Предыдущая публикация
Прогнозирование трендов в маркетинге с помощью анализа данных и машинного обучения
Объёмы информации в мире гигантские, а тренды и цифровой маркетинг меняются с сумасшедшей скоростью. Маркетолог только заканчивает изучать ситуацию на рынке и в digital-среде, как приходится начинать исследование заново.
Важно думать о будущем заранее: как изменится поведение потребителя, мода, инструменты продвижения. Первый вариант — «гадать» и опираться на видение, интуицию и опыт, тогда управление маркетингом становится непредсказуемым.
Второй путь — использовать data-driven подход, который выдаёт точные прогнозы. Например, выбирать анализ данных в маркетинге через машинное обучение для «предсказания» трендов.
Разберём в статье, зачем прогнозировать маркетинговые тенденции, какую роль в этом играет и как работает Machine learning.
Зачем прогнозировать тенденции маркетинга
Прогнозирование трендов — это путь к точному планированию и сокращению рисков. Маркетинговый анализ укажет, куда направить ресурсы и как получить выгоду.
Трендовое прогнозирование полезно для создания не только рекламным кампаний, но и самих продуктов бренда. Такой подход упростит продвижение, потому что у продаваемого товара уже есть преимущество. Например, популярный цвет, функции и правильные ценности, которые отвечают потребностям общества.
«Заглядывание» в будущее подсказывает, какая креативная маркетинговая кампания и какие форматы продвижения приносят результаты. Ещё останется время, чтобы придумать новые идеи и освоить новые инструменты и каналы коммуникации.
Отслеживать тренды в маркетинге важно для бизнеса, чтобы не устаревать. Борьба за внимание продолжается постоянно, и выигрывают те, кто умеет адаптироваться к переменам и предлагать новое.
Также достаточное количество информации о прошедших кампаниях подскажет, где слабые стороны и как провести работу над ошибками.
Каждому маркетологу стоит провести анализ данных перед запуском рекламы, рассылок, созданием контент-плана, чтобы правильно сегментировать аудиторию.
Тогда разработка маркетинговой стратегии будет выстраиваться под конкретную группу пользователей, усилится персонализация, что в итоге приведёт к большей предсказуемости результатов.
1. Собрать информацию. Источниками станут внутренние базы из CDP, данные сторонних внешних ресурсов и так далее.
2. Очистить и дополнить информацию. Важно допустить как можно меньше ошибок и собрать полные сведения, чтобы AI смог правильно обучиться. Здесь проводится подгонка данных под нужный формат.
3. Определить, какую модель машинного обучения применять для прогнозирования.
Важно думать о будущем заранее: как изменится поведение потребителя, мода, инструменты продвижения. Первый вариант — «гадать» и опираться на видение, интуицию и опыт, тогда управление маркетингом становится непредсказуемым.
Второй путь — использовать data-driven подход, который выдаёт точные прогнозы. Например, выбирать анализ данных в маркетинге через машинное обучение для «предсказания» трендов.
Разберём в статье, зачем прогнозировать маркетинговые тенденции, какую роль в этом играет и как работает Machine learning.
Зачем прогнозировать тенденции маркетинга
Зачем прогнозировать тенденции маркетинга
Предпочтения аудитории быстро проходят, поэтому маркетологам важно «поймать волну», пока интересы клиентов не поменялись. Это относится и к глобальным тенденциям и к локальным изменениям. Отстающие бренды не получат ничего, если пропустят тренд. Если знать заранее, что будет актуально, получится подготовиться. Тогда маркетинговая стратегия компании успеет адаптироваться к переменам.Прогнозирование трендов — это путь к точному планированию и сокращению рисков. Маркетинговый анализ укажет, куда направить ресурсы и как получить выгоду.
Трендовое прогнозирование полезно для создания не только рекламным кампаний, но и самих продуктов бренда. Такой подход упростит продвижение, потому что у продаваемого товара уже есть преимущество. Например, популярный цвет, функции и правильные ценности, которые отвечают потребностям общества.
«Заглядывание» в будущее подсказывает, какая креативная маркетинговая кампания и какие форматы продвижения приносят результаты. Ещё останется время, чтобы придумать новые идеи и освоить новые инструменты и каналы коммуникации.
Отслеживать тренды в маркетинге важно для бизнеса, чтобы не устаревать. Борьба за внимание продолжается постоянно, и выигрывают те, кто умеет адаптироваться к переменам и предлагать новое.
Анализ данных для маркетинга
Когда в основе маркетинга анализ данных, прогнозирование становится точнее, а маркетинг управляемым, уменьшается угадывание. Предсказательная аналитика — надёжный способ планирования маркетинговых действий и рекламных бюджетов.Также достаточное количество информации о прошедших кампаниях подскажет, где слабые стороны и как провести работу над ошибками.
