CC BY
205АНАЛИЗ ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕЙ В ОБЛАСТИ ИНТЕРНЕТ-МАРКЕТИНГА
NEURAL NETWORKS APPLICATION ANALYSIS IN INTERNET MARKETING DOMAIN.
УДК 004.9
DOI: 10.24411/2658-4964-2020-10143 Матросов В. Г., студент магистратуры, 2 курс, ФИКТ, Университет ИТМО Россия, г. Санкт-Петербург Matrosov V.G., vladimir.ftsh@mail.ru
Аннотация
Цель исследования - выявить задачи интернет-маркетинга, которые можно решить с помощью применения искусственных нейронных сетей. В статье рассматриваются цели и задачи традиционного и интернет маркетингов. Определяется структура и принцип работы искусственных нейронных сетей. Особое внимание уделяется практическому применению нейросетей, а именно решаемым с помощью них задач. Научная новизна работы заключается в подходе к анализу практического применения нейросетей. Определяются задачи, решаемые интернет-маркетингом и задачи, решаемые искусственными нейронными сетями. В результате на основе этих задач выявляется практическое применение нейросети в исследуемой предметной области.
Summary
The purpose of this research is to reveal internet marketing problems which can be solved with artificial neural networks. The article addresses goals and tasks of traditional and internet marketing and determines structure and working principles of artificial neural networks. Special attention is paid to application of neural networks, specifically to problems it can solve. Scientific novelty of the article lies in innovative approach to neural networks practical use analysis. The article also addresses problems solved by internet marketing and artificial neural networks. The result of this research is based on determining these problems and shows the practical use of neural networks in specified domain.
Ключевые слова: маркетинг, интернет-маркетинг, нейросети, применение нейросетей, машинное обучение, инновации.
Keywords: marketing, online marketing, neuronet, using neuronets, machine learning, innovations.
За последние 10 лет Интернет стал неотъемлемой частью жизни каждого человека. Сейчас в глобальной сети можно проводить онлайн конференции с использованием видео связи, получить совместный доступ к рабочим документам и проверять прогресс выполнения задач сотрудниками.
Помимо использования информационных технологий для ведения бизнеса, существуют социальные сети, пользовательский трафик которых растет изо дня в день. Теперь на таких онлайн порталах можно не только пообщаться с друзьями и загрузить свои фотографии, но и заказать еду или купить какие-нибудь товары или услуги.
С увеличением популярности глобальной сети компании начали вкладывать свои ресурсы не в стандартные инструменты маркетинга, а искать его практическое применение на своих инфокоммуникационных ресурсах. Именно так и появился интернет-маркетинг.
Прежде, чем переходить к онлайн маркетингу, необходимо рассмотреть традиционный, так они тесно связаны между собой. На сайтах и в книгах существует огромное количество определений, объединив их можно прийти к выводу, что маркетинг - это предоставление товаров или услуг таким образом, чтобы удовлетворить конечного пользователя [1].
Исходя из определения, целью традиционного маркетинга является удовлетворение требований и запросов целевой аудитории. На практике данная отрасль решает следующие задачи [2]:
1. Анализ целевой аудитории. Сюда относят исследование потребностей клиентов и критериев выбора определенной продукции конечными пользователями.
2. Анализ конкурентов. В данный раздел включают исследование ассортимента товаров и услуг, предоставляемых другими компаниями, их качество и ценообразование.
3. Расширение ассортимента продукции. Исходя из динамики потребительского спроса компаниям необходимо постоянно создавать новые товары или услуги и дорабатывать существующие.
4. Разработка мероприятий для повышения пользовательского спроса. Сюда относят все виды рекламных акций и повышение лояльности целевой аудитории к бренду компании.
5. Сервисное обслуживание. К данной задаче относятся своевременное урегулирование конфликтов и консультирование потенциальных и имеющихся клиентов.
С развитием Интернета у компаний появилась возможность автоматизировать свои бизнес-процессы, направленные на выполнение маркетинговых стратегий. Раньше компаниям для анализа потребностей целевой аудитории приходилось проводить социологические опросы на улице или по телефону, для обработки такой информации необходимо было подсчитать количество разных ответов и получить какое-нибудь процентное соотношение для принятия решения. Сейчас достаточно создать опрос в социальной сети или с помощью Google Forms и спустя время увидеть количество и качество ответов на интересующие вопросы.
Именно с изменением инструментов традиционного маркетинга и начала зарождаться эра интернет-маркетинга, или как его еще называют онлайн-маркетинг и digital маркетинг.
