Алексей Огарков

Интеллектуальный маркетинг

© Огарков А., текст, 2024

© Издание, оформление. ООО Группа Компаний «РИПОЛ классик», 2024

⁂

От автора

В нашем удивительном мире, где цифровизация достигла всех сфер жизни, маркетинг уверенно отвечает на вызовы и использует возможности нового времени. Сегодня наука об удовлетворении потребностей клиента претерпевает захватывающие трансформации и стирает границы между классическими и цифровыми методами, между сферами продаж и информационных технологий. Наука о данных играет ключевую роль в этом процессе и преобразует каждый элемент маркетинговых усилий в персонализированные, измеримые и действенные инструменты.

В этой книге изложен семнадцатилетний опыт стратегического планирования, бизнес-анализа и реализации решений на основе искусственного интеллекта в транснациональных компаниях. Лучшие практики использования цифровых технологий для роста результативности бизнеса подтверждаются включением автора в список 40 влиятельных экспертов в сфере цифровизации в России.

Работа ориентирована на широкий круг читателей: маркетологов, желающих погрузиться в мир данных, и специалистов по искусственному интеллекту, ищущих способы влиять на рост и развитие бизнеса. Описание аналитических методов излагается доступным языком, избегая ненужных технических тонкостей, но также содержит много информации, так что каждый читатель обнаружит для себя полезное.

Цель этой книги – продемонстрировать, что сфера цифрового маркетинга и ИИ полны как вызовов, так и потрясающих возможностей. Мы последовательно рассмотрим подходы к построению цифровой организации, затем перейдём к концепции принятия решений, основанных на данных, и в завершение углубимся в алгоритмы машинного обучения в маркетинге.

Эта книга станет руководством по стратегиям развития бизнеса в цифровую эпоху и научит вас использовать искусственный интеллект в качестве полезного инструмента на пути к успеху.

Добро пожаловать в захватывающий мир, где данные и искусственный интеллект расширяют горизонты маркетинга.

Часть 1. Концепция цифрового маркетинга

Введение

Нынешнее общество характеризует понятие «гиперсвязанность». В чём оно проявляется?

Среднестатистический человек проводит в сети семь часов в день, а 70 % населения благодаря смартфонам постоянно находится на связи. Более половины жителей планеты активны в социальных сетях, а электронная коммерция столь популярна, что половина пользователей интернета делают минимум одну онлайн-покупку в неделю.

Устройства накапливают и обмениваются данными, что создаёт многоуровневые сети связей между людьми и машинами. Интернет-платформы трансформировали общение людей друг с другом и с брендами, и продолжат увеличивать влияние на жизнь каждого в будущем.

Эпоха цифровизации привнесла новые вызовы и изменения. Одновременно с этим алгоритмы машинного обучения и продвинутая аналитика позволили решить такие сложные задачи, как прогнозирование результатов маркетинговых кампаний, определение микрокластеров клиентов и подбор персональных предложений. Наука о данных открыла новый взгляд на клиентоориентированный подход и качество обслуживания клиентов.

В первой части книги мы рассмотрим базовые концепции маркетинга в цифровом пространстве, изучим особенности пути потребителя в сети, этапы цифровой зрелости организации, а также рассмотрим процесс внедрения диджитал стратегии.

В заключительных главах мы познакомимся с инструментами стратегического планирования AARRR и POEM, а также рассмотрим концепции наилучшей следующей коммуникации и интеллектуального анализа текстов.

Глава 1. Вызовы цифрового маркетинга

Цифровым называется маркетинг, который использует интернет и информационные технологии для продвижения продуктов и услуг. Его применение стало эволюционным ответом на изменившуюся реальность.

Отличия цифрового и традиционного маркетинга вытекают из особенностей каналов коммуникации. Первый применяет социальные сети, электронную почту и мобильные приложения.

Рис. 1. Каналы цифрового маркетинга

Традиционный маркетинг использует классические средства коммуникации, такие как реклама в печати и на телевидении.

Применение онлайн-каналов означает двустороннее общение и круглосуточный доступ к контенту, что делает взаимодействие с брендом гибким и интерактивным. Он предоставляет равные возможности для компаний по всему миру и обычно обходится дешевле традиционных методов.

Цифровые каналы позволяют точно измерять реакцию пользователей на маркетинговые кампании, а также детально исследовать целевую аудиторию, включая интересы, поведенческие и географические характеристики.

Рассмотрим проблемы и тенденции современного маркетинга. В свете появления новых электронных устройств, социальных платформ, приложений и других цифровых инструментов, принципы маркетинга и подходы к созданию новых продуктов остались неизменными. Маркетинг – это по-прежнему привлечение целевой аудитории, информирование, мотивация и удержание клиентов.

Однако появляются и новые проблемы, такие как разнообразие цифровых каналов и сложность взаимодействия с потребителями в быстроменяющейся медиасреде.

Вопрос об использовании искусственного интеллекта для решения этих проблем уже не стоит. Жизненным становится вопрос выбора подходящих технологий ИИ, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Алгоритмы продвинутой аналитики могут выполнять такие сложные задачи, как прогнозирование результатов маркетинговых кампаний, анализ предпочтений клиентов, кластеризация данных для определения нужной целевой аудитории и подбор персонализированных предложений в интернете. Это способствует росту тенденции к целевому маркетингу. Рассмотрим базовые аспекты этой тенденции.

Первый – это возрастающая роль цифрового маркетинга. По мере увеличения времени, которое люди проводят в интернете, результативность цифрового маркетинга пропорционально возрастает. Маркетинговые коммуникации перемещаются в онлайн-каналы, такие как поисковые системы, социальные сети, электронная почта и веб-сайты.

Второй аспект – расширение возможностей аналитики благодаря росту вычислительных мощностей и машинному обучению. Современные подходы в аналитике не только помогают прогнозировать продажи, но и предоставляют полезные сведения и инсайты о клиентах и тенденциях для построения стратегий. Маркетинговая аналитика также помогает понять прибыльность кампаний по продвижению и проанализировать ROI, что помогает оптимизировать будущие рекламные запуски.

Третий аспект – с развитием применения науки о данных стал возможен персонализированный и целевой маркетинг. Организации разных размеров стали способны использовать алгоритмы ИИ для анализа данных о потребителях и применять персонализированные маркетинговые стратегии к микросегментам клиентской базы. Это привело к снижению затрат на привлечение и повышению отдачи от инвестиций в продвижение.

Глава 2. Клиентоцентричность и гипертаргетинг

Ориентированность организации на выявление и удовлетворение нужд клиента называется клиентоориентированным подходом. Эта концепция ставит качество работы с потребителем в приоритет, тем самым превращая процесс продаж в долгосрочные взаимоотношения и лояльность к бренду.

Гипертаргетинг – один из методов клиентоориентированного маркетинга. Он помогает создавать персонализированные кампании благодаря разбиению целевой аудитории на компактные однородные подгруппы по предпочтениям, поведению, истории покупок, локации и другим критериям. Такой подход углубляет личные отношения между брендом и клиентами и обеспечивает индивидуальный положительный опыт для каждого. В то время как традиционный маркетинг использует общие сообщения для всей аудитории.

Разработка клиентоориентированных стратегий начинается с глубокого изучения потребностей и понимания клиента. Цель этого этапа – получение инсайтов для создания ценностных предложений для целевого сегмента.

Сочетание качественных и количественных методов исследования позволяет осуществить погружение в мир предпочтений и поведения клиентов. Интервью и фокус-группы открывают доступ к глубоким инсайтам, мотивациям и эмоциональным аспектам выбора потребителей. Опросы и анализ поведения дают объективную статистику для обобщения и прогнозирования тенденций на больших выборках.

Использование обоих подходов даёт комплексное понимание рынка и позволяет не только идентифицировать текущие потребности клиентов, но и предугадывать будущие изменения в предпочтениях. Это становится особенно важным в условиях быстроменяющегося рынка, где способность оперативно адаптироваться к новым трендам и изменениям поведения потребителей станет решающим фактором успеха.

Всестороннее исследование обеспечивает понимание того, чего хочет клиент сегодня и предоставляет возможность предвидеть будущие потребности, что позволяет оставаться на шаг впереди конкурентов.

Гипертаргетинг представляет собой продвинутую форму персонализированного маркетинга, достигающую невероятной точности в обращении к потребителям. В эпоху цифровизации и накопления больших данных о клиентах гипертаргетинг открывает новые горизонты для создания релевантных и результативных маркетинговых сообщений и контента.

Один из ключевых методов в рамках гипертаргетинга – поведенческое таргетирование. Оно предполагает анализ действий пользователей в интернете: посещение определённых страниц, выполнение поисковых запросов, интерактив в социальных сетях и пр. На основе этих данных формируются предположения о потребностях и интересах клиентов, что позволяет предлагать им подходящие товары и услуги.

Прогностическая аналитика – ещё один мощный инструмент гипертаргетинга. С применением методов искусственного интеллекта компании предсказывают действия или предпочтения пользователей. Это открывает возможность реагировать на текущие и будущие запросы клиентов.

Гипертаргетинг трансформирует подход к маркетинговым коммуникациям, делая их ненавязчивыми и востребованными. Таким образом, связь клиента с брендом становятся крепче, что прямо влияет на увеличение продаж и усиление позиций компании на рынке.

Другим преимуществом является то, что гипертаргетинг обеспечивает бесшовность коммуникации, важнейший аспект персонализации. Знание особенностей поведения микрокластеров позволяет направить целевой контент и адаптировать коммуникацию во всех точках контакта, что создает непрерывность взаимоотношений. Всё это формирует у потребителя ощущение личного общения с брендом.

Карты пути клиента, с указанием всех точек взаимодействия от первого контакта до послепродажного обслуживания, систематизируют процесс создания последовательного и гармоничного пользовательского опыта.

Автоматизированные маркетинговые сервисы в совокупности с алгоритмами машинного обучения адаптируют контент в реальном времени, что делает это сочетание идеальным для улучшения пути клиента. Применение динамического контента позволяет оперативно реагировать на поведение потребителей. Это улучшает опыт пользователя и помогает компании эффективнее тратить ресурсы, сосредотачивая их на ключевых точках взаимодействия с потребителем.

Глава 3. Управление цифровым маркетингом

Цифровой маркетинг стал частью стратегий современных предприятий. Однако, чтобы полностью использовать преимущества информационных технологий, организации должны пройти естественный путь внедрения электронных инструментов и трансформации культуры, что называется этапами цифровой зрелости. Эти стадии определяют готовность к раскрытию диджитал потенциала в маркетинговых стратегиях и обусловливают дальнейшие действия.

Зарождение

На этой стадии организации только начинают путь цифрового маркетинга. Усилия направляются на установление доверия к аналитике и диджитал-инструментам. Основная задача – собрать и систематизировать информацию и создать базу для дальнейшего роста и прогресса.

Развитие

На следующем этапе организации фрагментарно осваивают цифровые инструменты и создают общий вокабуляр внутри компании и определяют KPI. На этом уровне начинается внедрение философии проверки гипотез и извлечения знаний их данных.

Интеграция

Организации достигают полной готовности к применению цифровых технологий. Данные активно используются для оптимизации промокампаний. Фокус устремляется на интеграцию платформ и диджитал вовлечение клиентов. Организации на этом этапе становятся гибкими и адаптивными, что даёт им конкурентное преимущество.

Многомерность

На заключительном этапе организации создают динамичные и персонализированные предложения для клиентов с применением программ автоматизации маркетинга и предиктивной аналитики. Компания стремится к максимизации доходов и KPI маркетинговых кампаний благодаря совершенствованию бизнес-процессов и технологий.

Влияние стадий зрелости на стратегию напрямую зависит от уровня готовности организации к работе с цифровыми технологиями и данными. Каждый этап требует соответствующих тактик и подходов. Если на начальной стадии важно наладить базовые процессы сбора и анализа данных, то на продвинутых этапах – персонализированное взаимодействие с клиентами.

Цифровой маркетинг – это циклический процесс, управление которым требуют тщательного планирования и поступательного прохождения ряда ступеней.

Изучение и анализ

Подготовка диджитал стратегии начинается с проведения рыночных исследований, анализа клиентов и конкурентов. Этот уровень включает в себя оценку текущих маркетинговых практик игроков рынка, изучение поведения потребителей и приоритетность каналов коммуникации.

Рис. 2. Цикл управления цифровым маркетингом

Определение целей и задач

На втором этапе формируются цели и ключевые рычаги влияния для их достижения. Среди задач выделяются повышение узнаваемости бренда, охват новой целевой аудитории, расширение воронки и т. д. Цели формулируются согласно SMART, то есть они должны быть конкретными, измеримыми, достижимыми, актуальными и ограниченными по времени.

Каналы и тактики

На третьем этапе выбираются правильные средства коммуникации и формируется последовательность связанных кампаний через выбранные каналы для достижения поставленных целей. Каждый инструмент и тактика выбираются с учётом целевой аудитории и задач.

Контент-стратегия

Четвёртый этап содержит разработку ключевых сообщений, а затем электронных промоматериалов, текстов. Улучшение контента подразумевает непрерывное проведение A/B тестов в поиске лучших материалов для привлечения внимания и побуждения, к взаимодействию с брендом.

Мониторинг KP

Пятый шаг включает в себя определение детальных KPI и разработку системы отслеживания результатов. KPI связываются с долгосрочными целями и задачами и позволяют оценить результативность и проблемные зоны в исполнении стратегии. Регулярный мониторинг и анализ результатов помогает вовремя вносить коррективы в стратегию. Это включает изменение выбора каналов, модификацию контент-стратегии, перенастройку кампаний для улучшения результатов. Оптимизация стратегии – постоянный процесс для максимизации эффективности и повышение ROI.

Внедрение цифровой стратегии требует системного подхода, тщательного планирования и постоянного анализа результатов. Выполнение этих шагов поможет бизнесу достичь поставленных целей и сохранить конкурентоспособность в цифровой среде.

Глава 4. Сегментация клиентской базы

Суть маркетинговой сегментации заключается в том, чтобы разделить широкую целевую аудиторию на группы по определённым критериям для распределения ресурсов и усилий организации в зависимости с потенциалом сегментов, а также адаптации маркетинговой коммуникации.

Рассмотрим распространённые виды сегментаций.

Демографическая. Основывается на таких характеристиках, как возраст, пол, уровень дохода, образование и семейное положение. Косметические бренды нередко фокусируются на женщин определённой возрастной группы, что позволяет соответствовать их потребностям и ожиданиям.

Поведенческая. Использует потребительские привычки и заинтересованность, включая покупательскую активность, историю взаимодействия с контентом и частоту применения продукта. Приложения для фитнеса применяют поведенческую сегментацию для целевой рекламы тем, кто увлекается спортом и здоровым образом жизни.

Психографическая. Анализирует личностные особенности, интересы и стиль потребителей. Бренды роскоши прибегают к психографической сегментации, чтобы нацелиться на ценителей изысканности и качества с внушительным доходом.

Географическая. Разделяет рынок на основе территориальных границ, таких как страны, города, районы или климатические зоны. Розничные сети одежды адаптируют ассортимент и маркетинговые акции в зависимости от погодных условий региона продажи.

Путь покупателя. Распределяет клиентов по уровню лояльности к бренду и стадии принятия решения о покупке. Этот подход позволяет адаптировать и направить все усилия бренда на продвижение потенциального клиента по лестнице лояльности и повышение шанса на конверсию.

Сегментация позволяет бизнесу не просто «стрелять из пушки по воробьям», а направлять ресурсы на потенциальные группы потребителей для увеличения отдачи.

Процесс сегментации в стратегиях цифрового маркетинга сводится к следующим шагам:

Сбор и анализ данных

В основе любой успешной сегментации лежит тщательная подготовка информации о клиентах. Современные технологии и инструменты машинного обучения играют ключевую роль в этом процессе, потому что автоматизируют сбор данных, выявляют скрытые закономерности и предсказывают поведение потребителей.

Вначале определите, какие данные доступны или могут быть собраны разумными ресурсами: демографические характеристики, информация о покупках, поведение на сайте, отзывы и предпочтения. Инструменты веб-аналитики, CRM-системы, опросы и социальные сети станут ценными источниками информации.

