Почему машинное обучение так ценно для маркетологов?

Узнайте, как машинное обучение может прогнозировать отток, сегментировать пользователей на легко настраиваемые группы и персонализировать ваши маркетинговые взаимодействия.

Прошли те времена, когда компьютерам требовался очень сложный набор инструкций для обработки даже самых простых задач. За последние несколько лет мы стали свидетелями впечатляющих достижений в вычислительной мощности, и теперь компьютеры могут имитировать и даже превосходить людей в определенных задачах. Машинное обучение не ограничивается высшими эшелонами академических кругов, и на самом деле представляет собой относительно простую концепцию для понимания при подробном объяснении. В этой статье машинное обучение рассматривается как концепция и объясняется, как можно использовать машинное обучение для повышения эффективности своих маркетинговых усилий.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение включает в себя компьютерные алгоритмы, которые строят «модели машинного обучения» из больших объемов данных. Затем эти алгоритмы определяют закономерности в данных, которые можно использовать в различных областях. Например, машинное обучение сможет анализировать данные о покупках, сделанных в большой сети супермаркетов. Вы сможете различать, какие товары часто покупаются вместе, и соответствующим образом корректировать макет супермаркета для увеличения продаж. Это объясняет, почему в супермаркетах вы часто видите закуски у прохода с алкоголем.

Однако это не единственный способ использования машинного обучения. Распознавание образов, основанное на алгоритмах машинного обучения, не ограничивается данными о продукте. Алгоритмы машинного обучения также работают в таких областях техники, как распознавание лиц. На Facebook, когда вы отмечаете одного из своих друзей на фотографии, это маркирует данные для алгоритмов машинного обучения и предоставляет им параметры для успеха. Алгоритмы машинного обучения Facebook предложат вам пометить их в следующий раз, когда вы загрузите их фотографию, поскольку он распознает закономерности в данных.

Машинное обучение наиболее эффективно, когда у вас есть объем данных, который просто не может быть эффективно обработан людьми. Если у приложения тысячи или даже миллионы пользователей, трудно понять их поведение. Большой объем пользователей означает большой объем данных. Люди часто не могут эффективно оценить закономерности в указанных данных. Алгоритмы машинного обучения могут автоматизировать этот процесс, анализируя данные и устанавливая шаблоны для вас.

Чем машинное обучение отличается от других видов программирования?

Машинное обучение отличается от других видов программирования одним важным моментом. Обычно при работе с компьютером необходимо предоставить точные инструкции о том, как решить данную проблему. Что касается поведения пользователя, это будет означать определение того, что означает каждый щелчок на веб-сайте или в приложении. Однако при использовании алгоритмов машинного обучения мы вместо этого инструктируем компьютер анализировать исторические данные, что позволяет ему решать проблемы за нас. Важно понимать, что тем самым мы не даем компьютеру указание решить возникшую проблему.

Обсуждая алгоритмы машинного обучения, важно отметить, что существует несколько методов, которые можно использовать. Каждый метод отличается своими основными принципами и может использоваться для разных задач. Два наиболее известных метода машинного обучения известны как «обучение с учителем» и «обучение без учителя».

Что такое контролируемое обучение?

Этот метод машинного обучения предполагает использование алгоритмов машинного обучения, которые обучаются с использованием помеченных примеров. Помеченные примеры в этом случае могут включать в себя любые данные, однако эти данные должны быть помечены заранее с помощью класса, тега и т. Д. Пользователь. Вслед за этим алгоритм машинного обучения получит соответствующий набор данных, который вы хотите проанализировать, а затем классифицирует каждый ввод как 'X' или 'Y' (в этом случае это будет уволенный пользователь или заинтересованный пользователь. ). Затем алгоритм позволит машине учиться, сравнивая свои собственные выходные данные с заданными правильными выходными данными и соответствующим образом корректируя модель. Когда этот процесс будет завершаться все больше и больше, алгоритмы будут давать гораздо более точные результаты. Модель контролируемого обучения обычно используется для использования прошлых данных и прогнозирования будущих событий. В goedle.io мы используем этот метод машинного обучения, чтобы эффективно предсказать, когда пользователь может отказаться от вашего продукта, и позволить вам предпринять целенаправленные действия, чтобы попытаться предотвратить их отток, пока не стало слишком поздно.

