Машинное обучение для маркетинга Как ИИ может помочь вам продавать больше

Маркетинг в интернете постепенно наращивает потенциал. Но вместе с этим растут базы, которые приходится обрабатывать перед запуском кампаний, по результатам рекламы и пр. Чтобы сохранять контроль над продвижением, прибегают к двум методикам: привлекают к работе дополнительных сотрудников или подключают сервисы искусственного интеллекта (ИИ). Разберемся подробнее в таких нововведений.

Общие моменты

Под машинным обучением в любой сфере понимают применение алгоритмов и статистических моделей для выполнения конкретных заданий на основе «образцов». Это одинаково справедливо для продвижения и других направлений, где предстоит обрабатывать большие массивы цифр.

Подход с внедрением новых технологий актуален для направлений:

• проведение анализа, собранного вручную или парсером;
• частичная или полная автоматизация отслеживания показателей;
• персонализация Email-рассылок, таргетинга, других способов «соприкосновения»;
• составление прогнозов по рекламным кампаниям, публикации контента.

Сервер, выделенный для перечисленного, постоянно учится, адаптируется к появлению других вводных. И это происходит без явного программирования, фактически «самостоятельно», в соответствии с заранее заданной программой.

Преимущества технологии

Первое и основное, чего хотят маркетологи – это рост эффективности мероприятий, которые они организуют ради увеличения прибыли. Промежуточные итоги выглядят как экономия на создании текстовых материалов, изображений, рост количества лидов, снижение ставки на клики или конверсии. Бюджет проходит оптимизацию без участия человека, от него зависят настройки, с которыми имеет дело машина.

Плюсы от применения ИИ:

1. Повышается качество лидов.
2. Оптимизируются отклики в таргетинге.
3. Отображается индивидуальный контент.
4. Скидки и другие предложения отображаются индивидуально.
5. Сайты отображают рекомендации исходя из предпочтений клиента.
6. Рутинные мероприятия вроде создания отчетов автоматизируются.

К последнему пункту также относят сегментацию аудиторию, аналитику, прогнозирование спроса, например, с учетом снижения цены, расширения ассортимента вслед за сезонными изменениями и выявленными трендами. Отдельным направлением являются чат-боты, отвечающие на все вопросы, задаваемые посетителями, с персонализацией, последующим запросом обратной связи.

Практические примеры

Функциональность зависит от потребностей заказчиков услуги. Машинный интеллект способен адаптироваться практически к любому назначению.

Приведем примеры:

• рекламная площадка фиксирует активность разных групп ЦА и чаще показывает объявления фокусному кластеру покупателей;
• интернет-магазин предлагает сопутствующие или аналогичные товары, аксессуары исходя из содержимого корзины, какие позиции изучали дольше и пр.;
• скидки ресурс выставляет автоматически с учетом популярных разделов, отталкиваясь от маржинальности, складских остатков и т.д.
• сайт оповещает посетителя о каждом существенном действии вроде регистрации аккаунта, забытой корзине, оформлении заказа;
• онлайн-чат напоминает о возможности обратиться в поддержку с вопросами, бот ответит на типовые и переключит на «живого» оператора при возникновении нетипичных;
• рекламный кабинет самостоятельно подберет оптимальный режим публикации объявлений при получении достаточной статистики, с учетом установленных лимитов.

Благодаря автоматике сотрудники информируются о неочевидных изменениях. Например, что тональность отзывов изменилась преимущественно на негативную.

Эффект один – сотрудник освобожден от рутины, имеет четкую картину о происходящем, вплоть до проблемных зон, способов улучшить качество сервисов.

Как внедрить нейросети

Первое, что придется принять как должное – решения внедряются поэтапно. Только такой подход дает понимание, насколько полно решены предыдущие шаги, позволяет отчитываться заказчикам, если речь идет о подряде.

Определите цели и задачи

Применение любых инструментов оправдано, если они помогают достижению целей, упрощают промежуточные задачи.

Они помогут:

• увеличить динамику покупок;
• расширить клиентскую базу;
• поднять лояльность потребителя;
• снизить затраты на рекламу.

Список легко продолжать и продолжать. Перечень желаемого часто берут из того же бизнес-плана, стратегии развития компании.