Применение алгоритмов классификации и кластеризации позволяет обрабатывать большие объёмы данных и выявлять скрытые связи и структуры в характеристиках и поведении клиентов. Это даёт возможность не просто сегментировать аудиторию на основе статических данных, но и адаптироваться под изменяющиеся условия и предпочтения потребителей.

Определение критериев сегментации

После сбора и анализа данных следующим шагом будет описание условий для разделения популяции клиентов на значимые сегменты, соответствующие целям бизнеса. Важно выделить группы клиентов с общими характеристиками и понять, как они влияют на достижение коммерческих целей компании. Процесс создания сегментов учитывает как текущее положение дел, так и потенциал роста каждого сегмента, его прибыльность и стратегическое значение для организации.

Результатом этого упражнения станет чёткая карта сегментов, с указанием их ключевых характеристик и предпочтений, а также способов взаимодействия с каждым из них.

Разработка покупательских персон

Чтобы углубиться в понимание потребительской аудитории, бизнесам полезно представлять себе конкретных людей, для которых они создают свою продукцию, и разрабатывать личностно окрашенные маркетинговые сообщения. Для этого формируются персоны – усреднённые, но детализированные «портреты» клиентов сегмента с личной мотивацией и проблемами.

Для формирования персон проводят количественные и качественные исследования, включая отзывы, интервью и истории успеха. Важно выявить, что объединяет клиентов внутри сегмента, и что делает их неповторимыми. Это позволит говорить на языке целевой аудитории и понимать глубокие запросы. Сегментация и разработка персон в цифровом маркетинге требуют технологических инноваций и понимания человеческой психологии. Сочетание этих подходов создаёт долгосрочные, эмоционально окрашенные отношения с клиентами.

Формирование у потребителей непрерывного и целостного впечатления о бренде происходит за счёт интеграции, то есть единого сегмента для различных каналов коммуникации.

Искусственный интеллект начинает играть решающую роль в формировании новых методов сегментации рынка, и впереди нас ждут инновационные решения. Благодаря машинному обучению, мы наблюдаем три важных тренда:

1. Сегментация в реальном времени: непрерывный анализ потребителей и мгновенная адаптация стратегии.

2. Предиктивная аналитика: предсказание предпочтения и будущих действий в ответ на маркетинговые активности.

3. Кросс-канальная сегментация: бесшовная коммуникация сквозь каналы для создания индивидуального клиентского опыта.

Сила этих трендов привела к распространению парадигмы наилучшей следующей коммуникации, о которой мы поговорим в одной из следующих глав.

Глава 5. Управление жизненным циклом клиента

В этой главе мы рассмотрим, как превратить клиентов в портфель активов, чтобы приумножить стоимость организации и обеспечить конкурентное преимущество.

Ключ к максимизации прибыли и стоимости организации кроется в увеличении ценности клиентов путём обеспечения положительного опыта от первоначального контакта с компанией до обращения их в преданных поклонников. Учитывая неодинаковую ценность микросегментов для организации и их поведенческие особенности, определите оптимальное соотношение состава клиентской базы. Помните, что структура целевой аудитории несёт стратегический характер, поэтому полный отказ от нерентабельных сегментов может стать ошибкой в долгосрочной перспективе.

Пожизненная ценность клиента равна сумме дохода, которую компания получает от конкретного клиента в течение всего периода сотрудничества. Для аккуратного расчёта стоимости учитывайте покупки клиента по всем каналам, а также привязывайте к основному аккаунту членов семьи или организации. При оценке стоимости клиента также рекомендуется учитывать расходы на обслуживание, включая возвраты и скидки.

Жизненный цикл клиента описывает этапы взаимодействия с продуктом или услугой, включая размышление, приобретение, использование и лояльность, подчёркивает индивидуальность пути покупателя и позволяет маркетологам планировать стратегии на каждом этапе.

Будущая ценность клиента – это прогноз объёма дохода, на основе жизненного цикла и опыта взаимодействия потребителя. Использование предиктивной аналитики для анализа будущей стоимости контактной базы позволяет работать над максимизацией ценности каждого потребителя и перейти к портфельному управлению.

Известно, что во время поиска новых клиентов нередко требуется серия контактов для установления отношений. Известно также, что в ряде отраслей, как в розничной торговле, большинство клиентов никогда не совершают повторных покупок.

Первая цель привлечения – найти тех, кто с большей вероятностью останется и станет лояльным покупателем. Инструменты кластеризации и классификации позволяют скорректировать стратегию поиска клиентов, чтобы увеличить конверсию и привлечь постоянных покупателей.

Вторая цель – добиться повторных продаж от новых клиентов. Последующий заказ означает начало отношений. В розничной торговле коэффициент удержания клиентов, совершивших первую покупку, составляет около 30 %, но увеличивается до 70 % для тех, кто совершает две покупки. Позитивный клиентский опыт, персональные предложения и программы лояльности повышают вероятность повторных покупок и стоимость клиента. Чтобы максимизировать стоимость компании, оптимизируйте ценность покупателей.

Процесс миграции – частое явление, и важно постоянно привлекать новых клиентов взамен ушедших. Проактивное взаимодействие предотвращает отток и приносит больше прибыли, чем попытки вернуть тех, кто ушёл. Возобновление работы с ушедшим клиентом обходится дешевле, чем привлечение нового.

В этой главе мы обсудили управление портфелем клиентов на разных этапах цикла и важность управления коммуникацией с клиентами для поддержания здорового баланса контактного портфеля.

Глава 6. Путь покупателя и микро-моменты

В этой главе рассматриваются путешествие покупателя в сети и модель принятия решения как инструмент для разработки стратегии цифрового маркетинга. Странствие клиента в онлайн становится сложным и многогранным и требует глубокого понимания мотивации и поведения на каждом этапе взаимодействия. Этот путь нелинейный и наполненный спонтанными точками соприкосновения, которые формируют впечатления и подталкивают к покупке.

С появлением новых технологий и расширением онлайн-пространства путешествие потребителя стало многогранным и включает стадии осведомлённости, рассмотрения, конверсии, удержания и приверженности.

На каждом из этих этапов потребители ищут определённую информацию и взаимодействуют с брендом через различные каналы коммуникации.

1. Знание

Целевая аудитория впервые узнает о продукте или услуге. Важно, чтобы бренд стал заметным и запоминающимся. Для этого используются различные маркетинговые каналы, такие как социальные сети, контент-маркетинг и платная реклама.

Рис. 3. Путь покупателя

2. Интерес

Потребители изучают и сравнивают доступные варианты между собой. На этом этапе важно предоставить всю необходимую информацию о продукте и подкрепить её отзывами и обзорами, чтобы выделиться на фоне конкурентов.

3. Конверсия

Ключевой момент на пути клиента, когда происходит покупка. Важно сделать процедуру приобретения простой и доступной, а также подготовить дополнительные преимущества в виде индивидуальных предложений или скидок.

4. Вовлечение

Организация стремится подкрепить интерес и лояльность существующих клиентов. Регулярное общение, подготовка эксклюзивного контента или специальных акций и скидок помогают поддерживать вовлечённость и удовлетворённость клиентов.

5. Отстаивание

Заключительный этап, когда довольные покупатели становятся защитниками бренда и рекомендуют его друзьям и знакомым. Этому способствуют программы лояльности и реферальные кампании.

Чтобы повысить конверсию и добиться успеха в цифровом маркетинге, сосредоточьтесь на микромоментах – коротких точках контакта, когда потребители хотят получить информацию, перейти по ссылке, совершить покупку или выполнить действие. В эти моменты бренды должны быть максимально доступны и предоставлять необходимую информацию или услугу.

Чтобы взаимодействовать с потребителем в микромоменты, важно определить релевантные предложения, описать поведение клиента, его запросы и триггеры, побуждающие обратиться к устройству. Если ваша целевая аудитория ищет спортивную одежду, определите микромомент, когда они вводят ключевые слова в поисковый запрос или посещают магазин спортивной одежды.

Определив микромоменты для целевой аудитории, адаптируйте маркетинговую стратегию к потребностям клиентов в режиме реального времени. Разработайте ключевые сообщения и контент, кастомные предложения и релевантную рекламу. Примером служат дружелюбные всплывающие в нужное время объявления.

По мере развития технологий роль микромоментов в формировании способов взаимодействия брендов с целевой аудиторией будет только расти. Достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения способствуют развитию персонализированного и непринуждённого взаимодействия с потребителями.

Понимание этапов цифрового пути позволяет маркетологам разрабатывать эффективные стратегии привлечения и удержания клиентов. Использование данных и аналитики для прогнозирования поведения потребителей и адаптации маркетинговых кампаний к их запросам и ожиданиям – ключ к созданию долгосрочных отношений с клиентами в цифровую эпоху.

Глава 7. Цифровые каналы коммуникации

В арсенал маркетолога входят три типа каналов коммуникации для построения бренда в цифровом пространстве: платные, собственные и привлечённые каналы.

Платными называются средства коммуникации, приобретаемые за деньги, такие как различные виды рекламы: контекстная, в социальных сетях, в цифровом радио и телевидении, а также нативная. Этот канал активирует внимание и узнаваемость бренда.

Собственными называются информационные ресурсы организаций, содержание которых они контролируют. Примеры собственных каналов: продуктовые и корпоративные сайты, приложения, электронные бюллетени и брошюры, созданные самим бизнесом. Эти каналы коммуникации в большей степени ориентируются на удержание и расширение существующей целевой аудитории.

Привлечённые медиа вовлекаются благодаря действиям добровольных создателей контента или клиентам, отмечающим бренд в социальных сетях или пишущих о нём в личных блогах или онлайн-обзорах. Они также появляются благодаря упоминаниям бренда на сайте или в публикациях других организаций или новостных изданий.

Благодаря независимости этот тип СМИ убедительнее для клиента и при правильном подходе укрепляет долгосрочные позиции бренда.

Понимание различий между этими типами важно для бизнеса, поскольку помогает разработать результативную маркетинговую стратегию. Используя комбинацию платных, собственных и привлечённых медиа, компании повышают узнаваемость бренда, привлекают целевую аудиторию и стимулируют продажи и доходы.

Чтобы добиться интеграции каналов коммуникации, руководствуйтесь четырьмя принципами:

1. Стремитесь к максимальному охвату аудитории, минимизируя дублирование сообщений, чтобы покрыть контентом уникальную публику. Не показывайте одинаковое рекламное сообщение в «ВКонтакте», если клиент видел его в «Яндекс. Эфире». Это поможет избежать усталости клиента от повторения контента.

2. Снижайте затраты на привлечение и выбирайте сфокусированные и экономичные площадки. Реклама продуктов для людей старшего возраста в «Одноклассниках» предпочтительнее, чем в «ВКонтакте», потому что данная аудитория активнее на этой платформе, при том, что стоимость контакта ниже.

3. Используйте сочетание нескольких каналов одновременно, чтобы создать синергию в коммуникации. Следите за тем, чтобы сообщения в каждом канале дополняли друг друга, но не повторяли. Кампания сети фитнес-залов в социальных медиа подчёркивает успех членов клуба, а их участие в городских спортивных мероприятиях – приверженность компании пропаганде здорового образа жизни.

4. Обеспечьте последовательность сообщений в каналах, чтобы они соответствовали общему стилю бренда и укрепляли его позиции в сознании потребителей. Сообщения должны быть понятны большей части целевой аудитории. Например, рекламные кампании мобильного приложения для изучения языков в социальных сетях, на тематических форумах и в рассылках по электронной почте могут быть разными, но все они должны подчёркивать основную идею – удобство и доступность изучения языков в приложении.

Глава 8. Базовые метрики цифрового маркетинга

Метриками цифрового маркетинга называются количественные показатели результативности маркетинговых усилий в цифровой среде, необходимые для мониторинга прогресса и своевременной коррекции стратегии. KPI и метрики ошибочно воспринимаются как взаимозаменяемые понятия, однако между ними есть важное различие. Так, метриками называются необработанные данные, собранные с помощью CRM и аналитических решений. Они служат фундаментом для установления и оценки KPI, связанных с бизнес-целями компании. KPI наполняют метрики контекстом, потому что имеют целевые значения, специфичные для отрасли и региона, и поэтому позволяют делать выводы об успешности той или иной маркетинговой стратегии.

Количество метрик ошеломляет, особенно учитывая их различия по платформам и каналам. В этой главе рассматривается интерпретация базовых метрик для оценки результативности цифровых кампаний.

Рентабельность инвестиций (англ. Return of investment, ROI). Этот показатель измеряет эффективность вложения средства в маркетинговые кампании. ROI показывает, сколько прибыли приходится на каждый потраченный рубль, и демонстрирует финансовый успех маркетингового мероприятия.

Общий трафик сайта. Количество посетителей даёт информацию о видимости и известности сайта. Рост трафика в динамике свидетельствует о результативности кампаний и повышении узнаваемости бренда.

Трафик по каналам. Понимание того, откуда приходят посетители, позволяет определить эффективные каналы для привлечения аудитории. Анализ источников трафика помогает выявить слабые моменты и оптимизировать маркетинговую стратегию.

Конверсия. Этот термин означает действие, ожидаемое от посетителя, будь то покупка, подписка на рассылку или заполнение формы обратной связи. Коэффициент конверсии показывает, какая часть посетителей выполнила желаемое действие. Эта статистика нередко входит в список KPI маркетинговых кампаний.

Отказы. Эта метрика показывает процент посетителей, покинувших сайт и не совершивших никаких действий. Низкий коэффициент отказов свидетельствует о том, что контент сайта интересен посетителям и соответствует их ожиданиям.

Коэффициент кликабельности (англ. click-through rate, CTR). CTR отражает, какой процент пользователей среди тех, кто увидел рекламу, кликнул на неё. Высокий CTR свидетельствует о том, что рекламное сообщение релевантно аудитории и вызывает интерес.

Стоимостные метрики. Эта группа показателей позволяющая оценить удельные затраты взаимодействия с клиентом, такие как стоимость за клик (англ. cost per click, CPC), стоимость за действие (англ. cost per action, CPA) или стоимость привлечения покупателя (англ. customer acquisition cost, CAC).

Пожизненная ценность клиента (англ. customer lifetime value, CLV). Этот показатель позволяет понять, какой средний доход приносит один клиент за всё время взаимодействия с брендом. CLV помогает вычислить, сколько вы в состоянии инвестировать в привлечение клиентов, и рассчитать точку безубыточности.

Каждая из этих метрик играет собственную роль в создании маркетинговой стратегии. Они позволяют оценить текущее состояние дел, спрогнозировать будущие тенденции и скорректировать кампании согласно полученным данным для достижения лучших результатов.

Глава 9. Расширенные метрики цифрового маркетинга

Для детального изучения результативности маркетинговых усилий используются продвинутые метрики цифрового маркетинга. Эти показатели помогают выявить глубинные инсайты и неочевидные тенденции взаимодействия клиентов с брендом.

Коэффициент вовлечённости отражает, насколько активно пользователи общаются с контентом на различных платформах, и измеряется количеством лайков, комментариев и репостов. Высокая вовлечённость говорит об интересе аудитории к контенту.

Мобильный трафик показывает долю портативных устройств в общем объёме посещений. Оптимизация сайта и контента для мобильных пользователей повысит вовлечённость и конверсию.

Индекс потребительской лояльности (англ. Net Promoter Score, NPS) помогает понять, насколько вероятно, что клиенты будут рекомендовать бренд друзьям и знакомым. Этот показатель важен для оценки удовлетворённости клиентов и лояльности к бренду. Высокий показатель NPS свидетельствует о наличии у компании «промоутеров», что способствует естественному росту и укреплению репутации бренда.

Просмотры страниц и коэффициент выхода. Анализ активности на сайте даёт представление о том, какие разделы интернет-ресурса пользуются популярностью у посетителей. Exit Rate выявляет страницы, с которых пользователи чаще всего покидают сайт, что указывает на проблемные места в пути клиента для оптимизации.