Интернет-маркетинг - это целый комплекс мероприятий с использованием инструментов маркетинга в глобальной сети, которые компании используют для коммуникации с существующими и потенциальными пользователями, чтобы удовлетворить их потребности и запросы [3].
Онлайн-маркетинг произошел от традиционного, поэтому его цель и основные задачи, решаемые на практике, не изменились. Однако с ростом популярности интернета появилась новая актуальная проблема - продвижение инфокоммуникационных сервисов компании, к которым относятся сайты и мобильные приложения, для увеличения узнаваемости бренда фирмы в глобальной сети.
С развитием информационных технологий появилась не только отрасль digital маркетинга, но и стало возможным реализовывать алгоритмы машинного обучения и разрабатывать искусственные нейронные сети. Использование подобных алгоритмов позволяет проводить глубокий анализ большого количества информации. Хорошо написанные программы позволяют найти такие закономерности, которые не видят люди, и получить качественные результаты за быстрое время.
С развитием технологий руководители стараются уменьшить человеческий фактор в сфере деятельности своего бизнеса. Большая часть работы людей сводится к рутинному выполнению огромного количества несложных задач. С развитием нейросетей, деятельность человека всё чаще заменяется деятельностью программ. Уже сейчас на многих сайтах вместо личного общения с оператором технической поддержки клиенты общаются
или с чат-ботами, или с телефонными ботами. Нейросети способны создавать контент для сайтов, начиная с текста, заканчивая изображениями.
Термин нейронной сети пришел, как и многие технологические вещи из природы, а именно из биологии. Биологическая нейронная сеть - это совокупность биологических нейронов, связанных или функционально объединенных в нервной системе. Нейроны - это специальные клетки, способные обрабатывать и распространять электрохимические сигналы.
Биологический нейрон имеет древовидную структуру ввода информации под названием дендрит. Далее входные импульсы поступают в ядро, которое отвечает за их обработку. В результате последующая передача сигналов происходит с помощью аксона [4].
При активации нейрон посылает электрохимический сигнал по аксону, который полученную информацию отправляет в свои отростки - терминали и далее в синапсы. Через синапсы сигнал попадает в другие нейроны, после чего они могут активироваться. Для активации "настоящего" нейрона необходимо, чтобы суммарный уровень сигналов пришедших в ядро его клетки через дендриты превысил активационный порог.
Искусственная нейронная сеть (далее нейросеть, нейронная сеть) — это совокупность нейронов, которые связываются друг с другом в цепочки. По аналогии из биологии каждый нейрон реализует активационную функцию, которая отвечает за дальнейшую передачу данных.
Структура простейшей нейросети представлена на рисунке 1. Сначала идут нейроны входного слоя, которые обозначены зеленым цветом, дальше нейроны скрытого слоя - синим цветом и нейроны выходного слоя - желтым.
Рисунок 1 - Структура простейшей нейросети
Входной слой отвечает за получение данных из вне и их дальнейшую обработку, после того как нейроны активируются, данные переходят по синапсам в следующие слои. При наличии после входного слоя идут нейроны скрытого слоя, которые получили такое название из-за того, что не связаны напрямую со входом и выходом нейросети.
Целью скрытого слоя является обработка данных, которые пришли от входного слоя и после этого при активации передать их дальше в выходной слой. Последний слой отвечает за суммирование полученных результатов, пришедших с предыдущих этапов обработки, именно в этом месте нейронная сеть приходит к решению задачи, поставленной перед алгоритмом.
На практике нейросети решают следующие задачи [5]:
1. Регрессия - нахождение численного параметра на основе входного набора информации.
2. Классификация - распознавание класса объекта на основе входных данных.
3. Управление - определяет управляющее воздействие на объект на основе входного набора информации.
4. Фильтрация - извлечение полезных данных из входного набора зашумленной информации.
5. Кластеризация - объединение данных по признакам на основе входной информации.
6. Генерация - создание выходных данных на основе входной информации
7. Сжатие - уменьшение объема входных данных без потери смысла
8. Детекция - определение места входных данных, которое наиболее повлияло на решение классификации.
9. Сегментация - классификация отдельных частей входного набора данных.
10. Аппроксимация - определение функциональной зависимости на основе набора входных данных.
На основе решаемых на практике задач интернет-маркетинга и нейронных сетей можно выявить возможность практического применения нейросетей в данной предметной области. С помощью них можно решать следующие задачи [6]:
1. Анализ и мониторинг рынка, деятельность которого направлена на продажу услуг и товаров в интернете, включая изучение потребностей потенциальных клиентов и формирование общего портрета целевой
аудитории. С помощью задач кластеризации, решаемых нейронными сетями, можно разделить потенциальную целевую аудиторию на группы по схожим свойствам, на основе такого разделения можно с легкостью сформировать портрет потребителя и выбрать подходящий рынок для реализации услуг и товаров фирмы.
