Как использовать машинное обучение в маркетинге

Машинное обучение может использоваться маркетологами в многих разных областях, от автоматизации задач до важных принятия решений на основе данных.

Для того, чтобы использовать машинное обучение для маркетинга, вам необходимо:

• определить цель использования машинного обучения
• подготовить и изучить данные
• использовать соответствующие алгоритмы машинного обучения для анализа данных
• разработать модель машинного обучения
• внедрить модель в маркетинговый процесс

Если вы правильно примените машинное обучение в маркетинге, это существенно улучшит эффективность ваших стратегий продвижения бренда.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение – это вид искусственного интеллекта (Artificial Intelligence или AI), который включает в себя технику, которая позволяет компьютерам “учиться”, путем анализа накопленной информации. С помощью машинного обучения компьютеру даются наборы данных, и он научится извлекать закономерности из тех данных. В итоге компьютер должен будет справиться с задачами, для которых не требуется явное программирование.

Существует разные виды машинного обучения:

• Супервизионное обучение, в котором происходит обучение с подсказками человека
• Нейронные сети, имитирующие действия нервных клеток
• Обучение подкрепления, сводящееся к желанию иметь больше бонусов, чем штрафов
• Обучение с учителем, по принципу сравнения правильности результатов с данными предоставленными человеком

Для чего нужно машинное обучение в маркетинге

Машинное обучение может быть полезным при выполнении многих задач в маркетинге. Оно позволяет маркетологам лучше понять тенденции и поведение целевой аудитории, а также улучшить привлечение клиентов. Основные применения машинного обучения для маркетинга это:

• Выявление потенциально перспективных клиентов;
• Автоматизация расширенной аналитики;
• Оптимизация маркетинговых кампаний;
• Оценка и анализ клиентских отзывов;
• Моделирование на основе исторических данных;
• Создание целевых рекламных кампаний;
• Создание персонализированного маркетинга.

Машинное обучение позволит маркетологам лучше понимать потребности и предпочтения целевой аудитории и более точно структурировать рекламные кампании. Кроме того, с помощью машинного обучения можно также создавать и запускать систему эффективного управления рекламными кампаниями и анализировать результаты проведенных акций.