Интерпретация расширенных метрик требует тщательного анализа и всестороннего изучения и позволяет получить полное представление о поведении аудитории и результативности маркетинговых кампаний. Каждая метрика рассматривается в контексте конкретных бизнес-целей, чтобы на основе полученных данных принимать взвешенные решения по оптимизации маркетинговой стратегии.

Следующая группа метрик предназначается для оценки результативности поисковой оптимизации (англ. search engine optimization, SEO) и контент-маркетинга.

Рейтинг ключевых слов – это позиция сайта в результатах поисковых систем по ключевым словам. Эта метрика помогает оценить необходимость улучшения позиций по важным для бизнеса запросам, что приводит к увеличению органического трафика и росту конверсий.

Количество обратных ссылок. Переходы с других сайтов на целевой ресурс приносят дополнительный трафик и повышают авторитет сайта в глазах сервисов поиска.

Работа с этими показателями, вместе с трафиком, коэффициентами конверсии и кликабельности, требует регулярного анализа для корректировки стратегий SEO и контент-маркетинга.

В современном маркетинговом ландшафте email-маркетинг также занимает важное место в стратегии коммуникации бренда с аудиторией. Специальные метрики оценивают результативность этого канала.

Open rate показывает долю получателей, открывших электронное сообщение. Эта метрика важна для оценки привлекательности тематической линии и общего интереса аудитории к формату писем.

Click-through rate отражает процент получателей, перешедших по ссылке в письме, и измеряет способность email-контента побуждать к действию.

Показатель отписок (англ. Unsubscribe rate) показывает процент получателей, отписавшихся от рассылки, и демонстрирует уровень ценности email-контента для аудитории.

Использование этих показателей позволяет оценить текущее состояние маркетинговых усилий в социальных сетях и электронной почте, а также выявить потенциал для оптимизации и улучшения коммуникативной стратегии.

Подводя итог этой главы, отметим, что показатели цифрового маркетинга предоставляют ценную информацию для понимания результативности текущих усилий и прогноза будущих тенденций, чтобы адаптироваться к изменениям в поведении потребителей и оптимизировать маркетинговые стратегии для достижения нужных результатов. Однако важно помнить, что успех в цифровом маркетинге заключается не в сборе и анализе данных. Залог успеха состоит в умении выбрать правильные показатели, согласно конкретным бизнес-целям, и способности интерпретировать эти данные таким образом, чтобы принимать обоснованные и своевременные решения.

Глава 10. Фреймворки AARRR и POEM

Дэйв МакКлюр в 2007 году предложил концепцию AARRR, известную также как «пиратские метрики». Этот подход удовлетворяет возросшие потребности бизнеса в глубоком понимании клиентского пути и факторов успеха на рынке. AARRR-фреймворк не утратил злободневность и постоянно обогащается новыми знаниями. Метрики AARRR охватывают привлечение, активацию, удержание, рефералы и доход, каждый из аспектов играет ключевую роль в создании устойчивого бизнеса и привлечении и удержании лояльных клиентов.

Фреймворк AARRR – не просто набор метрик, а комплексная система управления продуктом и маркетингом для удовлетворения потребностей клиентов и повышение прибыльности бизнеса. Современные компании используют фреймворк AARRR как основу для стратегического планирования и оперативного управления.

Благодаря гибкости и адаптивности, метрики AARRR без трудностей интегрируются в бизнес-модель и позволяют компаниям лавировать в сложном и динамичном рыночном окружении.

Рассмотрим подробнее каждый из компонентов AARRR-фреймворка, чтобы понять, как они применяются и влияют на успех бизнеса.

Привлечение (Acquisition) клиентов – это первый шаг в воронке продаж, использующий различные каналы и методики для притягивания внимания аудитории к продукту. В настоящем контексте ключевым аспектом является количество привлечённых пользователей из целевого сегмента компании. Этот этап основывается на понимании мотивации и предпочтений возможных клиентов, а также на способности предложить им решение для удовлетворения данных потребностей.

Используемые метрики: трафик на сайт, коэффициент конверсии посещений в лиды, CAC, охват рекламных кампаний, CTR.

Активация (Activation) касается процесса первого взаимодействия потребителя с продуктом. Цель этого этапа – показать клиенту ценность бренда и вызвать «Aha! момент», который подтолкнёт к решению о дальнейшем использовании продукта. Стратегии активации направлены на минимизацию трудностей при первом применении и обеспечение лёгкого доступа к функциям продукта.

Примеры метрик: время до первого действия пользователя, конверсия целевого действия, отток клиентов на ранних этапах.

Удержание (Retention) отражает способность компании подогревать интерес и лояльность клиентов к продукту в долгосрочной перспективе. Высокий уровень удержания указывает на то, что продукт решает проблемы и удовлетворяет потребности пользователей, стимулируя их к повторной покупке. Меры по удержанию включают программы лояльности, персональную коммуникацию, улучшение качества товара и сервиса.

Примеры метрик: коэффициент удержания, CLV, частота использования продукта, отток клиентов.

Этап рефералов (Referral) нацеливается на поощрение пользователей к распространению информации о продукте среди знакомых и друзей. Использование реферальных программ позволяет увеличить охват аудитории и привлечь новых покупателей благодаря рекомендациям удовлетворённых клиентов. Успешные реферальные кампании базируются на качестве продукта и фокусируются на мотивации рекомендаций.

Примеры метрик: количество реферальных активаций, коэффициент вирусности (количество новых пользователей, пришедших по рекомендациям), процент пользователей, участвующих в реферальной программе.

Увеличение дохода (Revenue) – это конечная цель AARRR через поиск и реализацию способов монетизации продукта и продажи. Этот этап включает расширение ассортимента, кросс-продажи, улучшение пользовательского опыта и увеличение воронки.

Примеры метрик: общий доход, средний чек, конверсия в покупку, CAC по отношению к CLV.

Применение фреймворка AARRR требует понимания и грамотного внедрения компонентов в стратегию компании. В следующей части главы рассмотрим процесс интеграции метрик.

Шаг 1: Анализ текущего состояния. Первым шагом проводится исследование и описание текущей ситуации в процессах привлечения, активации, удержания, генерации рефералов и дохода. Этот анализ позволит выявить «узкие места» и приоритетные направления для внедрения улучшений.

Рис. 4. Компоненты AARRR

Шаг 2: Определение целевых показателей. На основе проведённого анализа формулируются чёткие таргеты для компонентов AARRR, фокусирующие команду на достижение целей верхнего уровня. Эти KPI должны соответствовать критериям SMART и долгосрочным целям компании.

Шаг 3: Разработка стратегий и тактик. Для каждого компонента AARRR разрабатываются специфические стратегии и тактики, направленные на достижение поставленных целей. Это включает оптимизацию маркетинговых кампаний, внедрение новых инструментов для активации, программы привилегий для удержания клиентов, запуск реферального проекта и многое другое.

Шаг 4: Имплементация и тестирование. Важно помнить, что успешное внедрение требует гибкости и готовности к экспериментам. Рекомендуется запускать тесты для оценки различных подходов и корректировать стратегию на основе полученных инсайтов.

Шаг 5: Анализ результатов и оптимизация. Последний этап заключается в оценке итогов стратегий и тактик для дальнейшей корректировки. Сбор и анализ данных осуществляются на регулярной основе, чтобы своевременно выявлять изменения в поведении клиентов и вносить коррективы для улучшения показателей по всем направлениям AARRR.

Внедрение AARRR в бизнес-процессы компании представляет собой сложную задачу с рядом проблем. Рассмотрим основные трудности при использовании пиратских KPI и предложим способы их преодоления.

Недостаточное понимание метрик

Одной из распространённых проблем является ограниченное знание сути AARRR. Без чёткого понимания значения каждой метрики в общей стратегии продукта достижение результатов становится затруднительным. Для решения этой проблемы предлагается организация обучающих семинаров и тренингов для сотрудников, ответственных за анализ и взаимодействие с клиентами. Также важно создание подробных руководств и методических материалов по каждой метрике AARRR.

Отсутствие инструментов аналитики

Недостаток аналитических ресурсов затрудняет сбор и процессинг необходимых данных. Низкий уровень интеграции инструментов усложняет работу с метриками. Современные CRM- и BI-платформы преодолевают эти сложности, автоматизируют процесс сбора данных и предоставляют глубокие аналитические возможности.

Сопротивление изменениям

Внедрение новых методик и пересмотр устоявшихся процессов вызывает сопротивление со стороны сотрудников. Это замедляет процесс внедрения AARRR и уменьшает его эффективность. Рекомендуется постепенное введение метрик с предварительным объяснением важности для каждого сотрудника. Мотивирующая коммуникация и вовлечение нужных специалистов в процесс принятия решений помогут избежать многих неприятностей, включая сложности с интерпретацией метрик.

Трудности с интерпретацией

Множество собранных данных осложняет их понимание и принятие обоснованных стратегических решений. Опытный аналитик способен снизить размерность данных и определить значимость признаков, что улучшает понимание сложных и объёмных данных.

Динамичная среда бизнеса

Сфера предпринимательства постоянно меняется, и стратегии, работающие сегодня, станут устаревшими завтра. Ключевым фактором успеха является способность адаптировать стратегию к изменяющимся условиям рынка. Реализация концепции AARRR требует комплексного подхода и готовности к решению возникающих проблем. Преодоление данных трудностей позволит компаниям эффективно использовать пиратские метрики для достижения бизнес-целей и обеспечения устойчивого развития.

В мире, где цифровизация бизнеса и инновации происходят с невиданной скоростью, важность аналитических инструментов, включая пиратские метрики AARRR, только возрастает.

Рассмотрим ещё один инструмент планирования цифровой стратегии. Фреймворк POEM стал новым этапом эволюции маркетинга, предлагая философию продвижения через взаимосвязанные медиаканалы. Постараемся раскрыть эту концепцию через три стратегических императива.

«Используйте синергию от сочетаний каналов».

Комбинации платных, собственных и привлечённых медиа формирует основу для построения бренда. Платные каналы направляют трафик на корпоративные сайты и блоги, где пользователи глубже погружаются в изучение бренда. Качественный контент на собственных ресурсах вызывает эмоциональный отклик, стимулирует дискуссии и повышает вероятность его органического распространения через привлечённые медиа.

Лучший эффект достигается, когда всё три типа медиа поддерживают друг друга.

«Определите оптимальный баланс каналов».

При выставлении приоритетов медиа учитывайте текущую стадию развития бренда и маркетинговые цели. Инвестиции в платные каналы приведут к увеличению охвата и узнаваемости нового бренда. Развитие сервисов домашнего сайта способствуют установлению долгосрочных отношений с лояльными клиентами. А мотивация привлечённых медиа улучшит репутацию и доверие к бренду.

«Оптимизируйте расходы при выборе каналов».

Достигайте большего охвата, комбинируя разные медиа, но избегайте дублирования сообщений. Корректируйте инвестиций в каналы на основе анализа эффективности и мониторинга AARRR-метрик.

Подытожим. Создание синергии в медиаканалах требует тщательного планирования и постоянного анализа. Важно не только нацеливаться на краткосрочные результаты, такие как увеличение трафика или конверсии, но и стремиться к долгосрочному укреплению связи с аудиторией.

Глава 11. Наилучшее следующее действие

Люди становятся перегруженными информацией и всё реже обращают внимание на рекламу, отписываются от рассылок, отклоняют звонки и отключают уведомления приложений. Это объясняется тем, что общество испытывает усталость от избытка информации и не в силах усваивать всё увеличившийся объём материалов в интернете.

Изменение подходов в маркетинге ставит новые задачи перед бизнесом. Сегодня важно строить коммуникацию с потребителями на основе предпочтений: выбирать определённые каналы связи и время для предложений, вызывающие у них эмоциональный отклик. Основополагающий принцип стратегии наилучшего следующего действия (англ. Next Best Action, NBA), состоит в переориентации внимания с продвижения продукта на удовлетворение потребностей пользователя в правильное время и в нужном месте. Как определить, кто из покупателей нуждается в информационной поддержке и в какой момент?

В фокусе современного маркетинга – интересы клиента. Это стало основой для NBA. Путешествие к покупке представляет собой серию этапов, каждый из которых предполагает различные формы взаимодействия с брендом через множество каналов. Особенность такого сотрудничества в том, что каждый клиент осваивает индивидуальный путь, познавая продукт или услугу в определённом ритме.

Клиенты исследуют информацию о компании на сайте, добавляют товары в избранное, изучают истории успеха, обращаются в службу поддержки или подписываться на новостную рассылку. В ответ на это компания предлагает специальные акции по электронной почте, звонки от менеджера, поп-ап уведомления на сайте или опросы в социальных сетях. Реакция клиента на эти действия – продолжение взаимодействия или прекращение – зависит от того, насколько точно компания сумеет определить и удовлетворить его ожидания.

Цель NBA – найти и предпринять действие, чтобы мотивировать потенциального клиента к покупке естественным и ненавязчивым образом. Примером служит ситуация, когда пользователь, выбирая одежду в приложении, оставляет товары в корзине без покупки. Оптимальным следующим шагом станет отправка уведомления со специальным предложением на выбранные товары. Важно также определить, когда и в какой форме отправить это уведомление, чтобы покупатель не почувствовал себя под натиском.

Компании предпринимают ряд действий для укрепления связи с клиентом, включая предложения зарегистрироваться для получения скидки, подписаться на новости, начать онлайн-диалог, отправить SMS, показать персонализированный баннер, позвонить или воздержаться от любых действий. Главная цель – выбрать взаимодействие с максимальной вероятностью продажи. Такая стратегия также предусматривает предложение новых товаров, сопутствующих услуг или аксессуаров, в дополнение к основной покупке. Опыт показывает, что такие предложения значительно повышают общую ценность покупателя для организации.

NBA ищет индивидуальные решения и предлагает опыт согласно ожиданиям каждого клиента. Это требует от брендов гибкости и внимания к деталям.

Стратегия NBA использует две группы методов в своём арсенале: применение правил или машинное обучение для выработки рекомендаций.

При подходе с правилами компании опираются на заранее установленные инструкции с учётом опыта экспертов или проведённых исследований. Эти предписания формируются как цепочка из условий если и то. К примеру, предложение батареек при покупке детской игрушки или отправка специальных условий подписки после посещения вебинара. Этот подход имеет ограничения, включая неспособность адаптироваться к новым ситуациям без вмешательства человека и тенденцию к обобщённым рекомендациям.

Машинное обучение расширяет горизонты, потому что алгоритм самостоятельно находит неочевидные закономерности в поведении клиентов и создаёт индивидуализированные рекомендации. Эти системы способны адаптироваться к изменениям в предпочтениях пользователей и предсказывать индивидуальную реакцию на маркетинговое действие. Такой подход значительно улучшает контакт с клиентами, потому что предлагает то, что им интересно в конкретный момент.

Выбор между этими двумя подходами зависит от специфики бизнеса и стоящих задач.

Успех внедрения NBA заключается в сборе и анализе огромного объёма информации о клиенте, включая демографические показатели, историю и метаданные интернет-активности, социально-экономическую и другую релевантную информацию.

Демографические характеристики предоставляют основу для понимания базовых особенностей целевой аудитории. Возраст, пол, образование, доход и занятость клиентов влияют на их потребительские предпочтения и поведение. Молодёжь и пожилые люди обладают разными взглядами на цифровые технологии, что полезно учитывать при планировании маркетинговых кампаний.

Следующий уровень понимания клиента – анализ поведения в интернете. Данные об истории кликов и покупок, времени на определённых страницах, а также предпочтениях в способах оплаты и коммуникационных каналах предоставляют брендам ценные сведения о сфере интересов.

Метаданные, включая информацию об используемых устройствах, браузерах и разрешениях экрана, также служат мощным инструментом для адаптации промокампаний. Учитывайте, что мелкие покупки чаще совершаются с мобильных устройств, а крупные – с использованием компьютеров.

Рыночная и социально-экономическая статистика, а также данные о продажах, предоставляют брендам стратегический контекст, необходимый для понимания широких трендов и потребностей клиентов.