Что такое обучение без учителя?

В отличие от обучения с учителем, этот метод машинного обучения вообще не включает маркировку данных, которые вводятся в компьютерные алгоритмы. Вместо этого банк данных просто вводится в компьютер, а алгоритмам машинного обучения затем ставится задача интерпретировать то, что именно отображается. Со временем компьютер распознает структуру и закономерности в данных без участия человека - отсюда и название обучение без учителя. Такое разделение машинного обучения очень эффективно при сегментации пользователей по схожим признакам. С помощью алгоритмов машинного обучения goedle.io мы можем сегментировать ваших пользователей на основе их атрибутов, чтобы затем их можно было легко настроить с помощью ваших персонализированных маркетинговых кампаний.

Машинное обучение - новая концепция?

Машинное обучение существует с 1950-х годов, хотя и представляет собой гораздо более упрощенную итерацию. Он только недавно приобрел известность в технологическом ландшафте благодаря сочетанию различных факторов, одним из которых являются значительные улучшения, которые мы наблюдаем в вычислительной мощности. По мере увеличения вычислительной мощности увеличивается и порог объема данных, которые можно успешно проанализировать, что делает машинное обучение гораздо более эффективным и точным.

В дополнение к этому у нас есть гораздо больший объем доступных данных из-за того, что Интернет занимает важное место в нашей повседневной жизни. Данные находятся в авангарде машинного обучения. У вас могут быть впечатляющие алгоритмы машинного обучения, но если вы не передадите в алгоритмы надежные и релевантные данные, ваши результаты будут недостаточно качественными и точными. По сравнению с тем, что было 20 лет назад, данные были не так легко доступны, а это значит, что машинное обучение было не так эффективно.

Как машинное обучение используется в маркетинге?

Машинное обучение можно использовать в маркетинге разными способами. Маркетологи знают, что удержание - главное, и они могут использовать машинное обучение, чтобы повысить уровень удержания своего продукта. В goedle.io мы используем алгоритмы машинного обучения, чтобы предсказать, когда ваши пользователи подвержены высокому риску ухода. Это может оказаться ценным активом для вашей компании, поскольку даже увеличение удержания на 5% может увеличить вашу прибыль на 95%! Мы используем предиктивную аналитику для анализа поведения вашей пользовательской базы, что позволяет нам определять пользователей, которые, скорее всего, уйдут в ближайшем будущем. Наши алгоритмы машинного обучения позволят нам привлечь этих пользователей, пока не стало слишком поздно, и сохранить их в качестве ценных клиентов для вашей компании.

Одна из самых больших проблем маркетологов - нацеливание своих маркетинговых кампаний на правильных пользователей. Трудно не только нацелить правильных пользователей, но также важно, чтобы ваши маркетинговые кампании были персонализированы, чтобы ваше сообщение находило отклик у получателей. Наше программное обеспечение для сегментации автоматизирует этот процесс за вас. Алгоритмы машинного обучения, которые использует goedle.io, будут сегментировать ваших пользователей на легко настраиваемые группы. Мы не только предоставляем вашим маркетологам тех пользователей, на которых необходимо настроить таргетинг, мы также даем им полезные идеи из их предыдущих маркетинговых кампаний и полезные советы по повышению эффективности будущих кампаний. Мы помогаем вам создавать идеальные кампании по вовлечению, упрощая и упрощая для ваших маркетологов.

Как упоминалось ранее, для успешных проектов машинного обучения необходим большой объем соответствующих данных, поскольку большее количество данных означает более интеллектуальные прогнозы и распознавание конкретных образов. Традиционно масштаб аналитики, который теперь возможен с включением машинного обучения, был доступен исключительно крупным предприятиям. Это произошло потому, что у них были деньги и рабочая сила для правильного использования своих пользовательских данных. Добавьте к этому тот факт, что хранилище становится все дешевле, а возрождение машинного обучения становится все более очевидным. Похоже, что сейчас для нас настало время полностью использовать потенциал машинного обучения.

Если вы хотите узнать, как goedle.io может использовать машинное обучение для уменьшения оттока, свяжитесь с нами или запланируйте демонстрацию прямо сейчас!