Кому, когда и что предложить: как машинное обучение меняет маркетинг от кампаний к системе решений

Маркетинг привык работать через сегменты и правила: выделить аудиторию, выбрать предложение, запустить коммуникацию и оценить результат. Но чем больше пользователей, каналов и сценариев взаимодействия, тем сложнее управлять этой системой вручную — одно и то же предложение может быть полезно одному пользователю, не повлиять на другого и оказаться избыточным для третьего.

Машинное обучение позволяет изменить сам принцип работы: перейти от массовых правил к индивидуальным решениям — кому действительно нужно воздействие, когда лучше взаимодействовать с пользователем и что именно ему предложить. При этом основная сложность возникает не в создании отдельной модели, а в том, чтобы встроить несколько моделей и сигналов в единую систему принятия маркетинговых решений.

На примерах из практики разберем, как пройти путь от отдельных моделей к такой системе:

• Как выбирать задачи для машинного обучения.
• Почему недостаточно просто предсказывать вероятность покупки или оттока.
• Как соединять сигналы о поведении пользователя, склонности к оттоку и реакции на предложение.
• Как проверять решения через эксперименты и постепенно встраивать их в постоянные маркетинговые процессы.

Отдельно поговорим о том, что меняется вокруг технологий: как перестраивается работа маркетолога, где должна оставаться бизнес-логика и контроль человека, и почему развитие такой системы требует менять не только инструменты, но и сам процесс работы с гипотезами и коммуникациями.

После доклада участники:

• Посмотрят на машинное обучение не как на набор отдельных моделей, а как на слой принятия решений внутри маркетинга.
• Получат схему, по которой можно определить первые задачи для такого подхода и связать их между собой.
• Смогут постепенно перейти от отдельных кампаний к системе персонализированного взаимодействия с пользователем.

Доклад будет полезен:

• Маркетологам, которые работают с удержанием и возвратом пользователей.
• Менеджерам по продукту, которые взаимодействуют с командой машинного обучения.
• Аналитикам и специалистам по машинному обучению, которые встраивают модели в бизнес-процессы.
• Руководителям, которые решают, когда внедрять машинное обучение в маркетинговые процессы.