Меньше трафик — больше клиентов: как машинное обучение помогает маркетингу

Меньше трафик — больше клиентов: как машинное обучение помогает маркетингу

До сих пор проводите A/B-тесты сайта? Считаете, что самый верный способ привлечь больше клиентов — поднять бюджет и увеличить трафик, а для сегментирования аудитории должны трудиться лучшие умы человечества? Тогда машинное обучение идёт к вам.

Зачем машинное обучение маркетингу

Машинное обучение (Machine Learning) — способ анализировать данные без чётких инструкций, благодаря чему реакция на изменения в поступающих данных мгновенна. Например, технология позволяет на лету строить уникальную версию сайта под каждого посетителя, а не пытаться создать одну идеальную для всех.

Машинному обучению можно «делегировать» анализ данных о пользователях, которых сегодня накапливается столько, что заниматься этим вручную невозможно, а игнорировать — значит отказываться от денег.

Отдав машинному обучению аналитическую работу — например, сегментирование клиентов — можно разгрузить отдел маркетинга, оставив за ним креативные задачи. Выставление фильтров и ограничений тоже останется за людьми, ведь алгоритм может быстро определить, что человек ничего не купит, и после приветствия сразу отправить «до свидания, вы всё равно — просто посмотреть.

Машинное обучение позволяет в несколько раз поднять конверсию и при этом снизить бюджет за счёт правильной коммуникации с лидами и приоритезации тёплых контактов. То есть не обязательно привлекать дополнительный трафик, можно выжать максимум из того что есть.

Например, когда мы взяли оффер Альфа-Банка в CPA-сети и применили наше решение для email-рассылок, то за шесть месяцев количество кликов с рассылок выросло в пять раз, объём самих рассылок сократился в 11,6 раз (экономия бюджета на рассылках), количество заявок увеличилось в 15,6 раз, а конверсия в заявки выросла в три раза.

Результат применения машинного обучения для Альфа-Банка

Внедрение машинного обучения окупается с первого месяца, а чем больше времени проходит, тем больше данных накапливается — тем «умнее» и эффективнее становится система.

Как машинное обучение повышает конверсию

«Угадывание» желаний клиента

Пользователь только зашёл на сайт, а машинное обучение уже знает, чего он хочет, и предлагает ему именно это. Всё благодаря алгоритму, который смотрит на поведение, социально-демографические данные, предыдущие посещения, взаимодействия по email и другим каналам и множество прочих параметров пользователя. Анализирует эти данные в реальном времени, находит сходства с предыдущими посетителями и предлагает то, в чём он скорее всего заинтересован — так как люди, похожие на него, интересовались именно этим. Наша статистика показывает, что такие персональные товарные рекомендации дают +17% к конверсии в продажу и конверсию кликов из открытых писем 13%.

Даже если человек попадает на сайт впервые, то алгоритм может знать многое именно о нём. Если он уже посещал другой сайт, где внедрена платформа, то оставил цифровой отпечаток — его поведение, интересы, социальная информация уже записаны и обогащаются при каждом взаимодействии с ней.

«Конкретного» человека можно засечь даже по таким показателям, как скорость передвижения курсора или скроллинга. Этот отпечаток можно дополнить информацией, которую предоставляют биржи данных. Важно, что речь не о персональных данных, а об обезличенной информации.

Персональная реклама в правильное время

Машинное обучение позволяет персонализировать воронку продаж под каждого клиента. Для него не проблема проанализировать сотни параметров конкретного человека и показывать рекламу в правильном количестве и в удачное для покупки время именно для него. Или давить на те эмоции, которые наиболее убедительны.

Например, Mail.Ru Group запустила таргетинг по психотипам человека, принадлежность к которым определяется с помощью машинного обучения. Компания Unilever уже достигла повышения запоминаемости бренда более чем на 8% для продвижения бренда Dove, используя этот тип таргетинга.

Из нашего опыта: для одной из страховых компаний мы привлекли 820 заявок на получение страхового полиса всего с пяти email-рассылок. А для клиента Choice Home Warranty мы увеличили конверсию в заказы в 2,6 раза без увеличения трафика, подключив машинное обучение. Эффекта достигли в первую очередь за счёт правильного выбора получателей и оптимальных для них креативов, тем писем, имён отправителей и времени отправки.

Мгновенная обратная связь и быстрая смена стратегии

Модели machine learning постоянно переобучаются, чтобы улавливать тренды в интересах людей. Ни один пользователь не будет статично отнесён к какой-то социальной группе или сегменту, он легко может изменить свой «статус» для системы в зависимости от действий.

Простой пример — умные рассылки, которые моментально реагируют на определённое действие получателя письма. Благодаря им можно повысить конверсию в продажу на 30%, конверсию открытий писем — на 20%, и конверсию кликов из открытых писем — на 15%.

Машинное обучение реагирует на микроизменения в поведении клиента — маркетинговые коммуникации индивидуально адаптируются под каждого. Если какое-то действие человека показало, что он больше не ведёт себя, как тот, кому нужен телевизор, а скорее стал похож на того, кому нужен кредит, то алгоритм моментально изменит подход к этому пользователю. Ещё в 2012 году по небольшим изменениям в поведении искусственный интеллект первым определил беременность девушки и стал таргетировать на неё соответствующую рекламу.

На тех, кто точно не купит, не сливаются деньги

На основе данных, полученных благодаря машинному обучению, можно быстро определить, на какого человека лучше вообще не тратить деньги. А на какого, наоборот, стоит обратить повышенное внимание, ведь он потенциально закажет на крупную сумму. Не в последнюю очередь из-за исключения тех, кто точно не купит, средняя конверсия сгенерированных нами рассылок — 28,57%.

Машинное обучение помогает сразу понять, кто за чем пришёл

Машинное обучение помогает привлечь нужный трафик

Всем, кто покупает трафик, машинное обучение поможет увеличить конверсию за счёт правильных коммуникаций с правильными лидами. Если раньше работа с большими данными была доступна только большому бизнесу, то сейчас этим могут воспользоваться все, кто продаёт в интернете.

Авторы: эксперты Digital Contact

Источник: m.vk.com

Комментарии: