ML (Machine Learning) (Машинное обучение)

Область компьютерных наук и искусственного интеллекта, где системы автоматически улучшают свою производительность на основе опыта, полученного из данных.

В отличие от традиционного программирования, где правила задаются вручную, в ML модели 'учатся' на примерах, выявляя закономерности и делая прогнозы.

Примеры использования: системы рекомендаций в Netflix, которые анализируют просмотры пользователей для предложения фильмов; распознавание речи в голосовых помощниках вроде Siri; предсказание цен на акции на основе исторических данных.

В маркетинге ML применяется для анализа поведения потребителей, например, в алгоритмах Google Ads для оптимизации рекламных кампаний.

Применение

В маркетинге машинное обучение используется для персонализации контента, предиктивной аналитики, сегментации аудитории и оптимизации кампаний. Цели: повышение вовлеченности клиентов, увеличение конверсий и снижение затрат. Примеры из реального мира: Amazon применяет ML для рекомендаций товаров на основе прошлых покупок, что повышает продажи на 35%; Coca-Cola использует ML для анализа социальных сетей и предсказания трендов, адаптируя маркетинговые стратегии в реальном времени.

Применение в фарме

В фармацевтическом маркетинге ML применяется для анализа данных о пациентах, предсказания спроса на лекарства, персонализации коммуникаций и оптимизации клинических исследований. Цели: повышение эффективности продвижения препаратов, соблюдение регуляций и улучшение исходов для пациентов. Примеры: Pfizer использует ML для анализа больших данных о здоровье населения, чтобы targeted-рекламу лекарств от COVID-19; Novartis применяет ML в маркетинге для предсказания побочных эффектов и персонализации предложений врачам, что ускорило запуск новых препаратов.