Меньше трафик — больше клиентов: кейсы как машинное обучение помогает маркетингу
До сих пор проводите A/B-тесты сайта? Считаете, что самый верный способ привлечь больше клиентов — поднять бюджет и увеличить трафик, а для сегментирования аудитории должны трудиться лучшие умы человечества? Тогда машинное обучение идёт к вам.
Зачем нужно машинное обучение для маркетинга?
Машинное обучение (Machine Learning) — способ анализировать данные без чётких инструкций, благодаря обучению, реакция машины на изменения в поступающих данных мгновенна. Например, современная технология позволяет очень быстро строить уникальную версию сайта для каждого посетителя, а не пытаться создать одну идеальную для всех.
Алгоритму машинного обучения можно «делегировать» анализ данных о пользователях, которыми аналитик заниматься не будет, временни просто не хватит.
Отдав автоматическому алгоритму аналитическую работу — сегментирование клиентов, построение таблиц интересов — можно разгрузить отдел маркетинга. Выставление фильтров, параметров и ограничений тоже останется за людьми, а алгоритм может быстро определить, что человек ничего не купит, и после приветствия может сразу закрыть коммуникацию, так как человек скорее всего ничего не купит.
Машинное обучение позволяет в несколько раз поднять конверсию в заявку и покупку и при этом снизить бюджет за счёт правильной коммуникации с клиентами, выжать максимум из того что есть.
Например, email оффер Банка в CPA-сети. После применения решения для email-рассылок, - за шесть месяцев количество кликов с рассылок выросло в 5 раз, а объём самих рассылок сократился в 11 раз, количество заявок увеличилось в 16 раз, а конверсия в заявки выросла в три раза.
Реальный кейс одного крупного банка
Внедрение машинного очень быстро окупается, а чем больше времени проходит, тем больше данных накапливается ,а система становится умнее и эффективнее.
Что делает машинное обучение?
Угадывает желания
Пользователь только зашёл на сайт, а машинное обучение уже знает, чего он хочет, и предлагает ему именно это. Алгоритм анализирует поведение, социально-демографические данные, предыдущие посещения, взаимодействия по email и другим каналам и множество друих параметров пользователя, находит сходства с предыдущими посетителями и предлагает то, в чём он скорее всего заинтересован — так как люди, похожие на него, интересовались именно этим. Такие персональные товарные рекомендации дают +17% к конверсии в продажу и +13% конверсию кликов из открытых писем .
Определённого человека можно найти даже по таким показателям, как скорость передвижения курсора или скроллинга. Дополнительная обезличенная информация берётся из биржи данных.
Показывает рекламу в нужное время
Анализируя параметры, алгоритм может показывать рекламу в правильном количестве и в удачное для совершения покупки время. Или давить на те эмоции, которые наиболее убедительны у схожих людей.
- Mail.Ru Group уже запустила таргетинг по психотипам человека, с помощью машинного обучения.
- Компания Unilever уже достигла повышения запоминаемости бренда более чем на 8% для продвижения бренда Dove, используя машинное обучение.
Страховая компания: - 820 заявок на получение страхового полиса всего с пяти email-рассылок.
Интернет-магазин: увеличение конверсии в заказы в 2,6 раза без увеличения трафика, за счёт машинного обучения.
Организует мгновенные коммуникации
Алгоритмы машинного обучения постоянно переобучаются, чтобы улавливать тренды в интересах людей. Пользователь для системы может легко изменить свой статус.
Простой пример — умные рассылки. Благодаря им можно повысить конверсию в продажу на 30%, конверсию открытий писем — на 20%, и конверсию кликов из открытых писем — на 15%.
Машинное обучение реагирует на микроизменения в поведении клиента . Если какое-то действие человека показало, что он больше не ведёт себя, как тот, кому нужен холодильник, а скорее стал похож на того, кому нужен заём, то алгоритм моментально изменит подход к этому пользователю.
Реклама не показывается людям которые точно не купят
Машина может легко определить, на какого человека лучше вообще не тратить деньги, а на какого, наоборот, стоит обратить повышенное внимание.
Средняя конверсия такого алгоритма — 30%.
Машинное обучение помогает сразу понять, кто за чем пришёл
PS: машинное обучение становится доступным и для малого бизнеса
Тем, кто покупает трафик, машинное обучение поможет увеличить конверсию за счёт правильных коммуникаций с правильными лидами. Если раньше работа с большими данными была доступна только большому бизнесу, то сейчас эта технология постепенно становится доступной всем.