2. Анализ и применение возможных каналов продаж и продвижения в интернете для реализации услуг или товаров. В сети существует большое количество разнообразных вариантов для сбыта своих продуктов. С помощью фильтрации, которую решают нейронные сети, поиск подходящего канала по определенным критериям займет меньше времени, чем без ее использования.
3. Разработка каналов связи с целевой аудиторией для возможности постоянного контакта клиента с фирмой. С помощью задач управления, решаемых нейросетями, можно обучить модель, которая позволит автоматически отвечать пользователям на их сообщения или звонки.
4. Анализ обратной связи клиентов для выявления недовольных покупателей, дальнейшей работы с ними и для улучшения качества продукта. С помощью задач классификации можно определить остался ли клиент доволен обслуживанием и товаром или нет. Опять же с помощью регрессии можно определить с какой вероятностью пользователь совершит еще раз покупку в выбранной компании. Если вероятность мала можно прибегнуть к бонусам, которые могут повысить полученную вероятность и вернуть расположение клиента.
5. Генеративные нейронные сети позволяют создавать контент для сайта или блога компании, это позволяет постоянно поддерживать контакт с целевой аудиторией и выкладывать каждый раз что-то новое на информационный ресурс фирмы. Такие нейросети позволяют ускорить процесс написания постов и статей, а также разнообразить их содержание без усилий человека, при условии, что алгоритм уже обучен на решение практических задач.
6. Технологии нейронных сетей очень часто используются в машинном переводе текста. Входные данные сначала классифицируются, а потом на основе них генерируются выходных данные с тем же семантическим смыслом, но на другом языке. Использование такого применения нейронных сетей будет полезно в интернет-маркетинге, так добавление такого функционала на информационный ресурс компании, позволит расширить целевую аудиторию и работать не только с локальным рынком, но и выходить на иностранные.
7. Анализ активности пользователей на информационных ресурсах компании в социальных сетях и собственных площадках. С помощью аппроксимации данных об активности пользователей, их действиях и времени нахождения на странице можно получить функциональную зависимость разных факторов на спрос товаров и услуг при определенных условиях. На основе полученных результатов можно менять ценовую политику компании или маркетинговую стратегию в целом.
8. Аппроксимировать можно не только действия пользователя на информационном ресурсе компании, но их реакции на полученные письма в ходе email рассылки. Можно получить зависимость целевых действий пользователя, например от времени получения письма и от содержимого в нем, на основе него можно корректировать стратегию email маркетинга.
Литература
1. Фил Барден. Взлом маркетинга. Наука о том, почему мы покупаем. -"Манн, Иванов и Фербер", 2014 - 303 с.
2. Филлип Котлер. Основы маркетинга. - Вильямс, 2017 - 1000 с.
3. Онлайн курс "Основы интернет-маркетинга" [Электронный ресурс]. URL: https://stepik.org/course/4350/syllabus (дата обращения: 26.05.2020)
4. Онлайн-курс "Нейронные сети" [Электронный ресурс]. URL: https://stepik.org/course/401 (дата обращения: 26.05.2020)
5. Мальский А.Д. Нейросети: что это такое и как работает [Электронный ресурс]. URL: https://www.mirf.ru/science/kak-rabotayut-nejroseti (дата обращения: 26.05.2020)
6. Роботы-маркетологи: как нейросети изменят мир интернет-маркетинга [Электронный ресурс]. URL: https : //texterra. ru/blog/roboty-marketologi-kak-neyroseti-izmenyat-mir-internet-marketinga.html (дата обращения: 27.05.2020)
Literature
1. Phil Barden. Decoded marketing. The science behind why we buy. - "Mann, Ivanov and Ferber", 2014 - 303 p.
2. Philip Kotler. Principles of marketing. - Williams, 2017 - 1000 p.
3. Online course "Principles of internet marketing" [Electronic resource]. URL: https : //stepik. org/course/4350/syllabus (date of request: 26.05.2020)
4. Online course "Neural networks" [Electronic resource]. URL: https://stepik.org/course/401 (date of request: 26.05.2020)
5. Malskiy A.D. Neyronets: what is it and how it work [Electronic resource]. URL: https://www.mirf.ru/science/kak-rabotayut-nejroseti (date of request: 26.05.2020)
6. Marketing robots: how neural networks will change the world of Internet marketing [Electronic resource]. URL: https: //texterra. ru/blog/roboty-marketologi-kak-neyroseti-izmenyat-mir-internet-marketinga.html (date of request: 27.05.2020)
