Искусственный интеллект в маркетинге продолжает оставаться невероятно актуальной областью. К 2028 году объем этого рынка может увеличиться до 107,5 млрд долларов по сравнению с 15,84 млрд долларов в 2021 году.
По мере расширения роли искусственного интеллекта в маркетинге зародились термины «глубокое обучение» и «машинное обучение», но что они означают? Вот что о них должны знать маркетологи.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение – это направление искусственного интеллекта, которое использует данные и алгоритмы для подражания процессу обучения человека c постепенно повышающейся точностью. Его цель состоит в том, чтобы компьютер мог обучаться без прямого программирования, другими словами, без вмешательства человека.
Примером машинного обучения является распознавание речи. С его помощью можно переводить речь в текст. Программное обеспечение преобразовывает прямую речь и аудиозаписи в текстовые файлы.
Голосовой поиск, голосовой набор, управление бытовыми приборами – все это примеры распознавания речи с применением машинного обучения.
3 популярных сценария использования машинного обучения для маркетологов
Вот некоторые задачи, для которых в маркетинговых стратегиях часто применяется машинное обучение.
1. Предиктивные рекомендации
Предиктивные рекомендации опираются на данные, чтобы предсказать, какой контент или услуги заинтересуют пользователя. Известным примером использования технологии является система от Netflix, которая предлагает фильмы и шоу на основе вашей истории просмотра.
По имеющимся данным, этот искусственный интеллект позволяет Netflix ежегодно экономить до 1 млрд долларов, снижая отток пользователей и улучшая показатель удержания.
2. Прогнозирование оттока клиентов
Некоторые компании используют машинное обучение для предсказания оттока клиентов, чтобы успеть принять меры до того, как пользователь уйдет.
Для этого изучаются демографические данные, история действий и другие данные, позволяющие предсказать будущее поведение человека.
К примеру, поведение клиента указывает на то, что он может прекратить подписку на музыкальный сервис. В этом случае компания может предложить эксклюзивную сделку (временную скидку), чтобы удержать пользователя.
Подобные приемы, использующие технологию машинного обучения, помогают компаниям добиться высокого уровня удержания клиентов. Это, в свою очередь, ведет к увеличению доходов.
3. Скоринг лидов
Скоринг лидов позволяет определить, какие потенциальные клиенты с большой вероятностью совершат покупку. Эта форма машинного обучения позволяет отделам продаж отказаться от ручной сортировки и изучения тысяч лидов каждый месяц.
Команды могут использовать модель скоринга лидов для автоматического определения и приоритизации наиболее перспективных потенциальных клиентов, что повышает продуктивность и при этом снижает затраты.
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение – это вид машинного обучения, в котором используются нейронные сети, способные имитировать процесс принятия решений человека.
Нейросети состоят из взаимосвязанных нейронов, которые обрабатывают данные в человеческом мозге и компьютерах.
3 популярных сценария использования глубокого обучения для маркетологов
Вот некоторые задачи, для которых в маркетинговых стратегиях используется глубокое обучение.
1. Сегментация
Модели глубокого обучения способны находить закономерности в данных и проводить расширенную сегментацию. У маркетологов появляется возможность легко и быстро определять целевую аудиторию для кампании и прогнозировать количество лидов.
2. Гиперперперсонализация
Глубокое обучение позволяет разрабатывать механизмы персонализации, которые помогают маркетологам оптимизировать процесс предоставления гиперперсонализированного контента.
Примерами подобных материалов служат сайты, на которых контент меняется в зависимости от того, кто просматривает страницу, а также push-уведомления для клиентов, которые уходят, не совершив покупку.
3. Прогнозирование поведения покупателей
Маркетологи могут использовать глубокое обучение для прогнозирования действий клиентов, отслеживая, как они перемещаются по сайту и как часто совершают покупки.
Таким образом, искусственный интеллект подсказывает брендам, какие продукты и услуги пользуются спросом и должны быть в центре внимания будущих кампаний.
Разница между машинным и глубоким обучением
Машинное обучение (machine learning) – это одно из направлений искусственного интеллекта, а глубокое обучение (deep learning) – вид машинного обучения.
Machine learning подразумевает обучение компьютера на основе данных без программирования – другими словами, без вмешательства человека. Deep learning использует алгоритмы и нейронные сети для обучения модели.
Машинное обучение также может использоваться с небольшими наборами данных, в то время как глубокое обучение требует больших массивов информации.
Deep learning совершенствуется и учится на основе прошлых ошибок, в то время как machine learning требует большего вмешательства человека для самообучения и самокоррекции.
Вот другие ключевые различия между машинным и глубоким обучением:
- Machine learning требует более короткого периода обучения, но может привести к снижению точности.
- Deep learning требует более длительного обучения и предлагает более высокую точность.
- Машинное обучение дает прямые линейные корреляции.
- Глубокое обучение позволяет устанавливать сложные нелинейные взаимосвязи.
Искусственный интеллект продолжит внедряться в различные отрасли и нашу повседневную жизнь. Учитывая это, маркетологи должны понимать основные принципы работы ИИ и учиться использовать его в интересах своих брендов.
Глубокое и машинное обучение создают новые возможности в маркетинге за счет оптимизации трудоемких процессов и прогнозирования поведения аудитории. С его помощью маркетологам легче совершенствовать свои стратегии и всегда оставаться в тренде у потребителей.