Решение о внедрении NBA – важная ступень трансформации компании в способности адаптироваться и реагировать на постоянно меняющийся запросы клиентов.

Глава 12. Интеллектуальный анализ текста

В эпоху цифровизации, когда каждое мгновение в мире создаются гигабайты текстовой информации, от отзывов покупателей до постов в социальных сетях, возникла насущная потребность в инструментах, способных превращать этот беспорядочный поток данных в ценные инсайты. Текстовая аналитика помогает распознавать образы среди хаоса слов и открывает двери к пониманию глубинных потребностей клиентов.

Мир, где бизнес ежедневно сталкивается с лавиной неструктурированных текстовых данных, нуждается в новом подходе к анализу. Ушли в прошлое дни, когда мы полагались только на традиционные методы ручного исследования. Сегодня текстовая аналитика выступает как проводник в потоках слов, выявляет новостную повестку и определяет настроения аудитории.

Кажется, что погружение в океан информации позволяет найти скрытые смыслы. Но ошибочно считать, что чем больше данных, тем лучше.

Простое накопление не упрощает поиск нужной информации, а скорее усложняет его. Полезность исследования зависит от соответствия аудитории, мнение которой вы пытаетесь проанализировать, с той на которую хотите повлиять.

Исследование текста значительно отличается от работы с числовыми данными из-за его неструктурированной природы. Документы сложны для анализа, поскольку не имеют единообразной структуры. Мы рассмотрим методы для преодоления этих трудностей.

Текст состоит из слов и фраз, а не из упорядоченных ячеек таблицы. Это требует предварительной подготовки перед анализом, включая удаление бесполезной и трансформацию ценной информации.

Текстовая аналитика, вместе с традиционной, содержит описательные и предиктивные методы. Первые фокусируются на общих тенденциях и частотности слов, а вторые предсказывают влияние различных факторов на целевую переменную, такие как поведение пользователя или его покупательские привычки.

Разделение текста на дискретные компоненты и преобразование в структурированный вид, похожий на таблицу с рядами и колонками, позволяет применять проверенные аналитические методы. Однако превращение текста в формат, пригодный для анализа, остаётся сложной задачей и включает действия, напрямую не связанные с вычислениями, к примеру, определение частей речи или тональности.

Фокусируйтесь на мнениях пользователей или потенциальных покупателей продукта. Помните, что любой нерелевантный образец текста в модели ограничивает точность выводов. Неважно, сколько данных вы найдёте или насколько мастерски проведёте исследование, если выборка будет неправильной, выводы окажутся неточными.

Анализ отзывов и мониторинг рынка

В современном цифровом мире обратная связь от клиентов становится и вызовом, и возможностью для бизнеса. Покупатели обладают беспрецедентной способностью мгновенно делиться мнениями о товарах и услугах через различные каналы, включая отзывы и опросы.

Традиционно предприятия анализировали комментарии клиентов вручную, что предполагало чтение анкет и рецензий. Однако с ростом объёмов цифрового контента такой подход стал непрактичным.

Технологии исследования текстов решили эту проблему благодаря скорости обработки массивов информации. Речевая аналитика извлекает полезные инсайты из неструктурированных данных, включая комментарии клиентов, публикации в социальных сетях и взаимодействия с сервисной службой.

Одно из главных преимуществ текстового анализа обратной связи заключается в выделении ключевых тем и вопросов, упоминаемых в рецензиях потребителей. Это даёт понимание того, какие аспекты бренда важны для потребителей, и на что сделать акцент в будущем.

Другое преимущество – возможность оценки настроений. Анализируя язык отзывов, алгоритмы распознают эмоциональную окраску применяемых выражений. Это даёт компаниям ценную информацию об имидже продукта и общем впечатлении от взаимодействия с сервисами.

Текстовый анализ выявляет конкретные сложности или вопросы потребителей, такие как жалобы на отдел обслуживания клиентов. Решая эти проблемы, компании сокращают отток постоянных покупателей.

Следующий аспект – выявление влиятельных комментаторов с большой аудиторией в социальных сетях или активно пишущие отзывы. Понимая, кто эти клиенты, компании налаживают с ними связь, выстраивают отношения, что способствует повышению общей лояльности.

Мониторинг бренда и управление репутацией – две взаимосвязанные задачи, заключающиеся в отслеживании и управлении восприятием продукта клиентами и партнёрами. Мониторинг означает слежение за упоминаниями о бренде на различных платформах: в социальных сетях, на сайтах отзывов, в новостях. Это позволяет компаниям понять интенсивность и тональность обсуждений и выявить потенциальные проблемы для вмешательства. Управление репутацией подразумевает активные действия по формированию положительного имиджа бренда, включая ответы на отзывы клиентов, решение проблем с негативными комментариями и продвижение позитивных новостей о бренде.

Кроме этого, анализ больших объёмов текста – оперативный источник знаний о маркетинговых инициативах и имидже конкурентов для планирования маркетинговой стратегии. Например, отзывы о других игроках рынка используются для оценки сильных и слабых сторон, а исследование чужих ключевых сообщений и информационных кампаний выявляет возможности и угрозы.

В комплексе эти процессы становятся важными элементами стратегии бренда, поддерживают его положительный имидж и выстраивают доверие среди клиентов и партнёров.

Алгоритмы интеллектуального анализа

Рассмотрим подробнее принципы работы алгоритмов текстового анализа.

В исследовании текста первостепенное значение имеют сбор и подготовка к анализу. Современные технологии предлагают разнообразные методы для извлечения текста из интернета, включая веб-скрапинг, автоматический процесс получения данных с веб-страниц. А многие социальные платформы предоставляют API для сбора публичных постов и комментариев, что расширяет возможности аналитиков. Общедоступные датасеты, благодаря усилиям исследовательских институтов и университетов, также стали ценным источником данных. Не забывайте и о прямом сборе информации от пользователей через опросы и формы обратной связи, что позволяет получить данные непосредственно от целевой аудитории.

Перед началом анализа собранных текстовых данных проводят их тщательную предобработку. Этот процесс включает в себя токенизацию материалов на отдельные слова или предложения, удаление стоп-слов, которые не несут значимой информации, а также стемминг и лемматизацию для преобразование слов в их базовую форму. Также важный шаг – приведение всех символов к нижнему регистру и удаление пунктуации и специальных символов, что обеспечивает единообразие данных и упрощает последующий анализ.

Эти процедуры предобработки создают твёрдую основу для дальнейшего исследования текстов. Очищенные и стандартизированные данные становятся пригодными для обработки с помощью алгоритмов машинного обучения.

Для понимания возможностей интеллектуального текстового анализа рассмотрим основные из большого множества применяемых алгоритмов.

Анализ настроений – это процесс определения эмоциональной окраски высказываний. Он позволяет узнать, носит ли текст положительную, нейтральную, или отрицательную тональность. Разберём на простом примере. Представьте, что вы читаете отзывы о новом ресторане. Один гласит: «Обожаю это место! Еда восхитительна!», а другой – «Ужасный обед, больше не вернусь». Понятно, что первый отзыв положительный, а второй – отрицательный. Текстовый анализ делает то же самое, только автоматически и в больших масштабах.

Алгоритмы искусственного интеллекта «обучаются» на размеченных данных, то есть на материалах с прописанной положительной или отрицательной коннотацией, чтобы затем самостоятельно распознавать настроение новых текстов.

Вышеупомянутые алгоритмы используют механики распознавания. Например, один из подходов заключается в анализе частоты употребления определённых слов, указывающих на положительную или отрицательную оценку. Другой подход – определение контекста фраз, чтобы понять, меняет ли окружение значение высказывания на противоположное. В бытовой речи немало примеров. К примеру, «неплохо» несёт одобрительную или негативную оценку в зависимости от контекста.

Как результат система автоматически классифицирует тексты на основе их эмоциональной окраски и даёт представление о том, какие аспекты продукта или услуги вызывают у клиентов положительные или отрицательные реакции.

Распознавание именованных сущностей (англ. Named Entity Recognition, NER) – это процесс в области обработки естественного языка (англ. Natural Language Processing, NLP), который позволяет идентифицировать и классифицировать ключевые элементы текста в предопределённые категории, такие как даты, имена людей, мест и специфические термины.

Рассмотрим на примере. В предложении «Павел Дуров основал ВКонтакте в 2006 году» алгоритм NER определит «Павел Дуров» как имя и фамилию, «ВКонтакте» как название социальной сети, а «2006 году» как дату.

Алгоритм модели «учится» на примерах из обучающего набора данных с информацией о том, какой фрагмент текста к какой категории относится. Задача модели – выучить общие закономерности, по которым она определяет и классифицирует именованные сущности в новых текстах.

Для распознавания смыслов используются различные методы машинного обучения, включая правила на базе шаблонов, статистику и нейронные сети. Действенными считаются модели глубокого обучения, способные выявлять сложные зависимости в данных.

Тематическое моделирование – техника в области обработки естественного языка позволяющая анализировать большие объёмы текста для выявления скрытых тематических структур. Представьте себя перед огромной библиотекой без сигнатур или каталогизации. Задача – организовать книги так, чтобы сгруппировать вместе схожие категории или предметные области. Тематическое моделирование делает подобное, но в цифровом мире и в больших масштабах.

Разберёмся на упрощённом примере. Представим, что у нас есть стопка статей из разных журналов, и мы хотим узнать, о чём они. Не прочитав каждую публикацию, мы будем использовать автоматическое моделирование тем для выполнения этой задачи. Модель анализирует тексты и пытается выделить регулярно сочетающиеся общности слов. Например, «собака», «кошка», «питомец» сгруппируются в тему «Домашние животные», а «акции», «рынок», «инвестиции» – в «Финансы».

После обучения модель укажет общие категории присутствующие в документах и перечислит слова, характерные для каждой, что раскроет структуру текста.

Классификация текста – это процесс автоматического распределения материалов по заранее определённым категориям на примере размеченного тренировочного массива данных. Представьте, что вам предстоит распределить корреспонденцию в вашем почтовом ящике на рекламу, счета и личные письма по содержанию. Классификация обработает миллионы имейл за одну секунду.

Для решения этой задачи алгоритм преобразует текст в числовую форму, потому что компьютеры не понимают речи в её прямом смысле. Один из способов – подсчитать встречаемость каждого слова и использовать эти числа как характеристики текста. Применяя обучающий набор данных, алгоритм «учится» распознавать, какие признаки свойственны для текстов каждой категории. Статьи о спорте будут содержать слова «матч», «турнир», «чемпионат», а политические публикации могут чаще включать «выборы», «партия», «правительство».

После обучения модель применяет полученные закономерности к числовым признакам нового материала. Подводя итог, техники текстового анализа позволяют принимать решения на базе ценных инсайтов о рынке и клиентах. Используя эти знания, бизнес совершенствует продукты и услуги и увеличивает продажи.

Часть 2. Маркетинг основанный на данных

Введение

Мы проникаем глубже в мир интеллектуального маркетинга, где решения и стратегии строятся на базе анализа и интерпретации информации.

Мы начнём это путешествие с фундаментальных понятий, объясним, что такое маркетинг на основе анализа данных, и почему он стал частью современного бизнеса. Затем перейдём к практическим аспектам: как собирать и анализировать данные, какие инструменты и методологии использовать, как превратить аналитику в маркетинговые действия.

Во второй части мы приоткрываем завесу над стремительной и загадочной областью современного маркетинга – машинным обучением. Исследуем инструменты, которые преобразовали традиционную практику бизнеса и осуществили то, что ещё недавно казалось фантастикой. Также обсудим, как машинное обучение используется для автоматизации рутинных задач, улучшения понимания потребностей клиентов, повышения точности маркетинговых кампаний и увеличения прибыльности бизнеса.

Искусственный интеллект со способностью обрабатывать и анализировать огромные объёмы данных быстрее и точнее, чем это делает человек, открывает новые горизонты для маркетинга. Но введение ИИ в маркетинговую стратегию нетривиальная задача. Она требует одновременного понимания принципов работы алгоритмов и способности критически оценивать их потенциал и ограничения. Важно понимать этические аспекты применения методов обучения, включая вопросы конфиденциальности и защиты личных данных.

В заключительной части мы подробно рассмотрим, как выбирать подходящие алгоритмы для решения маркетинговых задач.

Глава 1. Концепция машинного обучения

В этой главе мы рассмотрим базовые концепции искусственного интеллекта, интересные аспекты мышления и перейдём к машинному обучению.

Независимо от того, осознаём мы или нет, ход мыслей всех живых систем подчиняется иерархической структуре. Это особенность эволюционного развития – следовать по мере возрастающей сложности. Невозможно постигнуть дискретную математику без знания арифметики и алгебры. Или при освоении нового языка сначала студент пытается запомнить буквы алфавита, а затем соединять их в слова и предложения. Тот факт, что всё обучение иерархично кажется очевидным, когда вы думаете об этом. Ребёнок не начнёт бегать, прежде чем научится ходить.

В 1956 году психолог Роберт Ганье классифицировал систему приобретения знаний по возрастающей сложности. Он описал концепцию иерархического обучения через восемь ступеней и предположил, что освоение каждого нового этапа зависит от прохождения предыдущих.

Следующая концепция достойная внимания – экспертные системы. В теории механизмов интеллекта – это библиотека определённой области знаний со способностью принятия решений на основе серии правил «что – если». Типично экспертная система состоит из трёх частей.

Рис. 5. Каналы цифрового маркетинга

Рис. 6. Экспертная система

База знаний содержит специализированные массивы данных и набор инструкций по применению этой информации для решения определённых задач. Второе – это машина вывода, или автоматическая система логических рассуждений, связующая проблему и хранилище знаний. Машина вывода также включает возможности отладки и функцию объяснения логики размышлений. Третье – пользовательский интерфейс, способ взаимодействия человека с программой для выполнения действия, отправки вопроса или описания проблемы на разговорном языке.

Применения экспертных систем включают отладку, проектирование, диагностику, обучение, интерпретацию, мониторинг, планирование, прогнозирование и коррекцию. Основной недостаток экспертной системы – трудоёмкая алгоритмизация специфических знаний.

Третья концепция – большие данные. Термин появился для описания экспоненциального роста мирового объёма данных на заре 2000-х при переходе от аналоговых средств хранения информации к цифровым. Впоследствии это понятие начали интерпретировать как технологическую возможность обработки и извлечения знаний из быстрорастущих огромных объёмов разнообразных данных, названные 3V (от англ. volume, velocity, variety).

Рис. 7. Критерии больших данных

Эти критерии преднамеренно не характеризуются точными цифрами ввиду постоянного роста производительности компьютеров и предполагается, что для решения этих задач требуются распределённые мощности. Это стало возможно благодаря технологиям горизонтального масштабирования, что означает параллельное выполнение одной задачи многими серверами.

Завершающая концепция – это машинное обучение (МО). В 1943 году Уоррен Мак-Каллок, профессор психиатрии и физиологии, и молодой исследователь в области логики и нейронауки Уолтер Питтс предложили миру первое теоретическое описание модели искусственной нейронной сети (ИНС), которая стала синтезом идей в области биологии, логики и теории вычислений. Первая практическая реализация ИНС, названная «Персептрон», появилась благодаря Фрэнку Розенблатту в 1957 году в виде устройства для исследования процессов обучения.

Умение компьютерной программы автоматически улучшать способность к решению схожих задач на основе полученных экземпляров данных называется машинным обучением. Хорошо написанный алгоритм получает доступ к информации, анализирует её и использует для улучшения собственных результатов. Поэтому мы называем этот процесс обучением.

Искусственные нейросети тренируются эпохами, то есть сценариями, где каждая точка данных представляется системе только раз. Эпоха в МО означает один полный проход обучающего набора данных через алгоритм. С каждой новой эпохой обновляются внутренние параметры модели. После обучения нейросеть выполняет функцию обобщения. Этот термин означает способность модели адаптироваться и правильно реагировать на новые данные.

Алгоритмы компьютерного обучения не ограничиваются нейронными сетями и разделяются по следующим направлениям:

• Контролируемое обучение (или с учителем) работает путём сравнения выхода модели с истинным ответом и использует ошибки предсказания для адаптации модели. Это система замкнутого контура обратной связи, где показатель ошибки направляет процесс обучения. Оно широко используется для таких задач, как классификация и регрессия.

