AI w analizie i raportowania w marketingu: Jak wykorzystać AI do tworzenia modeli predykcyjnych


OPUBLIKOWANO: 2 czerwca 2024

Wykorzystanie AI do analizy i raportowania w marketingu, w szczególności do tworzenia modeli predykcyjnych, może znacząco usprawnić proces podejmowania decyzji, zwiększyć skuteczność kampanii marketingowych oraz zoptymalizować alokację budżetu marketingowego. Dzięki automatyzacji, modele AI mogą przetwarzać ogromne ilości danych i dostarczać cennych insights w czasie rzeczywistym.


Jak użyć AI oraz automatyzację do tworzenia modeli predykcyjnych w marketingu

Tworzenie modeli predykcyjnych w marketingu polega na wykorzystaniu danych historycznych do przewidywania przyszłych trendów, zachowań klientów czy wyników kampanii marketingowych. Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji (AI) oraz automatyzacji, proces ten może być znacznie usprawniony i zoptymalizowany.

Pierwszym krokiem jest gromadzenie i integracja danych z różnych źródeł, takich jak systemy CRM, narzędzia analityki webowej, media społecznościowe czy badania rynkowe. Automatyzacja tego procesu, np. za pomocą narzędzi no-code jak Zapier czy Make (dawniej Integromat), pozwala na sprawne i regularne zasilanie modeli AI aktualnymi danymi.

Kolejnym etapem jest przygotowanie i przetwarzanie danych. Tu z pomocą przychodzą biblioteki Python, takie jak NumPy, SciPy czy Pandas, które umożliwiają efektywną manipulację i transformację danych. Automatyzacja tego procesu za pomocą skryptów czy notebooków Jupyter znacznie przyspiesza pracę.

W dalszej kolejności następuje wybór odpowiedniego modelu AI w zależności od charakteru problemu i dostępnych danych. Do zadań związanych z przewidywaniem serii czasowych, klasyfikacją czy regresją doskonale nadają się modele oparte na uczeniu maszynowym, takie jak drzewa decyzyjne, lasy losowe, SVM czy sieci neuronowe. Frameworki TensorFlow i PyTorch ułatwiają implementację i trening tych modeli.

Po wytrenowaniu modelu kluczowa jest jego ewaluacja i interpretacja wyników. Biblioteki takie jak Scikit-learn, matplotlib czy seaborn pozwalają na automatyczne generowanie raportów, wykresów i wizualizacji, które ułatwiają zrozumienie działania modelu i jakości jego przewidywań.

Ostatnim etapem jest wdrożenie modelu do produkcji i integracja z istniejącymi systemami. Automatyzacja tego procesu, np. poprzez konteneryzację modelu za pomocą Docker i wdrożenie w chmurze, zapewnia skalowalność i niezawodność rozwiązania.

W kolejnej części artykułu przedstawimy praktyczny case study ilustrujący wykorzystanie AI i automatyzacji do przewidywania trendów rynkowych i optymalizacji kampanii marketingowych w hipotetycznej firmie z branży e-commerce.


Case - zastosowanie AI do tworzenia modeli predykcyjnych w marketingu


Opis problemu

Firma ButyOnline.pl prowadzi sklep internetowy z obuwiem. Mimo rosnącej konkurencji, chce utrzymać wysoką sprzedaż i lojalność klientów. Jednym z kluczowych elementów strategii jest precyzyjne dostosowanie oferty i kampanii marketingowych do preferencji i zachowań odbiorców.

Dział marketingu ButyOnline.pl dysponuje dużą ilością danych o klientach, ich transakcjach, aktywności na stronie www i w social media. Jednak ręczna analiza i wyciąganie wniosków jest czasochłonne i nie pozwala w pełni wykorzystać potencjału tych informacji. Firma poszukuje więc rozwiązania opartego na AI, które umożliwi automatyczne tworzenie modeli predykcyjnych, wspierających optymalizację działań marketingowych.


Tworzenie modeli predykcyjnych w marketingu za pomocą TensorFlow

Biorąc pod uwagę charakter problemu, który obejmuje przewidywanie przyszłych wartości na podstawie danych historycznych (np. prognozowanie popytu na dany model butów), rekomendowanym podejściem jest wykorzystanie uczenia maszynowego, a konkretnie modeli regresyjnych i szeregów czasowych. Doskonale sprawdzi się tu biblioteka TensorFlow, która oferuje bogaty zestaw narzędzi do budowy i trenowania takich modeli.