Каждому маркетологу стоит провести анализ данных перед запуском рекламы, рассылок, созданием контент-плана, чтобы правильно сегментировать аудиторию.
Тогда разработка маркетинговой стратегии будет выстраиваться под конкретную группу пользователей, усилится персонализация, что в итоге приведёт к большей предсказуемости результатов.
Машинное обучение для маркетинга
Количество данных растёт, и человек не обработает столько сведений вручную. Проблему решает автоматизация маркетинга, которая включает машинное обучение (machine learning) — метод искусственного интеллекта. Роботы собирают, изучают большие данные. И машинное обучение делает информацию полезной для маркетинговых целей. Маркетологи начинают:- Правильно понимать и интерпретировать собранные сведения. Применение машинного обучения исключает человеческий фактор и субъективную оценку. Сведения о заказах, покупках, фидбеке, предпочтениях не теряются и учитываются в анализе данных.
- Изучать клиента на 360 градусов. AI технологии способны обрабатывать терабайты внутренних (база клиентов, результаты емайл и других кампаний) и внешних (комментарии в соцсетях, лайки, репосты и так далее) данных, чтобы находить закономерности. Итогом такого анализа станет точная персонализация предложений.
- Предсказывать тренды. Машинное обучение в маркетинге нужно для выявления будущих тенденций в поведении клиентов, вкусах пользователей в будущем. Такой подход полезен для совершенствования продуктов, услуг и контента.
Как машинное обучение прогнозирует тренды
Чтобы применить машинное обучение в бизнесе, исследователи проходят следующие этапы:1. Собрать информацию. Источниками станут внутренние базы из CDP, данные сторонних внешних ресурсов и так далее.
2. Очистить и дополнить информацию. Важно допустить как можно меньше ошибок и собрать полные сведения, чтобы AI смог правильно обучиться. Здесь проводится подгонка данных под нужный формат.
3. Определить, какую модель машинного обучения применять для прогнозирования.
4. Запустить обучение модели и проконтролировать успешность её работы: какие результаты выдаются на выходе. Если прогнозирование успешное, то модель в перспективе используется для других прогнозов с новыми данными.
Walmart предсказывает вероятность покупки товара клиентами и персонализирует предложения продуктов на сайте. К тому же предиктивная аналитика управляет сроками поставки и другими процессами, чтобы клиент получил товар вовремя.
Площадки работы с контентом и рекламой также применяют машинное обучение. Так во «ВКонтакте» алгоритмы нужны для оптимизации рекламных кампаний, в частности без ML нельзя предложить похожую аудиторию на клиентов рекламодателя. То есть робот как бы предсказывает, кому ещё бы понравилось предложение бренда.
Сервис компании IBM генерирует персонализированные креативы для рекламных кампаний и подстраивает варианты под разные дисплеи, чтобы те понравились пользователям и правильно отображались. Используются данные о вовлечённости пользователей. Такой подход выбирают бренды Chevrolet, Mastercard и другие.
В основе алгоритма рекомендаций Netflix машинное обучение, которое базируется на информации о предпочтении пользователей и других факторах. Учитываются просмотры контента и время, оценки и другие факторы.
В компании «Рив Гош» персонализация также достигается за счёт инструментов машинного обучения. Бренд предсказывает поведение покупателей и на основе данных создаёт кампании, которые повышают лояльность и продажи.
Отдалённость от офлайн-бизнеса. Машинное обучение не способно полностью охватить действия пользователей в реальности. Если в digital-мире отслеживаются все заказы, действия пользователя, реакции на контент, то в офлайн-магазине такое усложняется. Но использовать ИИ всё же можно.
Необходимость в значительных объёмах данных. Это не сотни, а даже тысячи единиц. При недостаточной выборке результата не будет.
Стоимость. Прогнозом должен заниматься обученный специалист.
Ресурсы также тратятся на саму систему, настройку, интеграции. Позволить себе ML способен только бизнес с достаточным для этого бюджетом.
Кроме того, пользователи ожидают персонализированного подхода и рекомендации подходящих продуктов (91% потребителей).
Без IT-инструментов маркетинг не справится с такими задачами, поэтому использование машинного обучения, искусственного интеллекта, нейросетей и работа с Big Data будут и дальше внедряться в работу маркетологов.
Для предсказания трендов используют алгоритмы машинного обучения, которые «видят» клиента со всех сторон. Подсказывают, какое сделать предложение, чтобы пользователь купил.
