robot sztuczna inteligencja grająca na pianinie

Jak wykorzystać machine learning w biznesie?

Zindywidualizowane treści, optymalizacja działań czy najlepszy moment dostarczenia informacji to podstawy współczesnego marketingu, bez których nie można mówić o wysokiej konkurencyjności w jakiejkolwiek branży. Machine learning to proces, który pozwala osiągnąć najlepsze rezultaty w każdej z wymienionych kategorii. Jak to robi i kiedy warto skorzystać z pomocy tego nowoczesnego narzędzie?

Czym jest machine learning?

Machine learning, czyli tzw. uczenie maszynowe, polega na umożliwieniu maszynom szybkiej analizy dużych danych. Jest to proces, który składa się z następujących elementów:

  • definiowanie celów,
  • gromadzenie danych,
  • tworzenie modelu dla zebranych danych,
  • poprawianie modelu,
  • wykorzystywanie modelu do nowych danych.

Warto podkreślić, że schemat ten nie jest jednorazowy. To jego cykliczność pozwala pozyskiwać od użytkowników najbardziej bieżące informacje, co przekłada się na najskuteczniejsze wyniki działań opartych na zebranych danych.

mężczyzna oglądający algorytm AI
Wiele osób wkłada maszyny samouczące się do jednego worka ze sztuczną inteligencją, nie jest to zupełnie bezzasadne. Możemy wyobrazić sobie machine learning jako e-kolegę z pracy, który zapewnianową perspektywę dla zastanego problemu i skłania do refleksji nad innym rozwiązaniem, jakie możesz zaproponować klientom.

Machine learning pozwala komputerom wykonywać zadania bez konieczności ich każdorazowego programowania. Uczy się na przykładach dobrych i złych decyzji, a następnie samodzielnie reaguje na daną sytuację w ramach aktualnego problemu. Może na przykład gromadzić informacje o zachowaniach użytkowników sieci, a następnie przewidywać ich decyzje w przyszłości.

Machine learning jako teraźniejszość marketingu

Sundar Pichai, specjalista SEO w Google, stwierdził podczas jednego z wystąpień, że: „Machine Learning jest podstawową drogą transformacji, dzięki której zmienimy podejście do tego jak robimy wszystko, praktycznie w każdej dziedzinie.”

Maszyny samouczące się można bowiem wykorzystać w każdej sytuacji, która wymaga podejmowania decyzji na podstawie zmieniających się danych w obrębie jednego klucza, np.

  • rozwój autonomicznych pojazdów,
  • inteligentne piekarniki, które rozpoznają potrawę i dobierają odpowiedni program pieczenia,
  • precyzyjne przewidywanie pogody,
  • dobór najbardziej skutecznej terapii medycznej.

Główną oś rozwoju maszyn samouczących się stanowią jednak działania marketingowe. Google Ads wykorzystuje technologię machine learning do optymalizacji procesów reklamowych w swoich zasobach, gdzie narzędzie wspiera m.in. takie obszary jak:

  • kampanie typu smart, np. dobór najbardziej odpowiednich nagłówków i tekstów, które zmaksymalizują konwersję (czyli działanie pożądane przez reklamodawcę, np. zapis do newsletteru),
  • identyfikacja podobnych klientów w systemie,
  • zautomatyzowane kampanie performance max,
  • inteligentne strategie ustalania stawek za reklamy.

Machine learning jest również wykorzystywany do takich obszarów marketingowych, jak:

  • ocena customer lifetime value, czyli średniej wartości relacji z klientem. Jej wysokość zależy m.in. od średniej wartości zamówień, średniej powtarzalności zamówień czy okresu tzw. retencji, w którym klient pozostaje lojalny wobec marki;
  • przewidywanie sprzedaży,
  • personalizacja – rekomendacja treści i produktów,
  • przewidywanie trendów.

machine learning maszyna do pisania z napisem AI
Automatyzacja w praktyce, czyli przykłady zastosowania ML w codziennym życiu

Machine learning wykorzystywany jest w obszarach życia, o których mogłeś nawet nie wiedzieć. Przykładem jest skrzynka pocztowa e-mail, machine learning pozwala kategoryzować przychodzące do nas wiadomości i lokować je w odpowiednich zakładkach – skrzynce głównej, ofertach, społeczności czy skrzynce SPAM.

