Jak uczenie maszynowe pomaga lepiej sprzedawać?

fot. depositphotos.com

Pomagają też rozwiązywać problemy, przewidywać trendy, podejmować lepsze decyzje, a także dopasować ofertę i komunikację do konkretnego klienta. Czy już czas zacząć z nich korzystać? Z całą pewnością tak.

Maszyna zdolna do nauki

Uczenie maszynowe (z ang. ML – machine learning) w powszechnej świadomości funkcjonuje jako stosunkowo nowe rozwiązanie. Początki tego kojarzonego z science fiction pojęcia sięgają lat 50. ubiegłego wieku. W 1957 roku Frank Rosenblatt skonstruował tzw. perceptron, czyli najprostszą sieć neuronową. Jego intencją było stworzenie takiej maszyny, która funkcjonuje podobnie jak organizmy biologiczne i potrafi uczyć się w toku analizy. Perceptron może klasyfikować elementy, czyli najpierw uczy się poszczególnych klas, a potem daje jednoznaczną odpowiedź czy dany element należy do danej klasy, czy nie. Algorytmy uczące, dziś już mocno rozwinięte pozwalają na uzyskanie przydatnego wyniku bez konieczności programowania każdego kroku. Uczenie maszynowe stosuje się w analizie i użytkowaniu olbrzymich baz danych (ekonomia, medycyna, chemia), dostosowywaniu systemów do środowiska, w jakim pracują (robotyka, systemy sterowania i produkcji), w poszukiwaniu oraz analizie zależności dużych baz danych (systemy eksperckie, wyszukiwarki internetowe), a także w badaniach bardzo złożonych problemów (fizyka, matematyka).

Narzędzia oparte o uczenie maszynowe najpierw analizują dane, które otrzymują (im jest ich więcej, tym lepiej dla procesu), a następnie dają konkretne wyniki, podpowiedzi i rozwiązania. Co ważne, systemy zbudowane w oparciu o sieci neuronowe są też wyjątkowo elastyczne. Kiedy spotykają się z niesklasyfikowanym zjawiskiem, nie stoją w miejscu, a tworzą dla niego nową kategorię lub wykorzystują dane w kontekście znanych już wcześniej elementów. To mechanizm, w którym człowiek nie programuje maszynie zadań, bo to ona tworzy zasady postępowania w toku analizowania informacji. Dzięki temu firmy mogą z powodzeniem wykorzystywać gromadzone dane do rozwoju, tworzenia skutecznej komunikacji zarówno do obecnych, jak i potencjalnych klientów, a co za tym idzie — podniesienia wyników sprzedaży.

Wykorzystując uczenie maszynowe, możemy używać różnych metod, które ułatwiają pracę na poszczególnych etapach. Wśród nich warto zwrócić uwagę na uczenie drzew decyzyjnych (z ang. Decision Tree Learning), czyli graficzną metodę, która wspomaga proces decyzyjny i pomaga zdobywać wiedzę na podstawie przykładów. Wśród popularnych metod na uwagę zasługuje też uczenie Bayesowskie (z ang. Bayesian Learning), uczenie z przykładów (z ang. Instance-based Learning), uczenie ze zbioru reguł (z ang. Learning Sets of Rules) czy połączenie indukcyjnego i analitycznego myślenia (z ang. Combining Inductive and Analytical Learning), które pozwala na większą poprawność i trafność uogólniania, gdy dostępna jest wiedza aprioryczna (czyli niepochodząca z doświadczenia, a z rozumowania) oraz szukanie zależności w obserwowanych danych uczących do wypracowania szybkiej wiedzy apriorycznej.

UOKiK: zarzuty dla sieci Dino, firm przewozowych i menedżerów za zmowę ograniczającą konkurencję

Kto korzysta z uczenia maszynowego?

Wszyscy z niego korzystamy, chociaż nie zawsze zdajemy sobie z tego sprawę. Sztuczna inteligencja z mechanizmem uczenia maszynowego na czele kojarzy się z bardzo zaawansowanymi projektami.

