Come puoi iniziare con l'apprendimento automatico nel marketing

Di tanto in tanto sentiamo tutti come il Machine Learning prenderà il controllo dei nostri lavori banali e come l'IA è il futuro. Ma francamente oggi Machine Learning e Algoritmi non sono una storia del futuro, sono ovunque, dalle tue ricerche su Google, ai tuoi suggerimenti su Netflix.

All'inizio potresti non essere mai in grado di riconoscere questa intelligenza nascosta nei sistemi intorno a te, ma questi sistemi sono progettati per darti un'esperienza così fluida che sembra quasi una "Magia".

L'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale e per ora parleremo solo dell'apprendimento automatico.

L'apprendimento automatico utilizza semplicemente i computer per comprendere dati complessi e di grandi dimensioni che noi umani potremmo faticare a comprendere.

Oggi quando si pensa al marketing non si può non pensare al “Marketing Digitale”. Con l'invenzione di questo prefisso sono arrivati ​​molti dati digitali. Dati su come acquisiamo i clienti per i dati sul comportamento degli utenti sui nostri prodotti.

Mentre alcune aziende stanno diventando estremamente sofisticate nella gestione di tali big data e nella loro combinazione per segmentare meglio e utenti del mercato, molte stanno ancora recuperando terreno.

L'analisi di marketing nella maggior parte delle aziende è ancora limitata alla creazione di report sui fogli di Google e all'utilizzo di semplici previsioni di serie temporali (o congetture) per proiettare le vendite.

Mentre la maggior parte dei massimi dirigenti del marketing sa che l'apprendimento automatico può essere utile nel marketing, solo pochi sanno esattamente come fare. E senza sapere esattamente come, come puoi persino convincere il data scientist della tua azienda ad aiutarti?

Non preoccuparti, in questo articolo ti fornirò la struttura per iniziare il tuo viaggio per diventare uno scienziato di marketing e utilizzare l'apprendimento automatico per potenziare le tue attività di marketing.

Come iniziare

1. Impara l'SQL di base: la chiave dietro tutti i buoni algoritmi di ML sono i buoni dati e per recuperare questi dati da un database relazionale come quello che la tua azienda molto probabilmente sta usando, avrai bisogno della conoscenza di SQL. Basta familiarizzare con la sintassi di base, in modo da poter recuperare i dati rilevanti e archiviarli in un CSV.
2. Impara Python: quando si tratta di Intelligenza Artificiale o Machine Learning o qualsiasi cosa che riguardi da remoto questi argomenti, Python è il Gold Standard Language per questo. L'entità delle risorse e dell'aiuto è illimitata e, una volta avviato, dovresti programmare in pochissimo tempo.

Acquisisci familiarità con python di base e pacchetti come panda e numpy, impara a ripulire i dati e pre-elaborarli per i modelli ML. Ciò potrebbe comportare la gestione di valori nulli, la strutturazione adeguata dei dati e un po' di selezione delle funzionalità e ingegneria delle funzionalità.

Dopo aver eseguito la manipolazione e la pulizia dei dati e aver selezionato tutte le funzionalità giuste per costruire il modello, dividi i dati in set di "test" e "train". Il set di treni aiuta il tuo modello ad apprendere mentre il set di test aiuta a testare l'accuratezza del tuo modello.

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Esistono 2 rami principali di Machine Learning che puoi utilizzare;

1. Apprendimento automatico supervisionato: come suggerisce il nome, questo tipo di modelli di apprendimento automatico viene utilizzato quando insegniamo l'algoritmo con dati etichettati per prevedere i risultati o classificare i dati in categorie.

Per esempio; potresti utilizzare algoritmi di apprendimento automatico supervisionati per prevedere il budget di marketing richiesto in base a fattori come la spesa dell'ultimo periodo, l'obiettivo di vendita ecc

1. Apprendimento automatico non supervisionato: mentre l'apprendimento automatico supervisionato richiede di addestrare l'algoritmo con dati etichettati, gli algoritmi di apprendimento automatico non supervisionati scoprono i modelli nascosti nei dati senza alcun intervento umano.

Ad esempio: l'apprendimento automatico non supervisionato può essere utile per raggruppare i clienti in base a determinati attributi per quei clienti.

Attenzione: non importa quanto possa sembrare stravagante l'apprendimento non supervisionato, generalmente è molto difficile spiegare il funzionamento dei modelli di apprendimento non supervisionato agli stakeholder aziendali. È meglio attenersi all'apprendimento automatico supervisionato, almeno all'inizio.

Categorie di algoritmo in Supervised Machine Learning

Esistono 2 tipi di algoritmi in Supervised Machine Learning;
1. Classificazione : la classificazione ti aiuterà a prevedere un'etichetta Es.: segmentare i clienti in base ad altre variabili dipendenti come Entrate, Frequenza di acquisto, Recente acquisto, Tempo trascorso sul sito web ecc.

Modelli di classificazione popolari: Regressione logistica (sebbene il nome suggerisca che sia regressione, in realtà è usata per problemi di classificazione), Discesa a gradiente stocastico, K-Nearest Neighbours. Albero decisionale. Foresta casuale. Supporta la macchina vettoriale.

2. Regressione : il problema delle regressioni aiuta a prevedere la quantità di una variabile. Per esempio; vendite nel prossimo mese.

Modelli di regressione popolari: regressione lineare, regressione di cresta. Regressione con lazo. Regressione ElasticNet

Una volta che sai se il problema che stai cercando di risolvere è di classificazione o regressione, la selezione del modello dipende fortemente dal tuo caso d'uso. Ci sono metriche per le quali vorresti ottimizzare (ad esempio: errore quadratico medio), per selezionare il modello migliore per il tuo caso d'uso.

Inizia con un problema:

Qualcosa se appreso e non applicato viene dimenticato in qualche tempo. Pertanto è consigliabile tenere a mente i casi d'uso mentre si sta familiarizzando con il mondo del Machine Learning. Questo non solo ti manterrà interessato all'apprendimento di nuovi modelli, ma potrai anche mostrare le tue abilità appena apprese.

Man mano che avanzi, dovresti iniziare con un problema da risolvere. Questo potrebbe essere qualsiasi cosa, dal tentativo di segmentare i tuoi utenti con il clustering di KMeans alla proiezione delle vendite con la regressione lineare alla previsione dell'abbandono con il classificatore KNN.

Dopo aver appreso abbastanza per distribuire modelli pronti per la produzione, puoi provare ad applicare altri modelli e ottimizzare le funzionalità per aumentare la precisione dei tuoi modelli. La precisione dei tuoi modelli potrebbe cambiare nel tempo, quindi è sempre consigliabile rivisitare i tuoi modelli anche in un secondo momento.

Suggerimento per professionisti: ci sono modelli in Python, ad esempio: SARIMAX che non rientrano in Machine Learning per dire, ma sono modelli molto utili per una previsione di serie temporali. Non limitarti all'apprendimento automatico, ci sono altri modelli che ti torneranno utili mentre impari Python.

E ricorda, tutti i modelli di machine learning sono validi quanto i dati che inserisci per addestrarli. Un modello per prevedere il miglior indicatore per le tue classifiche SERP sarà determinato da quanto sia esaustivo e ragionevole il tuo elenco di funzionalità. La conoscenza del dominio è molto importante mentre crei i tuoi modelli di machine learning.