• Неконтролируемое обучение (или без учителя) исследует данные для обнаружения внутренних структур, закономерностей и связей без предварительной разметки информации. Оно используется для кластеризации и уменьшения размерности данных.

• Обучение с подкреплением (или с вознаграждением) – частный случай контролируемого обучения, где учителем выступает модель или среда. Она настраивается на максимизацию награды от выполняемых действий за счёт анализа разницы между ожидаемым и полученным результатом (ошибка предсказания вознаграждения). Этот процесс оттачивает действия алгоритма для улучшения производительности в будущем. Метод позволяет программе самостоятельно учиться на экспериментах и получать награду за успешные действия. В отличие от контролируемого, где ответы требуются заранее, обучение с вознаграждением исследует неизвестные сценарии в поисках оптимальных решений.

МО использует алгоритмы, способные адаптироваться и улучшаться с опытом на основе данных. Эти алгоритмы обеспечивают выполнение множества задач, включая классификацию объектов на основе характеристик и регрессию для прогнозирования непрерывных значений.

Рис. 8. Типы машинного обучения

Процесс обучения включает в себя разработку точных предсказательных моделей и обнаружение закономерностей в данных, что позволяет применять МО в широком спектре приложений, от автоматической классификации до рекомендательных систем.

Глава 2. Машинное обучение в аналитике

В этой главе мы рассмотрим три типа исследования информации, а затем перейдём к обсуждению процесса внедрения аналитических алгоритмов с применением искусственного интеллекта.

К первому типу анализа относится описательная статистика. Она объясняет исходный набор информации в виде количественных обобщений и выводов. В рамках этого анализа бизнес работает с вопросами из серии: «Какие товары продавались лучше?», «Доля бренда на рынке?», «Средний возраст покупателей?».

Интересно, что первые признаки статистики появились ещё в древнем Вавилоне и Египте для учёта земель и налогов. А в 17 веке появились первые примеры инфографики, когда английский экономист Уильям Плейфэр начал использовать диаграммы для представления своих аналитических изысканий.

Широкое применение описательная статистика получила в 19 веке для характеристики социальных явлений, тогда Адольфом Кетле впервые употребил понятие «средний человек».

Разведочный анализ, также известен как исследовательский. Если цель описательной статистики – ответить на вопросы о том, что и как происходит, то этот вид анализа ориентируется на предметные бизнес-вопросы о причинах, тенденциях и закономерностях. Его проводят для понимания мотивов, побуждающих пользователей совершать покупки.

Рис. 9. Торговый баланс. Уильям Плейфэр

Этот вид анализа моложе, чем описательный, и получил развитие в 70-х годах 20-го века во многом благодаря Джону Тюки. Он верил в то, что данные содержат скрытые структуры и подводные течения, а также стал автором многих диаграмм, таких как «ящик с усами» или плотность распределения.

Следующей идёт предсказательная аналитика. Она прогнозирует конкретные будущие события путём компьютерного обучения на исторических данных. Этот тип анализа отвечает на такие вопросы как: «С какой вероятностью пользователь совершит покупку в течение следующих пяти дней?». Для предсказательной аналитики сначала проводят описательное и разведочное исследования для понимания данных и выработки гипотез о том, какие алгоритмы использовать для прогноза.

Потребность в предсказаниях актуальна в каждую эпоху, но до 17 века наука ограничивалась метафизическими рассуждениями о природе случая. Тогда благодаря развитию страхования и увлекательной дискуссии великих математиков Блеза Паскаля и Пьера де Ферма о справедливости азартных игр появилась теория вероятностей, ставшая прародителем предиктивной аналитики. Прорыв в развитии этой дисциплины случился в последние десятилетия благодаря машинному обучению, в частности алгоритмам нейронных сетей, случайных лесов и градиентному бустингу.

Прогностическая аналитика с использованием МО настолько удивительна, что, кажется экстрасенсорной. Её потенциал стал широко известен в 2012, когда один супермаркет предсказал беременность клиентки по результатам анализа покупок. Скандал разгорелся из-за того, что он выяснил это раньше, чем будущая мама.

Сокращение затрат – одно из ключевых преимуществ обучения машин для бизнеса. При правильном планировании расходы на внедрение ниже, чем расходы на дополнительное время сотрудников, необходимое для анализа массивов данных, выявления ценных инсайтов и разработки новых услуг для клиентов.

Перейдём к рассмотрению этапов процесса и практическим аспектам внедрения.

Определение проблемы

Аналитические инициативы в области машинного обучения начинаются с диагностики вопроса. На первом этапе формируется список задач и гипотез, вырабатывается скоуп проекта и предварительные подходы к анализу проблемы.

Успешность этого этапа зависит от уровня цифровой зрелости организации, и важной задачей станет выравнивание мнений в понимании проблемы и ожиданий от внедрения проекта со стороны всех стейкхолдеров в организации.

Сбор и подготовка данных

На следующем этапе определяется перечень, регулярность и грануляция необходимых сведений. Важно заранее подробно сформулировать параметры срезов данных, потому что получение необходимой информации и интеграции с источниками требуют время и бюджет. Изменение спецификации датасета в середине проекта ударит по всем ресурсам.

Вторая задача этапа – приведение собранной информации к однородному и структурированному формату. Этот процесс охватывает коррекцию ошибок и дубликатов, нормализацию и стандартизацию, приведение текстовых и категориальных значений к числам. Для больших объёмов данных также проводится процедура снижения размерности.

Очистка – это процесс выявления и исправления нерелевантных, отсутствующих, дублирующихся или ненужных данных из набора. Это необходимый этап для обеспечения быстрой и точной работы алгоритмов.

Рис. 10. Цикл подготовки данных

Среди причин повреждения информации – ошибки пользователей, фиктивные данные или последствия «костылей», которые требуют долгосрочного и ресурсоёмкого исправления.

Вначале найдите все некорректные значения, а затем примите решение об удалении или изменении. Для исправления данных нет единого правильного метода.

Рассмотрим альтернативы:

• Перенос значений из похожих наблюдений. Например, заполнение отсутствующего почтового индекса для города.

• Использование экземпляров из аналогичного временного периода. Например, приравнять значение в этом месяце прошлого года.

• Взятие среднего из похожих точек данных или спрогнозировать. Используйте этот метод с осторожностью, потому что он подтверждает то, что модель уже знает.

• При больших наборах данных удаление записей также действенная техника.

• Иногда уместно применить случайный выбор из базового распределения.

Правильно выбранная манипуляция приведёт к тому, что данные станут достоверными, полными, согласованными и однородными.

После очистки важно поддерживать методы управления качеством, очищая и трансформируя входящую информацию на лету или с нужной регулярностью.

Отдельное внимание уделяется проверке клиентских данных, включая имена, адреса и телефонные номера. Это необходимо для правильного соотнесения активностей и продаж с покупателем. Ошибки карточки клиента исправляются с помощью программного обеспечения, путём стандартизации параметров учётной записи и её привязки к уникальному идентификатору.

Валидация электронных адресов и номеров телефонов путём исправления синтаксиса и тестовых контактов повышает охват и защищает репутацию отправителя сообщения.

Алгоритм нечёткого сопоставления вычисляет степень сходства между атрибутами клиентов, чтобы установить, относятся ли две записи к одному лицу. Когда похожесть превышает заданный порог, атрибуты считаются дублирующимися.

После приведения базы в порядок нередко делаются важные открытия, как обнаружение, что значительная часть покупателей принадлежит к сегменту с низким приоритетом.

Описательный анализ

С помощью дескриптивных метрик и визуализации формируется базовое понимание исходной информации и выявляются очевидные закономерности. Это позволяет уточнить аналитические задачи и сформулировать гипотезы.

На этом этапе возможен возврат к предыдущему пункту как следствие обнаруженных аномальных значений в датасете – непохожие на другие точки информации, искажающие результаты предиктивных моделей. Импутация данных включает коррекцию отсутствующих или аномальных значений точными оценками.

Выбор признаков

Этот этап напрямую влияет на производительность предсказательных моделей и требует одновременного понимания бизнес-смысла данных и принципов статистики. Конструирование параметров включает агрегацию и комбинирование, преобразование и кодирование переменных и устранение избыточной информации. Выбор атрибутов – итеративный процесс, цель которого улучшить производительность алгоритма.

Извлечение атрибутов использует такие математические методы, как логарифмическое или полиномиальное преобразование переменных, взятие интервалов или долей вместо абсолютных чисел. В следующей главе мы отдельно рассмотрим выбор параметров для моделирования и снижение размерности данных.

Обучение модели

Время затраты до момента готовности признаков составляет до 80 % проекта. Следующий этап является заключительным и содержит серию экспериментов с алгоритмами обучения, чтобы установить, какой из них лучше подходит для проекта. Важно определить и оптимизировать критерии валидации. Нередко на этой стадии возникает понимание необходимости улучшить качество и собрать свежие исходные данные, или вернуться к этапу конструирования при появлении новых идей реализации проекта.

Последующая интеграция выводов готовой модели с инструментами CRM, отчётности и автоматизации продвинет возможности маркетинга в организации на новый уровень.

В заключение упомянем рекомендации по вопросам сотрудничества с отделом информационных технологий в рамках процесса внедрения.

Во-первых, вовлекайте IT-отдел, а не пытайтесь справиться самостоятельно. Многие исследования показали, что проекты без контроля технических специалистов, завершаются неудачей.

Во-вторых, чётко определите и согласуйте с IT, какие данные вам нужны, как они будут использоваться и какие интеграции потребуются.

Другой важный аспект – убедитесь в соответствии имеющегося технологического стека и конечных целях внедрения.

Раннее вовлечение IT в процесс и чёткое взаимодействие могут значительно улучшить успех всего проекта.

Глава 3. Выбор признаков для обучения

В эпоху информационного перенасыщения ключевым навыком становится способность не просто собирать данные, но и отделять зёрна от плевел, то есть выявлять действительно важную информацию среди обширного массива данных.

Выбора признаков в маркетинге выходит за рамки простой технической необходимости и становится ключевым элементом в понимании движущих факторов бизнеса и ускорении адаптации компаний к динамично меняющемуся рынку. Этот процесс требует глубоких знаний в области данных и понимании специфики рынка, особенностей поведения целевой аудитории и бизнес-целей компании.

В контексте маркетинга выбор признаков играет решающую роль в различных задачах, от сегментации рынка и анализа потребительского поведения до оптимизации рекламных кампаний и предсказания конверсий. Опираясь на данные и применяя методы машинного обучения, маркетологи выявляют значимые факторы, влияющие на решения потребителей, и используют эту информацию для формирования точечных и результативных маркетинговых стратегий.

С технической точки зрения выбор признаков позволяет сократить размерность данных, уменьшить время обучения моделей, повысить их интерпретируемость и, что немаловажно, избежать переобучения.

В этой главе мы рассмотрим три основные категории методов выбора признаков, каждый из которых предлагает уникальный подход к выявлению наиболее важных признаков в датасете.

Фильтрационные методы

Эту группу методов можно назвать первым фронтом в борьбе за качество данных. Они работают независимо от моделей машинного обучения через статистические меры для оценки значимости каждого признака. Преимущество данных методов в их высокой скорости и способности обрабатывать большие объёмы данных, что делает их идеальным выбором для предварительной обработки данных. Они подходят для отсева нерелевантных признаков на ранних этапах аналитической работы, упрощая дальнейший анализ. Ниже представлены примеры методов фильтрации.

Метод взаимной информации позволяет понять, сколько одна переменная содержит сведений о другой. Это осуществляется путём сравнения степени неопределённости одной величины до и после предоставления данных о другой. Чем больше взаимная информация, тем теснее взаимосвязь переменных. В маркетинговом контексте это означает, что характеристики с высокой взаимосвязью с целевой метрикой будут ключевыми индикаторами для её прогнозирования.

Тест Хи-квадрат применяется для анализа категориальных данных. Он заключается в сравнении наблюдаемых частот взаимосвязей между признаками с ожидаемыми частотами при отсутствии взаимосвязи. Разница между наблюдаемыми и ожидаемыми значениями указывает на степень отклонения и используется для проверки гипотезы о независимости переменных.

Коэффициент корреляции Пирсона варьируется от –1 до 1, где значения, близкие к 1 или –1, указывают на сильную положительную или отрицательную линейную корреляцию, соответственно, а значения около 0 свидетельствуют об отсутствии зависимости. В контексте выбора признаков атрибуты с высокой абсолютной корреляцией с целевой переменной считаются важными и потенциально полезными для включения в модель.

Учтите, что этот подход выявляет только линейные взаимосвязи и упускает многомерные зависимости между признаками и целевой переменной.

Методы обёртывания

Следующая группа методов взаимодействует непосредственно с моделями машинного обучения и оценивает признаки на основе точности предсказаний.

Общий подход состоит в создании различных комбинаций атрибутов, для каждой из которых затем обучается и оценивается модель. Этот процесс включает в себя итерационное добавление или удаление признаков с целью определения набора, обеспечивающего лучшую производительность. Критериями оценки выступают различные метрики, такие как точность предсказания, F-мера, или площадь под кривой ошибок (AUC). Результативность обёртывания во многом зависит от выбранного алгоритма обучения и специфики задачи.

Одно из главных преимуществ этой группы методов – высокая точность и релевантность отобранных признаков, поскольку оценивается непосредственно на основе производительности модели. Однако это также сопряжено с риском переобучения, поскольку алгоритм может быть слишком точно настроен на конкретный набор данных, потеряв при этом способность к обобщению.

Встроенные методы

Название этой группы методы говорит том, что процесс выбора признаков интегрирован в процедуру обучения и использует автоматические алгоритмы при построении модели для оптимизации качества предсказаний. Примерами таких алгоритмов служат деревья решений и методы, использующие регуляризацию, такие как LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) и Ridge Regression, которые вводят штрафы за включение нерелевантных атрибутов.

Выбор признаков отсеивает шум в данных, направляя предиктивную модель на действительно важную информацию для достижения поставленной цели. Тем не менее мир данных и аналитики постоянно эволюционирует, и методы выбора признаков не являются исключением. Поэтому важно поддерживать непрерывное изучение и адаптацию этих техник в рамках динамичной, ориентированной на данные маркетинговой стратегии.

Глава 4. Задачи регрессии и классификации

В этой и последующих главах мы разберём алгоритмы обучения с учителем для принятия решений в сфере маркетинга. Этот вид обучения также называется контролируемым, так как мы располагаем тренировочным датасетом с разметкой.

Если провести аналогию со школой, то модель – это ученик, который получает от учителя книги с правильными ответами и корректирующую обратную связь, проходит тестирование и постоянно улучшает свою способность выполнять похожие задачи.

Эта категория методов хорошо работает с ясными целями обучения, когда накоплена достаточная история наблюдений и правильные ответы. Такой подход позволяет быстро оценить качество модели на тестовых точках данных, которые преднамеренно не включают в тренировочный датасет.

Контролируемое обучение достигает большей точности и способно лучше выявлять сложные взаимосвязи, чем неконтролируемое обучение, из-за имеющихся подсказок в тренировочных материалах. В силу этих особенностей контролируемое обучение решает задачи классификации и регрессии для прогнозирования потребительского поведения и других задач в маркетинг.

Анализ ключевых факторов, влияющих на успех маркетинговых кампаний и целых стратегий, становится возможным с помощью регрессионного анализа. Этот метод позволяет выявить взаимосвязи между характеристиками кампаний и их результатами, предсказывая исходы на основе определенных атрибутов.

Регрессионный анализ устанавливает количественные формы связи между случайными величинами (X), такими как бюджет на рекламу, стоимость, сезонность, и зависимой переменной (Y), то есть объёмом продаж. В цифровом маркетинге это используется для оценки эффективности кампаний, определения ценовой эластичности, прогноза целевых метрик и оптимизации маркетинговых бюджетов.