Z jednej strony słusznie, bo uczenie maszynowe pomaga konstruować dziś bardzo zaawansowany sprzęt medyczny i chirurgiczny czy zarządzać funkcjonalnościami w inteligentnym domu za pomocą poleceń głosowych. Jest podstawą w tworzeniu bezobsługowych pojazdów, które muszą najpierw poznać potencjalne zagrożenia, by nauczyć się ich skutecznie unikać czy właściwie na nie reagować. Z uczenia maszynowego korzysta też wielu producentów popularnych urządzeń, których używamy każdego dnia. Dzięki temu mamy funkcję automatycznej odpowiedzi w mailu, autokorekty w smartfonie czy propozycji filmów i seriali w portalach streamingowych. Producenci zabawek tworzą mini roboty humanoidalne czy zrobotyzowane, domowe zwierzęta. Obiekty można dowolnie programować, a dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego, wyrabiać w nich konkretne nawyki oraz uczyć komend, na które będą reagować. Uczenie maszynowe doskonale sprawdza się także w zarządzaniu danymi, szczególnie gdy mamy do czynienia ze sporym wolumenem nieuporządkowanych informacji. Wówczas system przeczesuje dane, poznaje ich specyfikę, klasyfikuje i wyciąga wnioski. Na podstawie danych producenci mogą lepiej poznać swoich klientów i dostosować ofertę do ich preferencji. Dzięki nim podejmują lepsze decyzje biznesowe, które wynikają z konkretnych przesłanek.

Z biegiem czasu powstają kolejne obszary, w których wykorzystuje się duże wolumeny danych, a uczenie maszynowe rozwija się w interesującym kierunku. Na uwagę zasługuje centrum Big Data marki Volkswagen, która współpracuje z NVIDIĄ — producentem sterowników i kart graficznych. Specjaliści z obu firm wykorzystują nowoczesne możliwości do pracy nad integracją pojazdu z mobilną aplikacją oraz centralną chmurą obliczeniową. Poza tym uczenie maszynowe świetnie sprawdza się w obszarze e-commerce oraz w branży marketingowej.

Machine learning w marketingu

Możliwości sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego świetnie sprawdzają się również w działaniach marketingowych. Digital marketing jest dziś w pełni mierzalny, co pozwala na dokładne zaplanowanie i dopasowanie działań w różnych kanałach. Gromadzimy dane dotyczące kliknięć, wyświetleń, czasu, jaki użytkownik spędził na stronie czy ilości dokonanych transakcji. Dane mówią nam, jakie działania przynoszą najlepsze rezultaty. To z nich dowiadujemy się jakich słów kluczowych używać, jakie formaty reklamowe najlepiej się sprawdzają, czy w jakich kanałach mamy największy ruch. Poza tym możemy już bardzo precyzyjnie określać wizerunki naszych klientów. Wiemy, w jakich porach najchętniej dokonują zakupów, na jakich urządzeniach przeglądają nasze treści, jaki jest ich profil demograficzny i jak zachowują się w kontakcie z publikowanym przez nas formatem reklamowym. Na podstawie szczegółowych danych o naszych klientach w sieci możemy stworzyć tzw. widok 360 stopni i jak najlepiej zaplanować ścieżkę konsumenta (z ang. consumer journey).

Uczenie maszynowe pozwala na wyciąganie wniosków z wszystkich, nawet najbardziej nietypowych i nieznanych wcześniej zachowań. Planowanie działań reklamowych staje się dzięki temu łatwiejsze, a sam przekaz lepiej dostosowany do odbiorcy. Co ważne, uczenie maszynowe sprawdza się zarówno na etapie planowania działań reklamowych, jak i w trakcie trwania kampanii. System, z którego korzystamy, analizuje dane historyczne i bieżące, by pomóc nam lepiej określić segmenty grupy docelowej oraz profile odbiorców i dostosować działania do ich charakterystyki, potrzeb i preferencji zakupowych. Możemy też wyodrębniać i przewidywać tendencje zakupowe, a na podstawie zapytań poznać preferencje dotyczące produktów, których jeszcze nie mamy w ofercie, a być może warto byłoby o nich pomyśleć, by odpowiedzieć na potrzeby klientów. Możliwości technologiczne, z których mogą dziś korzystać marketingowcy, są niemal nieograniczone, a potencjał danych ogromny. Wystarczy po nie sięgnąć i mądrze nimi zarządzać.

