Machine learning для маркетологов: как МСБ увеличить прибыль

Атрибуция на основе машинного обучения считается одной из самых универсальных моделей

Share
Share
Share
Tweet
Share
Machine learning для маркетологов: как МСБ увеличить прибыль- Kapital.kz

Платформы маркетинговой аналитики с многоканальной атрибуцией до недавнего времени были доступны в основном компаниям с большим рекламным бюджетом. Появление на рынке Казахстана нового сервиса AMIHUB меняет ситуацию.

Если вы слышите о маркетинговой атрибуции впервые, то это краткое объяснение для вас. Атрибуция — модель присвоения ценности случаям взаимодействия пользователя с рекламой, которые произошли перед тем, как он сделал покупку на сайте, зарегистрировался, оставил телефон в форме обратной связи, то есть совершил так называемую конверсию.

Атрибуция должна показать, какой источник рекламы был наиболее ценным для продвижения пользователя к конверсии. Учитываются переходы по рекламным ссылкам в письмах и выдачах поиска, клики по рекламе в соцсетях и т.д. Результаты, полученные благодаря атрибуции, используются маркетологами при распределении средств на рекламу и планировании последующих рекламных кампаний.

Созданная относительно недавно модель атрибуции на основе машинного обучения (machine learning) сегодня считается самой универсальной и наиболее точной из всех моделей атрибуции, которыми располагают маркетологи. Она справедливо распределит ценность между всеми источниками рекламы, что выгодно отличает ее от классических моделей атрибуции по первому и последнему клику, совершенному пользователем до момента конверсии.

Machine learning для маркетологов: как МСБ увеличить прибыль 1528742 - Kapital.kz

Возникает вопрос: почему же все аналитики повсеместно не используют атрибуцию на основе машинного обучения? Причина, как это часто бывает, в стоимости сервиса. Технология новая и предложений на рынке пока немного, что, конечно, отражается на финансовых запросах разработчиков. Она есть, например, в платной версии Google Analytics, но цена подписки может достигать 150 тыс. долларов в год.

Создатели сервиса многоканальной атрибуции на основе машинного обучения AMIHUB еще на этапе разработки приняли решение, что сделают его доступным малому и среднему бизнесу. Самый дорогой тариф AMIHUB в десятки раз меньше, чем у Google. Попробовать полную версию в течение месяца можно вообще бесплатно на сайте.

Своими потенциальными клиентами разработчики сервиса видят маркетологов и представителей всех сфер бизнеса, представленных онлайн.  Например, используя AMIHUB, e-commerce сайты повысят эффективность вложений в маркетинг и смогут планировать доход от рекламных кампаний. Малому и среднему бизнесу платформа поможет привлечь больше клиентов без увеличения расходов на рекламу.

И, наконец, маркетинговым агентствам AMIHUB дает возможность автоматизировать большинство процессов аналитики, что позволит значительно уменьшить влияние человеческого фактора и вероятность ошибки.

К тому же разработчики не ограничились атрибуцией, добавив целый ряд инструментов, полезных каждому маркетологу. Например, у них есть предиктивная аналитика, благодаря которой можно предсказывать исход новых рекламных кампаний сразу после их запуска. Серьезно облегчает работу и функция объединенных отчетов, позволяющая собирать данные из всех рекламных кабинетов и CRM-систем.

Machine learning для маркетологов: как МСБ увеличить прибыль 1528748 - Kapital.kz

Здесь перечислены далеко не все возможности AMIHUB, но и упомянутых функций вполне достаточно, чтобы сделать платформу популярной. А учитывая невысокую стоимость, у AMIHUB есть все шансы стать одним из самых востребованных сервисов маркетинговой аналитики в стране.

При работе с материалами Центра деловой информации Kapital.kz разрешено использование лишь 30% текста с обязательной гиперссылкой на источник. При использовании полного материала необходимо разрешение редакции.

Вам может быть интересно

Читайте Kapital.kz в Google News Kapital Telegram Kapital Instagram Kapital Facebook
Вверх
Комментарии
Выйти
Отправить
Авторизуйтесь, чтобы отправить комментарий
Новый пользователь? Регистрация
Вам необходимо пройти регистрацию, чтобы отправить комментарий
Уже есть аккаунт? Вход
По телефону По эл. почте
Пароль должен содержать не менее 6 символов. Допустимо использование латинских букв и цифр.
Введите код доступа из SMS-сообщения
Мы отправили вам код доступа. Если по каким-то причинам вы не получили SMS, вы можете отправить его еще раз.
Отправить код повторно ( 59 секунд )
Спасибо, что авторизовались
Теперь вы можете оставлять комментарии.
Вы зарегистрированы
Теперь вы можете оставлять комментарии к материалам портала
Сменить пароль
Введите номер своего сотового телефона/email для смены пароля
По телефону По эл. почте
Введите код доступа из SMS-сообщения/Email'а
Мы отправили вам код доступа. Если по каким-то причинам вы не получили SMS/Email, вы можете отправить его еще раз.
Пароль должен содержать не менее 6 символов. Допустимо использование латинских букв и цифр.
Отправить код повторно ( 59 секунд )
Пароль успешно изменен
Теперь вы можете авторизоваться
Пожаловаться
Выберите причину обращения
Спасибо за обращение!
Мы приняли вашу заявку, в ближайшее время рассмотрим его и примем меры.