Меню

Улучшение эффективности email-кампаний с помощью прогнозирования поведения подписчиков при помощи нейросетей

Уже многие годы электронная почта играет значительную роль в маркетинге. Каждая компания стремится сделать свои email-кампании более эффективными и интересными, чтобы привлечь больше клиентов и увеличить продажи. Однако, в условиях очень жёсткой конкуренции, которая преобладает во многих сферах бизнеса, сделать это становится всё сложнее.

Для повышения эффективности email-кампаний многие из авторов в отделах маркетинга обращаются к использованию нейронных сетей. Один из способов их использования — прогнозирование поведения подписчиков. И в ближайшем будущем такой подход с большой долей вероятности станет основным. ИИ может анализировать большие объёмы данных на разных языках и выявлять закономерности, которые помогут предсказать, какие клиенты склонны открывать письма, какие темы и интересы, какие ссылки с большей вероятностью откроют, и какие факторы дают эффект увеличения конверсии в покупки. 

Применение ИИ также полезно для анализа и подбора оптимального времени отправки. Модель может показать, в каких случаях, какие дни недели и какое время лучше всего подходит для отправки писем, чтобы получить максимальный отклик у аудитории.

В статье разберёмся, как общих чертах использование neural networks в их текущем виде может значительно улучшить эффективность и качество кампаний в email-маркетинге. Мы также посмотрим, как они работают, а ещё ответим на вопрос, как они могут помочь бизнесу на практике привлекать больше клиентов.

Как работают нейросети

Нейросеть — это особый вид алгоритма машинного обучения, имитирующий работу человеческого мозга для решения разнообразных задач. Осветим ключевые аспекты её функционирования и применения.

Обычно нейросеть состоит из трёх типов слоёв: входного, скрытого, и выходного. На вход подаётся исходный набор данных, который проходит через один или несколько скрытых, где каждый нейрон обрабатывает входящую информацию и передаёт её дальше. Завершается процесс на выходном, где система выдаёт сформированный конечный результат или прогноз.

Каждый нейрон в обученной системе соединён с другим и характеризуется своим весом и пороговым значением. Он получает входные данные, на которых проводит определённые преобразования. Если выходной сигнал какого‑либо отдельного нейрона превышает заданное пороговое значение, он активируется, а затем передаёт информацию дальше.

  • Входной слой. Первый слой в типичной нейронной сети называется входным. Когда его нейроны начали получать информацию, они обрабатывают её с помощью математической функции (функции активации) и передают информацию следующему слою на основе сравнения с заранее установленным пороговым значением. Обычно присутствует только один входной слой, который предварительно обрабатывает текст, фотографии, графику, аудио, видео и другие типы данных для получения их числового представления. Затем он передаёт это числовое представление как информацию каждому нейрону. Следующим шагом выходной сигнал масштабируется с учётом заранее установленных «весов».
  • Скрытый слой. Теперь на втором этапе, данные обрабатываются скрытым слоем. Нейроны в нём получают данные либо от входного, либо от нейронов предыдущего скрытого. Каждый нейрон затем передаёт в последовательности данные на другую нелинейную функцию активации и отправляет после этого информацию дальше.
  • Выходной слой. В нейронной сети есть только один выходной слой, который отмечает логическое завершение работы. Его нейроны получают информацию от предыдущих. Затем они обрабатывают их через новые функции активации и выдают желаемый результат. В зависимости от типа технологии, можно использовать этот результат просто как окончательный или подать его как новые данные в ту же нейронную сеть (обратная связь) или в другую (каскад), чтобы найти дополнительные взаимосвязи, показатели и информацию.

Процесс обучения

Обучение — один из основных этапов работы с ИИ. Именно здесь происходит настройка всех частей системы, чтобы обучиться решению конкретной задачи. В течение обучения на основе выбранных данных во время тестового запуска, сеть корректирует веса своих нейронов таким образом, чтобы минимизировать ошибки в результатах.

Благодаря способности обучаться на примере и адаптироваться к новым задачам и целям, применение нейронных сетей составляет сегодня один из главных трендов в различных сферах жизни, который подходит для самых разных компаний. С помощью эффективного обучения и применения система имеет возможность значительно улучшить точность и эффективность прогнозирования всего за несколько минут, что делает её незаменимым инструментом в современном мире больших и сложных данных.

