Как использовать клиентские данные для машинного обучения

ML приобретает все большее значение: тот, кто быстрее освоит функционал машинного обучения, получит преимущество перед конкурентами. Покупные технологии часто используются компаниями различного уровня для разработки маркетинговых стратегий, но не все игроки на рынке верно оценивают пригодность своих баз данных для ML.

Прогресс не стоит на месте: компании смогут извлечь реальную выгоду из технологии машинного обучения, если научатся собирать качественные  исходные данные. Качество входной информации напрямую влияет на результаты ML.

Как реализовать весь потенциал ML

Для того чтобы модели, построенные на технологии машинного обучения, функционировали, в них необходимо загрузить большое количество данных. Чем полнее информацию вы загрузите, тем продуктивнее получите результат от ML. Некорректные или противоречивые данные приведут к тому, что модели будут выдавать неверные прогнозы.

Точность прогнозов важна для принятия взвешенных управленческих решений. «Правильные данные» снижают риск ошибок.

Алгоритмы машинного обучения зависят от информационной базы, с помощью неё они продолжают учиться и совершенствоваться. Информация также необходима для адаптации модели к новым условиям и прогнозирования событий в текущих реалиях.

Термины и определения машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения — это элементы кода, предназначенные для исследования и анализа поступающих данных. Алгоритмы уместно называть «мозгом» ML.

Модель машинного обучения — это файл, который обучен распознавать взаимосвязи и закономерности. Модели обучаются на основе наборов данных по заданному алгоритму.

Сам процесс обучения в ML — это постоянно возобновляемый процесс корректировки модели на основе поступающей информации. Обучение заканчивается тогда, когда создатель модели убеждается в точности прогнозов.

Сегодня повсеместно применяется функция распознавания лиц от ML: долгое время модель обучалась на тысячах фотографий.

Обучение на больших данных (Big Data) — раздел машинного обучения, специализирующийся на обработке больших объёмов информации. Без Big Data невозможно добиться уверенных результатов.

Из каких этапов состоит машинное обучение

Пусть сценарии ML выглядят стандартно, но применение этой технологии улучшает клиентский опыт и повышает персонализацию. Кроме того улучшается сегментация аудитории, можно прогнозировать отток клиентов и генерировать качественную аналитику. Чем больше данных, тем точнее прогнозы. Поэтому компаниям, для того чтобы накопить достаточное количество информации, нужно выбирать для работы надёжную платформу управления клиентскими данными. 

Первый этап машинного обучения — обработка входящей информации. Он заканчивается с получением выверенного набора информации. На первом этапе важно определить релевантные источники информации. Затем применяются инструменты, позволяющие быстро обрабатывать, проверять и очищать большие объемы данных.

Иначе этот этап можно назвать «очистка данных», он занимает большую часть времени и требует значительных усилий. Если входная информация представлена в неправильном формате или без правильного контекста, то обучение будет неполным, и модель не даст точных результатов.

Второй этап — обработка тестовых наборов данных. Именно на этом шаге время и ресурсы, затраченные на первом этапе, начинают окупаться. В игру вступают алгоритмы машинного обучения, и теперь информация с предыдущего этапа становится «тестовым набором». Наборы постоянно сменяются, так как процесс является интеративным. Специалисты по анализу данных проверяют результаты на протяжении всего процесса: они тщательно следят за реакцией модели на новые тесты и корректируют точность прогнозов.

Третий этап — это по сути тестирование модели машинного обучения в реальном времени. Она начинается, когда модель показывает надежность на предыдущей фазе.

Какой путь проходят данные

Цепочка преобразования данных включает в себя сбор и обработку входной информации с помощью алгоритмов машинного обучения для того, чтобы модель была способна делать прогнозы и принимать решения.

Шаг 1: Сбор данных

Сбор информации происходит из различных источников, таких как базы данных, пиксели, платформы, социальные сети и т.д. Необходима показательная и достоверная информация о той проблеме, которую призвана решить модель ML.

Подготовка клиентских данных для машинного обучения не простая задача. Вопрос стоит особенно остро, если задействованы различные источники информации: как внешние, так и внутренние.

Для компаний входной информацией является активность пользователей в сети, данные о совершённых покупках и взаимодействие с клиентским сервисом, кроме того мониторится деятельность клиентов в мобильных приложениях.

Осложняют процесс новые нормативные акты (например, GDPR), которые требуют от компаний получать предварительное разрешение на использование персональных данных клиентов. Без согласия пользователей использовать информацию для машинного обучения нельзя.

Шаг 2: Стандартизация данных

Собранные данные бесполезны без стандартизации: их конвертируют в такую форму, которая может быть обработана алгоритмами машинного обучения, обычно это CSV или JSON. Важно, чтобы данные были однообразными. Дублирующая или неактуальная информация подлежит удалению, а недостающие значения компенсируются. Специалисты по анализу тратят значительное количество времени на очистку и приведение в соответствие «грязных» данных.

Спецификация событий — проверка качества входящих наборов данных в режиме онлайн. Когда возникает новое событие, проверка выполняется. Так проверяется чистота информации и ее соответствие ML.

Зачем нужна инфраструктура данных

Надежная информация важна не только для операций машинного обучения. В первую очередь это основа для принятия обоснованных, основанных на data-driven, управленческих решений. Дей, которые не опираются на данные, имеют высокую вероятность повлечь за собой финансовые потери.

Информацию о клиенте собирают и анализируют для того, чтобы совершенствовать свой продукт согласно потребностям и ожиданиям потребителей. Кроме самого продукта корректируются каналы продвижения и способы коммуникации с клиентами.

Крепкий информационный фундамент ведет бизнес к росту, попутно даёт возможность автоматизировать рутинные задачи. Высвободившееся время сотрудники могут направить на разработку концептуальных решений.  Результат — повышение эффективности работы персонала, экономия маркетингового бюджета и растущая прибыль компании.

Что немаловажно: без надлежащего сбора, организации и управления данными компании не смогут соответствовать требованиям GDPR и CCPA.

Обрабатывать данные с умом можно с помощью CDP Altcraft Platform. В платформе также есть модуль ML — Optimal Sending Time. Он позволяет установить время отправки электронных писем, чтобы облегчить клиентам получение ваших сообщений. Это может значительно повысить вовлеченность пользователей.

Источник: Tealium