Машинное обучение и маркетинг: инструменты, примеры и советы, которые могут использовать большинство команд
Машинное обучение, подмножество искусственного интеллекта, — это мощный инструмент, который стремительно преобразует маркетинг. Согласно последнему исследованию HubSpot, около 35 % маркетологов используют ИИ для упрощения своей работы и автоматизации утомительных задач. Однако то же исследование показывает, что 96 % маркетологов все еще корректируют результаты, созданные ИИ, что свидетельствует о том, что он еще далек от совершенства. В […]
XMLDATAFEED18 мин чтения
Искусственный интеллект
маркетинг
Развитие бизнеса
Машинное обучение, подмножество искусственного интеллекта, — это мощный инструмент, который стремительно преобразует маркетинг. Согласно последнему исследованию HubSpot, около 35 % маркетологов используют ИИ для упрощения своей работы и автоматизации утомительных задач. Однако то же исследование показывает, что 96 % маркетологов все еще корректируют результаты, созданные ИИ, что свидетельствует о том, что он еще далек от совершенства. В сегодняшней статье вы узнаете, как машинное обучение может повысить эффективность работы вашей маркетинговой команды. Мы также поделимся примерами реальных компаний, внедривших машинное обучение и заметивших значительные улучшения.
Машинное обучение и маркетинг
Машинное обучение — это формаискусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет программным приложениям более точно предсказывать результаты без явного программирования. Маркетологи используют ML для понимания поведения клиентов и выявления тенденций в больших массивах данных, что позволяет им создавать более эффективные маркетинговые кампании и повышать рентабельностьмаркетинга. Например, Netflix использует машинное обучение для улучшения алгоритма рекомендаций, прогнозирования спроса и повышения вовлеченностиклиентов. Используя историю просмотров клиентов, компания получает мощную информацию о предпочтениях покупателей, что позволяет ей делать релевантные предложенияпо контенту. Посмотрите на изображение ниже, чтобы понять, что заставляет профессионалов бизнеса внедрятьнологии ML и AI.
Как машинное обучение может улучшить маркетинг
Машинное обучение может улучшить маркетинг множеством способов. Вот наиболее распространенные варианты использования:
1. Измерьте настроение клиентов
Алгоритмы машинного обучения могут автоматически определять настроения клиентов, включая положительные, нейтральные или отрицательные мнения. Первоначально они собирают текстовые данные из различных источников, таких как отзывы покупателей, упоминания в социальных сетях, формыобратной связи или ответы на опросы. Затем данные подвергаются предварительной обработке и маркируются в соответствии с настроением. Это позволяет маркетологам получить представление о настроениях клиентов и внести улучшения на основе отзывов.
3. Оптимизируйте усилия по распространению контента
Машинное обучение позволяет анализировать эффективность различных каналов распространения контента и предлагать стратегии оптимизации. Благодаря доступу к историческим данным он может определить лучшее время для публикации и оптимальную частоту распространения контента, чтобы не перегружать аудиторию. Он также может определить наиболее эффективные каналы распространения, позволяя маркетологам разумно распределять свои ресурсы и добиваться максимального вовлечения наряду с окупаемостью инвестиций.
4. Оптимизация таргетинга и торгов
ML совершает революцию в целевой рекламе. Анализируя огромное количество данных о клиентах, машинное обучение предсказывает их поведение и группирует пользователей в сегменты на основе общих черт и характеристик. Затем маркетологи используют эти данные для адаптации рекламы к этим сегментам, связываясь с целевыми аудиториями, которые с большей вероятностью будут вовлечены в рекламу.
5. Оптимизация процессов A/B-тестирования
A/B-тестирование играет важную роль в маркетинге, поскольку оно наглядно показывает, что работает, а что нет. ML помогает автоматизировать процессы A/B-тестирования и сделать их более точными. Контроль процесса тестирования в режиме реального времени снижает ручное вмешательство и вероятность потенциальных ошибок. Кроме того, машинное обучение сокращает продолжительность тестирования, экономя время и ресурсы, когда одна вариация значительно превосходит другую.
15 примеров машинного обучения и маркетинга
По прогнозам Forrester, к 2025 году почти 100 % предприятий будут внедрять ИИ в той или иной форме. Осталось еще два года, но многие компании уже успешно внедряют ИИ. Вот 15 примеров из практики реальных компаний, которые увидели значительные улучшения после внедрения машинного обучения.
