Машинное обучение в 2020 году изменило ландшафт цифровой трансформации за счет использования таких параметров, как поведенческий таргетинг, микротаргетинг, персонализация и т. д. Конгломерат талантливых ресурсов для решений искусственного интеллекта и автоматизации машинного обучения открывает новое лицо на арене цифрового маркетинга. . Технологические гиганты, такие как Google, IBM, Amazon и Netflix, годами используют машинное обучение, чтобы понимать поведение клиентов, улучшать результаты поиска и поддержку клиентов, а также добиваться точности в управлении запасами и ценообразовании. Эта передовая технология помогает составлять прогнозы и прогнозы продаж, а также точно настраивать модели склонности для реализации целенаправленных маркетинговых стратегий. Давайте посмотрим, как искусственный интеллект в электронной коммерции играет важную роль в маркетинге.

Помогает в эффективной визуализации данных
Правильная визуализация данных является неотъемлемой частью постановки целей и операционной стратегии компании. Это поможет вам принять правильное решение в нужное время. Машинное обучение проводит постоянную оценку данных, благодаря чему облегчается активный мониторинг, который позволяет немедленно уведомлять ключевой персонал в случае обнаружения каких-либо аномалий данных. Обнаружив нарушения, вы можете стремиться к более точным финансовым моделям и правилам. Кроме того, лица, принимающие решения в вашей организации, могут высказать свои запросы/проблемы к системам и получить легко понятные ответы.

Облегчает маркетинг продуктов
Машинное обучение оказалось невероятно полезным для организаций в продвижении своих продуктов и, следовательно, в составлении точного прогноза продаж. ML использует неограниченное количество организационных данных и создает отчет, на основе которого вы можете просмотреть стратегии продаж и маркетинга вашей компании. По мере обучения вашей модели ML предоставляет вам очень важные переменные, позволяющие получать целенаправленные потоки данных. Такие бренды, как Coca-Cola, используют машинное обучение, чтобы переосмыслить то, как потребители взаимодействуют с их продуктами на своих смартфонах.

Помогает правильно рекомендовать продукт
Модели машинного обучения анализируют историю покупок клиентов, чтобы составить отчет о типах продуктов, которые интересуют клиентов. С помощью специального типа алгоритма обучения, называемого неконтролируемого обучения, вы можете выявить скрытые закономерности в разных элементах, чтобы сгруппировать похожие продукты в один кластер. Эта модель помогает давать клиентам более качественные рекомендации по продуктам и, таким образом, увеличивает шансы на покупку продукта. Лучшим примером в этом случае является Amazon, который отслеживает историю просмотров и покупок клиентов, чтобы создать тег «Рекомендации для вас». Часто Amazon также включает тег «Часто покупаемые вместе», который еще больше увеличивает шансы на покупку большего количества товаров.

Позволяет лучше понять поведение клиентов
Облачная платформа анализирует существующие ресурсы данных, чтобы прогнозировать тенденции, которые будут преобладать среди клиентов в будущем. Эти действенные бизнес-идеи позволяют вам предсказывать будущие потребности и, таким образом, позволяют вам сосредоточить свои продукты / услуги в этом направлении. Кроме того, с помощью ML вы можете получить всестороннее исследование данных, связанных с прошлым поведением клиентов, что поможет вам в планировании и прогнозировании будущих тенденций.

Открывает путь к превращению гостевых клиентов в постоянных клиентов
Машинное обучение может помочь в реализации индивидуального маркетинга и точного прогнозирования поощрений. Маркетологи могут использовать данные, показывающие поведенческий паттерн определенного набора пользователей в течение пробного периода, чтобы прогнозировать вероятность их перехода на платную версию. Это помогает найти лучшие методы привлечения клиентов, чтобы убедить их совершить конверсию на ранней стадии.

Высвобождает квалифицированные ресурсы для выполнения других полезных задач
Алгоритмы машинного обучения могут решить проблемы дублирования и неточности данных. Учитывая огромное количество доступных баз данных, такие ситуации являются обычным явлением. Но с ML вы можете оставить трудоемкие задачи ввода данных машинам и, следовательно, высвободить свои ресурсы, чтобы сосредоточиться на других задачах. Это может звучать как угроза рабочим местам на уровне ввода данных, но реальность такова, что это приведет к технологической интеграции и более эффективному использованию человеческого таланта. Netflix, гигант потокового онлайн-вещания, использует алгоритм под названием Dynamic Optimizer, который сжимает видео таким образом, чтобы предотвратить буферизацию при сохранении его качества. Это позволяет ресурсам посвятить свое время и усилия другим задачам, в то время как машины позаботятся о работе потокового видео.

Все эти преимущества делают машинное обучение ведущей тенденцией цифровых инноваций. С машинным обучением мы вступаем в мир, где люди и машины работают в гармонии, чтобы продвигать свои продукты или услуги с индивидуальным подходом. Кроме того, вы также можете обнаружить новые закономерности и тенденции из разнообразной доступной базы данных. С этой тенденцией вы можете автоматизировать анализ для интерпретации деловых взаимодействий, чтобы получить персонализированные и уникальные продукты и услуги. Развертывание машинного обучения может оказаться выгодным решением, которое приведет вас к непостижимым высотам.