Машинно обучение в маркетинга
Една от основните сфери на работа, където машинното обучение вече има много съществен ефект, е маркетинга. С трансформацията на предприятието към онлайн организация и с постепенното преминаване на маркетингови канали от офлайн към онлайн, възможностите на машинното обучение за влияние в маркетинга нарастнаха значително последното десетилетие. Традиционно маркетинга разчита повече на общи принципи – като например 4P принципа – product, price, place, promotion (продукт, цена, място, промоция), при който адресирайки всички тези елементи вие може успешно да адресирате маркетинговите нужди на компанията. Има много подобни мисловни модели – например по-късния 5P модел, където се добавят хората (people) като основен фактор, или други подобни модели, които все пак се опитват да опростят реалността. Това опростяване става като я разделят на по-лесни за управление порции (често разделяни на още по-малки порции), които трябва да се адресират като част от маркетинговия процес. Всъщност е чудесно да разчиташ на такива концепции, които предлагат добра мисловна схема, но въпреки това смятаме, че играта се промени съществено с комбинацията на Интернет и машинното обучение.
Днешните маркетинг кампании не се правят като преди. Докато някои маркетингови канали остават отворени – например печатна реклама, телевизионна реклама, голяма конкуренция създава рекламата в социални медии, google ads, youtube ads, използване на инфлуенсъри. В добавка на това има възможност до клиента да се достигне по множество нови цифрови медии – като email, SMS, IM, онлайн чатове, чрез продуктово позициониране в игри и т.н. Важно е да отбележим, че мнозинството от тези канали предлагат няколко съществени разлики спрямо традиционните канали. Първи, контактът с потребителя обикновено е много директен, в резултат оценката на резултата от кампанията е по-надежден. Второ, контактът е много по-личен. Излъчването на реклама за десетки милиони потребители просто не е достатъчно за много продукти и услуги сега, особено за тези, които таргетират нишови пазари. По-добре е да имате таргетиран достъп до потенциални клиенти, отколкото да стреляте „на сляпо“ към общата публика и да очаквате резултат. Трето, имате начините да комбинирате различни източници в обща кампания. По този начин вместо да имате няколко линии от кампании, предлагащи няколко съобщения чрез печатни и телевизионни канали например, вие имате възможността да достигнете потребителя по същество с едно и също съобщение по едно и също време през различни канали.
Когато добавите възможностите на машинното обучение обаче, нещата стават още по-интересни. Познаването на вашите данни, продуктова сегментация, пазарна сегментация, поведението на всеки сегмент и оценка на потенциалния ефект при промени в пазара създават нови възможности. Наистина ли имате нужда от месеци тестове върху фокус групи, когато можете първо да оцените очакваната маркетинг кампания с AI модели, а след това да стартирате тестова кампания на малка извадка от реалните потребители? Можете да го направите по-бързо и с по-надеждни резултати. Наистина ли трябва да се безпокоите за ефекта върху всяко от четирите P в 4P модела ако можете да тествате крайния ефект на вашата кампания като окончателен резултат? Не казваме, че старите техники не са полезни, те със сигурност са – като минимум създават отличен мисловен модел за маркетинга като цяло. Обаче смятаме, че техниките за машинно обучение и новите маркетингови канали идват с техния свой набор от правила и разбирането им ще е ключово за маркетинговия успех в един бързо развиващ се и сложен свят.
Ето някои маркетингови тенденции, които смятаме, че ще стават все по-важни в близко бъдеще:
- Персонализация. Новите маркетинг канали позволяват специфично съобщение, стил и дори цена да се показват на всеки потребител. Те също позволяват информацията да се анализа с техники за машинно обучение, които могат да вземат решения по избора на съобщение, стил и цена за всеки потребител. Това дава на маркетинга безпрецедентната възможност да таргетира индивидуални потребители или пазарни сегменти. Тази сегментация позволява правилното съобщение да достигне до всеки потребител, така че кампанията да постигне по-добри разходи и ефективност. Смятаме, че тази тенденция ще се увеличи в бъдеще.
- Активна сегментация. Машинното обучение позволява да се правят анализи по сегменти, да се създават индивидуализирани кампании по всеки сегмент, да се проверява ефекта на кампанията почти веднага и да се променя поведението по съответния начин. Маркетинг цикъла сега е бърз, резултатите са по-лесни за оценка и ефективни мерки за подобрение могат да се вземат много бързо. Това позволява на маркетинговите отдели да стартират едновременно набор от различни и високо таргетирани кампании – по същество представяйки различно съобщение на различни потребители в зависимост от избора на сегментация. Резултатите от различните групи могат да се сравнят, така че маркетинг професионалистите имат възможността да се адаптират на база моменталните резултати и да стартират следващата кампания. Маркетингът става сфера на постоянно подобрение и инструментите за машинно обучение са основен фактор в този процес.
- Мулти-канален достъп до потребителя. Докато идеята за мулти-канален маркетинг не е нова, комбинацията от сегментация и персонализация от една страна, с възможността да се идентифицира потребителя на база ID в социални медии, e-mail, поведени и др., позволяват да се изпълняват все по-интегрирани маркетинг кампании. Важно е да отбележим, че понеже подобни потребителски предпочитания и предишни избори засягат уеб търсачките, youtube търсенето, информационната линия в социалните медии и др., маркетинг кампаниите могат да се възползват от това и да предлагат едно и също специфично съобщение през всички тези платформи. Мулти-каналния маркетинг сега има възможност да достигне до всеки индивид с консистенто съобщение, докато съобщенията в различни сегменти остават различни.
https://blog.hubspot.com/marketing/4-ps-of-marketing
https://corporatefinanceinstitute.com/resources/knowledge/other/5-ps-marketing/
https://builtin.com/artificial-intelligence/machine-learning-marketing