Классификация определяет принадлежность объектов к заданным категориям на основе обучающих данных. Это открывает пути к автоматической категоризации контента, созданию индивидуальных предложений и сегментации клиентов по многим критериям, включая вероятность оттока или конверсии.

Линейная и логистическая регрессия различаются областями применения: первая предсказывает непрерывные исходы, вторая – категориальные, что делает их важными инструментами для анализа маркетинговых данных.

SVM эффективно разбивает данные со сложной структурой на категории, особенно когда их можно разделить линейно в пространстве более высокой размерности, в то время как нейронные сети способны выявлять сложные и скрытые закономерности благодаря глубокому обучению.

Деревья решений представляют собой модель принятия решений с условными разветвлениями, наглядность и понятность результата работы алгоритма делает его весьма ценным для бизнеса.

Каждый из этих методов машинного обучения имеет свои сильные стороны и ограничения, выбор подходящего инструмента зависит от предметной задачи и характеристик данных.

Глава 5. Линейная и логистическая регрессия

Рассмотрим подробнее методы регрессионного моделирования:

• Линейная регрессия прогнозирует непрерывную зависимую переменную (называемую также отклик или исход) на основе независимых переменных (или предикторах).

• Логистическая регрессия предсказывает дискретный исход задачи, в виде ограниченного перечня категорий. К этому типу анализа прибегают для определения вероятности наступления события.

Как мы упомянули, линейная регрессия применяется для анализа непрерывных переменных. Такие параметры принимают любые значения в определённом диапазоне, где важен порядок их следования. Примеры непрерывных переменных включают продажи, трафик сайта, средний чек и многие другие метрики.

Математически линейная регрессия выражается в уравнении:

Y = β_0 + β_1 X_1 + … + βn Xn + є

где Y – зависимая переменная, X 1, …, X n – предикторы, β_0 – точка пересечения функции с осью Y, β_1, …, βn – коэффициенты независимых переменных, определяющие угол наклона линии регрессии, є – ошибка модели или разница между наблюдаемыми и предсказанными значениями.

Рис. 11. Функции регрессии

Ключевой момент при работе с линейной регрессией – правильная интерпретация полученных результатов. Коэффициенты β_0 и β_1 позволяют понять, как направление, так и силу влияния предикторов на исход. Так, β_1 указывает, насколько изменится Y при увеличении X_1 на одну единицу.

Линейная регрессия – рабочий инструмент в арсенале маркетолога для решения многих задач. Приведём примеры:

• Прогноз количественных целевых метрик, как продажи, трафик на сайт.

• Определение ROI каналов коммуникации в рамках маркетинговых кампаний.

• Анализ эластичности спроса по цене.

Перейдём к логистической регрессии и подробнее разберём её классическую бинарную разновидность. Бинарная логистическая регрессия представляет собой статистический метод анализа для моделирования целевой переменной с двумя возможными значениями (как, успех/неуспех, да/нет, 1/0) и использующий сигмоидную функцию (см. рис. 11) для определения вероятности предсказанного события.

Математическое уравнение выражается через логит-модель, где логарифм шансов (отношение вероятности успеха и неуспеха) является функцией предикторов:

где p – вероятность наступления, интересующего события.

Кроме бинарной разновидности, в статистике также применяется:

• Полиномиальная логистическая регрессия для трёх или более неупорядоченных категорий исхода, таких как выбор канала для покупки товара клиентом (сайт, приложение, магазин).

• Порядковая логистическая регрессия для трёх или более упорядоченных категорий, таких как оценка удовлетворённости клиента от 1 до 5.

Логистическая регрессия активно применяется в маркетинговых исследованиях для классификации и прогнозирования. Например:

• Определение оптимального канала коммуникации с аудиторией.

• Предсказание покупки в зависимости от компонентов маркетинга (цена, возраст клиента, пол, предыдущие взаимодействия с брендом).

• Анализ решающих факторов лояльности или оттока покупателей.

Основной результат логистической регрессии – коэффициенты β, которые показывают, как изменение независимого параметра влияет на логарифм шансов наступления события. Эти коэффициенты помогают понять направление (положительное или отрицательное) и силу влияния различных факторов на вероятность исследуемого явления.

Качество обученных линейных и логистических моделей оценивают по нескольким метрикам. Первый критерий – статистическая значимость коэффициентов с помощью p-уровня. Низкие p-значения (до 0.05) указывают что влияние коэффициента на зависимую переменную не случайно. Для определения P-значение всего уравнения регрессии проводят F-тест, который подтверждает, что обученная модель работает лучше, чем модель без учёта предикторов. Важный показатель – коэффициент детерминации R_2, который отражает, какая доля изменений целевой метрики объясняется уравнением. Чем R_2 ближе к 1, тем лучше функция соответствует данным.

При применении регрессии в маркетинговых исследованиях и стратегическом планировании учитывайте ряд ограничений и соображений. Эти аспекты важны для правильной интерпретации результатов и их последующего использования в принятии решений.

Ограничения регрессионного прогнозирования:

• Одно из основных допущений регрессии – это линейность отношений между независимыми переменными и исходами. В реальности взаимосвязи бывают сложнее, что требует применения других моделей анализа.

• Взаимозависимость и автокорреляция данных, особенно во временных рядах, снижают надёжность регрессии.

• Многие внешние переменные часто остаются за пределами модели, что приводит к ошибочным выводам.

В этой главе мы обсудили, как используется регрессионный анализ для маркетинга. И что, несмотря на наличие слова «регрессия» в названии, логистическая разновидность используется для решения задач классификации, так как предсказывает вероятность принадлежности объекта к определённому классу.

Глава 6. Метод опорных векторов

Алгоритмы опорных векторов (англ. Support Vector Machines, SVM) – метод машинного обучения для решения задач классификации, регрессии и обнаружения аномалий. Основная идея SVM заключается в поиске гиперплоскости для разделения данных на две категории с максимально возможным зазором (маржой) между ними. Опорными векторами называются ближние к гиперплоскости точки данных, определяющие положение границы классов. Эта концепция позволяет модели работать с информацией, со сложной структурой.

В зависимости от исходных данных используют один из подвидов метода:

Линейная SVM подходит для обработки величин, которые можно чётко разграничить одной прямой линией. Такой метод широко применяется и в классификации, и в регрессионных задачах, благодаря простоте и эффективности.

Ядерная SVM используется для значений, не поддающихся разделению линией, и включает трансформацию датасета в пространство с большей размерностью, чтобы найти подходящую поверхность разделения классов, что невозможно в двух плоскостях. Этот метод применяют для сложных задач, чтобы учесть множество переменных с запутанной структурой связей.

Рис. 12. Метод опорных векторов

Изначально SVM создавался как бинарная модель, но впоследствии появились методы для объединения групп классификаторов в единые комплексы. Подход «один против всех» предполагает создание отдельной бинарной модели для каждого класса. В подходе «один против одного» классификатор создаётся для каждой пары классов.

Главное преимущество заключается в способности SVM обрабатывать высокоразмерные данные, когда количество признаков превышает число образцов наблюдения (тексты, изображения и многомерные профили клиентов). Благодаря делению данных SVM способны предсказывать потребительское поведение и предпочтения на маркетинговые акции с высокой точностью.

Тем не менее алгоритмы SVM имеют ограничения. Они показывают снижение производительности на больших объемах данных, требовательны к вычислительным ресурсам, а также сложны в настройке и интерпретации. SVM предоставляют результаты классификации без указания вероятностей, что становится ограничением при необходимости оценки неопределённости в прогнозах.

SVM решает сложнейшие задачи в геофизике, генетике, распознавании лиц и рукописного текста. В маркетинге SVM применяются для решения различных задач, от сегментации аудитории до предсказания целевых метрик. Перечислим несколько примеров:

• Классификации комментариев по тональности в рамках анализа отзывов о продуктах в социальных сетях.

• Сегментация клиентов на основе моделей покупки.

• Предсказание результатов рекламных кампаний по входящим параметрам.

Глава 7. Нейронные сети

Нейронные сети – мощные и универсальные инструменты искусственного интеллекта, широко применяемые для решения разнообразных задач, включая классификацию и регрессию. В основе их архитектуры лежат искусственные нейроны, связанные синапсами, что позволяет имитировать биологические процессы мозга.

Модели обучаются на новых данных через адаптацию весов связей между нейронами, что улучшает их способность к анализу и предсказанию. Эти сети используют различные слои для выполнения специфических функций: например, свёрточные нейросети (англ. convolutional neural network, CNN) обрабатывают визуальную информацию, выделяя важные признаки из изображений, а рекуррентные нейронные сети (Recurrent neural network, RNN) работают с последовательными величинами, создавая память о предыдущих входах.

В дополнение к другим типам в мире искусственного интеллекта широко используются генеративно-состязательные сети (Generative adversarial network). Они состоят из двух частей: генератора, который формирует новые данные, например, изображение или видео, и дискриминатора, который оценивает, насколько реалистичен созданный генератором контент. Благодаря этому GAN хорошо подходят для создания убедительных и реалистичных визуальных материалов.

Рис. 13. Нейронная сеть

Также используются нейронные сети прямого распространения, известные как многослойные персептроны. Они способны к обучению на сложных данных без специальной предварительной настройки. Это стало возможно из-за использования метода обратного распространения ошибки. В этом процессе сначала делается прогноз на основе текущих весов, затем вычисляется ошибка между прогнозом и фактическими данными, и эта ошибка используется для корректировки весов в направлении, которое её уменьшает (обратное распространение).

Эти и другие типы нейронных сетей позволяют исследователю выбирать подходящий инструмент для конкретной задачи, опираясь на их специальные навыки в обучении.

Использование нейросетей связано с некоторыми вызовами, такими как сложность интерпретации результатов работы «чёрного ящика» и высоким требованиям к качеству и объёму данных.

Несмотря на эти трудности, применение нейросетей в маркетинге ценно благодаря их способности анализировать большие объёмы сложных данных для решения как стандартных, так и сложных задач:

• Автоматическая генерация визуального и текстового контента для веб-ресурсов, включая ботов-ассистентов.

• Анализ визуального контента для выбора продающих изображений и видеокадров для рекламных кампаний.

• Оптимизация таргетинга в системах реального времени, таких как онлайн-торги рекламы (RTB), на основе вероятности клика пользователя по баннеру.

Глава 8. Деревья решений

Деревья решений представляют собой мощный инструмент машинного обучения для задач классификации и регрессии. Эта группа алгоритмов помогает определить структуру в данных путём преобразования сложной проблемы принятия решений в простую последовательность вопросов и ответов. В этой главе мы подробно рассмотрим основные концепции, терминологию и ключевые отличия алгоритма от других.

Дерево – это метод графического отображения процесса принятия решений. Узлы дерева изображают тесты на атрибуты, например «возраст» или «доход», ветви указывают на результаты этих тестов («возраст меньше 61» или «доход выше 70 тысяч»), а листья – это конечные решения или классы, такие как «предоставить кредит» или «отказать в кредите».

Корневой узел на вершине дерева, содержит весь набор данных, а листовые узлы – это терминальные элементы без дочерних узлов. Построение дерева начинается с корневого узла. При ветвлении алгоритм стремится разделить данные на однородные группы и снизить критерии энтропии и индекс Джини. Энтропия применяется для установления степени неопределённости в данных, а индекс Джини отражает вероятность попадания двух случайных величин в один класс. Алгоритм повторяет выбор атрибутов для разделения на каждом этапе от корня до листьев. Рост дерева продолжается до выполнения условий остановки, такие как заданная глубина или количество записей в узле.

В отличие от линейных моделей, таких как логистическая регрессия, деревья подходят для анализа многоуровневых связей. Они предпочтительнее нейронных сетей, когда данные имеют явные взаимосвязи, которые важно интерпретировать и при необходимости объяснить принятые решения. Однако они менее стабильны по сравнению с другими моделями: результаты работы деревьев склонны изменяться при переобучении на новых данных.

Выбор релевантных признаков для включения в модель – важный этап подготовки данных.

Не все атрибуты одинаково полезны для прогнозирования, потому что нерелевантные критерии негативно влияют на производительность модели. Селекция включает статистические техники для определения значимости и важности признаков, а также методы уменьшения размерности данных, что способствует повышению точности и скорости модели.

Деревья применяются для персонализации предложений пользователям маркетплейсов. Анализируя историю покупок и поведение на сайте, платформа предсказывает продукты, интересные конкретному покупателю, и предлагает их купить, тем самым увеличивая вероятность конверсии.

Другой пример – оптимизация email-маркетинга. Путём анализа содержания и реакции пользователей писем на различные виды контента, алгоритм сегментирует аудиторию для таргетной адаптации рассылок.

Рис. 14. Пример дерева решений

Возможность интерпретировать результаты моделирования делает деревья подходящим инструментом для разработки стратегии сегментации целевой аудитории.

Рассмотрим один из возможных сценариев этого процесса:

• определение ключевых признаков из набора исходных данных, которые влияют на поведения аудитории;

• объединение в кластеры клиентов с похожей ожидаемой реакцией на маркетинговые инициативы;

• выбор тактик и каналов, которые с наибольшей вероятностью приведут к целевому результату в каждом кластере.

Результатом этого сценария может быть как маркетинговая тактика для микрокластера с выбором формата следующего письма, так и стратегии для сегмента в отношении приоритетных каналов, цены и т. д.

Знакомство с основами деревьев решений позволяет нам взглянуть на более прогрессивные модели, такие как Случайные леса (англ. Random Forests) и Градиентный бустинг деревьев (англ. Gradient Boosted Trees).

Случайные леса представляют собой ансамбль деревьев решений, обученных на выборках исходного комплекта данных. Каждое дерево в лесу выносит свой вердикт по классификации или регрессии, а результаты затем агрегируются для получения окончательного решения. Этот метод повышает точность и устойчивость модели по сравнению с одним деревом решений.

Градиентный бустинг работает по-другому. Он последовательно строит ансамбль деревьев, при этом каждое новое дерево корректирует ошибки предыдущего, что приводит к постепенному улучшению модели. Этот алгоритм справляется с разнообразными задачами предсказания и классификации с высокой точностью и устойчивостью результата.

Продвинутые модели стабильнее и способны обрабатывать большие и сложные наборы данных. Эти модели используются для глубокого сегментирования, аудитории и выявления неочевидных закономерностей в данных. Однако, как и любой другой метод аналитики, они не лишены определённых трудностей.

Одна из основных проблем заключается в переобучении модели. Деревья усложняются, если они избыточно точно подгоняются под обучающий набор данных, что одновременно ухудшает их способность к генерализации новых данных. Для предотвращения этой проблемы применяют обрезку деревьев и валидацию на отложенных выборках, чтобы убедиться, что модель не теряет свою обобщающую способность.

Ещё одна распространённая трудность – это склонность к предвзятости результата, если тренировочные данные не разнообразны и не полностью представляют целевую аудиторию.

В завершение отметим, преимущество деревьев в интерпретируемых результатах, что, кроме прочего, делает этот метод незаменимым инструментом для поддержки важных и стратегических бизнес-решений. Такая прозрачность модели позволяет чётко видеть логику модели и обосновывать выбор маркетинговых стратегий.

Глава 9. Задача снижения размерности

Мы переходим к исследованию мира неконтролируемого машинного обучения. Он объединяет большую группу передовых алгоритмов и позволяет выявлять неочевидные закономерности и глубинные инсайты в неструктурированных данных без заранее размеченной информации для обучения. К этим методам относят снижение размерности, кластеризацию, поиск ассоциативных правил и обнаружение аномалий.

Неконтролируемое обучение действует без подсказок учителя, что делает его ценным инструментом для выявления неизвестных закономерностей в объекте исследования, но не для предсказаний. Такой подход требует от алгоритмов самостоятельности, что приводит к нестандартным и интересным выводам о данных. Это позволяет получать маркетологам новые и надёжные знания, включая неоткрытые инсайты, ниши или паттерны поведения клиентов, для разработки инновационных стратегий.

