Практический online-курс

Алгоритмы машинного обучения в интернет-маркетинге

Алгоритмы машинного обучения в интернет-маркетинге

Уильям Фолкнер написал однажды: «Всегда мечтайте и стремитесь к большему. Не пытайтесь просто быть лучше своих современников и предшественников. Старайтесь быть лучше самих себя».

Вы должны постоянно стремиться к самосовершенствованию, но сопротивляться соблазну оставить все, как есть, может быть трудно. Вы хотите иметь самый привлекательный сайт и самые выгодные цены, но также — достичь желаемой конверсии и расти быстрее, чем ваши конкуренты.

К счастью, маркетологи сегодня могут использовать новый инструмент для развития бизнеса и при этом уделять внимание другим задачам. Он включает в себя всего три слова — алгоритмы машинного обучения. Их цель — помочь вам в вопросах ценообразования, прогнозирования товарных запасов, снижения затрат и многом другом.

Ценообразование

Вы знакомы с методом шестиступенчатой системы, способным найти ответ на любой сложный вопрос? В рамках электронной коммерции он может помочь понять, какая цена будет подходящей для вашего продукта.

Процесс построения алгоритма сильно варьируется в зависимости от области его применения, но в целом он сводится к нескольким шагам: измерение переменных, использование различных статистических методов для выбора наиболее подходящего варианта, тестирование и, далее, распределение по всему каталогу продукции.

Ценообразование

Переменные, которые учитывают в алгоритме ценообразования — это сезонность продукта, эластичность спроса по цене и желаемый доход. С помощью этих факторов строится движок оценки спроса. Он применяется для прогнозирования последствий изменения цен. Затем можно проверить гипотезу на выборке ассортиментных позиций (SKU — Stock Keeping Unit) и оценить результаты.

Алгоритмы машинного обучения — это, собственно, машинное обучение, то есть они изучают данные и выясняют, как различные факторы влияют на решение потребителя о покупке.

quote
Алгоритмы машинного обучения помогают понять, как различные факторы влияют на решение потребителя о покупке
 

Например, предположим, что вы представляете некий набор продуктов, которые еще никогда не продавали. Алгоритмы способны проанализировать этот новый ассортимент, выявить схожие характеристики с теми товарами, что вы реализовывали ранее, и оценить спрос.

Кроме того, алгоритм может подсказать, как оптимизировать эти продукты для получения более высокой прибыли, избегая распространенных ошибок, которые обычно допускаются при «ручном» подходе.

алгоритм

Прогнозирование товарных запасов

Но что касается других аспектов вашего бизнеса, которые непосредственно связаны с уровнем спроса, таких как инвентаризация, например? Вы же не хотите установить подходящую цену на продукт, завоевать интерес покупателя, а затем привести его на страницу, которая говорит, что товар закончился.

Алгоритмы машинного обучения могут выступать в качестве розничных «метеорологов» и прогнозировать объемы ваших складских запасов, используя движок оценки спроса.

Прогнозирование спроса может помочь вам с заказом достаточного количества товаров при возрастании или снижении трафика вашего сайта. С помощью набора факторов, подобных тем, что используются в алгоритмах ценообразования, вы можете оценить спрос и заказывать товары в соответствии с ним. Кроме того, алгоритм определит, что хорошо работает для вашего уровня товарных запасов, а что наносит ущерб в итоге.

Иными словами, алгоритмы машинного обучения дают вам возможность подойти более экономно к улучшению конкурентоспособности и получению прибыли, а также устанавливать цены в соответствии с уровнем спроса.

Снижение затрат

Использование машинного обучения приводит к снижению затрат на ведение бизнеса. Вместо того, чтобы оплачивать труд 10 сотрудников, вы можете внедрять и отслеживать алгоритмы, оптимизирующие ваш онлайн-ресурс и уровень товарных запасов.

Такая автоматизация дает вам время на улучшение других областей бизнеса. А это означает больше возможностей для усовершенствования процесса продаж, что, в свою очередь, может повысить ценность вашего бренда в глазах клиентов.

В заключение

2016 год несет много нового для маркетологов, и алгоритмы машинного обучения — один из самых мощных инструментов, требующий освоения. Клиенты сегодня ожидают более персонализированного подхода и отсутствия помех, которые порой возникают при заключении сделок онлайн.

Различные алгоритмы все чаще берут на себя тяжелую работу, при этом учитывая решения, принимаемые человеком, для совершенствования процесса продаж. Используя их в своей деятельности, вы выведете ваш бизнес на новую высоту.

Высоких вам конверсий!

По материалам: econsultancy.com; image source shep 

22-01-2016

LPgenerator — профессиональная Landing Page платформа для увеличения продаж вашего бизнеса

  • Более 500 шаблонов в галерее
  • Инструменты оптимизации конверсии
  • Статистика и сквозная аналитика
  • CRM для работы с заявками и телефония
  • Визуальный редактор с расширенным функционалом
  • Быстрая техническая поддержка
  • Множество интеграций
  • Окупаемость инструмента — от 7 дней
blog comments powered by Disqus
copyright © 2011–2017 by LPgenerator LLC. Все права защищены
Запрещено любое копирование материалов ресурса без письменного согласия владельца — ООО "ЛПгенератор".