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.