1. Amazon увеличила чистые продажи на 9%.
Машинное обучение уже давно стало неотъемлемой частью компанииAmazon, одного из крупнейших ритейлеров в мире. Гигант электронной коммерции использует ML для различных целей, например, для получения информации о поведении клиентов и анализа истории просмотров и покупок для предоставления персонализированных рекомендаций по товарам. Это повышает качество обслуживания покупателей, поскольку пользователи легко находят новые товары, похожие на те, что они покупали ранее. Кроме того, Amazon создает целевые рекламные объявления для пользователей на основе прогнозирования спроса. Согласно последнему финансовому отчету, чистые продажикомпании в первом квартале выросли на 9% и составили 127,4 млрд долларов по сравнению со 116,4 млрд долларов в первом квартале 2022 года.
2. Netflix стал лидером отрасли благодаря своим персонализированным предложениям фильмов.
Одна из главных причин популярности сервисов Netflix — использование искусственного интеллекта и решений машинного обучения для создания интуитивно понятных предложений. Компания использует машинное обучение, чтобы анализировать выбор фильмов своих клиентов и делать соответствующие предложения. Но как это работает? Когда вы просматриваете их каталог фильмов, интеллектуальные алгоритмы следят за тем, какие фильмы вас увлекают, куда вы нажимаете, сколько минут вы смотрите один и тот же фильм и т. д. Затем, анализируя ваши привычки, Netflix составляет для вас персональную подборку фильмов и телепередач. Это беспроигрышный вариант.
3. Armor VPN прогнозирует пожизненную ценность и максимизирует усилия по привлечению пользователей.
Armor VPN — это программное обеспечение для обеспечения кибербезопасности потребителей (VPN), которое хотело создать надежную стратегию привлечения пользователей для привлечения новых клиентов. При ограниченном маркетинговом бюджете владельцы не хотели идти путем проб и ошибок. Таким образом, они заключили партнерство с Pecan AI, инструментом предиктивной аналитики, чтобы принимать стратегические решения с помощью моделей прогнозируемой пожизненной ценности (pLTV).
Благодаря прогнозам, сделанным с помощью этого инструмента, клиент обнаружил разрыв в среднем на 25 % между фактической стоимостью жизни пользователей и той стоимостью, которую они ожидали получить. Таким образом, Armor VPN сможет создать более эффективную и основанную на данных стратегию для привлечения пользователей.
4. Компания Devex масштабировала процессы создания контента и сократила расходы в 50 раз.
Компания Devex, расположенная в Вашингтоне, округ Колумбия, является крупным поставщиком услуг по подбору персонала и развитию бизнеса в сфере глобального развития. Еженедельно компания получает около 3000 текстов, которые требуют ручной проверки командой разработчиков контента. В итоге только 300 из них признаются достойными и помечаются соответствующим образом. До недавнего времени оценка проводилась вручную, что занимало около 10 часов. Чтобы автоматизировать этот процесс, Devex обратилась к MonkeyLearn, платформе для анализа текстов на основе моделей машинного обучения. Компания Devex создала классификатор текстов, который помогал им обрабатывать данные и отмечать, является ли текст релевантным. Это позволило сэкономить 66 % времени, а эксплуатационные расходы снизились в 50 раз, поскольку требовалось меньше человеческого вмешательства.
5. Airbnb оптимизировал цены на аренду и составил приблизительную смету.
Airbnb столкнулась с проблемами, пытаясь оптимизироватьцены на аренду для клиентов. Чтобы решить эту проблему, Airbnb использовал машинное обучение, чтобы предоставить потенциальным клиентам приблизительные цены. Цены были основаны на различных критериях, таких как местоположение, размер, тип недвижимости, сезонность, удобства и т.д. Затем, выполнив EDA, они смогли понять, как объявления об аренде распространяются поСША. На последнем этапе компания применила ML-модели, такие как линейная регрессия, для получения оценок и визуализации изменения цен с течением времени. Это позволило им создавать привлекательные маркетинговые предложения и завоевывать новых клиентов.
6. Re:member увеличил конверсию на 43% благодаря тепловым картам и записям сессий.
Re:member — одна из ведущих компаний по выпуску кредитных карт в Скандинавии. Недавно сотрудники отдела маркетинга заметили, что пользователи чаще обычного отскакивают от формызаявки на кредитную карту. Разочарованные, маркетологи обратились к Hotjar, чтобы получить полное представление о том, как клиенты используют их сайт и в чем причина проблемы. Они использовали записи сеансов, чтобы воспроизвести все время, проведенное пользователем на сайте. Тепловые карты помогли им определить, на какие страницыклиенты чаще всего нажимают. Объединив полученные данные, маркетологи Re:member заметили, что многие люди, пришедшие от партнеров, сразу же уходили. Проанализировав тепловые карты и записи сессий, команда пришла к выводу, что посетители изначально заинтересовались разделом преимуществ, но нуждались в дополнительной информации. В результате они изменили дизайнстраницызаявки, что привело к увеличению конверсии на 43 %.