В этой главе мы рассмотрим, как уменьшение размерности упрощает анализ больших массивов данных. С каждым днём объём информации, необходимый для разработки маркетинговых стратегий, увеличивается, что делает задачу анализа сложнее. В этом контексте применение методов уменьшения размерности становится не просто полезным, а критически важным инструментом для обработки и анализа больших размеров данных. Сокращение размерности – это преобразование данных с целью уменьшения числа переменных и сохранения важной информации.

Этот процесс решает следующие задачи: ускорение анализа, исключение влияния «шума» и увеличение точности предсказательных моделей за счёт устранения переобучения. В маркетинге это позволяет эффективнее сегментировать аудиторию, разрабатывать персонализированные предложения и улучшать стратегии взаимодействия с клиентами.

Рассмотрим подробнее ключевые техники снижения размерности с фокусом на маркетинговые задачи.

Анализ главных компонент (англ. сокращение PCA) – один из широко используемых методов, идея которого заключается в преобразовании изначального датасета с множеством переменных в новый набор меньшей размерности, который состоит из так называемых главных компонент. Полученные атрибуты выбираются таким образом, чтобы сохранить вариативность начальных данных. Первая компонента объясняет наибольшую долю общей вариативности, вторая – следующую по значимости и т. д.

В маркетинге PCA применяется для выделения ключевых факторов поведения потребителей, чтобы сосредоточить внимание на наиболее значимых аспектах данных. Этот метод используется для многих задач, включая сегментацию клиентов и выявление основных факторов покупательского выбора. Например, компании онлайн-продажи одежды используют PCA для анализа обширных данных о транзакциях клиентов. Исходный набор включает возраст, пол, географическое положение, историю заказов и отзывы. Применение PCA позволяет сократить эти данные до нескольких ключевых компонентов, которые сильнее влияют на решения покупателей, например, предпочтение определённых брендов или ценовых категорий. Эти знания облегчают создание целевых сегментов для персонализированных маркетинговых кампаний.

Стохастическое вложение соседей с t-распределением (англ. сокращение t-SNE) – мощный инструмент для высокоразмерных данных, позволяющий выявлять сложные структуры и группировки. Алгоритм начинается с вычисления вероятностного распределения пар похожести объектов в исходном пространстве и затем стремится воспроизвести эти сходства в более компактном пространстве, минимизируя расхождение между двумя распределениями.

Метод позволяет идентифицировать визуально различимые кластеры, поэтому используется для описания различных видов сегментации, паттернов поведения и ценового анализа.

Многомерное шкалирование (англ. Multidimensional Scaling, MDS) также, как и предыдущий метод, применяется для представления нелинейных данных. В отличие от t-SNE, MDS оперирует исходной матрицей расстояний между объектами и стремится разместить их в пространстве с меньшей размерностью так, чтобы евклидовы интервалы максимально соответствовали первоначальным значениям. Это позволяет не только наглядно увидеть взаимное расположение объектов, но и оценить расстояния между ними, что важно в областях, где критично сохранение глобальных пропорций и точных взаимных расстояний, таких как психометрия или социальные явления.

Автокодировщики – это специализированные нейронные сети, уменьшающие размерность данных путём обучения представлению информации в сжатом виде (в «скрытом» слое) и последующем восстановлении исходных данных из этого представления. Процесс обучения автокодировщика минимизирует потери информации при проецировании данных в сжатое пространство и обратно.

Автокодировщики полезны для создания персонализированных систем рекомендаций товаров. Онлайн-библиотеки применяют автокодировщики для анализа истории чтения и оценок пользователей и создают сжатое представление их интересов. Это позволяет системе подбирать новые материалы согласно индивидуальным предпочтениям читателя.

Рассмотрим некоторые ограничения реализации методов сокращения размерности. Первая проблема – выбор количества измерений для сохранения значимой информации. Для решения этой проблемы применяют информационные критерии Акаике или Байеса, путём оценки качества модели и штрафа за её сложность.

Кроме того, полезным является метод перекрёстной проверки для оценки влияния изменения количества измерений на производительность модели при работе с различными наборами данных. Эти методы помогают настроить модель и снизить риск потери информации.

Другое ограничение – линейность метода PCA, что означает потерю ценной информации в массивах со сложными взаимосвязями. Для работы с нелинейными данными больше подходят t-SNE, MDS или автокодировщики, способные выявлять и сохранять сложные паттерны, но требующие тщательной настройки параметров.

Отметим, что алгоритмы уменьшения размерности играют ключевую роль в современном исследовании данных, предоставляя инструменты для работы с большими массивами информации. Они помогают упростить анализ, но и обеспечивают возможность глубокого понимания скрытых закономерностей.

Глава 10. Задача кластеризации

Для того, чтобы эффективно использовать возможности персонализации и целевого маркетинга, маркетологам необходимо глубоко понимать свою аудиторию, раскрывая скрытые закономерности и предпочтения потребителей. Именно здесь на помощь приходит машинное обучение, а в частности, методы кластеризации.

Кластеризация – это техника машинного обучения без учителя, которая позволяет группировать объекты по схожим характеристикам без предварительно заданных категорий. Это не только способ обнаружить неочевидные связи в данных, но и мощный инструмент для создания персонализированных маркетинговых стратегий. Применение кластеризации позволяет сегментировать рынок более тонко и точно, адаптируя коммуникацию и предложения к каждой целевой группе.

В этой главе мы исследуем, как кластеризация применяется для создания персонализированных маркетинговых стратегий. Мы углубимся в практическое применение этого метода в различных доменах маркетинга – от интернет-ретейла и социальных сетей до управления взаимоотношениями с клиентами.

Понимание и применение методов кластеризации открывает перед маркетологами новые горизонты для инноваций и креатива в стратегиях привлечения и удержания клиентов. В этом контексте кластеризация становится не просто инструментом анализа данных, а ключом к созданию глубоко персонализированного и эффективного маркетинга.

Рис. 15. Кластеризации изображений без разметки

Метод K-средних

Метод K-средних является одним из наиболее популярных подходов к разбиению данных на кластеры в маркетинговых исследованиях. Этот алгоритм позволяет группировать объекты на основе их характеристик в предварительно заданное количество кластеров K, что делает его идеальным инструментом для сегментации клиентской базы. Одной из ключевых задач при использовании метода K-средних является выбор оптимального значения K, то есть определение, на сколько кластеров следует разделить данные, чтобы достигнуть наибольшей эффективности анализа.

Рис. 16. Кластеризация методом K-средний

Выбор ‘K’ – это не просто технический момент, но стратегическое решение, которое может существенно повлиять на результаты маркетинговой кампании. На практике часто используют метод «локтя», который позволяет визуализировать, как изменяется вариативность данных с увеличением числа кластеров, и выбрать момент, в котором дальнейшее увеличение количества кластеров не приносит существенного уменьшения внутригруппового разброса.

Рис. 17. Диаграмма определения количества кластеров

Алгоритм K-средних хорошо подходит для обработки больших наборов данных, что актуально для многих современных маркетинговых задач, где объемы информации о клиентах и их взаимодействиях с брендом постоянно растут. Благодаря своей способности быстро обрабатывать большие объемы данных, метод K-средних позволяет маркетологам эффективно сегментировать рынок, выделяя группы потребителей с похожими характеристиками и поведением.

Иерархическая кластеризация

Иерархическая кластеризация представляет собой уникальный подход к анализу данных, который позволяет выявлять вложенные группы объектов, формируя так называемую дендрограмму – дерево, иллюстрирующее уровни иерархии между кластерами. Этот метод особенно ценен своей способностью к визуализации структуры данных, облегчая тем самым интерпретацию результатов кластеризации.

Рис. 18. Принцип иерархической кластеризации

Одно из ключевых преимуществ иерархической кластеризации заключается в ее гибкости, в отличие от метода K-средних, здесь не требуется заранее определять количество кластеров. Алгоритм последовательно объединяет данные в группы на основе их сходства, позволяя аналитику на любом этапе выбрать оптимальное разделение на кластеры, исходя из контекста задачи и структуры дендрограммы.

Такая возможность делает иерархическую кластеризацию особенно подходящим методом для работы с небольшими наборами данных, где важна детальная проработка сегментации, когда каждый объект данных может содержать уникальную информацию, значимую для маркетингового анализа. Визуализация в форме дендрограммы обеспечивает наглядное представление о глубине взаимосвязей между различными группами клиентов, что является неоценимым ресурсом для разработки персонализированных маркетинговых стратегий и повышения точности целевого воздействия.

Использование иерархической кластеризации в маркетинге позволяет выявить не только очевидные, но и скрытые сегменты аудитории, раскрывая сложную структуру потребительских предпочтений и поведения. Этот подход способствует глубокому пониманию рынка и формированию более эффективных коммуникационных стратегий, ориентированных на удовлетворение уникальных потребностей каждого сегмента.

DBSCAN

Алгоритм DBSCAN (от англ. Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) – это метод кластеризации, основанный на плотности распределения данных и способный распознавать кластеры произвольной формы, что делает его практическим инструментом для решения сложных маркетинговых задач, где важно учитывать концентрацию скоплений клиентов или покупок.

Принцип работы DBSCAN заключается в группировке плотно расположенных друг к другу точек данных и идентификации выбросов в областях с пониженной плотностью.

Рис. 19. Принцип кластеризации DBSCAN

Это возможно благодаря алгоритму маркировки каждой точки данных в одну из трёх категорий:

Основная, если в пределах указанного радиуса содержится минимальное необходимое количество соседей.

Пограничная, не основная, но находящаяся в радиусе эпсилон от основной точки.

Шумовая, не относящаяся ни к основным, ни к пограничным точкам.

Для настройки алгоритма используют два гиперпараметра:

Радиус вокруг точки, который определяется методом «локтя».

Минимальное количество соседей для классификации точки как основной. Этот параметр часто выбирается по эмпирическому правилу «2*D», где D – размерность данных.

После идентификации и удаления шума, алгоритм итеративно проходит по каждой основной точке и определяет её к кластеру вместе со всеми плотно связанными точками. Пограничные точки присоединяются к ближайшему кластеру своей основной точки.

Как мы видим, метод позволяет выявлять чётко определённые группы потребителей, но и идентифицирует аномальные данные, что важно для выявления мошеннических действий или нетипичных паттернов поведения.

Особенность DBSCAN заключается в возможности работать без заданного числа кластеров, что освобождает от необходимости строить предположения о структуре данных до начала анализа. Алгоритм автоматически адаптируется к особенностям данных, что делает его полезным в ситуациях, когда структура рынка или поведения потребителей неизвестна или подвержена изменениям.

В маркетинге DBSCAN используется для глубокого понимания рыночных сегментов и специализируется на случаях, когда данные имеют сложную структуру или когда важно выделить нишевые сегменты. Это позволяет разрабатывать точные и целенаправленные маркетинговые стратегии, а также предотвращать потери от недооценки аномальных наблюдений.

Рассмотрим применение алгоритма DBSCAN на упрощённом примере сегментации клиентов интернет-магазина кухонных принадлежностей, который не располагает точными данными о демографии, доходе или предпочтениях посетителей сайта, однако есть доступ к данным о транзакциях.

На первом этапе алгоритм DBSCAN формирует кластеры на основе купленных продуктов. Затем проводится анализ покупок внутри каждого кластера. Например, если множество клиентов приобрели ножи и разделочные доски, и значимая часть из них также купила сковороды, то справедливо предположить, что другие покупатели в том же кластере, не приобретавшие сковороды ранее, заинтересуются этим товаром.

Резюмируем преимущества DBSCAN по сравнению с другими методами кластеризации:

Не требует предварительного определения количества кластеров, что упрощает начальную настройку алгоритма.

Способен идентифицировать выбросы как шум, избегая их некорректной классификации в кластеры.

Гибок в выборе размера и формы кластеров по сравнению с методами разбиения, такими как K-means.

Определяет кластеры различной формы и размера, что особенно полезно для анализа неструктурированных данных.

В условиях высокой конкуренции и постоянно меняющихся трендов способность точно определить целевые сегменты и быстро адаптировать маркетинговые кампании становится ключевым фактором успеха. Кластеризация предлагает маркетологам уникальную возможность работать с большими объёмами данных, извлекая из них ценные инсайты и превращая информацию в стратегическое преимущество.

Глава 11. Поиск ассоциативных правил

Следующий метод машинного обучения, анализ ассоциативных правил (англ. Association Rule Learning – ARL), получил широкое применение в науке о данных, потому что способен выявлять важные ассоциации и скрытые закономерности между различными группами объектов в обширных базах данных. Это делает его полезным инструментом в сфере цифрового маркетинга.

Один из классических примеров применения алгоритмов ARL – анализ корзины покупок. Используя ARL, маркетологи выявляют, какие товары приобретаются вместе, чтобы затем разработать маркетинговые акции, оптимизировать размещение ассортимента на полках или предложить покупателям целевые скидки на наборы. Эта информация помогает увеличить средний чек за счёт кросс-продажи сопутствующих товаров, улучшить пользовательский опыт, предлагая продукты, которые они, скорее всего, захотят купить вместе. Этот подход позволяет ретейлерам повышать прибыль и предвосхищать потребности клиентов для формирования доверительных отношений.

Концепция ARL разработана в начале 90-х годов XX века для выявления закономерностей в транзакциях клиентов. Одним из знаменитых примеров применения этого алгоритма стало открытие неочевидной связи между продажами подгузников и пива в американских супермаркетах. Анализ данных показал, что молодые отцы, отправляясь за подгузниками для детей, часто не забывали про пиво. Это наблюдение позволило магазинам оптимизировать выкладку в торговых залах и рекламные акции, что привело к увеличению продаж обоих продуктов.

Для понимания концепции ARL определим ключевые термины:

• Поддержка – это частота встречаемости набора по сравнению со всеми транзакциями. Если подгузники и пиво приобретают вместе в 20 % всех транзакций, их поддержка составляет 20 %.

• Доверие или надёжность выявленной ассоциации – показатель того, насколько часто правило становится верным. Если рассматривать подгузники и пиво, доверие говорит о вероятности приобретения пива при покупке подгузников.

• Подъём – это мера того, как приобретение одного товара влияет на вероятность приобретения другого. Значение свыше 1 свидетельствует, что товары покупаются вместе чаще, чем при их независимости.

Apriori

Алгоритм Apriori, разработанный в 1994 году Агравалом и Срикантом, стал одним из первых широко распространённых методов ARL для выявления часто встречающихся наборов объектов в больших массивах информации. Эта модель положила начало многим другим техникам в области анализа данных.

Принцип работы алгоритма Apriori базируется на правиле антимонотонности функции поддержки. Это значит, что если определённая комбинация товаров встречается редко, то есть не достигает установленного нижнего порога частоты появления среди всех покупок, то любой расширенный набор товаров с этой комбинацией, также будет встречаться редко. Такое правило позволяет алгоритму пренебрегать сложными комбинациями товаров, если их составные части демонстрировали низкую частоту встречаемости. Это значительно уменьшает количество вариантов для проверки на предмет популярности среди покупателей, что ускоряет процесс.

Рис. 20. Принцип поиска ассоциативных правил Apriori

Рассмотрим пошаговую работу алгоритма Apriori:

1. Генерация кандидатов: на первом этапе модель создаёт все возможные одноэлементные наборы (кандидаты) и вычисляет их поддержку. Кандидаты, не достигающие заданного порога поддержки, отсеиваются.

2. Объединение и обрезка: затем, из оставшихся элементов формируются наборы большего размера. Каждый новый кандидат подвергается проверке на достижение минимальной поддержки, и те, что её не набирают, удаляются. Этот процесс продолжается, пока не будут проверены все возможные комбинации или не будет найден последний часто встречающийся набор.

3. Генерация правил: после выявления всех часто встречающихся наборов алгоритм переходит к генерации ассоциативных правил. Он проверяет каждое правило, чтобы убедиться, что оно достигает необходимого уровня доверия.

Алгоритм выделяется простотой в понимании и реализации, что делает его удобным для анализа небольших и средних объёмов данных. Но, когда дело доходит до исследования больших баз данных, алгоритм сталкивается с проблемами производительности из-за необходимости многократного сканирования транзакций.

