Статья:

ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ CRM-СИСТЕМ

Конференция: LXXIII Студенческая международная научно-практическая конференция «Технические и математические науки. Студенческий научный форум»

Секция: Технические науки

Выходные данные
Джумаева С.Е. ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ CRM-СИСТЕМ // Технические и математические науки. Студенческий научный форум: электр. сб. ст. по мат. LXXIII междунар. студ. науч.-практ. конф. № 6(73). URL: https://nauchforum.ru/archive/SNF_tech/6(73).pdf (дата обращения: 15.06.2024)
Голосование состоится 16.06.2024
Эта статья набрала 0 голосов
Мне нравится
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
на печатьскачать .pdfподелиться

ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ CRM-СИСТЕМ

Джумаева Снежана Евгеньевна
магистрант, Дальневосточный государственный университет путей сообщения, РФ, г. Хабаровск
Ешенко Роман Анатольевич
научный руководитель, канд. техн. наук, доцент, Дальневосточный государственный университет путей сообщения, РФ, г. Хабаровск

 

Системы CRM (Customer Relationship Management) – это специальные программы, предназначенные для эффективного управления взаимоотношениями предприятия с клиентами и анализа данных о них. Они помогают автоматизировать различные задачи, такие как управление контактами, отслеживание продаж, маркетинг, обслуживание клиентов и анализ информации.

CRM-системы помогают компаниям улучшить обслуживание клиентов, увеличить продажи и доходы, повысить эффективность маркетинговых кампаний, анализировать поведение клиентов и выявлять тенденции, а также принимать обоснованные решения о стратегии развития. Среди популярных CRM-систем можно выделить Salesforce, HubSpot, Microsoft Dynamics CRM и Zoho CRM.

Персонализация в маркетинге – это метод, направленный на адаптацию маркетинговых материалов и действий к индивидуальным предпочтениям и особенностям каждого клиента. Благодаря персонализации компании могут устанавливать более крепкие и значимые связи со своими клиентами.

Преимущества персонализации включают:

  • повышение релевантности, что ведёт к большему вовлечению и конверсии;
  • улучшение клиентского опыта, делая взаимодействие с компанией более приятным и запоминающимся;
  • увеличение доходов благодаря удовлетворению потребностей клиентов;
  • укрепление лояльности, так как клиенты чувствуют себя особенными и ценными;
  • повышение эффективности маркетинга, позволяя компаниям фокусироваться на наиболее перспективных клиентах.

Для реализации персонализации необходимо собрать данные о клиентах из разных источников, проанализировать данные с использованием аналитических инструментов для определения закономерностей и тенденций в поведении клиентов, создать профили клиентов, основываясь на полученных данных, чтобы лучше понять их потребности и мотивацию, разработать персонализированный контент, включая маркетинговые сообщения и опыт, адаптированные для каждой клиентской персоны, регулярно контролировать и оптимизировать результаты персонализированных кампаний, внося необходимые изменения при необходимости.

Алгоритмы машинного обучения – это математические модели, которые позволяют компьютерам обучаться на данных без явного программирования. Они используются для разных задач, таких как классификация, регрессия и кластеризация. Преимуществами алгоритмов машинного обучения являются автоматизация, точность, обобщение и адаптация.

CRM-системы используют алгоритмы машинного обучения для автоматизации различных задач и улучшения взаимодействия с клиентами. Вот некоторые из наиболее распространённых типов алгоритмов, используемых в CRM:

  • классификация: логистическая регрессия, деревья решений;
  • кластеризация: k-средних;
  • регрессия: линейная регрессия;
  • другие алгоритмы: машины опорных векторов (SVM), нейронные сети.

Алгоритмы применяются в CRM для сегментации клиентов, персонализации маркетинга, прогнозирования оттока клиентов, анализа настроений и автоматизации обслуживания клиентов.

Алгоритмы машинного обучения анализируют данные о клиентах, их характеристики и поведение, что позволяет создавать более узкие и целевые сегменты, предоставляют клиентам индивидуальные рекомендации товаров и услуг на основе их предпочтений и истории покупок. Также использование машинного обучения помогает создавать и доставлять релевантный контент, такой как электронные письма, сообщения в социальных сетях и веб-страницы, учитывая интересы клиентов, при этом автоматизируя процессы рекомендаций и освобождая маркетологов для более стратегических задач. Персонализированный опыт, предоставляемый машинным обучением, приводит к более высоким показателям удовлетворённости клиентов. Персонализация на основе МО повышает конверсию, средний размер заказа и укрепляет лояльность клиентов, что ведёт к росту доходов.

Одним из ключевых препятствий для успешной персонализации в CRM является качество данных. Алгоритмы машинного обучения, применяемые для персонализации, сильно зависят от качества данных, на которых они обучаются. Неполные, неточные или содержащие ошибки данные могут привести к неточным или смещённым результатам персонализации. Например, неполнота или неточность данных, то есть отсутствует важная информация о клиентах, такой как демография, история покупок или предпочтения или в этой информации содержатся ошибки и несоответствия. Устаревшие данные о клиентах, которые не обновляются и не отражают их текущее поведение и предпочтения также негативно влияют на успешность персонализации. Вследствие чего алгоритмы машинного обучения не могут эффективно персонализировать опыт клиентов на основе некачественных данных. Персонализированные рекомендации и взаимодействия, основанные на некачественных данных, могут привести к плохому принятию решений и негативному опыту клиентов и потере доверия к компании, которая не способна предоставлять релевантные и персонализированные взаимодействия из-за некачественных данных.

