AI w analizie i raportowania w marketingu: Jak wykorzystać AI do analizy korelacji między kampaniami


OPUBLIKOWANO: 2 czerwca 2024

Wykorzystanie AI do analizy korelacji między kampaniami marketingowymi pozwala na optymalizację budżetu, targetowanie grup odbiorców oraz personalizację komunikacji. Automatyzacja procesu analizy danych znacząco usprawnia pracę marketerów i umożliwia podejmowanie trafniejszych decyzji biznesowych.


Jak użyć AI oraz automatyzację do analizy korelacji między kampaniami marketingowymi

Analiza korelacji między kampaniami marketingowymi polega na badaniu zależności między różnymi działaniami promocyjnymi, takimi jak kampanie e-mailowe, reklamy w social media, kampanie PPC czy content marketing. Celem jest zidentyfikowanie, które kombinacje kampanii przynoszą najlepsze efekty w postaci konwersji, zaangażowania klientów czy zwiększenia rozpoznawalności marki.

Tradycyjnie analiza taka wymagała żmudnego zbierania danych z różnych kanałów i narzędzi marketingowych, a następnie ich ręcznej analizy w Excel. Dzięki AI i automatyzacji proces ten może zostać znacznie usprawniony. Narzędzia takie jak Zapier pozwalają na automatyczne pobieranie danych z różnych źródeł (np. Google Analytics, Facebook Ads, Airtable z danymi o kampaniach e-mail) i przesyłanie ich do jednego miejsca. Następnie algorytmy uczenia maszynowego analizują korelacje między kampaniami, identyfikując optymalne kombinacje kanałów i formatów reklam dla różnych grup odbiorców.

Modele AI potrafią również przewidywać przyszłe wyniki kampanii na podstawie danych historycznych. Pozwala to marketerom optymalizować budżety reklamowe i alokować środki tam, gdzie przyniosą największy zwrot z inwestycji. Automatyzacja umożliwia też personalizację komunikacji z klientami na podstawie ich zachowań i preferencji, co przekłada się na wyższe wskaźniki otwarć, kliknięć i konwersji.


Case - zastosowanie AI do analizy korelacji między kampaniami marketingowymi


Opis problemu

Firma Słodkie Marzenia produkująca naturalne słodycze bez cukru prowadzi intensywne działania marketingowe w internecie. Korzysta z kampanii mailingowych w Mailchimp, reklam na Facebooku i Instagramie, kampanii Google Ads oraz regularnie publikuje posty na firmowym blogu. Pomimo generowania sporej ilości leadów, współczynnik konwersji jest stosunkowo niski.

Dział marketingu firmy podejrzewa, że przyczyną może być nieoptymalna kombinacja i sekwencja komunikatów w różnych kanałach. Przykładowo, osoby, które kliknęły w reklamę na FB promującą konkretny produkt, mogą być bardziej skłonne do zakupu, jeśli w ciągu 2 dni otrzymają spersonalizowany mailing z rabatem na ten produkt. Samodzielna analiza takich zależności przekracza jednak możliwości niewielkiego zespołu marketingowego. Firma postanawia wdrożyć automatyzację opartą o AI, by zoptymalizować swoje działania promocyjne.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Analiza korelacji między kampaniami za pomocą TensorFlow

Do analizy korelacji między różnymi typami kampanii marketingowych Słodkie Marzenia wybiera TensorFlow - bibliotekę do uczenia maszynowego od Google. TensorFlow umożliwia budowę złożonych modeli neuronowych, które potrafią uczyć się na dużych zbiorach danych i znajdować ukryte zależności.

W pierwszym kroku historyczne dane o kampaniach oraz zachowaniach użytkowników (odwiedziny na stronie, otwarcia maili, kliknięcia w reklamy, dokonane zakupy) są eksportowane z Google Analytics, Mailchimp, Facebook Ads i Airtable. Zapier automatycznie pobiera te dane i zapisuje je w BigQuery - chmurowej bazie danych od Google zintegrowanej z TensorFlow.

