Машинное обучение в маркетинге-2021: 9 преимуществ и возможностей использования

Программатик-реклама, чат-боты и многое другое — в мобильном маркетинге машинное обучение (machine learning, ML) уже не является чем-то удивительным и шокирующим. И пользователи используют технологии, основанные на машинном обучении и ИИ, гораздо чаще, чем кажется. Так, например, согласно этим данным, 97% мобильных пользователей используют голосовых помощников на базе искусственного интеллекта. В своем блоге Adjust представили руководство по машинному обучению в 2021 году и тому, как оно помогает мобильным маркетологам и вообще диджитал-маркетингу. Предлагаем ознакомиться.

Что такое машинное обучение?

Начнем с того, что понятие машинного обучения IT-компании трактуют по-разному. Adjust, например, пишет, что машинное обучение использует технологии искусственного интеллекта для формирования системы, которая может автоматически обучаться и выполнять определенные задачи. 

В мобильном маркетинге МL помогает повысить точность таргетинга, определить и охватить ценных пользователей, улучшить сервис клиентов. Например, путем предоставления круглосуточной поддержки. Без инструментов ML оставаться конкурентоспособными сегодня сложно. 

Машинное обучение в маркетинге: 9 возможностей использования

1. Улучшение пользовательского опыта путем персонализации 

Машинное обучение способствует созданию уникального клиентского опыта, который поможет сформировать лояльность, увеличить продажи и пожизненную ценность клиента. Например, в приложении e-commerce с помощью ML можно предлагать новые товары на основе истории предыдущих покупок и товаров в корзине, а в онлайн-кинотеатре рекомендовать фильмы и сериалы, которые с большей вероятностью понравятся пользователю — ведь эти рекомендации будут основываться на просмотренных фильмах. 

Персонализация возможна и в другом контексте — e-mail-рассылках, рекламных размещениях.

2. Клиентская поддержка с помощью чат-ботов

Не все чат-боты работают на основе машинного обучения. Чат-боты, ориентированные на задания, как правило, реже используют ML, но и их возможности ограничены ответами на простые вопросы. Общаться с такими ботами в режиме диалога сложно, хотя и возможно. 

Цифровые помощники (тоже чат-боты) используют машинное обучение и другие технологии вроде принципов понимания естественного языка, чтобы предоставлять расширенную поддержку. 

Использование чат-ботов на самом деле зависит от специфики приложения. В дополнение к очевидной клиентской поддержке чат-боты могут помочь в генерации лидов и назначении встреч клиентам, анонсе новых продуктов и скидок.

3. Новые продукты и услуги

Например, голосовой поиск основан на ИИ и уже стал частью повседневной жизни многих пользователей (по крайней мере, 72% людей, использующих голосовой поиск, так считают). 

Голосовые помощники помогают брендам гиперперсонализировать предложения, а голосовая аналитика — найти новые решения для улучшения UX-дизайна, пользовательской поддержки. 

4. Оптимизация дизайна сайта и UX

Тепловые карты, аналитика — машинное обучение может помочь маркетологам оптимизировать дизайн сайта. Также его используют для проведения A/B тестов и улучшения пользовательского опыта. 

5. Автоматизация маркетинга 

Автоматизация маркетинга направлена на то, чтобы отдать «машине» повторяющиеся задачи, которые занимают немало времени. Это e-mail-маркетинг, управление социальными сетями, рекламными кампаниями. 

Например, построение таргетинга на «похожие аудитории» в Facebook тоже осуществляется с помощью технологий машинного обучения. 

6. Программатик-закупки

Программатик — автоматизированный процесс закупки и продажи рекламного инвентаря. В этом процессе задействованы технологии машинного обучения для повышения эффективности и помощи рекламодателям в получении лучших мест размещения. 

Алгоритмы анализируют большие объемы данных. Безусловно, в этом процессе все еще есть задачи, которые нужно доверить менеджеру — построение стратегии, оптимизация кампании, но именно автоматизация закупок позволяет освободить время для этого.

7. Автоматизированный e-mail маркетинг

И хотя мы уже упоминали e-mail маркетинг в контексте других пунктов, Adjust уделяет ему отдельное внимание. Машинное обучение помогает создавать персонализированные рассылки для повышения вовлеченности, сегментировать аудиторию, собирать данные. Почтовые сервисы предлагают также определить оптимальное время отправки писем, повысить репутацию домена отправителя и предоставляют другие возможности, основанные на ML. Все это способствуют улучшению эффективности маркетинга. 

8. SEO-анализ

Машинное обучение помогает маркетологам масштабировать SEO-аналитику: с помощью сервисов оценивать рейтинг сайта в поисковых системах, ключевые слова, ссылки, страницы на сайте, которые требуют оптимизации. Специальные инструменты помогают в построении отчетов. 

9. Борьба с рекламным мошенничеством

Несмотря на то, что маркетинговое сообщество постоянно борется с рекламным мошенничеством, проблема все еще остается актуальной. Собственное исследование Adjust в 2020 году казало, что наиболее распространенным типом мошенничества в мобильном маркетинге являются боты — они составили 54,6% от всех мошеннических действий в глобальном масштабе. С августа 2019 по август 2020 уровень мошенничества в игровой сфере вырос на 172,5%, а в США — на 310,29%. 

ИИ и машинное обучение используют в борьбе с рекламным мошенничеством, изучая поведение реальных пользователей и помогая отделить их от ботов.

Источник: adjust.com