Email 2.0: Как нейросети меняют маркетинг в 2025 году - стр. 28

Эти методы позволяют группировать пользователей по схожим признакам, например, по истории покупок, частоте открытий писем и взаимодействию с контентом.Алгоритмы кластеризации (K-means, DBSCAN, иерархическая кластеризация):

Используются для предсказания поведения клиентов – вероятность отклика на рассылку, конверсия или отток.Методы классификации (Decision Trees, Random Forest, SVM):

Глубокие нейронные сети и автоэнкодеры способны выявлять скрытые зависимости в больших объемах данных, что позволяет создавать более точные сегменты даже при отсутствии явных корреляций между признаками.Нейросетевые модели:

Эти инструменты могут быть интегрированы в существующие CRM-системы или платформы email-маркетинга, позволяя в режиме реального времени обновлять сегменты и адаптировать контент. Например, одна из ведущих компаний применяет алгоритм кластеризации на основе K-means для разделения базы подписчиков по уровням вовлеченности, что позволяет создавать индивидуальные предложения для «горячих» и «холодных» сегментов.

Практические примеры реализации алгоритмов персонализации

Компания, занимающаяся продажами через интернет, внедрила алгоритм K-means для сегментации аудитории на основе данных о посещениях сайта, кликах и покупках. Результатом стало разделение клиентов на три группы:Пример 1: Кластеризация по поведению пользователей

· Активные покупатели: регулярно совершают покупки, высокое вовлечение.

· Потенциальные клиенты: часто просматривают сайт, но редко делают покупки.

· Неактивные подписчики: мало взаимодействуют с контентом.

Каждой группе присваивались индивидуальные шаблоны рассылок с разными предложениями и частотой контакта. В результате открываемость писем увеличилась на 22 %, а конверсия – на 15 % по сравнению с массовой рассылкой.

Используя Random Forest, маркетинговая команда одной компании смогла предсказать вероятность отклика каждого подписчика на новую акцию. На основе этих прогнозов были сформированы списки для A/B тестирования различных вариантов контента. Такая стратегия позволила оптимизировать бюджет и повысить рентабельность кампании, поскольку на рассылку были выделены только наиболее перспективные сегменты.Пример 2: Прогнозирование откликов

Рекомендации по настройке алгоритмов

Убедитесь, что данные очищены и нормализованы. Любые шумы или пропуски могут привести к неверной сегментации.Тщательная подготовка данных:

Поведение пользователей меняется, поэтому важно регулярно переобучать модель с учетом новых данных.Регулярное обновление модели:

Используйте методы Grid Search или Bayesian Optimization для подбора оптимальных параметров модели, чтобы добиться лучшей точности.Проверка гиперпараметров: