6 приложений на основе машинного обучения для бизнеса
Содержание:
Многие из наиболее известных на сегодняшний день компаний используют алгоритмы машинного обучения, чтобы лучше понимать клиентов и возможности для получения прибыли. Существуют сотни различных алгоритмов машинного обучения, поэтому даже изучение основ может показаться сложной задачей.
В этой статье представлены 6 наиболее распространенных приложений машинного обучения для бизнеса.
Машинное обучение для бизнеса
Моделирование жизненного цикла клиента
Модели жизненного цикла клиента являются одними из наиболее важных элементов для использования в электронной коммерции. Они могут быть использованы для выявления, понимания и удержания наиболее ценных клиентов, будь то крупнейшие спонсоры или самые преданные сторонники бренда. Эти модели предсказывают будущую прибыль, которую отдельный клиент принесет бизнесу в определенный период.
С помощью этой информации можно сосредоточить маркетинговые усилия, чтобы побудить этих клиентов чаще взаимодействовать с брендом и даже планировать расходы на привлечение новых клиентов, которые похожи на существующих лояльных клиентов.
Моделирование оттока клиентов
Моделирование оттока клиентов может помочь определить, кто из клиентов, вероятно, прекратит совершать покупки и почему. Результаты модели оттока могут варьироваться от оценок риска оттока для отдельных клиентов до факторов оттока, ранжированных по значимости. Эти данные являются важными компонентами стратегии, поскольку они помогают оптимизировать предложения скидок, кампании по электронной почте или другие целевые маркетинговые инициативы, которые заставляют клиентов покупать.
Динамическое ценообразование
Динамическое ценообразование представляет собой практику гибкого ценообразования товаров, основанную на таких факторах, как уровень интереса целевого покупателя, спрос на момент покупки или участие клиента в маркетинговой кампании. Для этого требуется много данных о том, как меняется желание клиентов, платить за товар или услугу в разных ситуациях. Авиакомпании, успешно реализовали стратегии динамической оптимизации цен, чтобы увеличить доход.
Динамическое ценообразование
Сегментация клиентов
Вместо того чтобы полагаться на интуицию маркетолога для разделения клиентов на группы при проведении кампаний, аналитики могут использовать алгоритмы кластеризации и классификации, для сегментации клиентов по личностям на основе конкретных различий между ними. Эти персоны учитывают различия клиентов по многим параметрам, таким как демография, поведение при просмотре и сходстве.
Соединение этих черт с моделями покупательского поведения позволяет компаниям, ориентированным на данные, развертывать персонализированные маркетинговые кампании, которые более эффективны для увеличения продаж, чем обобщенные кампании.
Классификация изображений
Классификация изображений использует алгоритмы машинного обучения для назначения метки из фиксированного набора категорий любому вводимому изображению.
Классификация изображений имеет широкий спектр бизнес-приложений, включая моделирование 3D-планов строительства на основе 2D-проектов, создание фотографий для социальных сетей, информирование о медицинских диагнозах и многое другое. Методы глубокого обучения, такие как нейронные сети, часто используются для классификации изображений, поскольку они могут наиболее эффективно идентифицировать соответствующие характеристики изображения если есть потенциальные осложнения, такие как изменение точки зрения, масштаба или объема помех на изображении.
Алгоритмы машинного обучения
Система рекомендаций
Механизмы рекомендаций – еще один важный способ, которым машинное обучение доказывает ценность. На самом деле компания Netflix оценивает рекомендательный механизм, предлагающий их предложения по контенту, в 1 миллиард долларов в год, а Amazon заявляет, что их система обеспечивает рост продаж на 20–35% в год.
Механизмы рекомендаций просеивают большие объемы данных, чтобы предсказать, какова вероятность того, что тот или иной покупатель приобретет товар или получит удовольствие от контента. Результатом является клиентский опыт, который способствует лучшему взаимодействию и уменьшает отток клиентов.
