Какие алгоритмы машинного обучения используются в маркетинге

Разбираем, что это такое и какие самые популярные алгоритмы машинного обучения используются в маркетинге.

Машинное обучение — форма искусственного интеллекта, которая позволяет машине (компьютеру) самостоятельно находить решения некоторых задач. Человек загружает информацию, а компьютер их анализирует и выдает ответ. Процесс происходит быстро за счет высокой скорости обработки информации.

Чтобы обучить машину понадобятся три вещи: 

• Данные;
• Фичи (Свойства);
• Алгоритм.

Алгоритм — это метод решения задач. Как правило, одну задачу можно решить разными способами. От этого зависят точность, скорость работы и размер готовой модели.

А как это работает на практике?

В маркетинге машинное обучение — это возможность быстро анализировать информацию и предугадывать дальнейшее поведение пользователей на сайте. То есть алгоритмы помогают вычислить некий шаблон действий пользователей и скорректировать под это рекламную компанию. 

Основные преимущества использования МО в маркетинге:

• Автоматизация процессов.
• Высокая точность анализа данных.
• Быстрая обработка большого объема информации.
• Самостоятельная адаптация под изменения.
• Высокая скорость процессов.

Какие алгоритмы используют? 

Рекомендательная система

Алгоритм: метод k-средних (k-means).

Задача: подобрать товары, которые наиболее интересны покупателю на данный момент.

Способ применения: «Рекомендуемые товары», «Похожие товары», «Вам может понравиться».

Результат: пользователь видит персональное предложение, у которого высокая вероятность покупки.

Прогнозный таргетинг

Алгоритм: XGBoost, CATBoost, Decision Tree.

Задача: показать рекламу только тем пользователям, которые попадают в определенный сегмент аудитории.

Способ применения: реклама в инстаграм, Google, Яндекс.

Результат: реклама показывается той целевой аудитории, которой может понравиться данное предложение.

Прогнозирование LTV

Алгоритм: XGBoost, SVM, Random Forest, Logistic Regression.

Задача: предсказать итоговую прибыль от клиента и время его взаимодействия с компанией.

Способ применения: push-уведомления или email-рассылка.

Результат: возможность продлить сотрудничество и впоследствии увеличить прибыль.

Прогнозирование Churn Rate

Алгоритм: SVM, Logistic Regression.

Задача: определить вероятность ухода клиента (отток).

Способ применения:  push или email-сервисы, реклама на сторонних сайтах.

Результат: предотвращение оттока клиентов.

Сквозная аналитика

Алгоритм: CRM.

Задача: анализ всех действий пользователя — от просмотра рекламного объявления до совершения покупки.

Способ применения: система анализирует данные для маркетолога.

Результат: оценка эффективности рекламных действий и своевременная их корректировка.