Алгоритмы машинного обучения в интернет-маркетинге

Уильям Фолкнер написал в один раз: «Неизменно грезьте и стремитесь к большему. Не пробуйте лучше предшественников и своих современников. Старайтесь быть лучше самих себя».

Вы должны всегда стремиться к самосовершенствованию, но сопротивляться соблазну покинуть все, как имеется, возможно тяжело. Вы желаете иметь самый привлекательный сайт и самые удачные стоимости, вместе с тем — достигнуть желаемой конверсии и расти стремительнее, чем ваши соперники.

К счастью, маркетологи сейчас смогут применять новый инструмент для развития бизнеса и наряду с этим уделять внимание вторым задачам. Он включает в себя всего три слова — методы машинного обучения. Их цель — оказать помощь вам в вопросах ценообразования, прогнозирования товарных запасов, понижения затрат и многом втором.

  • Анализ данных Vs интуиция. Как совместить несовместимое в интернет-маркетинге

Ценообразование

Вы привычны с способом шестиступенчатой совокупности, талантливым отыскать ответ на любой непростой вопрос? В рамках электронной коммерции он может оказать помощь осознать, какая цена будет хорошим для вашего продукта.

Процесс построения метода очень сильно зависит от области его применения, но в целом он сводится к нескольким шагам: измерение переменных, применение разных статистических способов для выбора самый подходящего варианта, тестирование и, потом, распределение по всему каталогу продукции.Алгоритмы машинного обучения в интернет-маркетинге

Переменные, каковые учитывают в методе ценообразования — это сезонность продукта, эластичность спроса по цене и желаемый доход. Посредством этих факторов строится движок оценки спроса. Он используется для прогнозирования последствий трансформации стоимостей.

После этого возможно проверить догадку на выборке ассортиментных позиций (SKU — Stock Keeping Unit) и оценить результаты.

Методы машинного обучения — это, фактически, машинное обучение, другими словами они изучают эти и выясняют, как разные факторы воздействуют на решение потребителя о покупке.

Методы машинного обучения оказывают помощь осознать, как разные факторы воздействуют на решение потребителя о покупке

Твитнуть цитату

К примеру, предположим, что вы воображаете некоторый комплект продуктов, каковые еще ни при каких обстоятельствах не реализовывали. Методы способны проанализировать данный новый ассортимент, распознать схожие характеристики с теми товарами, что вы реализовывали ранее, и оценить спрос.

Помимо этого, метод может посоветовать, как оптимизировать эти продукты для получения более высокой прибыли, избегая распространенных неточностей, каковые в большинстве случаев допускаются при «ручном» подходе.

  • 6 стратегий ценообразования в eCommerce для отважных маркетологов

Прогнозирование товарных запасов

Но что касается вторых качеств вашего бизнеса, каковые конкретно связаны с уровнем спроса, таких как опись, к примеру? Вы же не желаете установить подходящую цену на продукт, завоевать интерес клиента, а после этого привести его на страницу, которая говорит, что товар закончился.

Методы машинного обучения смогут выступать в качестве розничных «метеорологов» и прогнозировать количества ваших складских запасов, применяя движок оценки спроса.

Прогнозирование спроса может оказать помощь вам с заказом достаточного количества товаров при возрастании либо понижении трафика вашего сайта. Посредством комплекта факторов, аналогичных тем, что употребляются в методах ценообразования, вы имеете возможность оценить спрос и заказывать товары в соответствии с ним. Помимо этого, метод выяснит, что прекрасно трудится для вашего уровня товарных запасов, а что причиняет ущерб в итоге.

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

  • Как спрогнозировать и оценить посещаемость ресурса?

Понижение затрат

Применение машинного обучения ведет к понижению затрат на ведение бизнеса. Вместо того, дабы оплачивать труд 10 сотрудников, вы имеете возможность внедрять и отслеживать методы, оптимизирующие ваш онлайн-уровень и ресурс товарных запасов.

Такая автоматизация дает вам время на улучшение вторых областей бизнеса. А это указывает больше шансов для усовершенствования процесса продаж, что, со своей стороны, может повысить сокровище вашего бренда в глазах клиентов.

Напоследок

2016 год несет большое количество нового для маркетологов, и методы машинного обучения — один из самых замечательных инструментов, требующий освоения. Клиенты сейчас ожидают более персонализированного отсутствия и подхода помех, каковые иногда появляются при заключении сделок онлайн.

Разные методы все чаще берут на себя трудную работу, наряду с этим учитывая решения, принимаемые человеком, для совершенствования процесса продаж. Применяя их в собственной деятельности, вы выведете ваш бизнес на новую высоту.

Высоких вам конверсий!

По данным: econsultancy.com; image source shep

Случайные статьи:

CatBoost — новый метод машинного обучения от Яндекса


Подборка похожих статей:

admin