Илья Кацов «Машинное обучение для бизнеса и маркетинга». – СПб.: «Питер», 2019.
Наука о данных становится неотъемлемой частью любой маркетинговой деятельности, и эта книга является живым портретом цифровых преобразований в маркетинге. Анализ данных и интеллектуальные алгоритмы позволяют автоматизировать трудоемкие маркетинговые задачи. Процесс принятия решений становится не только более совершенным, но и более быстрым, что имеет большое значение в постоянно ускоряющейся конкурентной среде.
Кем будет маркетолог будущего? Будет ли он художником связей с клиентами? Статистиком, невиданным прежде? Программистом, создающим маркетинговые системы? Экспертом в экономическом моделировании?
Историю маркетинга можно рассматривать как эволюцию принципов, приемов и методов оптимизации бизнеса. Всегда считалось, что к этой проблеме оптимизации можно подойти с научной точки зрения и применить строгие математически методы к широкому кругу маркетинговых задач. Однако приверженцы таких методов неизбежно сталкивались с проблемами, связанными с неполнотой данных, сложностями маркетинга в реальной жизни, негибкостью бизнес-процессов и ограничениями ПО.
Особенно острые проблемы наблюдаются в областях, где требуется принимать далеко идущие стратегические решения, где человеческое суждение зачастую является единственным жизнеспособным решением для практического применения.
Развитие каналов цифрового маркетинга изменило игру и создало среду, требующую принятия миллионов микрорешений, что просто невозможно без интеллектуального программного обеспечения и алгоритмов. Целевые рекламные акции, динамическое ценообразование в обычных и интернет-магазинах, службы поиска и подбора рекомендаций электронной коммерции, онлайн-реклама – все это требует применения продвинутых методов экономического моделирования, науки о данных и разработки программного обеспечения для реализации потенциала цифровой среды. Этот потенциал нельзя реализовать полностью без учета индивидуальных потребностей миллионов клиентов, что в свою очередь требует принятия миллионов уникальных решений.
Кроме того, вездесущая цифровая среда и мобильные устройства позволяют клиентам пройти маркетинговую воронку от поиска до покупки в считанные секунды, в любом месте и в любое время, и эта распространенная ситуация микромомента также требует принятия маркетинговых решений за микросекунды. Такой характер среды порождает проблему построения маркетинговых систем, которые принимают решения и действуют на беспрецедентном уровне автономности, производя широкий и глубокий анализ.
На основе анализа данных в некоторых случаях возможно не только принятие отдельных решений, но также планирование, выполнение и оптимизация целых бизнес-процессов с привлечением автоматизированных программных систем.
Автоматизации могут подвергаться разные аспекты маркетинга, включая экономику, управление, статистику и анализ, однако создатели таких систем должны расставить все эти части как единый набор методов, которые можно эффективно реализовать в программном обеспечении для достижения бизнес-целей. Руководить современным проектом в области маркетинговых технологий – все равно что дирижировать оркестром, включающим разнообразные инструменты, и заставлять их звучать в унисон. Именно с этой точки зрения мы будем рассматривать маркетинг на протяжении всей книги, обобщать богатый опыт, накопленный за последние десятилетия разработчиками маркетинговых систем в ретейле, онлайн-рекламе и других отраслях, и исследовать руководящие теоретические принципы.
Следует отметить, что мы сознательно ориентируемся не на академические и теоретические исследования, а на результаты, представленные практикующими специалистами, доказавшими эффективность в бизнес-решениях. К счастью, число методов, моделей и архитектур, опубликованных такими практиками, достаточно велико и иногда они описываются с большим количеством подробностей. Одна часть этих публикаций сосредоточена в основном на технологиях и аспектах реализации, другая больше внимания уделяет математическому моделированию, оптимизации и экономико-математическим методам. В действительности оба аспекта важны для создания и функционирования успешной маркетинговой системы. Многие из опубликованных результатов также основаны на моделях, разработанных академическими исследователями в области научного маркетинга.
Предмет алгоритмического маркетинга
Одно из традиционных определений маркетинга описывает его как деятельность по определению продуктов и услуг, предлагаемых компанией, и их представлению настоящим или потенциальным клиентам. Эту деятельность можно разбить на несколько потоков, которые обычно описываются как вариации следующих категорий:
- Продукт – анализ маркетинговых возможностей, планирование линеек продуктов и их характеристик, планирование ассортимента.
- Продвижение – все методы коммуникации между компанией и ее клиентами: реклама, рекомендации, обслуживание клиентов и др.
- Цена – стратегии ценообразования, включая объявленные цены, скидки и изменение цен с течением времени.
- Распространение – исторически под этим понимается процесс предоставления продукта или услуги конечному пользователю через разные каналы. Более поздние интерпретации подчеркивают роль открытия продукта и удобство его покупки, при этом отмечается снижение важности роли распространения с увеличением числа каналов цифрового маркетинга.
Эта классификация широко известна как маркетинг-микс, или модель 4P. Этот микс можно рассматривать как набор переменных, которые могут контролироваться маркетологом или маркетинговым ПО для влияния на положение продуктов и брендов на рынке. Каждый компонент маркетинг-микса представляет широкую область, которую можно рассматривать и изучать с разных сторон. Предмет алгоритмического маркетинга проще понять, выделив два аспекта маркетинговой деятельности: стратегию и процесс.
Под термином стратегия в данном случае понимаются долгосрочные бизнес-решения высокого уровня, которые определяют конкурентные преимущества компании и общее направление ее маркетинговых процессов. Например, ритейлер должен определить свой целевой рынок, порядок обслуживания клиентов и линейки продуктов как части бизнес-стратегии.
Процесс – это реализация стратегии, ориентированной на тактические решения, обеспечивающие непрерывное функционирование компании. Продолжая пример с ритейлером, высокоуровневые стратегии ценообразования и продвижения требуют многочисленных решений, определяющих, как выбирать потребителей кампаний по продвижению или как с течением времени должны меняться цены на отдельные продукты.
Несмотря на то, что сферы стратегических и тактических процессов не имеют строгого деления, и между ними нет четкой границы, можно утверждать, что стратегия больше сосредоточена на исследовании, анализе и планировании с участием человеческого суждения, тогда как процесс больше сосредоточен на выполнении, принятии микрорешений и, самое главное, на автоматизации. Это делает процесс особенно привлекательным для нашего исследования, хотя и стратегию, и процесс можно описать с точки зрения науки о данных и извлечь выгоду из методов на основе анализа данных.
Подводя краткий итог, можно сказать, что предметом алгоритмического маркетинга в основном являются процессы в четырех областях маркетинг-микса, а также автоматизация этих процессов с использованием методов на основе анализа данных и эконометрики.
Фото: freeimages.com
