Събирайте, анализирайте, активирайте

Когато започнете да дискутирате бъдещето с някого, темата обикновено се свежда до няколко неща – автоматизацията, изкуственият интелект и машинното обучение. Какво всъщност означава то и как може да се приложи в бизнеса ви?

Какво е машинно обучение?

То е вид изкуствен интелект, който използва огромни количества данни, за да се самопрограмира и да изгради още по-акуратен и проницателен алгоритъм. В основата си то е свързано с разпознаването на някакви шаблони.

Какво приложение има в маркетинга?

Стъпка 1: Събирайте

Данните ви вероятно са разпилени в няколко различни платформи. Сигурно имате натрупани архиви от информация за продажби, обслужване на клиенти и т.н. Първата стъпка към нейното имплементиране в смислена стратегия е събирането ѝ на едно място. По този начин ще имате възможност да видите цялостна картина на потребителите си и да можете по-проактивно да работите върху заводоляването на техните потребности.

Стъпка 2: Анализирайте

Веднъж щом съберете и интегрирате данните си на едно място, можете да започнете със забавната част – тестването на модела ви. За да го направите, ще трябва да започнете с модел, от който вече знаете резултата.

Например за да разберете кои ваши клиенти са склонни да се откажат от вас, ще ви трябва:

• Модел за учене: Установявате какъв резултат търси алгоритъмът ви. С нашия пример търсим клиентите с най-голяма вероятност да се откажат от нашите предложения.
• Тренинг ресурси: За да тествате алгоритъма, ще трябва да му дадете най-малко хиляда примера за потребители, които сте изгубили, и поне 1000 за потербители, които не сте. По този начин той ще може да оценява позитивното и отрицателното.
• Тестване за акуратност: Веднъж щом сте тествали алгоритъм с 2 хил. примерни потребители, ще искате да добавите още 1000 за всеки резултат, за да изпробвате точността и допълнително да подсилите моделите.

Стъпка 3: Активирайте

След като съберете, интегрирате и анализирате информацията и тествате модела, е време да предприемете действие.

За примера, който взехме ние, това ще е моментът за използването на новоизградения модел за машинно обучение с цел сегментиране на активната потребителска база на такава с висок, среден и нисък риск, в зависимост от вероятността от отказване от вашите предложения.

Джошуа ван де Брейк за Medium.com