Алгоритмы против интуиции: разговор с генеральным директором Altcraft на тему ML – модель Best Send Time

Мир стремительно меняется, и те, кто успевает адаптироваться к современным технологиям, оказываются на шаг впереди своих конкурентов. Поэтому сегодня мы обсудим, как машинное обучение (machine learning) преобразует сферу маркетинга.

Актуальность ML в маркетинге трудно переоценить. С его помощью можно не только сегментировать целевую аудиторию, но и оптимизировать рекламные кампании, прогнозировать продажи и даже персонализировать предложения. Например, алгоритмы предиктивной аналитики способны обрабатывать большие объёмы данных о поведении пользователей на сайте и рекомендовать товары, соответствующие их интересам. Это способствует не только росту конверсии, но и улучшению пользовательского опыта.

Существует довольно большое количество алгоритмов машинного обучения. Они предназначены для решения разного рода задач, и выбор правильного механизма может существенно повлиять на итоговые результаты анализа. Давайте разберем подробнее одну из наиболее популярных моделей, разработанную с применением методов ML, — Best Send Time.

Модель Best Send Time

Best Send Time помогает определить лучшее время для отправки сообщения клиенту. Почему это так важно?

Представьте, что вы отправляете промо-сообщение в 3 часа ночи. Как вы думаете, какова вероятность того, что клиент его увидит и откроет? Или, если вы выберете неудачный день, когда ваш целевой сегмент загружен своими делами, сообщение просто останется незамеченным. Неправильно выбранное время отправки может снизить уровень открываемости, ухудшить взаимодействие с клиентами и, как следствие, привести к снижению прибыли.

— Денис, как, на Ваш взгляд, машинное обучение влияет на маркетинг?

— В современном мире машинное обучение значительно ускоряет и оптимизирует процессы, автоматизируя рутинные задачи. Специалисты по маркетингу используют его для прогнозирования поведения пользователей, что позволяет корректировать стратегии. Маркетологу важно уметь предсказывать лучшее время для отправки коммуникаций, так как это повышает вероятность открытия сообщений и покупки товара. Ведь одна из задач маркетинга — это генерация продаж, а значит, важно стремиться к их увеличению и более эффективному вовлечению клиентов.

— Расскажите, в чём суть данной модели и какие у неё особенности?

— Существует мнение, что в сценарии достаточно создать множество временных промежутков и, основываясь на сегментах, сделать вывод, что если человек последний раз кликнул в определенное время, то в следующий раз он также кликнет в этот момент. Но это некорректный подход. Что, если по расчётам его время активности в 14:00, а сейчас уже 15:00, ждать следующего дня? Это нелогично. На самом деле, у человека есть несколько часов активности. Наша модель определяет, когда клиент наиболее готов к взаимодействию, а также учитывает его ближайший временной промежуток активности. Таким образом, вы никогда не упустите лучшее время отправки сообщения для своей аудитории. Это определенно фича модели Best Send Time в Altcraft.

— Как создавалась модель, какие были трудности?

— Но почему не 100% или близко к этому?

— Модель, о которой идет речь, анализирует исторические данные клиентов. Она обрабатывает информацию о каждом пользователе и его активности. В нужный момент, когда маркетологу необходимо произвести коммуникацию, например, в сценарии, модель в реальном времени предсказывает оптимальное время для этого. И, стоит отметить, обработка данных и предсказание происходит очень быстро даже на больших объёмах, вплоть до 100 миллионов профилей. По поводу корректности результатов: если ML-модель показывает 100% точности, то, вероятнее всего, где-то совершена ошибка при обучении, либо ответ на вопрос содержится в самом вопросе. Для предсказания лучшего времени отправки точность в пределах 80-90% — это хороший результат. Также хочу отметить, что показатель в 82% был получен на очень больших объемах данных заказчика о людях из разных стран мира. Однако, когда мы проверили данные, сузив их до одной страны, модель показала точность 93%.

— Благодаря чему удалось достичь подобных успехов?

— Я думаю, что это просто потому, что наши ребята — отличные профессионалы своего дела, и у них нестандартный взгляд на привычные вещи. Также большое спасибо нашему заказчику, который предоставил свои данные для обучения, без них мы бы не добились таких результатов. Команда Altcraft всегда открыта для новых предложений и готова реализовать любые инновационные идеи.

— Какие преимущества выделяют Altcraft Platform среди аналогичных решений?

— В современном ПО очень много функционала, поэтому порой сложно в нём ориентироваться. Пользователь ожидает, что ИИ будет автоматически решать все задачи за него, но при этом сталкивается с ограничением: при таком подходе модуль ML полностью берет на себя управление, не позволяя вносить изменения или корректировать настройки. Мы же в Altcraft Platform стремимся сохранить баланс автоматизации с помощью моделей ML и функций, которыми пользователь сможет управлять.

Заключение

Можно с уверенностью утверждать, что машинное обучение становится ключевым инструментом в арсенале современного маркетолога. Возможность анализировать огромные объемы данных, обнаруживать неочевидные закономерности и прогнозировать поведение потребителей открывает новые горизонты для оптимизации стратегий и повышения эффективности кампаний.

Интеграция машинного обучения в маркетинговые процессы не только позволяет бизнесу лучше понимать свою аудиторию, но и обеспечивает конкурентные преимущества в динамично меняющемся рынке. Ведь в мире, где данные играют ключевую роль, использование машинного обучения — это не просто тренд, а необходимость для достижения успеха!