ML-модели в CRM-маркетинге: как увеличить выручку с помощью нейросетей на 30 %

Эксперты Kokoc Performance (входит в Kokoc Group) научили нейросети решать задачи бизнеса, а конкретно в CRM — коммуницировать с клиентами, работать с клиентской базой при помощи внедрения ML.

Что такое ML (Machine Learning) 

Машинное обучение (Machine Learning, ML) — использование искусственного интеллекта для построения аналитических моделей, способных обучаться на данных. ML связано с понятием предикативного моделирования — это выявление закономерностей на основе прошлых данных для создания прогнозов о будущих событиях (покупках).

Разберемся, как ML используется для предиктивного моделирования.

1. Автоматизация поиска сложных закономерностей:

• Классическая статистика: требует от аналитика предположений о виде связи (линейная, логарифмическая и т.д.).
• ML-алгоритмы: сами, в процессе обучения, находят нелинейные взаимодействия и сложные зависимости между сотнями признаков, которые человек мог бы упустить.

1. Работа с большими и сложными данными. Предиктивное моделирование на основе ML эффективно работает с неструктурированными данными (тексты, изображения, звук), превращая их в признаки для прогноза. Пример: прогноз оттока клиента на основе тональности его обращений в поддержку.
2. Итеративное улучшение (обучение). Модель не просто строится один раз. Она может непрерывно переобучаться на новых данных, адаптируясь к изменяющимся условиям (концептуальный дрейф), что критически важно для долгосрочных прогнозов.

Для простоты понимания сведем все в таблицу:

Итак, простыми словами, предиктивное моделирование это цель — прогнозирование будущего. Машинное обучение — это самый мощный и гибкий метод ее достижения. 

Для чего нужны ML-модели

Машинное обучение (ML) расширяет функционал CRM-систем, автоматизируя задачи и углубляя анализ данных. Вот ключевые направления его применения:

1. Автоматизация рутины. ML берет на себя повторяющиеся операции: обновление карточек контактов, расстановку приоритетов лидов, что повышает эффективность работы менеджеров.
2. Индивидуальный подход. Анализируя данные, алгоритмы помогают понять потребности каждого клиента и адаптировать под них коммуникацию и предложения.
3. Поддержка клиентов. Система может мгновенно обрабатывать типовые запросы в службу поддержки, предлагая решения в реальном времени.
4. Умная сегментация. Клиенты автоматически группируются на основе их поведения, интересов и истории покупок для более точного таргетинга.
5. Снижение оттока. ИИ выявляет ранние признаки снижения лояльности, позволяя вовремя сделать персональное предложение и удержать клиента.
6. Прогнозирование действий. ML анализирует паттерны поведения и историю транзакций, чтобы предсказать следующие шаги клиента.
7. Прогноз продаж. Алгоритмы повышают точность прогнозов, учитывая рыночные тренды, внешние факторы и исторические данные.

Кому подходят ML-модели

Они доступны далеко не каждому бизнесу по причине недостаточности данных, на которых модель можно обучить. Ответ на этот вопрос требует разделения аудитории на две ключевые категории: компании/бизнесы и специалисты/команды, а также понимания критериев готовности.

Кому подходят ML-модели с точки зрения бизнеса и индустрий

ML — не универсальное решение, а сложный инструмент. Он принесет максимальную отдачу там, где есть четкая задача, измеримая ценность и необходимые данные.

Идеальные кандидаты — компании, у которых:

• Большие объемы структурированных данных. Финансовые транзакции, история взаимодействий с клиентами (CRM, поддержка, сайт), логи с оборудования, данные датчиков (IoT). Например, ритейл, финтех, телеком, логистика, промышленность.
• Повторяющиеся, но сложные для формализации задачи. Распознавание образов (медицинские снимки, брак на производстве), обработка естественного языка (чаты, документы), прогнозирование (спроса, оттока, цен).
• Высокая стоимость ошибки или цена автоматизации. Где человеческий фактор или ручная обработка слишком дороги, медленны или неточны (кредитный скоринг, мониторинг мошенничества, управление рисками).
• Масштаб, где даже небольшое улучшение дает значимый экономический эффект. Увеличение конверсии на 2 % для крупного маркетплейса или снижение расходов на логистику на 5 % для федеральной сети.

Конкретные индустрии и сценарии:

• Финансы и Финтех. Скоринг, AML (борьба с отмыванием), алготрейдинг, чат-боты, персонализация финансовых продуктов.
• Ритейл и E-commerce. Рекомендательные системы, прогнозирование спроса, динамическое ценообразование, оптимизация цепочек поставок, компьютерное зрение для касс самообслуживания.
• Телеком и SaaS. Прогнозирование оттока (churn prediction), предиктивная аналитика для оборудования, сегментация клиентов для апсейла.
• Промышленность и энергетика. Предиктивное обслуживание оборудования, оптимизация энергопотребления, контроль качества с помощью компьютерного зрения.
• Здравоохранение. Анализ медицинских изображений, разработка лекарств, предсказание рисков заболеваний, оптимизация работы клиник.

Кому ML (пока) НЕ нужен или преждевременен:

• Стартапы на стадии идеи без данных и стабильных процессов.
• Компании с маленькой и простой клиентской базой, где все задачи решаются вручную эффективно.
• Задачи, которые можно идеально решить простым алгоритмом (например, "если-то") или бизнес-правилами.
• Проблемы, где невозможно собрать релевантные данные или четко сформулировать целевую переменную (что мы предсказываем?).

