AI w marketingu lokalnym: Jak wykorzystać AI do przewidywania skuteczności lokalnych kampanii


OPUBLIKOWANO: 6 czerwca 2024

AI w marketingu lokalnym może znacząco zwiększyć skuteczność kampanii. Automatyzacja i uczenie maszynowe pozwalają na dokładniejsze przewidywanie wyników, personalizację przekazu i optymalizację wydatków. Dzięki temu firmy mogą lepiej trafiać do lokalnych odbiorców i osiągać wyższy ROI.



Jak użyć AI oraz automatyzację do przewidywania skuteczności lokalnych kampanii

Przewidywanie skuteczności lokalnych kampanii marketingowych to przykład zadania regresji. Celem jest oszacowanie, jaki będzie rezultat (np. wzrost sprzedaży, liczba leadów) na podstawie wielu zmiennych wejściowych, takich jak demograficzne cechy odbiorców, kanały promocji, budżet kampanii itp.

AI może znacząco usprawnić ten proces dzięki możliwości automatycznego tworzenia modeli predykcyjnych. Algorytmy uczenia maszynowego potrafią analizować ogromne ilości danych historycznych o poprzednich kampaniach i wyciągać z nich wzorce. Na tej podstawie są w stanie przewidzieć, jakie czynniki mają największy wpływ na końcowy rezultat i jaki on będzie dla nowej kampanii o określonych parametrach.

Oprócz samego modelowania, kluczową rolę odgrywa też automatyzacja. Pozwala ona na sprawne pozyskiwanie i integrację potrzebnych danych z różnych źródeł - systemów reklamowych, CRM, ankiet itp. Dzięki temu przewidywanie skuteczności kampanii może odbywać się na bieżąco, bez ręcznego przygotowywania danych. Automatyzacja umożliwia też wdrożenie przewidywań w czasie rzeczywistym, np. optymalizację stawek w kampaniach w zależności od prognozowanego zwrotu.


Case - zastosowanie AI do przewidywania skuteczności lokalnych kampanii


Opis problemu

Firma Lokalny Smak prowadzi sieć restauracji w kilku miastach. Chce zwiększyć sprzedaż poprzez skuteczniejsze kampanie marketingowe kierowane do mieszkańców. Problemem jest duża różnorodność lokalnych rynków - to, co działa w jednej lokalizacji, niekoniecznie sprawdza się w innej.

Dział marketingu firmy potrzebuje narzędzia, które pomoże przewidywać rezultaty kampanii w zależności od miasta, grupy docelowej, użytych kanałów, pory roku itp. Dzięki temu będzie mógł lepiej dostosowywać strategię i alokować budżet reklamowy.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Przewidywanie skuteczności lokalnych kampanii za pomocą ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z możliwością wykonywania programów i dostępem do Scikit-learn + NumPy + SciPy + matplotlib + seaborn + statsmodels

Do przewidywania skuteczności lokalnych kampanii najlepiej wykorzystać ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z dostępem do bibliotek Python do uczenia maszynowego. Dzięki temu będzie można zbudować model regresji, który na podstawie danych historycznych o kampaniach będzie szacować spodziewane wyniki.

Proponowane rozwiązanie obejmuje trzy główne elementy:

  • Automatyzację zbierania i przygotowania danych o kampaniach z różnych źródeł (Google Ads, Facebook Ads, CRM) za pomocą Make (dawniej Integromat).
  • Analizę lokalnych rynków i czynników wpływających na skuteczność reklam z użyciem ChatGPT.
  • Zbudowanie i wdrożenie modelu regresji (np. XGBoost, LightGBM) w GPT-4 z bibliotekami Scikit-learn, NumPy itp., który będzie przewidywać rezultaty kampanii.

Kluczem jest połączenie automatyzacji pozyskiwania danych, analizy czynników lokalnych oraz przewidywania opartego na uczeniu maszynowym.

Dzięki takiemu rozwiązaniu, dział marketingu Lokalnego Smaku będzie mógł:

Korzyści z wykorzystania proponowanego rozwiązania AI:

  • Optymalizować kampanie pod kątem specyfiki danego miasta czy dzielnicy.
  • Przewidywać spodziewane rezultaty i ROI przed rozpoczęciem kampanii.
  • Lepiej alokować budżety reklamowe między rynki lokalne i kanały.
  • Automatycznie dostosowywać parametry kampanii w czasie rzeczywistym na podstawie prognoz.

Algorytm rozwiązania przy użyciu ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z możliwością wykonywania programów i dostępem do Scikit-learn + NumPy + SciPy + matplotlib + seaborn + statsmodels

1. Użytkownik zaznacza checkbox "Przewidywanie skuteczności kampanii" w bazie kampanii w Airtable.

2. Automatyzacja w Make pobiera dane o kampanii i rynku z Airtable oraz dane historyczne z Google Ads i CRM.

3. Zebrane dane są przesyłane do ChatGPT, który analizuje cechy rynku lokalnego mogące wpływać na wyniki (demografia, konkurencja itp.).

4. ChatGPT generuje porady i rekomendacje dla kampanii dostosowane do specyfiki lokalizacji.

5. Dane o kampanii, rynku i insighty z ChatGPT są przesyłane do GPT-4 z bibliotekami do ML.

6. W GPT-4 następuje prekodowanie zmiennych, podziała na zbiór uczący i testowy, trenowanie modelu regresji (np. XGBoost) i optymalizacja hiperparametrów. Przykładowy kod:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from xgboost import XGBRegressor

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

model = XGBRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=5)  
model.fit(X_train, y_train)

7. Wytrenowany model jest używany do predykcji spodziewanych wyników kampanii. Prognozy są wizualizowane z użyciem matplotlib.

8. Predykcje i wykresy są wysyłane z powrotem do Airtable oraz do dashboardu w Google Data Studio, gdzie są dostępne dla marketingowców.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do przewidywania skuteczności lokalnych kampanii

Wdrożenie proponowanego rozwiązania AI może przynieść firmie Lokalny Smak wymierne korzyści biznesowe. Dzięki niemu dział marketingu będzie w stanie optymalizować kampanie pod kątem specyfiki poszczególnych rynków lokalnych, co przełoży się na lepsze wyniki i wyższy zwrot z inwestycji w reklamę.

Przewidywanie rezultatów kampanii pozwoli też na bardziej efektywną alokację budżetów marketingowych. Wiedząc zawczasu, które rynki i kanały są najbardziej perspektywiczne, firma będzie mogła skupić wydatki tam, gdzie przyniosą największy efekt. Jednocześnie zyska możliwość automatycznego sterowania parametrami kampanii w czasie rzeczywistym na podstawie prognoz, co dodatkowo poprawi rezultaty.

Wypróbuj różne modele AI