7. Tuff добилась 75% успеха в предложениях о партнерстве.
Tuff — маркетинговое SEO-агентство, которое добилось значительного роста ARR всего за три года. Изначально они испытывали трудности с составлением предложений для клиентов из-за отсутствия надежного SEO-инструмента для тщательного исследования конкурентов и ключевых слов.
Компания Kasasa, предоставляющая финансовые услуги, стремилась расширить масштабы своей контентной деятельности и увеличить органическийтрафик. Чтобы сэкономить время и ресурсы, они взяли на вооружение MarketMuse, инструментоптимизации контента, основанный на искусственном интеллекте и ML. Используя упрощенные контент-брифы от MarketMuse, Kasasa гораздо быстрее создавала значимый контент. Это позволило компании стать экспертом в своей отрасли и повысить узнаваемость, что привело к росту органического трафика на 92 %.
9. Spotify создал персонализированные плейлисты и повысил вовлеченность клиентов.
11. Coca-Cola улучшила свои продажи и дистрибуцию почти на 30%.
Coca-Cola находится на переднем крае внедрения решений ML и AI в свои маркетинговые стратегии. Чтобы сохранить лидерство в отрасли, американская компания создала систему искусственного интеллекта для анализа данных о продажах и выявления тенденций в предпочтениях покупателей. Они также использовали алгоритмы машинного обучения для оптимизации упаковки и распределения продукции, что привело к значительному увеличению прибыли на 30 %. Кроме того, они разработали виртуального помощника, чтобы помогать клиентам с общими вопросами.
Yelp — это платформа отзывов и рекомендаций для пользователей, использующая алгоритмы машинного обучения. Они используют машинное обучение и алгоритмическую сортировку для создания персонализированных пользовательских рекомендаций. Благодаря машинному обучению пользователи получают еженедельные рекомендации, основанные на просмотренных ими за предыдущую неделю предприятиях или на их конкретных интересах. В 2023 году компания также представила свой сервиспо написанию рецензий на основе искусственного интеллекта.
13. Cyber Inc. удвоила производство видеокурсов.
Cyber Inc. — компания, занимающаяся вопросами безопасности и конфиденциальности, базирующаяся в Нидерландах. Компания предлагает обучающие программы и хотела масштабировать процесс создания видеокурсов. Они объединились с Synthesia, платформой для создания видео с искусственным интеллектом, чтобы упростить процесс создания видео и выпускать ролики на разных языках. Сотрудничество позволило сократить расходы на наем актеров, поскольку инструмент предлагает замену аватара. Cyber Inc удалось в два раза ускорить производство видеоконтента и расширить глобальный охват.
14. Uber создала целевую рекламу, персонализированную для каждого пользователя.
Uber, американская компания, предоставляющая услуги такси, эффективно использует машинное обучение. С помощью ML они анализируют данные о клиентах, такие как местоположение и история поездок, и создают целевые объявления, ориентированные на конкретного человека. Алгоритмы позволяют оптимизировать рекламные кампании для достижения максимальной эффективности, что приводит к повышению вовлеченностиклиентов и частоты использования Uber.
15. Farfetch увеличил показатель открываемости электронных писем на 31 %.
Farfetch — ритейлер модной одежды класса люкс, который экспериментировал с искусственным интеллектом и по-новому взглянул на свои маркетинговые кампаниипоэлектронной почте. Они сотрудничали с Phrasee- инструментом, который подбирает наиболее релевантный голос бренда и генерирует на его основе идеиконтента. Компания добилась впечатляющих результатов: средний показатель кликов увеличился на 38 %, а средний показатель открываемости — на 31 % в триггерных кампаниях.
5 советов по использованию машинного обучения в маркетинге
Машинное обучение может быть очень полезным, но вы должны знать, как эффективно его использовать. Вот пять советов по эффективному использованию машинного обучения в ваших маркетинговых усилиях.
1. Будьте конкретны в своих маркетинговых целях.
Поскольку ML обрабатывает огромные массивы данных, вы, скорее всего, получите массу ненужных данных. Этого можно легко избежать, если четко сформулировать, чего вы хотите добиться. Сузьте круг своих маркетинговых целей и сгруппируйте их по категориям, таким как сегментацияклиентов, оптимизациярекламы, ускорение конверсии и т. д. Начните с небольших экспериментов и повторяйте их, как только получите результаты.
