Если компании делают ставку на создание самоуправляемых автомобилей с использованием машинного обучения, то я уверен, что ML может и вам помочь в решении некоторых проблем. Многие считают привлечение машинного обучения в маркетинге одной из важнейших инновационных возможностей для маркетологов, потому что теперь данных больше чем когда-либо, и человек не может обработать и проанализировать их без использования этих технологий. Безусловно, машинное обучение не может решить все ваши проблемы, но оно предоставит вам логичные способы решения многих вопросов маркетинга.
Итак, почему все сейчас говорят о машинном обучении? Машинное обучение – это отдельная ветвь искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI). Говоря простым языком, эта технология используется в разработке компьютерных программ со способностью самостоятельно развиваться и совершенствоваться при внесении новых данных. ML – своего рода интеллектуальный помощник, который обращается к таким областям, как искусственный интеллект, статистика, интеллектуальный анализ данных и оптимизация.
В действительности, технология машинного обучения существует не одно десятилетие, но феноменальному росту ее популярности в значительной степени поспособствовали две тенденции:
- Большие объемы данных. Чем больше данных. тем полезнее и актуальнее становится машинное обучение.
- Доступность. Еще несколько лет назад технологии машинного обучения были недоступны для маркетологов: установка инфраструктуры и формирование команды специалистов стоили очень дорого. Раньше для успешного использования ML требовались созданные по заказу алгоритмы и огромные расходы, но все поменялось. IBM Watson, Microsoft Azure, Google и Amazon запустили облачные платформы машинного обучения «под ключ». В то же время такие стартапы, как Idibon, MetaMind, Dato и MonkeyLearn, создали продукты на базе машинного обучения, которые могут с успехом применяться в компаниях.
Какие изменения, связанные с машинным обучением, происходят в профессиональной среде? Крупные сделки были заключены стартапами машинного обучения в области рекламы, продаж и маркетинга: Oracle приобрела Crosswire за $50 млн; Twitter приобрел TellApart, заплатив более $530 млн, Google приобрел систему управления маркетингом Granata Decsion Systems и израильскую компанию Unicorn Ironsource, объединенную с рекламным стартапом Supersonic, и это лишь немногие из приобретений. Такие стартапы машинного обучения в маркетинговом пространстве, как Appier (кросс-девайс маркетинг), Databerries (поток покупателей в магазине), Drawbridge (кросс-девайс реклама), Emarsys (персонализация контента), Lattice Engines (прогнозная оценка потенциальных клиентов), Oculus360 (платформа маркетинг-анализа) и Personali (использует ML для налаживания эмоциональной связи с клиентами) получили финансирование на десятки миллионов долларов.