Применение нейросетей в маркетинге

Нейронные сети позволяют решать множество задач и проблем в области маркетинга.

  • Сложная сегментация клиентской базы. ИИ помогает пользователям находить и выявлять скрытые закономерности и создавать в разы более точные сегменты и выборки из целой аудитории. Это помогает компаниям, которым нужно улучшить таргетинг и персонализацию маркетинговых кампаний.
  • Автоматизация. ИИ используется для автоматизации регулярных маркетинговых задач, таких как отправка персонализированных сообщений, управление рекламными кампаниями, обработка и анализ эффективности маркетинговых решений. Это особенно полезно и имеет смысл, если сотрудники хотят уделять больше времени креативным задача, а не рутине.
  • Создание контента. Нейронные сети могут быть использованы для создания контента, такого как тексты, изображения или видео, что совсем не мало помогает в реализации задача по генерации и публикации большого количества текстовых и визуальных материалов для аудитории. Это особенно полезно, когда нужно написать много и быстро как сложные материалы для профессионалов, так и контент из разряда «простыми словами».
  • Прогнозирование продаж. ИИ может использоваться для оценки и прогнозирования объёмов продаж, выявления тенденций на рынке и оптимизации sales-стратегий, что помогает компаниям принимать взвешенные стратегические решения по развитию бизнеса и тем самым увеличивать уровень выручки.
  • Прогнозирование действий аудитории. Искусственный интеллект используется для анализа информации и предсказания поведения потребителей, что помогает компаниям лучше понимать свою аудиторию и принимать целенаправленные маркетинговые решения. Поэтому ИИ может также использоваться для анализа поведения получателей email-рассылок. Нейросети способны отслеживать открытия писем, клики на ссылки, время проведённое на сайте после перехода из письма и другие метрики эффективности кампаний. На основе этой информацию они могут привлечь внимание к тем аспектам, которые требуют доработки и которые можно улучшить, чтобы оптимизировать контент и увеличить его эффективность.

Таким образом, собственно применение нейронных сетей в email-маркетинге не только улучшает персонализацию контента и оптимизацию кампаний, но также помогает компаниям лучше понимать свою аудиторию, прогнозировать её поведение и автоматизировать процессы для достижения лучших результатов.

Предсказание событий с помощью ИИ

Важным аспектом использования нейронных сетей в email-маркетинге является возможность прогнозирования поведения аудитории. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие данные (big data) и проводить проверки, чтобы предсказывать, какие клиенты склонны к оттоку и перестали читать рассылки, какие товары им будут интересны или какие действия на сайте приведут к покупке. Это позволяет компаниям видеть полную картину и предпринимать целенаправленные действия для удержания клиентов и увеличения продаж.

Прогнозирование поведения подписчиков

Для прогнозирования поведения подписчиков с помощью нейронных сетей можно использовать метод обучения нейросети на временных рядах. Для этого необходимо использовать информацию об активности подписчиков за определённый период времени, такие как открытия писем, клики на ссылки, среднее время, проведённое на сайте, и другие метрики.

Одним из способов решения этой задачи является использование рекуррентных нейросетей, которые специально разработаны для анализа последовательных данных с высокой эффективностью. Нейросеть должна научиться на временных рядах поведения подписчиков и может быть использована для прогнозирования их будущих действий.

Для этого необходимо создать модель нейронной сети, в которой входной слой будет представлять данные о поведении подписчиков, а следующие будут выполнять вычисления для прогнозирования. С помощью обучающих данных подобная нейросеть сразу будет настраиваться на основе предыдущих результатов из памяти, чтобы предсказывать будущее поведение.

Заключение

Компаниям, которые решили улучшить свой маркетинг на долгую перспективу, стоит присмотреться к тому, чтобы попробовать использование нейросетей. За последние несколько лет эта технология показала значительный прогресс, а в течение следующих двух нас ждёт ещё большее число изменений, так как вектор эволюции технологии становится всё круче.

Искусственный интеллект будет помогать в прогнозировании поведения подписчиков, позволяя бизнес эффективно анализировать информацию, предсказывать будущие действия аудитории и принимать решения для увеличения эффективности маркетинговых кампаний и рассылок.