Что машинное обучение означает для автоматизации маркетинга?

За последние несколько лет автоматизация маркетинга превратилась из удобной технологии в важный компонент арсенала маркетинговых технологий. Но что это значит без стратегии, основанной на данных, и является ли машинное обучение ответом?

Несколько недель назад я был на конференции по искусственному интеллекту, где группа обсуждала значение ИИ для рабочего места. Энтони Пейнтер, один из выступающих, дал интересный ответ на вопрос о том, поставит ли ИИ нас всех без работы.

« Надеюсь, да », - сказал он.

Его точка зрения заключалась в том, что мы не должны бояться концептуального ИИ, выполняющего нашу работу за нас - это то, для чего они созданы. Достижение стадии, когда ИИ сделает все, что нам нужно, было бы утопией, а не апокалипсисом.

Помимо философских перерывов, многие утверждают, что автоматизация - важный шаг на этом пути. В контексте маркетинга это позволяет практикам уделять больше времени высокоуровневому стратегическому мышлению и меньше беспокоиться о выполнении. Сегодня программное обеспечение для автоматизации можно применять в самых разных сферах продаж и маркетинга, при этом платформы высшего уровня предлагают все, от оценки потенциальных клиентов и сегментации до планирования в социальных сетях и автоматического SEO.

Благодаря тому, что маркетологам теперь доступен огромный объем данных о клиентах, включая все, от демографических данных, предпочтений и взаимодействий с веб-сайтом до потоковых переходов пользователей и активности в социальных сетях, автоматизация маркетинга помогла маркетологам использовать данные новыми и интересными способами.

Правила созданы для того, чтобы их нарушали

Но автоматизация маркетинга на основе правил имеет врожденный недостаток: она настолько умна, насколько ею управляет человек.

Возьмем ключевое применение автоматизации маркетинга: сегментацию аудитории. Системы автоматизации маркетинга могут применяться к данным CRM для разделения клиентов на сегменты на основе таких вещей, как поведение на месте, демографические данные или заявленные предпочтения.

Однако правила, определяющие сегментацию, выбираются маркетологом, то есть они полагаются на человеческие предположения о том, на какие точки данных стоит обратить внимание. Это оставляет место для ошибочных предположений и не позволяет маркетологам принимать во внимание весь набор данных.

Более того, структурированный способ сбора данных ограничивает возможности для детального анализа. Точная сегментация на основе факторов, не соответствующих ни одной из заранее определенных областей, например, по размеру бизнеса, доходу или уровню образования, может быть сложной задачей, но это может быть значительным. Один автор из Software Advice назвал это «двумерным» взглядом на клиентов.

Введите: машинное обучение

Решением может стать машинное обучение. С помощью аналитического процесса, называемого «кластеризацией», машинное обучение может просматривать полный набор данных о клиентах, выявлять закономерности и организовывать их в «кластеры» схожих данных. Преимущество этого метода в том, что он не принимает во внимание предположения маркетолога о том, какие данные важны - вместо этого эта информация определяется анализом. Это оставляет дверь открытой для тенденций и связей, которые могли быть упущены при анализе отдельных частей данных по очереди.

Еще одно преимущество заключается в том, что он позволяет делать прогнозы в реальном времени. Например, система машинного обучения может обнаружить, что клиенты из определенной демографической группы, посетившие 3 или более страниц вашего продукта, в два раза чаще совершают покупку. Объедините это понимание с автоматизацией маркетинга, и потенциальный клиент может быть преобразован, отправив ему ультра-релевантную сделку или предложение в оптимальный момент их пути к покупке.

Еще одним примером может быть оптимизация времени отправки электронной почты. Система автоматизации маркетинга может разделять тестовые электронные письма, отправленные в разное время дня. Затем алгоритм машинного обучения может взять полученные данные об открытиях и переходах по ссылкам, объединить их с историческими данными и изменить следующую отправку электронной почты на основе результатов. Со временем кампания будет самооптимизироваться для достижения успеха, не полагаясь на маркетолога, извлекающего идеи из данных и выполняющих их вручную. Звучит еще утопично?

Другие приложения

У машинного обучения есть и другие интересные приложения в маркетинге, например, прогнозирование оттока . При этом используется алгоритм для сравнения новых клиентов с существующими в базе данных. Обоснование таково: если аналогичные клиенты «уходили» в прошлом, новый клиент, вероятно, тоже уйдет. Система принимает во внимание всю совокупность данных при проведении сравнения, а это означает, что факторы, которые, возможно, не были восприняты как релевантные (и, следовательно, игнорировались маркетологом), могут быть выявлены как значимые.

Возможности продаж - еще один вариант использования. Эта технология, также использующая данные CRM, предназначена для предоставления отделам продаж наиболее актуального контента для каждой возможности продаж, помогая им максимально упростить процесс покупки.

Топовое программное обеспечение подскажет, какой коммерческий контент используется чаще всего, кем и с какой целью. Он также проанализирует данные, чтобы выявить, какой контент принес наибольший доход, давая вам представление о том, насколько эффективны ваши торговые документы и где есть возможности для оптимизации.

Будущее

Машинное обучение - это чрезвычайно захватывающая перспектива для мира маркетинга с огромным потенциалом повышения эффективности и результативности команд и кампаний. Это означает, что маркетологи работают со своими поставщиками средств автоматизации, чтобы получить максимальную отдачу от технологии.

Если вам интересно узнать, какие функции предлагает типичный поставщик средств автоматизации маркетинга, ознакомьтесь с нашей недавней публикацией о том, как выбрать поставщика средств автоматизации маркетинга.