Какой вклад в CRM вносит Машинное Обучение?

Машинное обучение CRMТот, кто хочет заниматься сегодня успешным маркетингом, должен приспосабливаться к своим клиентам. Персонализация предложений в век цифровых технологий играет все большую и важную роль. Тем не менее, многие компании все ещё доверяют устаревшим методам, анализируют в режиме оффлайн собранные данные и и устанавливают фиксированные правила.

Эти правила внедряют в компаниях маркетологи с помощью сервера исполнения бизнес-правил. Со временем приходится анализировать всё больше данных, и соответственно система должна вводить дополнительные правила. Получается так называемый «салат из правил», который мешает обеспечить индивидуальный подход к клиенту. Устаревший подход не позволяет повысить эффективность и производительность компании.

Машинное обучение в базе данных

Успешные предприятия IT-компании, такие как Google, Twitter или Netflix, давно уже знают решение проблемы. Они делают ставку на Машинное Обучение. Это концепция, при которой программное обеспечение беспрерывно собирает информацию по теме, а оптимизация происходит автоматически. Самообучающиеся алгоритмы сначала устанавливаются в рамках определенных правил. Чем больше данных собирает система, тем более совершенными становятся алгоритмы, а анализ — более эффективным.

Такие самообучающиеся системы помогают предприятиям моментально собирать данные о клиентах и анализировать их в режиме реального времени. Одновременно программное обеспечение дополняет эти данные собственной, новой информацией. Базируясь на оценках, Система Анализа Данных устанавливает правила. Вместо «хаоса правил» возникает наглядная платформа, с помощью которой маркетолог может быстро сориентироваться. Когда у вас в распоряжении есть верная информация, вам легче общаться с клиентами и добиваться результата.

Примеры использования Машинного Обучения

С помощью алгоритмов Машинного Обучения можно предсказать, когда у клиента появится потребность в приобретении того или иного продукта. Для этого самообучающаяся система анализирует прошлые покупки клиента, чтобы выявить модель поведения покупателя. К примеру, если клиент 2 раза в год приобретает новую спортивную обувь, система запоминает этот нюанс и создает определенную формулу. Затем её точность проверяется, при этом используются данные и о других клиентах. Если другие покупатели ведут себя подобным образом, компания может выслать им предложения о покупке сникерсов или кроссовок точно в то время, когда они захотят их приобрести.

При этом не играет никакой роли, предпочитает ли клиент делать заказ в интернет-магазине или покупать на месте. Алгоритм Машинного Обучения анализирует поведение покупателя с помощью данных о месте нахождения клиента и сравнивает их с информацией о других покупателях. Таким образом, система с высокой долей вероятности знает, где будет проезжать в определенный момент клиент и что можно будет ему предложить купить до дороге.

Самообучающаяся система отслеживает процесс поиска и покупок клиента, и впоследствии может сделать корреляционный анализ. Машина реагирует в режиме реального времени на действия покупателя и сравнивает уже приобретенные или просмотренные продукты с другими предложениями. Это происходит как раз в то время, когда клиент находится в поиске.

Преимущества и недостатки самообучающейся системы

В Системе управления взаимодействием с клиентами Машинное Обучение предлагает 3 явных преимущества. Более эффективное привлечение клиентов, конверсия (посетители превращаются в клиентов), а также укрепление связей с клиентами. Все это увеличивает оборот предприятия. Индивидуальные актуальные предложения делают клиентов довольными. При этом автоматизированная самообучающаяся система значительно снижает расходы по техническому обслуживанию.

Тем не менее одна из сложных задач Машинного Обучения состоит во внедрении этой системы. Для того, чтобы интегрировать самообучающееся ПО в CRM, нужна профессиональная экспертиза. Перед использованием самообучающиеся системы должны быть соответствующим образом запрограммированы, чтобы приносить желаемые результаты.

Есть ещё один момент, который не стоит упускать из виду. Машинное Обучение зависит от непрерывного притока данных. А для этого требуется постоянно добавлять новую информацию, а это может позволить себе не каждая компания. А если дополнительные данные не поступают, система не в состоянии продолжать дальнейшее обучение. Недостаток данных приводит к некачественному анализу.

Персонализация с помощью Машинного Обучения происходит в конечном счёте с помощью данных. Компании должны искать информацию в различных источниках (онлайн, оффлайн или из третьих рук), собирать её и готовить к анализу. Второй шаг заключается во внедрении самообучающейся системы, которая будет проводит анализ. С помощью имеющихся данных предприятия должны создавать алгоритмы и тестировать их. Только таким образом позже они смогут получать полезные рекомендации. Третий и последний шаг — это интеграция модели в реальное время. Клиенты предприятий смогут тогда получать предложения в нужное время и по правильным каналам.
Первоисточник.