7 способов машинного обучения могут улучшить маркетинг

90

7 способов машинного обучения могут улучшить маркетинг

Использование огромного потенциала искусственного интеллекта для успеха в бизнесе — это уже не надуманная мечта. Многие компании уже это обнаружили, и по мере того, как технология развивается быстрыми темпами, теперь ясно, что машинное обучение и маркетинг идут рука об руку.

В этом возрасте сделать одно без другого — ошибка, которую не может позволить бизнес, а не если они хотят оставаться конкурентоспособными.

Понимание данных более ценно, чем когда-либо, что позволяет лучше взаимодействовать с клиентами. Не удивительно, что существует повышенная зависимость от данных. Исследовательские проекты Gartner, которые в ближайшие два года будут инвестировать более 75% компаний в большое количество информации.

Для предприятий сегодня способность прогнозировать поведение клиентов является ключом к оптимизации маркетинговых кампаний. В этой статье мы рассмотрим, как машинное обучение может помочь компаниям улучшить свои маркетинговые усилия.

  1. Усиление опыта работы с клиентами

Исследования показывают, что 57% крупных руководителей считают, что это область, где машинное обучение может быть наиболее полезным. Машиноведение может улучшить качество покупок в Интернете во многих отношениях, например:

Направляйте путешествие в путешествие, делая персональные рекомендации по продуктам, чтобы помочь клиенту найти то, что он хочет;

7 способов машинного обучения могут улучшить маркетинг
Предоставляйте клиентам круглосуточную службу поддержки

Растущая популярность кассовых перевозок за последнее десятилетие открыла путь для многих компаний электронной коммерции и индивидуальных предпринимателей, чтобы использовать компьютерное обучение для улучшения качества обслуживания клиентов.

Примером может служить Кейт Сомервилл, которая с большим успехом объединила платформу электронной коммерции Magento с nChannel. Они использовали машинное обучение для создания более персонализированного опыта покупок, отвечая на данные в реальном времени. Это увеличило трафик, конверсии и, конечно же, доход.

  1. Создание новых потоков доходов

Цифровой маркетинг в современную эпоху связан с данными. Из-за огромного количества доступных данных становится все более очевидным, что маркетинг становится приоритетом для многих компаний, поскольку он имеет прямую связь с увеличением доходов.

Розничный гигант Amazon использовал мощь машинного обучения, в отличие от других, причем 35% годового дохода, получаемого за счет персонализированных рекомендаций по продуктам.

Их служба облачных вычислений, Amazon Web Services (AWS), предоставляет возможность другим компаниям извлекать выгоду из ИИ, используя данные, чтобы адаптировать свои услуги к потребностям клиентов. Это, в свою очередь, позволит Amazon получать дополнительные потоки доходов в новых рыночных областях.

Это так называемое маркетинговое пророчество — это то, к чему многие маркетологи стремятся в течение многих лет, прежде чем машинное обучение выходит на первый план. Имея данные в руках, лица, принимающие решения, имеют гораздо больше понимания и способности предсказать, чего хотят клиенты, прежде чем они даже осознают, что хотят этого.

  1. Разработка дополнительных продуктов и услуг

В эпоху цифровых технологий люди быстро привыкли к покупкам инновационными и обтекаемыми способами. В результате их ожидания выше.

Это дает больше возможностей компаниям адаптировать свой маркетинг специально для нишевых групп в своей отрасли или даже с собственной клиентской базой.

Многие компании уже хорошо справляются с этим в этом отношении, разрабатывая новые продукты и услуги на основе результатов программного обеспечения для машинного обучения.

Baidu разрабатывают услугу, известную как Deep Voice, которая, как сообщается, может генерировать совершенно синтетические человеческие голоса. Это программное обеспечение учится у человеческих ораторов, изменяя шаг, тон и произношение для создания точных и жутких имитаций.

Что касается маркетинга, этот проект вполне может изменить ландшафт приложений для голосового поиска, который, как ожидается, значительно возрастет в ближайшем будущем.

7 способов машинного обучения могут улучшить маркетинг
  1. Оптимизация контента

Искусственный интеллект и машинное обучение часто упоминаются на одном дыхании, но есть существенная разница. Машиноведение не пытается перехитрить и узурпировать человеческий интеллект. Вместо этого он фокусируется на анализе проблем и процессов и поиске способа их оптимизации.

Популярным способом, который практикуют многие маркетологи, является тестирование A / B.