Для преодоления этих проблем компаниям следует предпринять следующие меры:

  • произвести сбор данных о клиентах из различных источников, таких как CRM, веб-аналитика, социальные сети и программы лояльности, для получения более полной картины;
  • провести унификацию форматов данных и устранение ошибок или несоответствий для обеспечения единообразия и точности;
  • регулярно обновлять данных о клиентах для отражения их текущего поведения и предпочтений;
  • использовать инструменты проверки качества данных для обнаружения ошибок или несоответствий;
  • наладить сотрудничество между командами по управлению данными, аналитике и маркетингу для обеспечения качества и согласованности данных.

Обеспечение качества данных имеет решающее значение для успешной персонализации в CRM. Инвестирование в методы обеспечения качества данных позволяет компаниям улучшить точность персонализации, принимать более обоснованные решения и укреплять доверие клиентов.

Ещё одна проблема при внедрении персонализации в CRM — выбор и настройка подходящих алгоритмов машинного обучения. Существует множество различных алгоритмов, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны. Неправильный выбор алгоритма или некорректная настройка могут привести к неэффективной персонализации или даже негативным результатам.

При выборе алгоритма машинного обучения нужно учесть следующие факторы: тип задачи персонализации, размер и сложность данных, вычислительные ресурсы и интерпретируемость. При настройке алгоритмов  возникают следующие вызовы: переобучение — чрезмерная адаптация алгоритма к обучающим данным; недообучение — недостаточное изучение данных обучения; оптимизация гиперпараметров — поиск оптимальных значений параметров алгоритма.

Рекомендации по выбору и настройке алгоритмов МО включают в себя чёткое определение задачи персонализации и выбор подходящего алгоритма, оценку различных алгоритмов и выбор наиболее подходящего, тщательную настройку с использованием методов кросс-валидации и других техник, постоянное отслеживание и корректировку эффективности алгоритмов в соответствии с изменениями данных и бизнес-требований.

Правильный выбор и настройка алгоритмов МО имеют решающее значение для успешной персонализации в CRM. При учёте всех факторов и следовании рекомендациям компании смогут максимально использовать преимущества персонализации и улучшить взаимодействие с клиентами.

Алгоритмы машинного обучения могут автоматизировать разные маркетинговые задачи, такие как отправка электронных писем и SMS, реклама в социальных сетях, персонализация веб-сайтов и целевых страниц, а также оценка потенциальных клиентов и определение приоритетов. Благодаря автоматизации этих процессов, маркетологи могут сосредоточиться на стратегических инициативах и творческих проектах. Кроме того, алгоритмы МО помогают компаниям адаптировать маркетинговые кампании под индивидуальные потребности и предпочтения клиентов.

Применение алгоритмов машинного обучения  в CRM позволяет улучшить сегментацию клиентов, автоматизировать маркетинговые кампании и повысить удовлетворённость пользователей. Данные алгоритмы анализируют данные о клиентах и их взаимодействии с компанией, что помогает выявить области для улучшения обслуживания и удовлетворения потребностей клиентов.

Алгоритмы машинного обучения способствуют повышению удовлетворённости клиентов  созданием персонализированных рекомендаций и поддержки для каждого клиента, анализом исторических данных для выявления потенциальных проблем и их решения и автоматизированной поддержкой.

Используя данные алгоритмы для повышения удовлетворённости клиентов, компании могут предоставлять более персонализированное и упреждающее обслуживание, эффективно решать проблемы клиентов и улучшать общее впечатление от взаимодействия с ними.

Внедрение машинного обучения в CRM привело к значительным улучшениям в управлении отношениями с клиентами. Машинное обучение анализирует большие объёмы данных о клиентах и выявляет закономерности, что позволяет точнее прогнозировать поведение клиентов и отток, позволяет сегментировать клиентов и персонализировать маркетинговые кампании и предложения на основе их предпочтений и поведения. Также автоматизируются процессы обслуживания клиентов, например маршрутизация запросов и предоставление персонализированной поддержки.

 

Список литературы:
1. Адлер, Дж., Элис, Е., Ласко, Дж. Введение в машинное обучение с помощью Python. 2-е изд. — М.: ДМК Пресс, 2020.
2. Митчелл, Т. Машинное обучение. — М.: Вильямс, 2017.
3. Алфимов, В. Н. Персонализация CRM-систем на основе алгоритмов машинного обучения // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Серия «Приборостроение». — 2020. — № 2. — С. 78-85.
4. Кузнецов, С. О., Поляков, А. В. Применение машинного обучения для персонализации CRM-систем // Управление большими данными. — 2021. — № 1. — С. 33-42.
5. Черепанов, А. А., Семенов, А. В. Использование методов машинного обучения для повышения эффективности персонализации CRM-систем // Информационные технологии. — 2019. — № 12. — С. 12-20.