Будь то распознавание поведенческих паттернов, оптимизация цен или улучшенные товарные рекомендации, машинное обучение совершенно необходимо для максимизации эффективности ваших маркетинговых усилий. В современном мире, когда внимание покупателей рассеяно множеством рекламных предложений, конкурирующих между собой на каждом канале – в мобильных браузерах и приложениях, в офлайн и онлайн магазинах – машинное обучение как никогда необходимо ритейлерам, чтобы оставаться конкурентоспособными. И вот почему.
1. Машинное обучение прогнозирует поведение покупателей.
Машинное обучение позволяет идентифицировать целевых покупателей, проанализировать их прошлое взаимодействие с сайтом и спрогнозировать, что их заинтересует, чтобы подобрать идеальное товарное предложение. Если в Австралии сейчас лето, то жители этой страны едва ли заинтересуются меховыми куртками и кашемировыми шарфами. Напротив, зима в Нью-Йорке заставит горожан смести с полок теплые ботинки и кожаные перчатки.
Машинное обучение позволяет ритейлерам применить данные о том, какие товары покупают редко или всего один раз, а какие требуются постоянно. Эта информация позволяет не атаковать пользователя рекламой редко используемых товаров, в то время как ему действительно необходимо напомнить, что у него почти закончился шампунь.
2. Машинное обучение стимулирует взаимодействие покупателя с брендом.
Машинное обучение помогает ритейлерам вести правильную коммуникацию с пользователем в нужный момент и на нужном канале. Чем больше данных задействует машинное обучение, тем эффективнее привлекаются покупатели.
В нашем недавнем исследовании совместно с IDC мы отметили, что существует 7 элементов баннера, которые можно персонализировать: картинки, подписи, имя товара, формат, цветовая схема, контент и CTA (призыв к действию).
Множество устройств, требующих особых рекламных форматов (десктоп, смартфоны, планшеты), тысячи паблишеров и рекламных площадок, а также более миллиарда покупателей с их предпочтениями и интересами требуют триллионов различных вариантов баннеров.
Маркетологи просто не в состоянии проанализировать терабайты данных с необходимой скоростью и в нужном масштабе, чтобы вести коммуникацию с пользователями на различных каналах. Только технологии машинного обучения могут обрабатывать такие объемы информации со скоростью света и непревзойденной точностью.
3. Машинное обучение оптимизирует продажи.
Лучшая цена на определенный товар может меняться с течением времени, и алгоритмы машинного обучения способны учитывать ключевые переменные ценообразования, такие как сезонность, наличие товара и спрос на него. Это позволяет ритейлерам предложить правильную цену в нужный момент времени, при этом не выходя за рамки своих целей, таких как максимальная прибыль или выручка.
Технологии машинного обучения также устраняют такие негативные факторы, как человеческие просчеты или неверные предположения. Благодаря огромным массивам данных, лежащих в основе моделей ценообразования, ритейлер могут более точно оптимизировать цены, достигая своих целей в глобальном масштабе.
4. Машинное обучение позволяет создавать точные товарные рекомендации.
Способность машинного обучения распознавать покупательские паттерны позволяет ритейлерам задействовать в своих маркетинговых усилиях данные о покупательских привычках, их интересах и трендах рынка. Это позволяет персонализировать их взаимодействие с брендом и товарные рекомендации и таким образом увеличивать продажи.
Алгоритмы машинного обучения генерируют рекомендации сопутствующих товаров – к примеру, кушетку для дивана, который пользователь ранее приобрел, вместо того чтобы преследовать его навязчивой рекламой товара, который не потребуется ему еще очень долго.
5. Машинное обучение позволяет применять данные на пользу вашему бизнесу.
Машинное обучение соотносит покупательские данные с трендами рынка – даже такие факторы, как пол, возраст и местонахождение пользователя используются для создания подробного портрета целевого покупателя. Технологии машинного обучения способны находить возможности, которые ритейлеры легко могут пропустить, к примеру, новые сегменты аудитории, которые могут принести больше прибыли, если подобрать правильный подход.
Благодаря предиктивной аналитике, технологии машинного обучения позволяют ритейлерам более точно таргетировать покупателей, как отдельных пользователей, так и целые сегменты со схожим поведением, основываясь на данных для прогноза следующего шага (или клика) каждого из них.
Почему машинное обучение – не сиюминутный тренд
Персонализация контента, частоты показов и цен для каждого покупателя, таргетинга сегментов вашей аудитории, которым ранее не уделялось должного внимания, привлечение наиболее ценных покупателей, совершающих покупки чаще и быстрее, а также максимизация вашей имеющейся базы покупателей – все это только малая часть того, как машинное обучение может помочь ритейлерам получить максимум прибыли.
Машинное обучение уже стало ведущей силой в маркетинге, повышая вовлеченность на всех каналах и для всех кампаний. Мы наблюдаем лишь начало влияния машинного обучения на ритейл индустрию. В будущем компаниям, серьезно настроенным на успех, будет необходимо тесно интегрировать эти технологии в свои бизнес-процессы – и эти изменения станут плодотворными для обеих сторон рынка.