Соберите сведения

Второй шаг – сбор того, что понадобится для достижения задумки. В этом помогут программы-парсеры, способные извлечь из разрозненных источников в интернете создать единую таблицу или иной тип файла, включающий весь масштаб интересующего.

Парсят любой цифровой, текстовый контент:

• номенклатура в каталоге;
• текущая цена и акции, скидки;
• действующих объявления в поисковиках;
• фразы, используемые в SEO-продвижении;
• ссылки подписчиков и пр.

Все, что понадобится, это определить, где содержится интересующее его – в CRM, сервисе веб-аналитики, соцсетях и т.д. Чем крупнее объединенный реестр, тем проще получить желаемое при помощи ИИ.

Подготовьте сводную таблицу

Перед запуском в работу любую БД желательно вручную или при помощи средств автоматизации очищать от «мусора». Например, удаляют явные и неявные дубли, ошибочные записи. Так, для поискового продвижения одинаковы по смыслу будут фразы «купить ноутбук» и «ноутбук приобрести», хотя для компьютера словосочетания разные.

Часто информация поступает заказчику в разных форматах вроде CSV, XLS и пр. Чтобы обработать ее, загрузить в единый аналитический центр, желательно преобразовать файлы в привычный вид. Здесь стоит отталкиваться от поддержки софта, целесообразности исходя из сохранности требуемого, отсутствия потребности в дополнительных конвертациях.

Выберите подходящий инструмент

Исходя из целей подберите софт, способный обработать заданные материалы именно по тем условиям, какие подходят для получения задуманного.

Популярны инструменты:

• Scikit-learn – популярная библиотека, написанная на языке Python. Предоставляет алгоритмы для классификации, регрессии, кластеризации;
• TensorFlow – гибкий, масштабируемый решение проект с поддержкой обработки на CPU и GPU. Это упрощает обработку сложных моделей;
• PyTorch – средство для динамических вычислений, применяемое при исполнении прототипирования, исследования объектов;
• NLTK – обработчик естественного текста, упрощающий анализ тональности или иных показателей вроде структуры предложений.

В сети представлены десятки продуктов: NumPy, Tableau, Power BI, Google Data Studio и т.д. Что выбрать, зависит от сотрудника, его предпочтений, опыта, навыков.

Обучите модель и оцените итоги

Остается задать первоначальные настройки и подождать первичной обработки всего, что предпочитает использовать оптимизатор. По завершении процедуры стоит проверить инструментарий на практике. Единственное ограничение – это маленький, тестовый охват. Это важно, чтобы не перегружать себя при оценке результативности работы с автоматизацией процессов.

Внедрите продукт и улучшайте показатели

Если итоги вычислений устраивают, остается применить софт к материалам, на обработку которых рассчитывают. Программы поддерживают смену настроек, без ограничений.

Риски и ограничения

Инновации в маркетинговых мероприятиях еще проходят обкатку. Поэтому стоит сразу смириться с вероятным выявлением недостатков. Например, продукт требует слишком крупного объема для саморазвития, без которого алгоритм не работает.

Еще встречаются ситуации:

• сложность интерпретации результатов, формирования выводов;
• предвзятость выданных отчетов из-за типичности основы;
• несоблюдение законов о защите персонального;
• отсутствие специальных познаний в IT.

Постепенно раскрутка становится проще, адаптированной к простым людям. Такой тренд постепенно приведет к тому, что перечисленные выше «недостатки» перестанут проявляться по причине улучшения интеллекта машин.

Будущее маркетинга

Технологии развиваются семимильными шагами, поэтому в ближайшее время стоит рассчитывать на расширение направлений, где применим ИИ. В перспективе до 80-90% задач маркетологов будет автоматизировано. Сейчас уже заметны тенденции к объединению сервисов, беспрепятственному обмену цифрами.

Тот же Яндекс. Директ уже способен функционировать без вмешательства человека. Стратегии запускаются на основании указания сайта, тематики, графика показов и подобных параметров. Пользователь освобожден от сбора семантики, чистки списка от минус-слов, фраз, приводящих «грязный» трафик. Такие же нововведения предстоят и в других сервисах.