Автоматизация маркетинга - это программная платформа, которая помогает компаниям налаживать в высшей степени персонализированные отношения с клиентами и расширять возможности их обслуживания за счет автоматизации рабочих процессов маркетинговых кампаний, чтобы генерировать больше потенциальных клиентов, заключать больше сделок и лучше измерять маркетинговый успех с помощью различных каналов связи:

Инструменты автоматизации маркетинга используются для решения всего жизненного цикла клиента, сопровождая потенциальных клиентов и клиентов, чтобы улучшить их путешествие и повысить их ARPU на каждом этапе. Наиболее распространенные варианты использования автоматизации маркетинга:

Автоматизация маркетинга использует высокий потенциал объема данных, которыми обладают компании, за счет использования машинного обучения для сегментации (уточнения целей кампании), скоринга (оценки отношения клиентов) и обнаружения возможностей (выявления ассоциаций и скрытых корреляций), что позволяет обеспечить маркетинговую кампанию. эффективность, достижение операционной эффективности и более быстрый рост доходов. Прогностические и описательные модели машинного обучения помогают идентифицировать клиентов и их потребности, чтобы повысить их вероятность реагирования на данную кампанию через определенные каналы:

Шаг 1. Сегментация

Реакция клиента на маркетинговые коммуникации может быть разной в зависимости от многих критериев, таких как канал продаж, пол клиента, местоположение, активность, транзакции и другая важная информация. Сегментация - это эффективный инструмент, который помогает сгруппировать клиентов со схожими характеристиками, используя исторические данные (их активность, покупательские привычки и поведенческие черты) и такие алгоритмы, как анализ главных компонентов (PCA), K-средних или двухэтапные методы для поиска кластеров. Пошаговое объяснение алгоритма PCA для сегментации:

Получившиеся кластеры должны быть построены с участием маркетологов, чтобы сопоставить их с понятными профилями, которые представляют различные «личности покупателя». Это поможет лучше персонализировать общение с аудиторией компании, в зависимости от их склонности реагировать на конкретные предложения или рекламные акции, за счет создания доработанной стратегии и сообщений для каждого из этих персонажей (или сегмента), соответствующих каждому этапу пути клиента.

Шаг 2. Оценка

Обогащая информацию о клиентах, дополняя их новой очень ценной информацией, генерируемой алгоритмами машинного обучения, которые помогают маркетологам максимизировать конверсию потенциальных клиентов и ARPU клиента, эти оценки используются в маркетинговой кампании в качестве условия для принятия адаптированных действий:

Оценка потенциальных клиентов: позволяет классифицировать потенциальных клиентов, отделяя тех, кто действительно заинтересован в продукте, от тех, кто только начинает поиск некоторой информации. тем выше вероятность того, что конкретный клиент готов совершить конверсию. Его можно рассчитать двумя способами:

  • Механизм правил: путем увеличения и уменьшения весов суммирования взаимодействий на основе ведущей оценки, например: [+1 балл] за посещение веб-сайта, [+5 баллов ] нажмите на адрес электронной почты, [+10 баллов] нажмите на каталог продуктов, [+20 баллов] загрузите руководство покупателя, [+30 баллов ] доступ к форме оплаты, [-10 баллов] после 1 месяца бездействия, [-30 баллов] отказ от подписки на информационный бюллетень. Недостатки: вес взаимодействия определяется вручную и требует постоянной корректировки.
  • Прогностическая аналитика, особенно регрессия, такая как логистическая регрессия, которую можно рассматривать как вероятность конверсии, позволяет :
  1. Избавьтесь от выбора предикторов вручную, используя алгоритмы выбора функций, такие как пошаговое обратное, для сбора наиболее актуальной информации о потенциальных клиентах из демографической информации, поведения в Интернете и взаимодействия с электронной почтой / социальными сетями.
  2. Избавьтесь от определения весов, поскольку они автоматически определяются алгоритмом регрессии во время обучения модели.

Оценка RFM [R ecency , F Requency , M onetary ]: дает точное определение лучших клиентов, самые лояльные, самые большие спонсоры, почти потерянные, потерянные клиенты и потерянные дешевые клиенты.

  • Срок давности: определение [ самой последней даты покупки, самой дальней даты покупки ] интервала. и разбейте его на 3, 4 или 5 рангов. Клиенты, совершившие покупку в последнее время, с большей вероятностью совершат покупку снова, чем клиенты, совершившие более позднюю покупку в прошлом.
  • Показатель частоты: определите интервал [самая высокая частота покупок, самая низкая частота покупок ] и присвойте ему значение 3, 4 или 5 рядов. Клиенты, которые делали больше покупок в прошлом, с большей вероятностью ответят, чем те, кто сделал меньше покупок.
  • Денежная оценка: определите [наибольшее денежное значение, наименьшее денежное значение ] и разделите его на 3, 4 или 5. ранжирует Клиенты, которые тратили больше (в сумме на все покупки) в прошлом, с большей вероятностью ответят, чем те, кто потратил меньше.
  • Оценка RFM = [оценка с недавнего времени] x 102 + [оценка частоты] x 101 + [оценка в денежном выражении] x 100

Следующее лучшее предложение (NBO): используйте алгоритмы связывания, такие как Apriori и CARMA, которые обучаются на исторических данных (клиент привычки расходов), чтобы предлагать каждому покупателю новые продукты и обновления, которые лучше всего соответствуют его потребностям, что помогает компаниям применять клиентоориентированный подход, увеличивать конверсию и стимулировать продажи.

