5. Сегментация клиентов. Нейронные сети могут группировать клиентов на основе их покупательского поведения, демографических данных и предпочтений. Это позволяет компаниям персонализировать свои маркетинговые усилия, адаптировать предложения продуктов для определенных сегментов клиентов и повышать удержание и лояльность клиентов.
6. Обнаружение мошенничества. Нейронные сети могут выявлять необычные шаблоны и аномалии в данных транзакций, помогая предприятиям обнаруживать и предотвращать мошенничество. Анализируя исторические данные о транзакциях и постоянно изучая новые шаблоны, эти модели могут адаптироваться к меняющимся методам мошенничества и предоставлять оповещения в режиме реального времени для снижения рисков. Эти примеры демонстрируют универсальность и эффективность нейронных сетей в анализе рынка и конкурентов.
Вот несколько сервисов которыми можно воспользоваться для решения своих задач.
H2O Driverless AI. Применение искусственного интеллекта на предприятии может стать решающим фактором для достижения конкурентного преимущества. H2O Driverless AI представляет собой платформу автоматического машинного обучения для масштабирования усилий в области сбора и анализа данных. Платформа Driverless AI использует методы экспертного анализа данных в простом в использовании инструменте, который позволяет решать сложные задачи за считанные минуты. Это позволяет всем специалистам, от аналитиков данных до разработчиков, создавать надежные модели машинного обучения без необходимости тратить месяцы на традиционные методы.

Sistemma GPT - это полностью рабочий искусственный интеллект, разработанный для российских серверов. Он представляет собой функциональный аналог ChatGPT 3.5 и является
полезным бизнес-инструментом для различных задач, включая автоматизацию
работы с клиентами и отзывами, создание маркетинговых текстов, анализ
текстовых данных и принятие решений на основе анализа данных и текстов.
Однако его возможности не ограничиваются этими областями. Например, SistemaGTP может анализировать отзывы клиентов и определять, насколько они положительные, какие отзывы содержат ключевые слова, в какой части текста они находятся и т.д. Он также может определить, как часто клиенты пишут отзывы, и на основании этих данных показать рекламные объявления с учетом их интересов.

Albert от Zoomd (TSXV: ZOMD) - это облачная платформа искусственного интеллекта, которая обрабатывает и анализирует данные об аудитории и тактиках в масштабе. Он автономно распределяет бюджет, оптимизирует креативы и развивающиеся кампании по платным поисковым, социальным и программным каналам. Альберт подключается к существующему технологическому стеку цифрового маркетолога и управляет им. Он является самообучающимся союзником маркетологов по цифровому маркетингу, который представляет собой мыслитель, деятель и систему поддержки. Он также является автономной организацией и развитием кампаний.
С помощью платформы Albert можно автоматизировать разные аспекты маркетингового продвижения. На ней доступны такие функции, как автоматическая закупка рекламы на популярных каналах, включая Facebook, Instagram (обе соцсети недоступны в РФ) и Google Рекламу. Сервис также отправляет сообщения потенциальным клиентам через электронную почту, чат-ботов, социальные сети и СМС. Он также оптимизирует рекламные кампании, проводя анализ больших объемов данных. Некоторые известные компании, использующие платформу Albert, включают Telenor, Crabtree & Evelyn London, Interactive Investor, Cosabella, Dole, Redballoon и Natori.

2. Примеры успешного применения нейросетей в сегментации аудитории

1.Компания 84.5° использует платформу искусственного интеллекта DataRobot для улучшения персонализации обслуживания покупателей Kroger, помогая им создавать более персонализированный опыт и оптимизировать путь покупателя на основе данных.

2. LoopMe, интеллектуальная торговая платформа на основе ИИ, увеличивает эффективность для наших партнеров в области спроса и доходность для наших партнеров в области поставок. Гарантируем 2-5 раз более высокую эффективность ваших медийных кампаний Наша запатентованная технология искусственного интеллекта PurchaseLoop измеряет и оптимизирует настроения потребителей и эффективность во время всех кампаний. Используют такие компании TCL China, Origin, Sony и др.

