные креативы. Исследования показали, что 91 % пользователей смартфонов покупает товар или услугу, если видит релевантную рекламу. Чтобы создавать персонализированные и уникальные креативы, а также протестировать их, используйте машинный интеллект. Он поможет создать наиболее эффективные объявления на основе комбинаций заголовков и описаний из поисковых систем.
• Прогноз рекламного бюджета. Система поможет рассчитать расходы, основываясь на статистике кликов и показов, а также учитывая сезонность и ставки. Функция особенно полезна для маркетологов, которые не могут точно оценить результаты будущей компании и не знают, сколько готовы платить за клик. ИИ покажет усредненные данные, которые помогут сориентироваться в рекламном бюджете.
• Поиск аномалий трафика. Рекламодатели часто сталкиваются со скликиванием, которое подразумевает накрутку кликов. Если вовремя не распознать обман, то можно слить рекламный бюджет. К аномальному трафику также относят накручивание показов (скрутка) и повторные/случайные клики. Отфильтровать недоброкачественный трафик помогут системы на основе машинного интеллекта, которые анализируют его более чем по 250 критериям.
• Умная лента. Практически все соцсети используют умную ленту, которая работает на основе ИИ и машинного обучения. С помощью данной функции каждый пользователь получает уникальную ленту контента с публикациями, подобранными под его индивидуальные запросы и интересы. В этой же ленте появляется и реклама, которая откликается конкретному человеку.
• Поиск. Даже если вы сделаете запрос с ошибками, использованием сленговых слов или вообще напишете что-то непонятное для человечества, поисковая система все равно благодаря машинного обучения распознает, что же вы все-таки хотели найти.

Теперь вы знаете основные фишки машинного интеллекта, которые можно применять в рекламных системах прямо сейчас.

Нюансы, о которых нужно знать

Искусственный интеллект и машинное обучение – технологии, которые сложно устроены и стоят денег. Если вы собрались внедрять навороченные фишки в свой бизнес, то сначала поразмыслите о том, что будет работать конкретно для вас. Это тот случай, когда необдуманные действия и слепое повторение за кем-то может навредить.

Если вы решили внедрить ИИ и machine learning в своей компании, то мы рекомендуем сделать следующие действия.

1. Поставьте задачу. Важно определить маркетинговую цель, которой вы хотите добиться с помощью технологий, еще до того, как специалист приступит к разработке алгоритмов. Только так вы сможете выбрать правильные данные и построить нужную модель машинного обучения.
2. Соберите данные. Для работы алгоритму необходимы данные, которые соответствуют поставленной задаче. Вам нужно собрать как можно больше данных, а также отформатировать, очистить и организовать их. В результате должно получиться два массива: для обучения и оценки.
3. Соберите команду. Задача маркетолога − выбрать подходящие варианты использования машинного обучения, а затем их внедрением занимаются специалисты по данным и аналитики. Поэтому необходимо собрать межфункциональную команду, в которой каждый будет выполнять свою задачу.

Machine learning – не волшебное средство, которое решит все ваши проблемы, связанные с маркетингом. Однако, по данным thinkwithgoogle.com, 85 % руководителей компаний считают, что ИИ позволит им получить или сохранить конкурентное преимущество.