Показатель оттока (коэффициент отсева): прогнозируйте клиентов, которые с высокой вероятностью откажутся от подписки на услугу.

Шаг 3. A / B-тестирование

A / B-тестирование используется для маркетинговой кампании для оценки ее различных вариантов, чтобы определить наиболее эффективный (отправить правильное сообщение в нужное время), который генерирует наибольшее количество откликов клиентов (лучший просмотр кликов, количество кликов и открытий). A / B-тестирование дает хорошее представление о том, какие формулировки, визуальные эффекты и время отправки лучше всего подходят для каждого конкретного сегмента. Проверяемые точки следующие:

• Тема письма, которая в первую очередь видна аудитории и может повлиять на процент открытий.

• Тематический дизайн и содержание, например использование разного текста, разного макета, визуальных элементов, видео и 2D-изображений, которые влияют на ваши клики и конверсии.

• Время и частота отправки: найдите оптимальный баланс частоты и времени отправки с учетом поведения / отзывов клиентов, типа вашего бизнеса и стратегии, адаптированной коллегами по отрасли.

Чтобы выполнить A / B-тестирование, мы должны разделить аудиторию (всю целевую или предпочтительно только новых потенциальных клиентов и клиентов) на столько сегментов, сколько вариантов кампании, которые необходимо протестировать, а затем использовать потенциальные / клиентские история обратной связи и 2 вида инструментов для оценки существенной разницы между тестируемыми случаями:

  1. Статистические (частотные) методы: используются 2 типа статистических инструментов:

  1. Методы машинного обучения: например, байесовское A / B-тестирование, где каждый случай рассматривается как случайная величина, которой мы назначаем априорную вероятность, полученную на основе прошлых знаний о подобных экспериментах, мы объединяем эту априорную вероятность с текущими данными эксперимента. найти правильный ответ на тест.

Posterior = Данные + Предыдущие

Обычно мы тестируем по одному, чтобы получить точные результаты, и тесты различаются в зависимости от местоположения, пола и сегмента. Кроме того, после запуска кампаний необходимо постоянное тестирование и оптимизация.

Шаг 4. Построение рабочего процесса маркетинговой кампании

Чтобы автоматизировать бизнес-сценарии, маркетологи создают рабочие процессы кампании, последовательность шагов и задач с заранее определенными контрольными точками событий (правил и условий), которые запускают точки соприкосновения (электронная почта, SMS, ...), которые сопровождают клиента, чтобы направлять его и освещать его выбор на заранее определенном пути. В рабочем процессе используются 4 основных элемента:

Ниже вы можете увидеть 2 варианта использования рабочего процесса кампании:

  • Рабочий процесс рассылки кросс-продаж:

  • Рабочий процесс восстановления брошенных тележек:

Шаг 5. Измерьте эффективность кампании

На этом этапе цель состоит в том, чтобы отслеживать результаты кампании в режиме реального времени и отслеживать ее эффективность, обнаруживая открытые электронные письма (просмотры, чтения, местоположение), клики, сделанные из писем, генерацию трафика веб-сайта (количество посещений целевых страниц) и продажи через веб-сайт / торговая точка (стоимость лида, отношение потенциальных клиентов к закрытым, коэффициент конверсии, рентабельность инвестиций ROI).

Для кампании В социальных сетях можно оценивать следующие показатели: новые подписчики, комментарии, лайки, ретвиты, просмотры каналов, отказы и подписчики.

Эффективность кампании также оценивается путем сравнения этих ключевых показателей эффективности для целевой и контрольной группы, чтобы увидеть, было ли реальное влияние, которое приводит к значительному превышению органического роста продаж.

На этом этапе можно использовать машинное обучение (регрессия или нейронная сеть) для прогнозирования этих ключевых показателей эффективности перед выполнением кампании на основе исторических данных предыдущих кампаний, включая отзывы и поведение клиентов, чтобы избежать неверных параметров кампании, которые приводят к слабым представление.

Шаг 6: уточните модель

Применение машинного обучения в маркетинговой системе позволяет поддерживать эффективность кампании на вершине, периодически и автоматически переходя к настройке используемых моделей на основе новых данных, собранных в ходе текущих кампаний, что помогает повысить их точность и мощность для обеспечения правильный прогноз.

Именно здесь машинное обучение становится действительно интересным, поскольку в итоге вы получаете систему, которая со временем меняется и совершенствуется.

Заключение

Автоматизация маркетинга - обязательный инструмент для маркетологов, который расширяется за счет использования возможностей машинного обучения, которые предоставляют возможность обрабатывать данные в масштабе, чтобы получить правильную цель и правильные действия в нужное время, помогая оптимизировать опыт пользователей и увеличить количество клиентов. лояльность и приверженность бренду, а также повышение рентабельности инвестиций.