Для прогнозирования трендов через ML собирается и обрабатывается информация (большие объёмы данных), выбирается модель, запускается и отслеживается процесс работы алгоритмов.
Машинное обучение — надёжный способ предсказания, но не дешёвый. Для работы ML потребуются значительные объёмы данных. Есть также ограничения для прогнозов в офлайн-бизнесе. При этом маркетинг уже связан с IT и не справится в будущем без без AI, ML, Big Data и других способов обработки информации.
Подписывайтесь на наш Telegram-канал. Там вы найдёте самые интересные тренды и новости в сфере digital-маркетинга и технологий. Подписывайтесь и будьте в теме вместе с нами!
Примеры прогнозирования трендов
Сеть «Пятёрочка» с 2018 года применяет машинное обучение, чтобы кастомизировать спецпредложения и акции в будущем. Система опирается на реакции клиентов и объём продаж, данные при этом обезличенные. В итоге компания получает персонализированный подход.Walmart предсказывает вероятность покупки товара клиентами и персонализирует предложения продуктов на сайте. К тому же предиктивная аналитика управляет сроками поставки и другими процессами, чтобы клиент получил товар вовремя.
Площадки работы с контентом и рекламой также применяют машинное обучение. Так во «ВКонтакте» алгоритмы нужны для оптимизации рекламных кампаний, в частности без ML нельзя предложить похожую аудиторию на клиентов рекламодателя. То есть робот как бы предсказывает, кому ещё бы понравилось предложение бренда.
Сервис компании IBM генерирует персонализированные креативы для рекламных кампаний и подстраивает варианты под разные дисплеи, чтобы те понравились пользователям и правильно отображались. Используются данные о вовлечённости пользователей. Такой подход выбирают бренды Chevrolet, Mastercard и другие.
В основе алгоритма рекомендаций Netflix машинное обучение, которое базируется на информации о предпочтении пользователей и других факторах. Учитываются просмотры контента и время, оценки и другие факторы.
В компании «Рив Гош» персонализация также достигается за счёт инструментов машинного обучения. Бренд предсказывает поведение покупателей и на основе данных создаёт кампании, которые повышают лояльность и продажи.
Машинное обучение и анализ данных: проблемы
Зависимость от качества данных. Предсказания будущего делаются на основе уже существующей информации. Если сведений недостаточно или они неполные, некорректные, исправить в моменте ничего нельзя.Отдалённость от офлайн-бизнеса. Машинное обучение не способно полностью охватить действия пользователей в реальности. Если в digital-мире отслеживаются все заказы, действия пользователя, реакции на контент, то в офлайн-магазине такое усложняется. Но использовать ИИ всё же можно.
Необходимость в значительных объёмах данных. Это не сотни, а даже тысячи единиц. При недостаточной выборке результата не будет.
Стоимость. Прогнозом должен заниматься обученный специалист.
Ресурсы также тратятся на саму систему, настройку, интеграции. Позволить себе ML способен только бизнес с достаточным для этого бюджетом.
Будущее анализа данных в маркетинге
Маркетинг больше не будет прежним и не откажется от технологий. Пользователь проходит путь в среднем из 20-500 касаний с брендом перед тем, как совершить покупку. А это даёт объёмы информации, которую нужно отследить и обработать правильно.Кроме того, пользователи ожидают персонализированного подхода и рекомендации подходящих продуктов (91% потребителей).
Без IT-инструментов маркетинг не справится с такими задачами, поэтому использование машинного обучения, искусственного интеллекта, нейросетей и работа с Big Data будут и дальше внедряться в работу маркетологов.
Резюме
Брендам важно оставаться в тренде — отслеживать глобальные тенденции и предугадывать поведение клиентов. Это важно для планирования бюджетов, создания рекламных кампаний, придумывания идей. Надежным способом «посмотреть» в будущее становится анализ данных, который убирает угадывание.Для предсказания трендов используют алгоритмы машинного обучения, которые «видят» клиента со всех сторон. Подсказывают, какое сделать предложение, чтобы пользователь купил.
Для прогнозирования трендов через ML собирается и обрабатывается информация (большие объёмы данных), выбирается модель, запускается и отслеживается процесс работы алгоритмов.
Машинное обучение — надёжный способ предсказания, но не дешёвый. Для работы ML потребуются значительные объёмы данных. Есть также ограничения для прогнозов в офлайн-бизнесе. При этом маркетинг уже связан с IT и не справится в будущем без без AI, ML, Big Data и других способов обработки информации.
Подписывайтесь на наш Telegram-канал. Там вы найдёте самые интересные тренды и новости в сфере digital-маркетинга и технологий. Подписывайтесь и будьте в теме вместе с нами!
Следующая публикация
Нет комментариев