Korzyści z uczenia maszynowego

Wykorzystanie możliwości uczenia maszynowego ma zapewnić nam przede wszystkim efektywność, wydajność, bezawaryjność oraz redukcję kosztów. Planując działania reklamowe w sieci, zazwyczaj korzystamy z wielu kanałów dotarcia do użytkowników. Wiele komunikatów i formatów reklamowych pojawia się w tym samym momencie, często na różnych rynkach, a czas trwania różni się pomiędzy kampaniami. W trakcie trwania kampanii mierzymy dużą ilość parametrów. Otrzymujemy dane dotyczące wejść czy zachowań użytkowników w kontekście konkretnych komunikatów i produktów. Każdy z tych parametrów może mieć dodatkowo przypisany inny budżet, a nawet inną strategię zarządzania określonymi stawkami. W związku z tym potrzebujemy rozwiązania, które pomoże nie tylko zbierać wszystkie informacje pochodzące z procesu, ale także dokładnie je analizować. Najlepiej w czasie rzeczywistym, aby można było na bieżąco reagować na odbiór i optymalizować koszty kampanii. Dzięki mechanizmowi uczenia maszynowego widzimy dane, które aktualizują się na bieżąco i możemy szybko wyciągnąć wnioski, aby sprawnie reagować np. na niekorzystne efekty kampanii lub wprost przeciwnie — na najlepsze rezultaty.

Ręczne wprowadzanie dużych ilości niezbędnych przecież danych znacząco wpływa na czas oraz samopoczucie pracowników. Sytuacja staje się trudna do opanowania, gdy jednocześnie prowadzimy kilka kampanii, np. dotyczących różnych produktów czy rynków. A przecież gromadzenie danych z działań reklamowych w sieci to obszar, który może być świetnie zagospodarowany przez nowoczesny i sprawnie działający system CRM. Dzięki możliwościom, jakie daje uczenie maszynowe, zyskujemy narzędzia, które automatycznie gromadzą, analizują i przeliczają dane. System oparty o uczenie maszynowe daje nam też korzyść, której nie da się przecenić, a jest nią umiejętne reagowanie na różne zjawiska w procesie. System wprowadza korzystne zmiany w czasie rzeczywistym, żebyśmy mogli planować kolejne kroki. Jak to robi? Oczywiście na podstawie danych, które gromadzi. Wykorzystuje też zaawansowane modele statystyczne i możliwości analityczne. Jedną z nich jest analityka predykcyjna (z ang. predictive analytics), która wydobywa informacje z istniejących zbiorów, by określić wzory oraz przewidywania przyszłych zdarzeń i trendów. W kontekście działań marketingowych oraz reklamowych to bardzo skuteczne narzędzie, które daje producentom dóbr i usług argumenty za konkretnym kierunkiem komunikacji, działaniem promocyjnym czy sprzedażowym.

Za pomocą określonych modeli predykcyjnych możemy skutecznie analizować też dane historyczne oraz bieżące, otrzymując w ten sposób pełen obraz sytuacji. Dzięki temu prognozujemy zachowania naszych konsumentów, identyfikujemy zagrożenia i, co najważniejsze, dostrzegamy możliwości otwierające się przed firmą. Wyobraźmy sobie sytuację, w której system oparty o uczenie maszynowe zbiera dane z przeszłości oraz bieżące i na ich podstawie podaje nam optymalne parametry nie tylko dla planowanej, a także już prowadzonej kampanii. W ten sposób możemy uzyskać bardzo szczegółowe podpowiedzi dotyczące na przykład stawek za kliknięcie, które pomogą zwiększać przychody. W zależności od tego, jaką strategię i model wybierzemy, system albo będzie potrzebował naszej akceptacji, by wprowadzić zmiany, albo będzie je samodzielnie wprowadzał na bieżąco.

Warto iść z duchem czasu

Dziś z rozwiązań machine learning korzysta coraz więcej firm, które chcą optymalizować działania marketingowe. Automatyzacja procesu pozyskiwania danych pozwala pracownikom skupić się na celach marketingowych oraz sprzedażowych. Dzięki systemom korzystającym z uczenia maszynowego optymalizujemy czas oraz koszty, podejmujemy szybsze i korzystniejsze dla firmy decyzje w czasie rzeczywistym. Tworzymy lepiej dopasowaną do konsumenta komunikację, prowadzimy skuteczniejsze kampanie, które możemy na bieżąco monitorować i wprowadzać zmiany (o ile system nie robi tego samodzielnie). A co najważniejsze — idziemy z duchem czasu i świadomie rozwijamy biznes w oparciu o wiarygodne, sklasyfikowane i przeanalizowane dane. Świat marketingu internetowego czerpie dziś z możliwości sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego. A firmy, które wykorzystują te mechanizmy w swoich działaniach, cieszą się znaczącą przewagą konkurencyjną i wyznaczają nowe kierunki w branży. Warto dołączyć do ich grona, by zobaczyć, jak odpowiednie wykorzystanie danych zmienia biznes na lepsze. Technologia jest po naszej stronie.