Machine Learning and Generative AI for Marketing

Эта книга представляет собой практическое руководство по применению машинного обучения и генеративного ИИ в маркетинге. Авторы, имеющие многолетний опыт в области Data Science, показывают, как использовать Python для создания мощных маркетинговых стратегий, основанных на данных. Книга охватывает широкий спектр тем: от классических методов ML (кластеризация, регрессия, классификация) до современных подходов с генеративными моделями (LLM, GAN).

В первой части рассматриваются основы сбора и предобработки маркетинговых данных, включая работу с клиентскими базами, транзакциями и поведенческими данными. Затем авторы переходят к построению моделей для сегментации аудитории, прогнозирования оттока клиентов, персонализации рекомендаций и оптимизации рекламных кампаний.

Особое внимание уделяется интеграции генеративного ИИ: созданию контента, автоматизации A/B-тестирования, генерации персонализированных предложений и анализу тональности отзывов. Каждая глава содержит практические примеры на Python с использованием библиотек scikit-learn, TensorFlow, PyTorch и LangChain.

Книга предназначена для маркетологов, аналитиков и специалистов по данным, желающих освоить современные методы AI для повышения эффективности маркетинговых кампаний. Для чтения требуется базовое знание Python и статистики.