W pierwszym kroku należy zgromadzić i zintegrować dane z różnych źródeł - systemów CRM i ERP, Google Analytics, Facebook Ads itd. Automatyzację tego procesu zapewni Zapier - dane będą automatycznie pobierane i zapisywane w ustandaryzowanym formacie na Google Drive.

Kolejny etap to wstępne przetworzenie i oczyszczenie danych za pomocą biblioteki Pandas. Po wczytaniu danych należy uzupełnić brakujące wartości, usunąć duplikaty i zidentyfikować anomalie. Warto też wyodrębnić cechy, które potencjalnie będą miały wpływ na wyniki modelu.

Dzięki takiemu przygotowaniu danych model AI będzie mógł uczyć się na wysokiej jakości zbiorze treningowym, co przełoży się na trafność predykcji.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Algorytm rozwiązania przy użyciu TensorFlow

Przejdźmy teraz do algorytmu tworzenia modelu predykcyjnego w TensorFlow:

  1. Import niezbędnych bibliotek: TensorFlow, Keras, NumPy, Pandas, Scikit-learn.
  2. Wczytanie przygotowanego zbioru danych treningowych.
  3. Podział zbioru na podzbiory treningowy (np. 70%), walidacyjny (np. 20%) i testowy (10%).
  4. Zdefiniowanie architektury modelu, np. w oparciu o rekurencyjną sieć neuronową LSTM. Przykładowy kod: 
    model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))  
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(units=1))
  5. Kompilacja modelu z wyborem odpowiednich funkcji straty i optymalizatora.
  6. Trening modelu na przygotowanych danych przez zadaną liczbę epok.
  7. Ewaluacja modelu na zbiorze testowym - obliczenie miar, takich jak MSE, RMSE, MAE.
  8. Jeśli wyniki są zadowalające - zapis modelu. W przeciwnym razie powrót do kroku 4 i modyfikacja architektury.
  9. Wdrożenie modelu - integracja z istniejącą infrastrukturą IT poprzez REST API.

Tak przygotowany model będzie mógł być wykorzystany m.in. do:

Przykłady zastosowań modelu predykcyjnego:

  • Prognozowania popytu na konkretne modele butów w nadchodzącym sezonie.
  • Przewidywania, które grupy klientów najlepiej zareagują na daną promocję.
  • Optymalizacji budżetów reklamowych i kierowania kampanii do właściwych segmentów.
  • Rekomendowania produktów komplementarnych do historycznych zakupów danego klienta.

Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do tworzenia modeli predykcyjnych w marketingu

Wdrożenie rozwiązania opartego na AI i modelach predykcyjnych może przynieść firmie ButyOnline.pl wymierne korzyści. Przede wszystkim pozwoli na bardziej precyzyjne dostosowanie oferty i komunikacji marketingowej do preferencji klientów, co przełoży się na wyższe wskaźniki konwersji, wartość koszyka zakupowego i poziom retencji.

Co więcej, automatyzacja procesu analizy danych i tworzenia modeli uwolni czas i zasoby działu marketingu, które będzie można przeznaczyć na kreatywne zadania czy strategiczne planowanie. Regularne dostrajanie modeli do nowych danych zapewni z kolei ich aktualność i wysoką skuteczność w dynamicznie zmieniającym się otoczeniu rynkowym. Kierownictwo firmy zyska narzędzie wspierające podejmowanie trafnych decyzji biznesowych w oparciu o fakty i trendy wyłaniające się z danych. Pozwoli to budować przewagę konkurencyjną i umacniać pozycję lidera w swojej branży.

Wypróbuj różne modele AI

Podsumowując, wykorzystanie AI do tworzenia modeli predykcyjnych w marketingu to potężne narzędzie optymalizacji i automatyzacji, które może znacząco usprawnić procesy decyzyjne, podnieść efektywność działań i budować lojalność klientów. W erze data-driven marketingu i zaostrzającej się konkurencji, takie innowacyjne podejście może być źródłem realnej przewagi rynkowej. Warto więc rozważyć wdrożenie podobnego rozwiązania w swojej organizacji, dostosow