Как начать использовать машинное обучение в маркетинге

Время от времени мы все слышим, как машинное обучение вытеснит нашу обыденную работу и что будущее за ИИ. Но, честно говоря, сегодня машинное обучение и алгоритмы — это не история будущего, они повсюду, от ваших поисков в Google до ваших предложений Netflix.

В начале вы, возможно, никогда не сможете распознать этот скрытый разум в системах вокруг вас, но эти системы разработаны, чтобы дать вам такой цельный опыт, что он ощущается почти как «Магия».

Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта, и сейчас мы будем говорить только о машинном обучении.

Машинное обучение просто использует компьютеры для понимания сложных и больших данных, которые нам, людям, может быть трудно понять.

Сегодня, когда мы думаем о маркетинге, мы не можем не думать о «цифровом маркетинге». С изобретением этого префикса появилось много цифровых данных. Данные о том, как мы привлекаем клиентов, к данным о поведении пользователей в наших продуктах.

В то время как некоторые компании в настоящее время становятся чрезвычайно изощренными в обработке таких больших данных и объединении их для лучшего сегментирования и рыночных пользователей, многие все еще наверстывают упущенное.

Маркетинговая аналитика в большинстве компаний по-прежнему ограничивается созданием отчетов в таблицах Google и использованием простых прогнозов временных рядов (или предположений) для планирования продаж.

Хотя большинство топ-менеджеров по маркетингу знают, что машинное обучение может быть полезным в маркетинге, лишь немногие точно знают, как это сделать. И, не зная точно как, как вы можете заставить специалиста по данным в вашей компании помочь вам?

Не волнуйтесь, в этой статье я дам вам основу для того, чтобы начать свой путь в качестве ученого-маркетолога и использовать машинное обучение для расширения вашей маркетинговой деятельности.

С чего начать

1. Изучите базовый SQL: ключом ко всем хорошим алгоритмам ML являются хорошие данные, и для извлечения этих данных из реляционной базы данных, подобной той, которую, скорее всего, использует ваша компания, вам потребуются знания SQL. Просто ознакомьтесь с основным синтаксисом, чтобы иметь возможность извлекать соответствующие данные и сохранять их в CSV.
2. Изучайте Python: когда дело доходит до искусственного интеллекта или машинного обучения или всего, что отдаленно касается этих тем, Python является для них золотым стандартом. Объем ресурсов и помощи безграничен, и как только вы начнете, вы должны начать программировать в кратчайшие сроки.

Ознакомьтесь с базовым python и такими пакетами, как pandas и numpy, научитесь очищать данные и предварительно обрабатывать их для моделей машинного обучения. Это может включать в себя обработку нулевых значений, правильное структурирование данных и некоторый выбор функций и разработку функций.

После того, как вы выполнили обработку и очистку данных и выбрали все правильные функции для построения модели, вы делите свои данные на «тестовые» и «обучающие» наборы. Набор поездов помогает вашей модели учиться, а набор тестов помогает проверить точность вашей модели.

Рекомендуется для вас:

Ресурсы

Как платформа агрегатора учетных записей RBI предназначена для преобразования финансовых технологий в Индии

Амит Дас

31 июля 2022 г.

Новости

Предприниматели не могут создавать устойчивые масштабируемые стартапы с помощью Jugaad: Cit...

Джасприт К.

31 июля 2022 г.

Ресурсы

Как Metaverse изменит индийскую автомобильную промышленность

Вайбхав С.

31 июля 2022 г.

Ресурсы

Что означает положение о борьбе со спекуляцией для индийских стартапов?

Чаранья Л.

31 июля 2022 г.

Ресурсы

Как стартапы Edtech помогают повысить квалификацию рабочей силы Индии и стать готовыми к будущему ...

Анкуш С.

31 июля 2022 г.

Новости

Технологические акции нового века на этой неделе: проблемы Zomato продолжаются, EaseMyTrip публикует...

Тапанджана Р.

31 июля 2022 г.

Есть 2 основные ветви машинного обучения, которые вы можете использовать;

1. Контролируемое машинное обучение: как следует из названия, этот тип моделей машинного обучения используется, когда мы обучаем алгоритм с помеченными данными для прогнозирования результатов или классификации данных по категориям.

Например; вы можете использовать контролируемые алгоритмы машинного обучения для прогнозирования необходимого маркетингового бюджета на основе таких факторов, как расходы за последний период, план продаж и т. д.

1. Неконтролируемое машинное обучение. В то время как контролируемое машинное обучение требует, чтобы вы обучали алгоритм с помеченными данными, алгоритмы неконтролируемого машинного обучения обнаруживают скрытые закономерности в данных без какого-либо вмешательства человека.

Например: неконтролируемое машинное обучение может быть полезно для группировки клиентов по определенным атрибутам для этих клиентов.

Предостережение: как бы красиво ни звучало неконтролируемое обучение, обычно очень сложно объяснить работу моделей неконтролируемого обучения заинтересованным сторонам бизнеса. Лучше придерживаться контролируемого машинного обучения, по крайней мере, для начала.

Категории алгоритмов в контролируемом машинном обучении

В контролируемом машинном обучении есть 2 типа алгоритмов;
1. Классификация . Классификация поможет вам предсказать метку. Например: сегментация клиентов на основе других зависимых переменных, таких как доход, частота покупок, давность покупки, время, проведенное на веб-сайте и т. д.

Популярные модели классификации: логистическая регрессия (хотя название предполагает, что это регрессия, на самом деле она используется для задач классификации), стохастический градиентный спуск, K-ближайшие соседи. Древо решений. Случайный лес. Машина опорных векторов.

2. Регрессия : проблема регрессии помогает предсказать количество переменной. Например; продаж в следующем месяце.

Популярные модели регрессии: линейная регрессия, гребневая регрессия. Лассо регрессия. Регрессия ElasticNet

Как только вы узнаете, является ли проблема, которую вы пытаетесь решить, проблемой классификации или регрессии, выбор модели сильно зависит от вашего варианта использования. Есть метрики, которые вы хотели бы оптимизировать (например, среднеквадратическая ошибка), чтобы выбрать лучшую модель для вашего варианта использования.

Начните с проблемы:

Что-то, если выучено и не применено, через какое-то время забывается. Таким образом, рекомендуется иметь в виду варианты использования, когда вы знакомитесь с миром машинного обучения. Это не только заинтересует вас в изучении новых моделей, но вы также сможете продемонстрировать свои новые навыки.

По мере продвижения вы должны начать с проблемы, которую необходимо решить. Это может быть что угодно: от попытки сегментировать ваших пользователей с помощью кластеризации KMeans до прогнозирования продаж с помощью линейной регрессии и прогнозирования оттока с помощью классификатора KNN.

После того, как вы узнали достаточно, чтобы развернуть готовые к производству модели, вы можете попробовать применить другие модели и выполнить точную настройку функций, чтобы повысить точность своих моделей. Точность ваших моделей может меняться со временем, поэтому всегда рекомендуется пересматривать свои модели позже.

Совет для профессионалов: в Python есть модели, например: SARIMAX, которые, скажем так, не подпадают под машинное обучение, но являются очень полезными моделями для прогноза временных рядов. Не ограничивайтесь машинным обучением, есть и другие модели, которые пригодятся вам при изучении Python.

И помните, все модели машинного обучения так же хороши, как и данные, которые вы вводите для их обучения. Модель для прогнозирования наилучшего показателя для вашего рейтинга в поисковой выдаче будет определяться тем, насколько исчерпывающим и разумным является ваш список функций. Знание предметной области очень важно при создании моделей машинного обучения.