Презентация
серверов от Acer
До начала осталось:
Смотреть
Александр Швец

Машинное обучение и аналитика поведения потребителей

Развитие машинного обучения стремительно движется к своему пику. Это и не странно, так как согласно прогнозам экспертов, к 2025 году рынок машинного обучения достигнет отметки в 40 миллиардов долларов.

Первая проблема машинного обучения - понять как грамотно внедрить его в оптимизацию своего бизнеса. Но чтобы по максимуму воспользоваться всеми преимуществами этой технологии, рассмотрим как она работает в маркетинге.

Чудеса прогнозирования и аналитики

Гигант американского ритейла, компания Target обнаружила, что машинное обучение не только может прогнозировать покупательское поведения, но и беременность. Компания создала систему прогнозирования беременности (pregnancy prediction system), точность которой настолько высока, что с ее помощью можно даже определить на каком триместре находится беременная женщина, на основе того, что она покупает, и чем интересуется. Но после того, как отец узнал, что его 16-летняя дочь беременна, благодаря постоянным рекламным объявлениям колясок и памперсов, которые приходили девочке, компании пришлось отказаться от своей идеи, и рассылать менее таргетированную рекламу.

Продвижение и реклама большинства компаний зависит от сезона и праздников. Снегоуборочные лопаты отлично раскупают в декабре, а солнцезащитный крем - в июне. Потребители тоже переживают разные периоды своей жизни. Например, худшее время для продажи машины - сразу после ее покупки. Однако, это отличное время для продажи автостраховки. Машинное обучение способно улавливать эти ритмы и тем самым помогать компаниям рекомендовать свои продукты клиентам в самый подходящий момент.

Проще говоря, машинное обучение используют, чтобы качественно находить шаблоны (паттерны) поведения пользователей, прогнозировать их дальнейшие действия, быстро оптимизировать свои рекламные кампании и маркетинговые предложения.

К примеру, самый простой способ определить целевую аудиторию -- разделить ее по возрастным и гендерным категориям. Но как быть, если такие данные предоставляет только 10% ЦА?

На самом деле, даже 10% вполне достаточно, чтобы определить самые распространенные паттерны конкретной целевой группы. И на основе этих результатов создать примерную картину остальных 90% пользователей.

Что чувствует Ваша ЦА?

Согласитесь, быть знакомым с человеком, и понимать его чувства -- разные вещи. Именно поэтому, компания Neurotrack занимается тщательными нейроисследованиями скрытых реакций потребителей. Это помогает заглянуть в мозг человека в процессе его взаимодействия с продуктом, зафиксировать его реакции, и уже на основе результатов, создавать реально привлекательный и интересный продукт, а также качественно оптимизировать бизнес.

{ "author_name": "Александр Швец", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 0, "likes": 0, "favorites": 0, "is_advertisement": false, "subsite_label": "unknown", "id": 218612, "is_wide": true, "is_ugc": true, "date": "Wed, 10 Mar 2021 12:57:54 +0300", "is_special": false }
0
0 комментариев
Популярные
По порядку

Комментарии

null