2. Не останавливайтесь на одной модели ML.
Экспериментирование с несколькими моделями машинного обучения очень важно. Различные модели ML обладают разными возможностями, каждая из которых имеет свои плюсы и минусы. Для достижения максимальной эффективности вам придется протестировать различные модели ML, чтобы объективно сравнить их производительность. Например, одна ML-модель может отлично справляться с определенным типом задач с данными, но может оказаться неэффективной в другом сценарии.
3. Не слишком полагайтесь на инструменты ML.
Хотя машинное обучение может генерировать ценные сведения, чрезмерное полагание на него может оказаться губительным для маркетологов. Модели ML все еще развиваются, они не совершенны и не могут полноценно функционировать без человеческого опыта. Для достижения максимальных результатов лучше сочетать ML с человеческими знаниями. Четко определите каждую роль и установите разумную границу между тем, когда использовать ML, а когда полагаться на человеческие решения.
4. Сотрудничайте с учеными, изучающими данные.
Не у всех есть штатные специалистыпо анализу данных. Если вы только начинаете, то для внедрения правильных ML-моделей лучше всего сотрудничать с ученым по исследованию данных. Обязательно попросите экспертов по машинному обучению объяснить ограничения ML-моделей, чтобы у вас не было нереалистичных ожиданий.
5. Соблюдайте политику обработки данных и будьте прозрачны.
Контент-ассистент HubSpot — это мощный инструмент, который позволяет маркетологам повысить эффективность работы с контентом и производительность. Он интегрируется с продуктами HubSpot, и вы можете переключаться между искусственным интеллектом и ручным созданием контента для создания копий для электронной почты, веб-сайта, постов в блоге и т. д. Чтобы воспользоваться контент-ассистентом, вам нужно просто заполнить форму, описать, какой контент вам нужен, а затем нажать кнопку «Сгенерировать». Через несколько секунд вы получите свою копию.
Основные характеристики
Создание персонализированных писем по продажам и маркетингу, идей для записей в блогах и конспектов
Совет: сегментируйте потенциальных клиентов на основе общих характеристик, а затем добавьте списки в помощникпо контенту. Инструмент обработает данные и создаст персонализированные электронные письма, чтобы упростить вашу работу с клиентами.
Цена: Существует два ценовых плана. Пакет «Команда» стоит от 299 долларов, есть бесплатная пробная версия. Цены на пакет «Бизнес» не опубликованы, и вам необходимо связаться с отделом продаж.
Что нам нравится: Инструмент очень интуитивно понятен, и не требует опыта кодирования. Кроме того, клиентам доступен широкий спектр возможностей анализа текста, и они могут просматривать отзывы в одном центральном месте.
3. Pecan AI
Pecan AI — это платформа предиктивной аналитики, которая использует машинное обучение для создания точных и действенных прогнозов всего за несколько часов. Инструмент эффективно использует большие объемы необработанных данных и прогнозирует риски и результаты, влияющие на прибыль, такие как отток клиентов, LTV и т. д.
Цена: Инструмент имеет три ценовых плана. План «Стартовый» стоит 50 долларов в месяц, «Профессиональный» — 280 долларов. Чтобы узнать подробности ценообразования для корпоративных клиентов, необходимо заказать встречу.
Что нам нравится: Этот инструмент позволяет нам использовать возможности искусственного интеллекта и исключить догадки при принятии стратегических решений.
Цена: Инструмент поставляется с тремя тарифными планами. План «Создатель» стоит 39 долларов, а план «Команды» — 99 долларов в месяц соответственно. Если вам нужен тарифный план «Бизнес», вам придется обратиться в отдел продаж.
Что нам нравится: Различные тона голоса и готовые шаблоны кампаний для создания персонализированного контента. Простое в использовании расширение для браузера, позволяющее получить доступ к инструменту прямо в браузере.
5. ИИ-маркетолог
AI Marketer — это инструмент предиктивной аналитики, позволяющий выявлять и нацеливать на вас наиболее ценных клиентов. Используя модели машинного обучения, он прогнозирует вероятность совершения покупок клиентами и отправляет целевым покупателям уведомления об оптимизации времени в определенное время. Вы также можете нацелиться на клиентов, которые подвержены высокому риску оттока. Это поможет вам повысить уровень удержания клиентов и максимизировать отдачу от маркетинговых кампаний.
Что нам нравится: Различные тона голоса и готовые шаблоны кампаний для создания персонализированного контента. Кроме того, это простое в использовании расширение для браузера, так что вы можете получить доступ к инструменту из своего браузера.
Использование машинного обучения для максимизации маркетинговых усилий