Кому подходят ML-модели с точки зрения команд и специалистов

Внедрение ML требует компетенций. Проект обречен на провал без правильной команды.

Ключевые роли и их готовность:

1. Менеджеры продукта и бизнес-аналитики. Им необходимо уметь транслировать бизнес-задачу в ML-задачу. Не «хотим умную CRM», а «хотим снизить отток клиентов на 10 %, предсказывая вероятность ухода по их активности за последние 30 дней».
2. Data Engineers (инженеры данных). Критически важны. ML-модели «едят» данные. Нужны специалисты, которые построят надежные пайплайны сбора, очистки, хранения и доставки данных (Data Pipeline). Без них — «мусор на входе, мусор на выходе».
3. Data Scientists / ML-инженеры. Их задача — исследование, построение, обучение и валидация моделей. Они должны глубоко разбираться в математике, алгоритмах и особенностях данных вашей отрасли. Важно разделять: Data Scientist — больше про анализ и прототипирование, ML-инженер — про внедрение модели в production, масштабирование и мониторинг.
4. DevOps / MLOps-инженеры. ML-модель — это не статичный код. Её нужно развернуть, интегрировать с вашими системами (например, с той же CRM), обеспечить мониторинг ее производительности (концепт дрейфа данных) и возможность переобучения. Этим занимается направление MLOps.

Критерии готовности компании к внедрению ML

1. Проблема. Есть ли конкретная, измеримая и дорогостоящая бизнес-проблема?
2. Данные. Существуют ли исторические данные, релевантные проблеме? Достаточно ли их объема и качества?
3. Экспертиза. Есть ли в команде или есть ли бюджет на привлечение специалистов (дата-инженер, ML-инженер)?
4. Инфраструктура. Готовы ли IT-инфраструктура и культура к работе с data-driven решениями? Есть ли вычислительные мощности?
5. Ожидания. Понимает ли руководство, что ML — это инструмент для поддержки решений, а не «волшебный черный ящик», который сразу решит все проблемы? Важна готовность к экспериментам и итерациям.

Чем больше данных и чем дороже ручное решение задачи — тем вероятнее, что там уже используется или скоро появится ML.ML-модели подходят зрелым компаниям с цифровым следом, конкретной высокоценной задачей и готовностью инвестировать в данные, инфраструктуру и команду. Начинать стоит не с технологии ("хочу нейросеть"), а с боли бизнеса и поиска точки, где даже небольшое улучшение за счет прогноза или автоматизации даст значимый финансовый или операционный эффект. Внедрение ML — это в первую очередь инженерный и управленческий вызов, а лишь затем — научный.

Директор по развитию Kokoc Performance Егор Трушников

Как работают ML-модели

Шаг 1. Определение цели. Четко формулируем, что хотим предсказать (например, «уйдет ли клиент в ближайший месяц»).

Шаг 2. Сбор и подготовка данных. Собираем исторические данные (действия клиентов, покупки и т.д.), чистим их от ошибок и преобразуем в табличный формат, где каждая строка — пример, а столбцы — признаки.

Шаг 3. Выбор и обучение модели. Берем алгоритм (например, градиентный бустинг) и «показываем» ему данные с уже известными ответами. Алгоритм автоматически ищет закономерности, настраивая внутренние параметры.

Шаг 4. Проверка и оценка. Тестируем обученную модель на новых данных, которые она раньше не видела, чтобы убедиться, что она умеет обобщать, а не просто запомнила примеры.

Шаг 5. Применение. Разворачиваем модель в рабочую систему (например, в CRM), где она в реальном времени анализирует новые данные и выдает прогнозы (например, вероятность ухода клиента).

Шаг 6. Мониторинг и поддержка. Постоянно следим за качеством прогнозов, потому что со временем данные могут меняться и модель потребует дообучения.

ML-модель — это не «волшебный ящик», а математическая система, которая находит шаблоны в прошлых данных, чтобы предсказывать будущее. Ее точность зависит от качества данных и правильной настройки.

Директор по развитию Kokoc Performance Егор Трушников

Кейс: как увеличить выручку с помощью нейросетей на 30 % 

Главные проблемы работы с клиентской базой в аптечной сети — это ручной труд, высокие издержки и недостаток персонализации. Клиент Pharma Retail обратился в Kokoc Performance (входит в Kokoc Group) c задачей повысить частоту покупок и возвращаемость клиентов. 

Для этого специалисты разработали и внедрили модель машинного обучения для персонализации и сегментации клиентов. Использование ML-моделей позволило компании ответить на важнейшие клиентские вопросы и использовать их в продажах:

1. Кому? Анализ и предсказание на уровне каждого пользователя.
2. Когда? Предсказание оптимального времени коммуникации.
3. Где Предсказание оптимального канала коммуникации.
4. Что? Предсказание оптимальной категории SKU и типа оффера.

Результатом стал потенциал роста выручки в 1,3X.

Итог. Какой результат получается при использовании ML-модели

Дело не только в цифрах. Подытожим, что изменилось в компании с внедрением машинного обучения:

Итак, для бизнеса использование ML-модели означает переход от массовых рассылок «вслепую» к точечным, релевантным взаимодействиям. Это ведет к росту конверсии, среднего чека, удержания клиентов и, в конечном итоге, — ROI маркетинга. 

Увеличьте выручку своего бизнеса с предиктивными ML-моделями. Мы проектируем, обучаем и запускаем ML-модели — от сбора и подготовки данных до внедрения и поддержки!