Как Machine Learning помогает бизнесу находить клиентов. Будущее, которое наступило

Мы в Медиа Группа Локомотив (Locomotive Media Group) ежедневно наблюдаем на всех своих проектах, как машинное обучение вывело сегментацию аудитории на новый уровень.

С помощью технологий мы можем лучше понимать предпочтения, модели поведения и потребности целевой аудитории, чтобы разрабатывать прибыльные кампании продвижения на любых стадиях клиентского пути.

Интересный пример Dish Network, о котором рассказал вице-президент Google Джейсон Cперо.

Перед американским телевизионным провайдером стояла задача повысить CLV (Customer lifetime value). Все также началось с подготовки данных: собрали параметры клиентов, которые приносят х5 прибыли и параметры клиентов, которые попали в отток. Также во время сбора данных получили инсайт — больше половины подписок были оформлены офлайн в колл-центрах даже когда клиентский путь начинался с онлайн-поиска.

Команда подключила данные об офлайн-конверсиях к Google Рекламе, что позволило машинному обучению понять атрибуты клиентов с высоким CLV и выйти на похожую аудиторию. С тех пор прибыльность рекламных кампаний выросла на 43%.