Независимо от того, являются ли эти темы темами электронной почты, графикой объявлений Facebook или заголовком статьи, тесты A / B позволяют отделам маркетинга тестировать различные варианты и собирать результаты, чтобы определить, что лучше всего подходит для аудитории.

Этот метод использования машинного обучения в маркетинге оказывается ценным в сегментированных маркетинговых кампаниях. Компании могут использовать обратную связь для предоставления более целенаправленного контента, в конечном итоге сотрудничая с машинами для оптимизации контента и услуг.

Вероятно, лучшим примером этого является Google Rank Brain. Его способность учиться на поисковых задачах сделала гигант поисковой системы невероятно эффективным сервисом, последовательно улучшая точность своих результатов в зависимости от контекста каждого запроса.

7 способов машинного обучения могут улучшить маркетинг
  1. Улучшение персонализации

Люди хотят, чтобы бренды заботились о них. Настолько же, что 52% клиентов, скорее всего, переключат бренды, если они не почувствуют, что компания прилагает достаточные усилия для персонализации своих сообщений.

Вышеупомянутый успех Amazon с персонализацией электронной коммерции строится на компьютерном обучении. 

Они собирают огромные данные данных об их поведении, интересах и прошлых покусах своих клиентов, чтобы адаптировать онлайн-шоппинг.

Все, начиная от электронных писем и заканчивая предложениями, является индивидуальным, а также каждым касанием в путешествии.

Это может показаться несколько ироничным, но машинное обучение помогает создать более человеческий опыт.

Персонализация электронной коммерции заставляет клиентов чувствовать себя более важными, а опыт тщательно разработан для удовлетворения их потребностей и интересов.

Это помогает развить лояльность. Клиенты будут доверять бренду, который заставляет их чувствовать, что их слушают. Исследования показывают, что 44% клиентов вернутся, чтобы совершать будущие покупки после того, как они приобрели индивидуальный опыт покупок.

  1. Сократить «маркетинговые отходы»

Когда дело доходит до маркетинга, невероятно полезно иметь систему, которая может быстро определять тенденции и действия в режиме реального времени, а затем реагировать соответственно без какого-либо человеческого вклада. Эта способность «учиться» на ходу — это то, что делает машинное обучение столь важным в маркетинге сегодня и в последующие годы.

 

7 способов машинного обучения могут улучшить маркетинг

В прошлом многие маркетологи запускали рекламные кампании чуть больше, чем по догадкам. Не зная своей аудитории, много денег было потрачено впустую на рекламу или рекламные усилия, которые не резонировали со своими целевыми клиентами.

Машиноведение устраняет эти маркетинговые отходы.

Взятие scattershot подход к маркетингу в эпоху цифровых технологий является не только ненужным, но и просто безумием. Машинное обучение берет догадки из процесса, позволяя маркетологам достигать своей аудитории с помощью контента и предложений продуктов, которые имеют лучшие шансы на участие — и, в конечном счете, конверсии.

  1. Чатботы привлекают клиентов

Все более распространенным видом на многих современных веб-сайтах является дружеский чатбот, который появляется в нижнем углу экрана, предлагая помощь или совет вскоре после прибытия посетителя на сайт.

Машинное обучение имеет основополагающее значение для успеха чатботов, так как позволяет чатботам постоянно учиться на взаимодействии с посетителями, собирать данные и интерпретировать его для обеспечения более точных ответов с течением времени.

Мало того, что чаты будут неизбежно уничтожать человеческих виртуальных помощников во времени, но они предоставляют компаниям возможность революционизировать маркетинговую деятельность.

Мы уже можем видеть, как машинное обучение используется во многих разных отраслях промышленности сегодня, от помощи в вычислении риска в финансовых компаниях, предоставлении персонального медицинского обслуживания через Интернет Вещей (IoT).

Благодаря знаниям, которые дает машинное обучение, предприятия могут адаптировать свои маркетинговые усилия, обеспечивая лучший сервис для своих клиентов и, в конечном счете, предоставляя более персонализированный опыт. Это поможет создать лояльную аудиторию, которая доверяет вашему бренду и вернется к покупке большего количества продуктов и услуг.

В конце концов, это отличная новость для нижней линии любого бизнеса. Благодаря более оптимизированному контенту и проницательному анализу доступных им данных, компании, которые используют компьютерное обучение в своей маркетинговой стратегии, получат много успеха.

Когда дело доходит до цифровой трансформации, нет сомнений в том, что машинное обучение и ИИ уже являются массово важными для будущего бизнеса.

Comments are closed, but trackbacks and pingbacks are open.