Firma UBER wykorzystuje machine learning do przewidywania zapotrzebowania na dostępnych kierowców. Program analizuje poprzednie zamówienia i ruch uliczny w danym miejscu, a następnie wysyła tam kierowców, dzięki czemu czas oczekiwania na transport jest mniejszy, a cena bardziej korzystna.

Facebook czy Instagram wykorzystuje uczenie maszynowe do podsuwania użytkownikom najbardziej interesujących ich treści nie tylko na podstawie rozdawanych polubień czy treści obserwowanych kont, ale nawet dzięki analizie tempa scrollowania strony. Jeśli użytkownik dłużej zatrzymuje się na jakichś treściach, jest to znak, że w przyszłości chętniej poświęci uwagę podobnym komunikatom.
Netflix wykorzystuje machine learning do dostosowywania panelu użytkownika pod jego preferencje. Zbiera informacje o dotychczasowo obejrzanych filmach, a następnie proponuje produkcje o podobnym charakterze. Rekomendacje dobierane są również na podstawie zachowań użytkowników na innych portalach – np. polubieniach postów na Facebooku.

Sklep Żabka otwiera w pełni samoobsługowe punkty, funkcjonujące pod nazwami Żabka Store i Żabka Nano. Klienci mogą płacić za zakupy nie stojąc w kolejkach do kas. Przed wejściem do sklepu kupujący przykładają do automatu kartę bankomatową, a następnie pakują produkty z półek wprost do własnej torby. System machine learning oraz inteligentnych kamer śledzi ścieżkę zakupową konsumenta, po czym oblicza odpowiednią należność i sam ściąga ją z karty.

robot sterowany AI
Machine learning w Twoim biznesie

Uczenie maszynowe możesz wykorzystać do rozmaitych procesów – od śledzenia trendów w branży przez działania strategiczne. Czy znasz odpowiedzi na poniższe pytania?

  1. Jaka jest kolejna następna oferta, którą warto zaproponować konkretnemu użytkownikowi?
  2. Czy Twój klient robi zakupy online, a może strona sklepu e-commerce służy mu tylko do zapoznania się z ofertą, a ostateczną decyzję podejmie w sklepie stacjonarnym?
  3. Czy potrafisz ocenić rentowność swoich nowych pomysłów sprzedażowych?

Machine learning tworzy klucz odpowiedzi, a wszystkie działania w tym obszarze mają jeden cel – zmaksymalizowanie pozytywnego doświadczenia zakupowego u klientów. Maszyny samouczące towarzyszą użytkownikom w ich ścieżce zakupowej i podpowiadają najbardziej dopasowane rozwiązania. Dzięki temu łatwiej nie tylko o samą sprzedaż, ale również budowanie zaangażowanej społeczności wokół marki.
Bądź na bieżąco. Marketing nowych technologii to Digital Hill

Nieważne czy dopiero rozpoczynasz przygodę z e-commerce czy od lat funkcjonujesz w branży. Specjaliści z Digital Hill pomogą wznieść marketing Twojej marki na wyżyny.

Jeżeli prowadzisz już działania reklamowe – podkręcimy ich efektywność. Możemy również przygotować strategię marketingową zupełnie od podstaw i wspólnie doprowadzić do zmaksymalizowania zysków. Skontaktuj się z nami już dziś i zaufaj naszym doświadczonym marketingowcom.

Zostaw komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *

hello@digitalhill.pl
+48 71 757 50 56

lub bezpośrednio:
Magdalena Pawelec / Chief Operating Officer
tel. +48 603 554 771
e-mail: magdalena.pawelec@digitalhill.pl

Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych (imię, nazwisko, adres e-mail, numer telefonu) przez administratora - Digital Hill sp. z o.o. z siedzibą we Wrocławiu, adres: ul. Strzegomska 140A, 54-429 Wrocław, KRS 0000319364, NIP 8942946218 w celu otrzymywania informacji handlowych drogą elektroniczną i telefoniczną. Przysługuje mi prawo dostępu, sprostowania, usunięcia danych oraz ograniczenia ich przetwarzania. Zgoda jest dobrowolna i mogę ją cofnąć w każdej chwili. Przysługuje mi także prawo wglądu do moich danych, ich poprawienia lub usunięcia
Przewiń do góry