Около четырех лет назад я написал короткую вводную статью о машинном обучении и маркетинге. Впервые я услышал об этой технологии от своих друзей, специализирующихся в области компьютерных наук. Сначала я растерялся и не понял ни слова об этом. Для меня это был весь код и гиковские ассоциации. Однако после регистрации в программе маркетинга в ПФР я осознал ценность персонализированного опыта для клиентов. В мире онлайн-покупок, постоянных обзоров продуктов и новых технологий бренды должны корректировать свои сообщения, чтобы повысить лояльность к бренду, удержание клиентов и доход. Машинное обучение позволяет достичь этих целей. Это не только будущее маркетинга, это настоящее.
Как вы создаете значимый контент и сохраняете верность ценностям своего бренда? Как вы используете доступные технологии для отслеживания удовлетворенности клиентов? Что можно сделать с тоннами данных, собранных в результате онлайн-взаимодействий? Можно ли превратить эти данные в жизнеспособные прогнозы и повысить рентабельность инвестиций? Как маркетологи могут оптимизировать каждую точку взаимодействия? Вот некоторые из проблем, с которыми сегодня сталкиваются маркетологи при разработке эффективной стратегии маркетинговых коммуникаций.
Интернет является частью нашей повседневной жизни, наполняя нас информацией. Новые платформы рождаются постоянно, открывая новые способы создания, публикации и обмена контентом. Эта реальность ежедневно генерирует миллионы байтов данных и мешает маркетологам предоставлять персонализированный опыт в масштабе.
Наука доказала, что компьютерные программы могут обучаться при воздействии на них новых данных. Вместо того, чтобы следовать определенному набору инструкций, запрограммированных разработчиками, алгоритмы машинного обучения намерены анализировать данные и обнаруживать модели человеческого поведения, которые мы не обнаружили бы сами. Чем больше введенных данных, тем более точными и персонализированными могут быть результаты. Используя прогнозный анализ, машинное обучение может моделировать процесс принятия решений человеком, что позволяет лучше понять поведение потребителей.
Машинное обучение — это то, куда движется мир (медицина, инженерия, образование, бизнес и т. д.). Тем не менее, существуют разные мнения о его нынешней роли в обществе и его способности решать все маркетинговые задачи.
Чтобы расширить эту тему, я попросил пять экспертов в своих областях высказать свое мнение о машинном обучении и его влиянии на маркетинг. Является ли машинное обучение ответом на усилия маркетологов по предоставлению персонализированного опыта? Какие проблемы эта технология ставит перед будущими поколениями? Вот что сказали эксперты:
«Маркетинг — это, безусловно, отличный сценарий, в котором методы машинного обучения и анализ больших данных находят отличное применение. Использование этих технологий может принести большую пользу всем участникам маркетинга, помогая создать более персонализированный опыт для аудитории: от выбора продуктов для рекламы до формы, в которой эти продукты представлены. Нынешние приложения пророчат светлое будущее, но также вызывают много опасений, в частности, как предоставить этот персонализированный контент, не ставя под угрозу личность потенциального клиента». Оскар Луис Вера Перес — старший разработчик программного обеспечения
«Маркетинг меняется прямо на наших глазах, и эта эволюция управляется данными. В настоящее время маркетологи должны понимать данные и анализ, как никогда раньше. В настоящее время, по мере увеличения наших возможностей сбора данных, увеличивается и объем обработки данных. При этом машинное обучение становится необходимым не только для обработки больших наборов данных, но и для получения информации из данных.
Подумайте об этом, вместо того, чтобы тратить время на обработку и анализ каждого набора данных по отдельности, вы можете написать код, а затем кормить машину данными в реальном времени, чтобы затем она строила свою логическую функцию на основе этих данных, училась на них. , и, наконец, создать идеи.
Маркетинг, как мы знаем, меняется, и остается много проблем. Интеграция с маркетингом, информатикой и информационными технологиями является ключом к тому, чтобы компьютеры обучались на данных с минимальным программированием и максимальными результатами». Густаво Москера Доцент Международного университета Флориды
«В подавляющей массе Интернета бренды рассылают сообщения потребителям и рассчитывают собрать ответы, чтобы использовать их в маркетинге. Но без машинного обучения это общение может быть беспорядочным и поверхностным.
