Зачем использовать МО в маркетинге? Стратегии и примеры

Машинное обучение для маркетинга на Python

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

Типы машинного обучения

  • Обучение с учителем
    • Зная X, можно ли предсказать Y?
    • Классификация — когда Y категориальная (например: отток/нет оттока, да/нет, рыба/собака/кошка).
    • Регрессия — когда Y непрерывная (например: покупки, клики, время на сайте).
  • Обучение без учителя
    • Зная X, можно ли выявить однородные паттерны и кластеры?
  • Обучение с подкреплением
    • Из текущего состояния и набора возможных действий — какой путь максимизирует вознаграждение?
Машинное обучение для маркетинга на Python

Данные и шаги обучения с учителем

  1. Определите целевую переменную (Y) — что нужно предсказать?

    • Пример 1 — какие клиенты уйдут? [КЛАССИФИКАЦИЯ]
    • Пример 2 — какие клиенты совершат повторную покупку? [КЛАССИФИКАЦИЯ]
    • Пример 3 — сколько потратят клиенты в ближайшие 30 дней? [РЕГРЕССИЯ]

  2. Соберите признаки (независимые переменные, X) с предсказательной силой:

    • Пример 1 — паттерны покупок до оттока.
    • Пример 2 — количество пропущенных платежей по кредиту до дефолта.
Машинное обучение для маркетинга на Python

Формат данных для обучения с учителем

  • Матрица X на N+1:
    • X — количество наблюдений (клиент, поставщик, продукт)
    • N + 1 — количество столбцов (N признаков + 1 целевая переменная)
Признак 1 Признак 2 ... Признак N Цель Y
11 21 N1 Y1
12 22 N2 Y2
Машинное обучение для маркетинга на Python

Обучение без учителя

Соберите данные о поведении или покупках и запустите модель для выявления однородных групп — кластеров или сегментов:

  • Пример 1 — сегментация клиентов по их покупкам.
  • Пример 2 — сегментация товаров для формирования наборов.
Машинное обучение для маркетинга на Python

Формат данных для обучения без учителя

  • Матрица X на N:
    • X — количество наблюдений (клиент, поставщик, продукт)
    • N — количество столбцов (N признаков)
  • Список независимых переменных (признаков) в отдельных столбцах для каждого наблюдения
Признак 1 Признак 2 ... Признак N
11 21 N1
12 22 N2
Машинное обучение для маркетинга на Python

Давайте потренируемся!

Машинное обучение для маркетинга на Python

Preparing Video For Download...