Нейросети с точностью до 67% прогнозируют, какие фирмы восстановят рост после застоя

Как работают нейросети

ТОМСК, 31 октября. /ТАСС/. Комбинированное исследование более 2 тыс. российских компаний, переживающих застой или длительное падение выручки, провели экономисты Томского политехнического университета (ТПУ). Результаты показали, что использование алгоритмов машинного обучения повышает точность прогнозов потенциального роста этих компаний до 65-67%, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.

Каждый нейрон в обученной системе соединён с другим и характеризуется своим весом и пороговым значением. Он получает входные данные, на которых проводит определённые преобразования. Если выходной сигнал какого‑либо отдельного нейрона превышает заданное пороговое значение, он активируется, а затем передаёт информацию дальше.

Для повышения эффективности email-кампаний многие из авторов в отделах маркетинга обращаются к использованию нейронных сетей. Один из способов их использования — прогнозирование поведения подписчиков. И в ближайшем будущем такой подход с большой долей вероятности станет основным. ИИ может анализировать большие объёмы данных на разных языках и выявлять закономерности, которые помогут предсказать, какие клиенты склонны открывать письма, какие темы и интересы, какие ссылки с большей вероятностью откроют, и какие факторы дают эффект увеличения конверсии в покупки.

Таким образом, собственно применение нейронных сетей в email-маркетинге не только улучшает персонализацию контента и оптимизацию кампаний, но также помогает компаниям лучше понимать свою аудиторию, прогнозировать её поведение и автоматизировать процессы для достижения лучших результатов.

Компаниям, которые решили улучшить свой маркетинг на долгую перспективу, стоит присмотреться к тому, чтобы попробовать использование нейросетей. За последние несколько лет эта технология показала значительный прогресс, а в течение следующих двух нас ждёт ещё большее число изменений, так как вектор эволюции технологии становится всё круче.

Благодаря способности обучаться на примере и адаптироваться к новым задачам и целям, применение нейронных сетей составляет сегодня один из главных трендов в различных сферах жизни, который подходит для самых разных компаний. С помощью эффективного обучения и применения система имеет возможность значительно улучшить точность и эффективность прогнозирования всего за несколько минут, что делает её незаменимым инструментом в современном мире больших и сложных данных.

Процесс обучения

«Ранее большинство исследований было сосредоточено на молодых, быстрорастущих фирмах («газелях») или зрелых компаниях, рост которых был обусловлен масштабированием. Мы в своем исследовании обращаем внимание на фирмы, восстанавливающиеся после застоя или длительного падения выручки. Точное прогнозирование того, какие фирмы восстановятся и вернутся к росту, имеет решающее значение как для инвесторов, так и для политиков, особенно в глобальной экономике, отмеченной частыми кризисами и периодической стагнацией», — приводятся в сообщении слова одного из авторов статьи, доцента Бизнес-школы ТПУ Владислава Спицына.

Обучение — один из основных этапов работы с ИИ. Именно здесь происходит настройка всех частей системы, чтобы обучиться решению конкретной задачи. В течение обучения на основе выбранных данных во время тестового запуска, сеть корректирует веса своих нейронов таким образом, чтобы минимизировать ошибки в результатах.

«Расчеты показали, что алгоритм машинного обучения увеличивает точность прогнозов потенциального роста компаний до 65-67%. В то время как успешность случайного выбора компаний составляет всего 13-17%. Показатель, который оценивает полноту прогнозов, достигает значений 58-63%. Это особенно ценно для крупных инвесторов и политиков, которые стремятся определить компании, готовые к возобновлению роста», — сказали в пресс-службе.

Уже многие годы электронная почта играет значительную роль в маркетинге. Каждая компания стремится сделать свои email-кампании более эффективными и интересными, чтобы привлечь больше клиентов и увеличить продажи. Однако, в условиях очень жёсткой конкуренции, которая преобладает во многих сферах бизнеса, сделать это становится всё сложнее.

Для этого необходимо создать модель нейронной сети, в которой входной слой будет представлять данные о поведении подписчиков, а следующие будут выполнять вычисления для прогнозирования. С помощью обучающих данных подобная нейросеть сразу будет настраиваться на основе предыдущих результатов из памяти, чтобы предсказывать будущее поведение.

Для прогнозирования поведения подписчиков с помощью нейронных сетей можно использовать метод обучения нейросети на временных рядах. Для этого необходимо использовать информацию об активности подписчиков за определённый период времени, такие как открытия писем, клики на ссылки, среднее время, проведённое на сайте, и другие метрики.