Następnie dane są wstępnie przetwarzane - oczyszczane, normalizowane i kodowane za pomocą narzędzi TensorFlow, takich jak tf.data czy tf.feature_column. Przygotowany zbiór jest dzielony na część treningową i testową. Na zbiorze treningowym budowany i trenowany jest model sieci neuronowej, który uczy się przewidywać prawdopodobieństwo konwersji na podstawie kombinacji interakcji użytkownika z różnymi kampaniami.

Model analizuje m.in. takie zależności jak wpływ sekwencji i odstępów czasowych między kontaktami z klientem w różnych kanałach, dopasowanie przekazu do preferencji użytkownika czy interakcję między formatem reklamy a etapem ścieżki zakupowej.


Algorytm rozwiązania przy użyciu TensorFlow

Proces budowy, trenowania i wdrożenia modelu do analizy korelacji między kampaniami marketingowymi z użyciem TensorFlow można opisać następującym algorytmem:

1. Zebranie danych o kampaniach i zachowaniach użytkowników z źródeł takich jak Google Analytics, Mailchimp, Facebook Ads, Airtable.

2. Automatyczny eksport danych za pomocą Zapier do BigQuery.

3. Wstępne przetworzenie danych przy użyciu tf.data:

  • - oczyszczenie (usunięcie duplikatów, uzupełnienie brakujących wartości)
  • - normalizacja (skalowanie wartości liczbowych)
  • - kodowanie zmiennych kategorycznych (np. typ kampanii, format reklamy)

4. Podział danych na zbiór treningowy i testowy.

5. Zdefiniowanie architektury modelu - sieci neuronowej z odpowiednimi warstwami (np. gęste, LSTM, Embedding).

6. Kompilacja modelu - wybór funkcji straty, algorytmu optymalizacji i miar ewaluacji.

7. Trenowanie modelu na danych treningowych.

8. Ewaluacja modelu na danych testowych, dostrojenie hiperparametrów.

9. Wdrożenie modelu - zapis do formatu SavedModel, integracja z aplikacją webową przez TensorFlow Serving.

10. Uruchomienie przewidywań - aplikacja przesyła dane o nowych interakcjach użytkowników do modelu, a zwrócone prawdopodobieństwa konwersji są wykorzystywane do optymalizacji kampanii w czasie rzeczywistym.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do analizy korelacji między kampaniami marketingowymi

Wdrożenie przedstawionego rozwiązania opartego o TensorFlow może przynieść firmie Słodkie Marzenia szereg wymiernych korzyści:

Wzrost współczynnika konwersji

  • Optymalizacja kombinacji i sekwencji komunikatów w różnych kanałach, dopasowanych do preferencji użytkowników, powinna przełożyć się na wyraźny wzrost sprzedaży.

Bardziej efektywna alokacja budżetów marketingowych - koncentracja wydatków na kampaniach i kanałach o najwyższym zwrocie z inwestycji (ROI). Oszczędność czasu działu marketingu dzięki automatyzacji zbierania i analizy danych oraz personalizacji komunikacji. Lepsze zrozumienie ścieżek zakupowych klientów i możliwość przewidywania przyszłych trendów.

Podsumowując, wykorzystanie uczenia maszynowego i TensorFlow do analizy korelacji między kampaniami marketingowymi może być dla firmy Słodkie Marzenia źródłem przewagi konkurencyjnej. Model pozwoli nie tylko zwiększyć sprzedaż, ale też zyskać unikalny wgląd w zachowania konsumentów i precyzyjnie dopasowywać przyszłe działania do ich potrzeb. Kluczowe będzie zapewnienie wysokiej jakości danych wejściowych oraz stały monitoring działania modelu i jego okresowe douczanie na najnowszych danych.

Wypróbuj różne modele AI