Цифровой маркетинг развивается с сумасшедшей скоростью. Объем информации и скорость ее появления в мире настолько велики, что маркетологи, не успев завершить исследование рыночных условий, вынуждены приступать к новому, потому что старое уже устарело.
Специалисты подтверждают, что часто задумываются, как изменится поведение потребителей, мода и рекламные инструменты в будущем. Некоторые «гадают»: полагаются на свое видение ситуации, интуицию и наработанный опыт, но в таком случае управление маркетингом в компании часто становится бесконтрольным. Второй метод заключается в использовании данных, которые ложатся в основу выверенных прогнозов.
В нашей статье мы поговорим о том, почему важно прогнозировать маркетинговые тенденции и какое значение в этом процессе играет машинное обучение.
Зачем предсказывать маркетинговые тренды
Предпочтения аудитории быстро изменяются, поэтому маркетологам важно «поймать волну» до того, как их знания об интересах клиентов устареют. Это относится как к глобальным тенденциям, так и к региональным изменениям. Если упустить тренд, компания рискует не получить ничего. Но если вы заранее знаете, какие изменения вас ожидают, можете подготовиться.
Метод прогнозирования трендов – это инструмент планирования и снижения рисков. Речь не только о создании актуальных рекламных кампаний, но и о разработке новых брендовых продуктов. Планирование и прогнозирование упрощает продвижение, поскольку продаваемые товары уже наделены преимуществами: сделаны в популярном цвете, оснащены модными функциями и соответствующими ценностями для удовлетворения потребностей клиентов.
Прогнозирование внесет ясность, какие креативные маркетинговые мероприятия и какие рекламные формы принесут результаты компаниям в будущем. Если вы не дотягиваете по уровню до предъявляемых требований, у вас еще есть время придумать новые идеи и освоить новые инструменты и каналы коммуникации.
Отслеживание маркетинговых тенденций важно для компаний, чтобы не опаздывать. Борьба за внимание продолжается, и побеждают те, кто вовремя может адаптироваться к переменам.
Анализ маркетинговых данных
Когда анализ данных ложится в основу маркетинга, прогнозирование приобретает точность, маркетингом становится легче управлять, а количество ошибок сокращается.
Каждый маркетолог должен анализировать окружающую ситуацию перед запуском рекламной кампании, рассылкой информационных бюллетеней и созданием контент-планов, чтобы грамотно сегментировать аудиторию.
Таким образом разработка маркетинговых стратегий будет привязана к конкретным группам пользователей, возрастет персонализация, что в конце концов приведет к хорошим результатам.
Машинное обучение, ориентированное на маркетинг
Чтобы машинное обучение начало работать на пользу компании, нужно последовательно выполнить следующие действия:
- Собрать информацию. Источником данных может служить внутренняя база CDP или данные из стороннего внешнего ресурса.
- Уточнить и дополнить собранную информацию. Важно собрать полную информацию, и не допустить ошибок, чтобы искусственный интеллект мог правильно учиться. Также на этом этапе данные корректируются в желаемый формат.
- Определить модель машинного обучения, которую вы будете использовать.
| Модель обучения | Что это значит | Для какого прогнозирования полезно |
|---|---|---|
| С учителем | Человек предоставляет системе данные, маркированные по особым правилам. | Когда результаты ограничены по количеству; если нужна категоризация данных. |
| Без учителя | Алгоритм получает данные без разметки. | Для предсказания будущих покупок, а также для очистки информации для следующих этапов. |
| С привлечением учителей частично | Малая часть данных маркируется, но большая часть неразмеченная. | Когда нужно обработать документы, где много информации. |
Далее начните обучать модель и получите подтверждение успешности ее работы. То что модель работает, определяется результатом на выходе. Если прогноз получился успешным, модель можно использовать для новых прогнозов в будущем.
Примеры прогнозирования от брендов
Сеть «Пятёрочка» использует машинное обучение для организации спецпредложений и рекламных акций с 2018 года. Система распознает реакцию клиентов и анализирует объем продаж за период, в итоговые расчеты данных поступают обезличенные. Тем не менее, компания гарантирует индивидуальный подход каждому потребителю.
Walmart прогнозирует вероятность покупки товаров потребителями, для чего персонализирует товары на веб-сайте. Кроме того, машинные алгоритмы управляют сроками доставки и логистикой, чтобы обеспечить своевременную поставку товара клиентам.
Контент-платформы и рекламные площадки тоже используют машинное обучение. Например, во ВКонтакте есть алгоритмы оптимизации рекламных кампаний. Без способностей ML невозможно обеспечить аналогичную аудиторию рекламодателям.
Сервисы IBM формируют уникальные креативы для рекламных кампаний, для чего используют информацию о вовлеченности пользователей. Кроме того, маркетинговые изыскания подстраиваются под экраны девайсов, чтобы они могли правильно отображаться. Chevrolet и MasterCard часто прибегают к этому методу.
Алгоритм рекомендаций Netflix функционирует на машинном обучении, в нем используется информация о предпочтениях пользователей, просмотренных видео, недосмотренных фильмах и другие сведения. Учитываются время просмотра контента, оценки и отзывы.
Рив Гош персонализирует свои предложения тоже с помощью инструментов машинного обучения. Бренд прогнозирует поведение клиентов и использует эти данные для разработки мероприятий, повышающих лояльность клиентов и продажи.
Машинное обучение и анализ данных: какие могут возникнуть проблемы
- Сильная зависимость результата от качества входных данных. Прогнозы составляются на основе собранной информации. Если информация недостаточна, неполна или неверна, на данный момент ничего нельзя исправить.
- Не совсем подходит для оффлайн-бизнесов. Машинное обучение не может отследить поведение пользователей в реальной жизни. Если в онлайн-сфере отслеживаются все заказы, события и реакции клиентов, то в офлайн-магазине такая аналитика затруднена. Однако это не значит, что ML в офлайне абсолютно бесполезно.
- Потребность в значительном объеме данных. Речь идет не о сотни и даже не тысячи единиц измерения. Если выборка недостаточна, результаты не будут получены.
- Высокая стоимость метода. Прогнозами должны заниматься хорошо подготовленные эксперты. Денежные ресурсы также тратятся на внедрение системы, настройку и поддержание работоспособности. Только компании с достаточным бюджетом могут позволить себе ML.
Будущее анализа маркетинговых данных
Маркетинг уже не тот, что прежде, и развитие технологий никогда не прекратится. В среднем пользователи вступают в контакт с брендом 20-500 раз перед покупкой. Каждое касание – ценная информация, которую необходимо правильно отслеживать и обрабатывать.
Ко всему прочему, клиенты ожидают, что бренды будут предугадывать их потребности и желания и предоставлять только персонализированный контент.
Маркетинг не может справиться с подобными задачами без ИТ-инструментов, поэтому использование машинного обучения, искусственного интеллекта, нейронных сетей и big data работы продолжит внедрение в работу маркетологов.
Резюме
Для брендов очень важно «идти в ногу со временем», а для этого им необходимо отслеживать глобальные тренды. Это существенный фактор для планирования бюджетов, запуска рекламных кампаний и развития бизнеса. Прогнозирование – надежный способом «предвидеть» будущее, который исключает догадки.
Алгоритмы машинного обучения широко применяются для прогнозирования. При правильном использовании они подсветят вам, какие предложения способствуют увеличению продаж.
Машинное обучение – недешевый инструмент. Но так ли как современный маркетинг тесно «вплетен» в сферу ИТ, то без искусственного интеллекта, ML, big data и других методов обработки информации он не сможет существовать в будущем.
Комментарии