AI и ML: Новый уровень анализа данных

[shopna12]

Интеграция AI и ML с базами данных позволяет маркетологам выйти за рамки простого анализа и перейти к прогнозной и прескриптивной аналитике:

Прогнозное моделирование: AI-алгоритмы могут анализировать исторические данные из вашей базы (покупки, просмотры, взаимодействия) для прогнозирования будущих действий клиентов. Например, предсказать, какой клиент с наибольшей вероятностью совершит повторную покупку, или кто находится на грани оттока. Это позволяет маркетологам действовать проактивно, предотвращая проблемы или стимулируя желаемое поведение.
Персонализированные данные rcs рекомендации: На основе данных о предпочтениях, истории покупок и поведении похожих пользователей, ML-алгоритмы могут автоматически генерировать гиперперсонализированные рекомендации продуктов или контента. Именно так работают рекомендации на Netflix или Amazon.
Оптимизация рекламных кампаний в реальном времени: AI может анализировать данные из баз данных о производительности рекламных кампаний в реальном времени, автоматически корректируя ставки, таргетинг или креативы для максимизации ROI.
Обработка естественного языка (NLP): Базы данных могут хранить неструктурированные текстовые данные, такие как отзывы клиентов, комментарии в соцсетях или записи разговоров с поддержкой. NLP-алгоритмы могут анализировать эти данные, извлекая ценные инсайты о настроениях клиентов, их болях и предложениях, что крайне важно для улучшения продукта и маркетинговых сообщений.