Во-первых, мы не говорим о Скайнете в «Терминаторе» или HAL в «2001: Космическая одиссея». Машинное обучение — это то, где мы хотим, чтобы машина училась на огромных объемах данных, которые мы ей даем, а затем применяла эти знания к новым фрагментам данных, которые потоки в систему.

Машинное обучение можно рассматривать как подмножество ИИ (искусственного обучения) и определяет процесс, с помощью которого машина может обучаться самостоятельно, без явного программирования, и это ключ к тому, что она сама дает понимание. .

Машинное обучение поможет нам, наконец, реализовать обещания по оптимизации и развитию действительно привлекательного и эффективного клиентского опыта. Однако очень немногие компании верят, что у них есть необходимая технология или что внедрить ее легко. Но технология — это только начало, и сегодня она не представляет тех проблем, которые она использовала, однако компании или бренду необходимо переориентировать бизнес на клиента.

Делая это и внедряя машинное обучение, которое фокусируется на пути клиента, бренды могут начать переопределять качество обслуживания клиентов с помощью анализа данных с минимальными затратами.

Используя несколько источников данных, включая модели транзакционного машинного обучения, можно начать специально адаптировать и персонализировать путь клиентов с помощью алгоритмов машинного обучения. Будь то продавец автомобилей, стремящийся определить момент, когда клиент будет стремиться сменить свой автомобиль, или страховая компания, стремящаяся определить тех клиентов, которые с наименьшей вероятностью совершат мошенничество, чтобы ускорить расчеты. Эти компании успешно используют машинное обучение для повышения продаж, более эффективного обслуживания и, что наиболее важно, повышения лояльности клиентов за счет более эффективной адаптации и удержания.

МЫ ВИДИМ, КАК КОМПАНИИ НАЧИНАЮТ УСПЕШНО ИСПОЛЬЗОВАТЬ МОЩНОСТЬ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ, И ВИДИМ РЕЗУЛЬТАТЫ В РОСТЕ ПРОДАЖ И БОЛЕЕ ВОВЛЕЧЕННОСТИ КЛИЕНТОВ

Используя машинное обучение, мы можем идентифицировать клиентов и адаптировать их пути, чтобы доставлять нужные продукты в нужное время, делая взаимодействие и путь клиента более актуальными. С помощью алгоритмов мы можем понять проблемы прогнозирования, моделирования склонностей, проблемы классификации и регрессии и многое другое, чтобы эффективно нацеливать коммуникации в тот момент времени, когда клиент наиболее восприимчив к коммуникации и обмену сообщениями, чтобы осуществлять выбор, выбор и покупку. С помощью технологий мы смогли прогнозировать, как клиенты тратят деньги и что они, скорее всего, купят.

Благодаря использованию данных, полученных в результате взаимодействия клиентов с брендом, машинное обучение может выйти далеко за рамки человеческого анализа, обеспечивая глубокое понимание чувств, потребностей и желаний клиента. Поскольку точки взаимодействия с клиентами продолжают расти со скоростью, создавая все больше и больше данных, нам необходимо разработать решения, которые могут экономически эффективно создавать модели для решения этой проблемы. Опыт работы с клиентами раньше включал лишь несколько трудно отслеживаемых точек соприкосновения, таких как реклама в прессе, посещения магазинов и прямая почтовая рассылка, но за последние несколько лет они выросли в геометрической прогрессии, включая мобильные приложения, колл-центры, социальные сети и отслеживание в магазинах. Этот рост будет продолжаться по мере того, как носимые технологии и интернет вещей станут реальностью, создав еще больше наборов данных, по которым можно будет отслеживать взаимодействие с клиентом.

Поскольку сегодняшние потребители больше не следуют линейным маршрутам, которые они когда-то делали, доступ к этим данным и их использование будут иметь основополагающее значение для успеха бренда и бизнеса. Без поиска способов экономически эффективного охвата этих клиентов с помощью целенаправленной, персонализированной и релевантной деятельности они будут потеряны для конкурента, который это делает.

ПО ТЕХНОЛОГИИ РАЗВИВАЕТСЯ, КАК КОЛИЧЕСТВО ТОЧЕК СОПРЯЖЕНИЯ И ОБЪЕМ ДАННЫХ, КОТОРЫЕ ХРАНЯТ КЛИЕНТЫ

Подготовка к путешествию

Использование машинного обучения для получения информации от взаимодействия с клиентом должно включать:

  1. Переместите существующие наборы данных о клиентах в центр обработки данных, чтобы начать процесс понимания ваших клиентов и имеющихся у вас данных — начало единого представления о клиентах. Если вам не хватает данных, разработайте стратегию их получения, например, упражнения по сбору данных через существующие цифровые точки соприкосновения.
  2. Поймите путь клиента и его точки соприкосновения — как это можно улучшить, где клиенты отказываются или возможности перекрестных продаж.
  3. Сопоставьте, что говорят вам данные, с бизнес-целями и задачами, выявили ли они новые проблемы или возможности для роста клиентов?
  4. Применяйте машинное обучение к данным, чтобы приступить к разработке алгоритмов и моделей данных, которые будут способствовать изменению способов взаимодействия с клиентами.
  5. Определите недостатки данных и то, где можно улучшить модели или адаптировать путь клиента.
  6. Разработайте стратегию тестирования и обучения на основе наборов клиентов, которые были созданы с помощью упражнений по обработке данных и первоначальных моделей машинного обучения.

Машинное обучение представляет собой прекрасную возможность для брендов наконец и с минимальными затратами начать реализовывать свою стратегию взаимодействия с клиентами с реальным пониманием. Даже несколько лет назад многие аспекты машинного обучения были бы за пределами обычного бизнеса без найма собственной команды для обработки и анализа данных, которые он содержит, теперь у нас есть клиенты, которые получают представление о миллионах записей за недели и меньше. реалистичные бюджеты.

Машинное обучение в понимании клиентов все еще нуждается в улучшении, но это то, на что всем компаниям следует обратить внимание и составить планы по включению в свои будущие стратегии взаимодействия.

Чтобы поговорить с Brand Distillery о том, как это может помочь вашему бизнесу, посетите наш веб-сайт

Эта статья впервые появилась в блоге Brand Distillery по адресу https://www.branddistillery.agency/post/how-machine-learning-will-deliver-you-better-customers.