Также для хранения кандидатов на всех этапах работы модели требуются значительные вычислительные ресурсы. Эти особенности ограничивают применение Apriori в условиях современного анализа данных, где объёмы информации постоянно увеличиваются.

FP Growth

Алгоритм FP Growth (Frequent Pattern Growth) получил свою популярность среди методов ARL благодаря улучшенному подходу к поиску частых наборов без генерации всех возможных кандидатов и многократного сканирования датасета, что отличает его от алгоритма Apriori. Введённый в начале 2000-х FP Growth зарекомендовал себя как низкозатратный инструмент для работы с большими массивами информации. Алгоритм выстраивает частотные паттерны данных в виде FP-дерева (Frequent Pattern Tree), что позволяет ему компактно хранить информацию и извлекать частые наборы непосредственно из этого дерева.

Построение FP-дерева включает три основных шага:

1. Сканирование набора данных для создания отсортированной таблицы частот элементов. Элементы, частота которых ниже установленного порога поддержки, отсеиваются.

2. Сжатие данных в FP-дерево путём последовательного добавления элементов по убыванию их частоты. Если элемент уже присутствует в дереве, его счётчик увеличивается.

3. Разделение FP-дерева на условные базы данных для каждого элемента, чтобы облегчить быстрый доступ и анализ ассоциативных правил.

4. FP Growth демонстрирует высокую производительность благодаря использованию компактного представления данных и отсутствию необходимости в генерации кандидатов.

Рис. 21. Принцип построения FP-дерева

При выборе алгоритма для маркетингового проекта важно учитывать их специфику. FP Growth предпочтителен для анализа больших объёмов данных благодаря его масштабируемости и точности. Алгоритм Apriori прост в реализации и подходит для проектов с ограниченными сроками или для быстрого создания рабочих прототипов.

ARL играет ключевую роль в разработке маркетинговых стратегий и выявлении глубоких инсайтов о поведении потребителей. Этот инструмент позволяет компаниям лучше понимать клиентов и значительно повышать результативность кросс-продаж, апселлинга и оптимального размещения продуктов.

Eclat и FP-Bonsai

Помимо широко известных алгоритмов Apriori и FP Growth, в области ARL есть множество других методов, каждый из которых обладает особенностями и преимуществами для использования в определённых условиях. Алгоритмы Eclat и FP-Bonsai – продвинутые инструменты для анализа данных. Рассмотрим их отличительные характеристики, которые делают их полезными в специфических сценариях ARL.

Eclat применяет подход к выявлению частых наборов, который отличается от методики, используемой в алгоритме Apriori, благодаря вертикальному представлению данных. В отличие от анализа транзакций в горизонтальном формате, как в Apriori, Eclat анализирует каждый элемент через список транзакций, где он фигурирует. Это облегчает поиск взаимосвязей между элементами. Благодаря этому подходу Eclat достигает высокой скорости обработки данных и показывает отличные результаты на данных среднего размера, что объясняется простотой реализации поиска пересечений.

Алгоритм FP-Bonsai развивает идеи FP Growth, адаптируя их для работы с ещё большими массивами данных. Отличительная черта FP-Bonsai заключается в стратегии сокращения размера FP-дерева за счёт уменьшения количества ветвей. Это позволяет снизить потребление ресурсов памяти, не утрачивая при этом способность алгоритма обрабатывать огромные объёмы информации.

Ниже краткое резюме всех четырёх методов:

• Apriori – хороший выбор для малых и средних датасетов, где важны простота реализации и интерпретируемость результатов.

• FP Growth – для работы с большими наборами информации, благодаря высокой скорости обработки и эффективному использованию памяти.

• Eclat – для ситуаций, когда данные легко преобразовываются в вертикальный формат и требуется быстрое определение частых наборов без сложной иерархии.

• FP-Bonsai – при обработке очень больших объёмов информации с ограниченными ресурсами памяти, сохраняя преимущества FP Growth при уменьшенных затратах ресурсов.

Каждый из этих методов занимает место в арсенале инструментов аналитика данных, и выбор определённого метода опирается на требования специфического маркетингового проекта, объём и структуру данных, а также на имеющиеся вычислительные ресурсы.

В заключение отметим, что машинное обучение и анализ ассоциативных правил продолжат играть ключевую роль в формировании будущего цифрового маркетинга. Эти технологии делают стратегии адаптивными и ориентированными на клиента, и их важность будет только увеличиваться по мере того, как они обеспечивают понимание сложных и изменчивых моделей потребительского поведения, становясь неотъемлемым элементом успеха в современном цифровом маркетинге.

Глава 12. Обнаружение аномалий

Аномалии в маркетинговых данных представляют собой отклонения от нормы, которые указывают на возможности для роста или на вероятные угрозы для бизнеса. Проявляться они могут в различных формах: от неожиданного скачка трафика на веб-сайт до снижения результативности рекламной кампании или внезапного увеличения оттока клиентов. Такие аномалии указывают на изменения в поведении потребителей, технические сбои или мошеннические действия. В контексте главы, где рассматривались методы кластеризации в маркетинге, такие как K-средние, иерархия и DBSCAN, аномалии предоставляют дополнительные инсайты через глубокий анализ данных.

Исследование аномалий имеет ключевое значение для маркетологов, поскольку они позволяют своевременно реагировать на изменения, минимизировать возможные убытки и выявлять новые сценарии для увеличения дохода. Например, аномальная конверсия на определённом этапе воронки продаж говорит о результативности инновационной стратегии. С другой стороны, неожиданное падение показателей свидетельствует о проблемах в пользовательском опыте или качестве продукта, требующих немедленного внимания. Мониторинг и анализ этих аномалий предотвращает потери и помогает в оптимизации маркетинговых усилий, обеспечивая высокую отдачу от инвестиций.

В маркетинговом анализе выделяют два основных подхода к обнаружению аномалий: контролируемое и неконтролируемое. Контролируемое выявление аномалий строится на использовании размеченных данных, где известно, какие случаи являются аномалиями. Такой метод включает предварительную классификацию данных и обучение модели на этой информации, что делает обучение с учителем эффективным инструментом для точного выявления определённых типов аномалий.

Неконтролируемое обнаружение аномалий, в свою очередь, не требует использования предварительно размеченных данных. Эта группа методов идентифицирует аномалии, анализируя структуры и паттерны в данных без заранее определённых указаний о том, что считать аномалией. Такой подход ценен в маркетинге, где новые тренды и поведенческие паттерны появляются быстро, а данные доступны в больших объёмах и в огромном разнообразии.

В этой главе мы рассмотрим методы неконтролируемого обнаружения аномалий, не требующие предварительного определения меток или классификации данных. Это важно для анализа маркетинговой информации, поскольку система автоматически идентифицирует отклонения от установленных паттернов, избавляя от необходимости заранее определять параметры «нормы». Такой подход критичен на динамично изменяющемся рынке, где новые тенденции и модели поведения возникают неожиданно.

Среди ключевых алгоритмов для решения этого класса задач выделяются: изоляционный лес (Isolation Forest), метод локального выброса (Local Outlier Factor, LOF) и одноклассовые машины опорных векторов (One-Class SVM).

Выявление аномалий ценно для маркетологов, работающих с большими объёмами данных. Скрытые отклонения могут ключевым образом способствовать пониманию текущих трендов и прогнозированию будущих трансформаций рынка. Этот метод выявляет атипичные поведенческие модели, неожиданные изменения в результативности маркетинговых кампаний, помогает обнаружить новые рыночные ниши, потенциальные мошенничества и технические сбои.

Методы обнаружения аномальных значений дополняют и расширяют аналитические возможности кластеризации. В то время как кластеризация фокусируется на группировке похожих данных, обнаружение аномалий выделяет исключения из общих паттернов. Эти инструменты вместе предоставляют маркетологам и аналитикам полное понимание поведения потребителей и помогают оптимизировать маркетинговые стратегии на основе анализа данных.

Изоляционный лес (Isolation Forest) – один из ведущих и инновационных методов неконтролируемого обнаружения аномалий.

Он высоко ценится за способность мгновенно выявлять ненормальности в больших массивах информации. Основная идея метода состоит в том, что аномалии проще изолировать от остальных данных, поскольку они редки и значительно отличаются от большинства наблюдений. На фоне традиционных подходов для определения нормальных данных этот алгоритм специализируется на аномальных значениях, стремясь их найти и изолировать.

Метод использует ансамбль деревьев решений, каждое из которых случайным образом выбирает признак для разделения датасета на две части по рандомно выбранному значению этого признака. Процесс повторяется рекурсивно, пока данные не будут обособлены в индивидуальных узлах дерева. Глубина, на которой наблюдение оказывается изолированным, служит мерой его аномальности.

Этот подход обладает рядом преимуществ, соответствующих вызовам динамичной сферы современного маркетинга. Благодаря производительности и оперативности, метод позволяет обрабатывать большие наборы данных в онлайн-режиме, что важно на фоне постоянного роста объёмов маркетинговой информации. Алгоритм не требует сложной настройки параметров, что упрощает его использование и делает доступным даже для специалистов без глубоких знаний в области машинного обучения.

Адаптивность метода к изменениям в данных обеспечивает сохранение его производительности при появлении новых паттернов или типов аномалий.

Таким образом, изоляционный лес предоставляет маркетологам мощный инструмент для глубокого анализа динамики рынка и поведения потребителей для оперативного реагирования на аномальные изменения.

Метод локального уровня выброса (англ. Local Outlier Factor, LOF) играет важную роль в инструментах неконтролируемого обнаружения аномалий благодаря способности определять аномалии на основе локальной плотности данных, что означает возможность выявлять и глобальные, и локальные аномалии в данных.

Основная концепция метода LOF заключается в сравнении плотности данных вокруг определённой точки с плотностью вокруг ближайших соседей.

В этом контексте используется показатель «локальная плотность достижимости» (англ. local reachability density), который рассчитывается на основе дистанции между точкой и её ближайшими соседями в наборе данных. Чем короче расстояние до соседей, тем выше локальная плотность достижимости и, соответственно, плотность вокруг точки. Если плотность вокруг точки значительно ниже, чем у её соседей, это свидетельствует о её сильном отличии от своего локального окружения, что позволяет классифицировать её как аномалию.

Метод LOF подсчитывает для каждой точки данных численное значение уровня выброса, которое указывает на степень аномальности. Чем больше значение LOF, тем выше вероятность того, что эта точка является аномалией. Благодаря высокой чувствительности к локальным аномалиям, метод LOF эффективен в выявлении отклонений, которые остаются незамеченными в глобальном контексте, но оказываются критическими в определённой локальной среде.

Эта методика демонстрирует гибкость при анализе различных наборов информации и обеспечивает возможность определения аномалий в условиях переменной плотности данных. Кроме того, LOF применим к анализу как числовых, так и категориальных переменных, что делает его ценным механизмом для широкого спектра маркетинговых задач и исследований.

Такие особенности делают LOF универсальным инструментом, способным обеспечить глубокий и точный анализ данных в разнообразных маркетинговых контекстах.

Одноклассовый метод опорных векторов (One-Class SVM) выделяется среди алгоритмов неконтролируемого обнаружения аномалий благодаря своему уникальному механизму идентификации отклонений от нормы. Этот подход широко применяется среди маркетинговых специалистов для выявления аномальных паттернов в многомерных массивах информации со сложной структурой.

Для определения границы между нормальным поведением данных и их вероятными аномалиями метод использует обучение без учителя. В отличие от традиционного SVM для классификации, One-Class SVM фокусируется на формировании модели для описания нормы – одного класса данных, исходя из предположения, что все остальные наблюдения аномальны.

Алгоритм строит гиперплоскость в многомерном пространстве признаков для максимального отделения «нормального» класса от остальных значений. Основным параметром метода является ядро, подбирающее способ проецирования данных для их оптимального разделения. Благодаря этим качествам, One-Class SVM способен обнаруживать сложные аномалии в датасетах высокой размерности.

Особенность One-Class SVM в его гибкости: выбор и настройка ядерной функции делают этот алгоритм универсальным решением для различных целей анализа данных.

Метод позволяет точно адаптировать его под предметные нужды исследования, что важно в условиях современного маркетингового анализа. Также этот подход демонстрирует высокую точность в идентификации аномальных данных, что делает его надёжным инструментом для принятия важных решений. Благодаря этим качествам, One-Class SVM становится ценным инструментом для глубокого понимания данных и оптимизации стратегий.

Каждый из рассмотренных методов обнаружения аномалий несёт характерные преимущества для маркетингового анализа. Изоляционный лес идеально подходит для быстрого исследования больших объёмов данных, в то время как One-Class SVM оптимален для сложных и многомерных датасетов, требующих подробного изучения. Метод LOF особенно эффективен при поиске аномалий в данных с чётко выраженными локальными особенностями.

Комбинирование этих методов формирует комплексное решение для выявления аномалий в разнообразной маркетинговой информации, что способствует глубокому пониманию рыночных динамик и потребительских поведений.

Заключение

Подводя итоги повествования о современном маркетинге в мире данных, подчеркнём, что мы стоим на рубеже новой эры. Реальность, где бизнес и искусственный интеллект взаимодействуют для создания индивидуального клиентского опыта, уже не кажется утопией. Мы убедились, что данные и алгоритмы машинного обучения радикально изменили маркетинг, сделав его точнее и результативнее.

Горизонты ИИ шире, чем мы успели изучить в контексте нашего путешествия. Многие технологии, определившие вектор развития интеллектуального маркетинга, остались за рамками книги. Хотя мы наблюдаем академический интерес и обширные перспективы, практическое применение этих направлений в маркетинге всё ещё находится на стадии роста. Генеративный ИИ открывает захватывающие возможности для создания контента и новых форм взаимодействия с потребителями, а обучение с подкреплением обещает поднять автоматизацию и оптимизацию процессов на новый уровень. Внедрение этих технологий в маркетинговые стратегии принесёт ощутимую пользу. Этой книгой мы постарались заложить фундамент знаний о маркетинге, основанном на данных, и рассмотрели определённые приёмы машинного обучения для оптимизации маркетинговых стратегий. Я надеюсь, что полученная информация поможет вам не только, адаптироваться к изменяющемуся цифровому ландшафту, но и активно его формировать через инновационные маркетинговые решения в ответ на современные вызовы.

Бизнес-анализ на основе машинного обучения продолжает развиваться быстрыми темпами, однако алгоритмы остаются узкоспециализированными и выполняют отдельные аналитические задачи. Дальнейшее формирование ИИ несёт комплексные и глубокие решения, а также серьёзные вызовы, особенно в плане этики, безопасности и социальной ответственности. Как утверждал Стивен Уильям Хокинг, «искусственный интеллект может стать самым мощным инструментом для улучшения мира».

Content

Алексей Огарков
Интеллектуальный маркетинг

От автора

Часть 1. Концепция цифрового маркетинга

Введение

Глава 1. Вызовы цифрового маркетинга

Глава 2. Клиентоцентричность и гипертаргетинг

Глава 3. Управление цифровым маркетингом

Глава 4. Сегментация клиентской базы

Глава 5. Управление жизненным циклом клиента

Глава 6. Путь покупателя и микро-моменты

Глава 7. Цифровые каналы коммуникации

Глава 8. Базовые метрики цифрового маркетинга

Глава 9. Расширенные метрики цифрового маркетинга

Глава 10. Фреймворки AARRR и POEM

Глава 11. Наилучшее следующее действие

Глава 12. Интеллектуальный анализ текста

Часть 2. Маркетинг основанный на данных

Введение

Глава 1. Концепция машинного обучения

Глава 2. Машинное обучение в аналитике

Глава 3. Выбор признаков для обучения

Глава 4. Задачи регрессии и классификации

Глава 5. Линейная и логистическая регрессия

Глава 6. Метод опорных векторов

Глава 7. Нейронные сети

Глава 8. Деревья решений

Глава 9. Задача снижения размерности

Глава 10. Задача кластеризации

Метод K-средних

Иерархическая кластеризация

DBSCAN

Глава 11. Поиск ассоциативных правил

Apriori

FP Growth

Eclat и FP-Bonsai

Глава 12. Обнаружение аномалий

Заключение