3.Coca-Cola объявила о сотрудничестве с консалтинговой компанией Bain & Company и OpenAI разработчиком программного обеспечения для искусственного интеллекта. С целью улучшения маркетинга и привлечения новых клиентов, Coca-Cola планирует использовать нейросети ChatGPT и DALL-E (генератор изображений). В рамках этого партнерства, маркетологи компании смогут создавать более персонализированную рекламу и сегментированные целевые сообщения.

III. Применение нейросетей в прогнозировании поведения потребителей и персонализация маркетинговых кампаний.

1. Как нейросети могут помочь в персонализации маркетинговых кампаний.

1. Как нейросети помогают в предсказании поведения потребителей на основе их исторических данных
2. Улучшение рекомендательных систем и персонализации контента на основе прогнозов нейросетей
3. Примеры успешного применения нейросетей в прогнозировании поведения потребителей
Нейросети являются мощным инструментом для прогнозирования поведения потребителей. Они способны анализировать огромные объемы данных, выявлять скрытые закономерности и делать точные прогнозы на основе исторических данных.
Одним из главных преимуществ использования нейросетей в предсказании поведения потребителей является улучшение рекомендательных систем и персонализации контента. Нейросети позволяют создавать индивидуальные рекомендации для каждого пользователя, учитывая его предпочтения, интересы и поведение на сайте. Это повышает лояльность клиентов и увеличивает конверсию.
Кроме того, нейросети используются для прогнозирования потребления различных товаров и услуг. Например, компании могут использовать данные о прошлых покупках клиентов для создания моделей прогнозирования спроса на определенные товары. Это позволяет им оптимизировать свои запасы и планировать производство, что в свою очередь улучшает финансовые показатели компании.
Еще одним примером успешного применения нейросетей является использование их для прогнозирования поведения клиентов в социальных сетях. Компании могут анализировать данные об активности пользователей на своих страницах, чтобы определять наиболее популярные темы, форматы контента и т. д. Это помогает им создавать более релевантный и интересный контент, который привлекает больше внимания пользователей и увеличивает их вовлеченность.

2. Примеры успешного применения нейросетей в персонализации маркетинговых кампаний.

Один из примеров успешного применения нейросетей в персонализации маркетинговых кампаний – использование рекомендательных систем, которые основаны на алгоритмах глубокого обучения. Эти системы анализируют данные о предпочтениях и поведении клиентов, чтобы предлагать им наиболее релевантные товары или услуги.
Примером такой системы является сервис стримингового видео Netflix, который использует нейросети для рекомендации фильмов и сериалов, основываясь на предпочтениях и оценках каждого пользователя.
Еще одним примером успешного применения нейросетей в персонализации маркетинговых кампаний является использование искусственного интеллекта для создания динамического контента. Нейросети анализируют данные о клиентах, и на их основе создают уникальные и персонализированные рекламные сообщения.
Например, компания Coca-Cola использовала нейросети для создания персонализированных рекламных плакатов, на которых отображались имена клиентов и персонализированные сообщения.
Maxus, крупное международное медиа-агентство, провело тестирование нескольких нейросетей, и в результате выбрало нейросеть Lucy. Недавно агентство использовало этот инструмент для исследования гостиничной сети (бренд не разглашается), с целью более глубокого изучения профилей посетителей и понимания их пересечений между бизнес- и эконом-отелями. Анализ полученных данных позволил Maxus разработать оптимальную медиа стратегию для своего клиента.
В целом, нейросети открывают новые возможности для персонализации маркетинговых кампаний, позволяя более точно и эффективно обращаться к каждому клиенту. Они помогают анализировать данные о клиентах, прогнозировать их поведение и создавать персонализированный контент и предложения.
С использованием нейросетей компании могут улучшить свою конкурентоспособность и повысить уровень удовлетворенности клиентов.