Будут ли эти слова хорошо восприняты? Будут ли визуальные образы привлекательными для клиентов? Сколько раз клиенты должны увидеть это сообщение, чтобы совершить действие? Важно ответить на эти вопросы еще до того, как вы начнете свою маркетинговую кампанию. Машинное обучение помогает выявлять намерения пользователей, поэтому успех в маркетинге больше не зависит от счастливой случайности». Дуглас Курбело — бывший инженер-программист @ Google
«Использовать маркетинговые ресурсы наиболее эффективным способом с каждым днем становится все проще, потому что искусственный интеллект подсказывает, на какую аудиторию лучше всего ориентироваться и как к ней подходить. Системы, созданные в массовом масштабе, понимают миллионы сигналов от пользователей по всему Интернету, поэтому они могут автоматически генерировать креативы или определять аудиторию для бренда. Все это делает эффективный маркетинг доступным даже для малого бизнеса». Отто Леон — бывший инженер-программист @ Facebook
«Машинное обучение (МО) быстро становится важным фактором маркетинговых исследований, продвижения в СМИ и привлечения клиентов. Хотя мы использовали его формы в течение многих лет (например, от чего-то «простого», например, от анализа основных компонентов до более сложного прогностического моделирования), способность генерировать, получать доступ и обрабатывать огромные наборы данных увеличит использование машинного обучения в течение следующих нескольких лет. годы. Большой проблемой ML в маркетинге будет склонность маркетологов полагаться на вычислительный анализ без понимания психологии, лежащей в основе аналитики. Второй серьезной проблемой будет неспособность учесть, как кажущееся иррациональным принятие решений клиентами может в конечном итоге опровергнуть прогнозы машинного обучения». Энтони Д. Миядзаки — бренд-стратег.
Хотя участники представляют разные области, их взгляды на машинное обучение совпадают с его потенциалом в предоставлении информации и реальных решений для создания более персонализированного опыта для аудитории.
Как указывалось выше, эта технология продолжает формировать будущее маркетинга, переходя от традиционного маркетингового подхода, основанного на историях, к технологическому подходу, основанному на данных. Однако это непросто. Машинное обучение бросает вызов самым блестящим умам, чтобы использовать методологии и технологии поиска для реорганизации сети, чтобы она была актуальна для всех, кто ее использует. Таким образом, теперь ожидается, что маркетологи будут использовать аналитические навыки в своих усилиях по повышению лояльности к бренду и рентабельности инвестиций.
С точки зрения программиста, машинное обучение может добывать и отображать связи, чтобы помочь идентифицировать различные сегменты целевой аудитории на основе поведенческих моделей. Предоставляя такой анализ данных, эти алгоритмы дают брендам преимущество над конкурентами, позволяя эффективному маркетингу стать доступным для различных предприятий.
В настоящее время машинное обучение улучшает сегментацию клиентов, маркетинговый контент и прогнозирование ценности жизненного цикла клиентов. Тем не менее, возникают некоторые вопросы. Достаточно ли точны эти алгоритмы, чтобы избежать влияния на их прогнозы иррациональной составляющей человеческого процесса принятия решений? Нарушают ли маркетологи конфиденциальность аудитории при использовании этой технологии? Готовы ли маркетологи полагаться исключительно на вычислительный анализ? Означает ли распространение маркетинга, основанного на данных, что традиционный маркетинг устаревает?
Хотя у нас пока нет ответов на эти вопросы, эта технология обещает решить многие проблемы, с которыми маркетологи сталкиваются ежедневно. Машинное обучение является поворотным моментом для отрасли, поскольку оно внедряет инновации и оптимизирует использование бренда при взаимодействии с потребителями. Это позволяет маркетологам создавать новые стратегии для обеспечения уникального и привлекательного взаимодействия с клиентами в рамках задач маркетинга, основанного на данных. Эта технология прокладывает путь к новым возможностям, росту отрасли и эффективности коммуникаций.
