Zašto je strojno učenje budućnost marketinga?

Kako strojno učenje transformira marketinške strategije

Objavljeno: 17.11.2021. | 4 minute čitanja

Razumijevanje ponašanja potrošača ključno je za unaprjeđivanje marketinških strategija, ostvarivanje veće učinkovitosti u komunikaciji i raspodjelu budžeta za oglašavanje. Kojem je oglasu kupac bio izložen, koje su kampanje polučile najbolje rezultate te koji su elementi marketinga stvorili najviše konverzija, samo su neka od pitanja koja zanimaju tvrtke i marketinške stručnjake.

No razumijevanje ponašanja ciljnih skupina nakon interakcije s oglasom najčešće predstavlja veliki izazov zbog dostupnosti, odnosno nedostatka informacija. Potrošači mogu obaviti kupnju putem različitih tražilica, pritom mogu koristiti različite uređaje te kupovati u fizičkim trgovinama nakon prethodno provedenog istraživanja u web trgovinama. Možda su bili izloženi cijelom nizu vaših oglasa, a na kupnju ih potaknuo samo jedan od njih. Mnogo je tu pitanja i varijabli, a njihov broj samo raste daljnjim razvojem tehnologije, što područje marketinga čini sve kompleksnijim. Kako ne biste ograničene resurse trošili na kampanje upitne učinkovitosti, vrlo je važno donositi odluke na temelju egzaktnih podataka. Na ovaj način moći ćete stvoriti bolje iskustvo za korisnike te u konačnici ostvariti veću efikasnost i bolje poslovne rezultate. No kako doći do ovih podataka?

Odgovor je - modelima strojnog učenja (engl. machine learning).

Što je strojno učenje i kako funkcionira?

Analiziranje velikih količina podataka, prepoznavanje korelacija i trendova između određenih podataka te precizno predviđanje ponašanja potrošača temeljem tih podataka osnovna su područja u kojima modeli strojnog učenja mogu biti od velike koristi. Pojednostavljeno, oni automatski obrađuju podatke i vrše određene kalkulacije do kojih bi bez njih vrlo teško došli.

Strojno učenje već godinama je od velike koristi za marketinške stručnjake u situacijama u kojima nedostaju informacije o fazi iskustva korisnika između interakcije s oglasom i konverzije. To se događa u već spomenutom slučaju kada korisnici proučavaju ponudu i vide oglase online, a kupnju obave offline. Tu uskače strojno učenje kako bi stvorilo modele konverzije koji će objasniti i predvidjeti uzorke ponašanja, a ono može biti korisno i u slučajevima kada nam nedostaju neki od uobičajenih podataka, što se primjerice može dogoditi kada korisnici ne pristanu na korištenje kolačića.

U nastavku donosimo još četiri slučaja u kojima strojno učenje može biti od velike koristi:

1. Bihevioralno modeliranje

Ova vrsta strojnog učenja tvrtkama omogućuje uvid u način ponašanja kupaca koji nisu dali svoj pristanak na korištenje kolačića na web stranicama. Funkcionira na način da koristi podatke o ponašanju sličnih korisnika koji su pristali na korištenje kolačića i temeljem tih informacija modelira ponašanje onih koji to nisu učinili. Na ovaj način moći ćete saznati koliko ste novih korisnika ili kupaca dobili pomoću određene kampanje.

2. Modeliranje atributa

Koja etapa iz cjelokupnog iskustva korisnika utječe na najveći broj kupnji? Modeliranje atributa može vam pomoći u odgovaranju na ovo pitanje. Ova informacija omogućuje efikasniju raspodjelu ulaganja u različite etape iskustva korisnika, samim time i veću učinkovitost kampanja.

Iako postoje i drugi načini za otkrivanje ove informacije, strojno učenje putem modeliranja atributa daje najtočnije rezultate u utvrđivanju važnosti pojedinih etapa iskustva korisnika za svaku konverziju. Ostali modeli mogu dati veću važnost recimo prvom ili zadnjem oglasu na kojeg je korisnik kliknuo, dok modeliranje atributa uspoređuje putanje korisnika koji su obavili kupnju s onima koji nisu, kako bi identificirao uzorke u interakcijama s oglasima koje vode do konverzija.

3. Online-offline modeliranje

Ova vrsta modeliranja može online marketinškim aktivnostima pripisati offline kupnje, odnosno kupnje obavljene u fizičkim trgovinama. Do sada oglašivači nisu imali mogućnost saznati utječu li online promotivne aktivnosti na kupnju u fizičkim prodavaonicama, no to više nije slučaj. Online-offline modeliranje kombinira signale iz više izvora, kao što su ankete, online pretraživanja lokacija prodavaonica i pozive upućene prema prodavaonicama te ih uspoređuje s podacima o prodaji realiziranoj na određenom prodajnom mjestu, kako bi utvrdio učinak marketinških kampanja.

4. Modeliranje jedinstvenog dosega

Strojno učenje modeliranjem jedinstvenog dosega omogućuje uvid u broj prikaza određenog oglasa specifičnoj demografskoj skupini, kao i vrstu uređaja na kojoj je oglas prikazan. S obzirom na to da mnogi tijekom dana koriste više vrsta uređaja, često je teško utvrditi je li isti oglas prikazan na mobilnom uređaju i stolnom računalu prikazan jednoj ili dvije osobe. Ova vrsta modeliranja koristi strojno učenje kako bi izmjerila ukupan doseg oglasa, uzimajući u obzir situacije kada je isti oglas prikazan na više uređaja jednom korisniku te situacije kada više osoba koristi jedan uređaj. Ova informacija oglašivačima može pomoći u učinkovitijoj preraspodjeli budžeta za oglašavanje.

Naša je preporuka da, ako već niste, krenete proučavati dostupne vrste modeliranja i odaberete one koji su najpogodniji za vaš tip poslovanja i oglašavanja. Oglašivači koji se prvi prilagode novim tehnologijama imat će kvalitetnije podatke o svojim potrošačima u odnosu na konkurenciju, zbog čega će i ostvarivati bolje rezultate u kampanjama i poslovanju. S obzirom na to da se radi o prilično kompleksnom području, možda je najbolje da strojno učenje povjerite stručnjacima kako biste došli do najkvalitetnijih podataka.

Arbona, kao jedna od vodećih digitalnih marketinških agencija u Hrvatskoj, ima višegodišnje iskustvo u prikupljanju podataka putem strojnog učenja, pa nam se s punim povjerenjem možete obratiti za pomoć i više informacija.

Podijeli na: