Auswirkungen des maschinellen Lernens im digitalen Marketing: Wie sieht die Zukunft aus?

Unternehmens- und Organisationsmarketing hat sich seit seinen Anfängen im späten 19. Jahrhundert stark weiterentwickelt. Marketing ist der Einsatz von Markt- oder Kundenforschung, um Dienstleistungen und Waren zu bewerben oder zu verkaufen, die von verschiedenen Unternehmen angeboten werden.

Marketingtaktiken haben sich seit ihrer Einführung in vier verschiedenen Phasen entwickelt. Diese Phasen sind:

1. Produktorientiertes Marketing
2. Verkaufsorientiertes Marketing
3. Verbraucherorientiertes Marketing
4. Beziehungsorientiertes Marketing

In diesen vier unterschiedlichen Marketingphasen bestand der Schub für die Evolution aus zwei Faktoren: Marketingtechnologie und Kundenbedürfnisse. Die Bedürfnisse der Verbraucher erfordern die Anwendung von Marketingtaktiken, um sicherzustellen, dass sie die Bedürfnisse der Verbraucher erfüllen und so mehr Kunden gewinnen.

Marketingtechnologie beinhaltet den Einsatz der besten und leistungsfähigsten technologischen Entwicklungen für das Marketing. Digitales Marketing hat die Marketingbranche erheblich revolutioniert.

Es bot billigere Marketingoptionen, die oft effizienter waren. Digitale Marketingstrategien erreichten im Vergleich zu traditionellen Marketingmethoden auch mehr Menschen. Diese beiden Vorteile gegenüber traditionellem Marketing veranlassten viele Unternehmen zum Umstieg auf digitales Marketing.

Maschinelles Lernen im digitalen Marketing

Darüber hinaus haben sich digitale Marketingtechnologien weiterentwickelt und die Verwendung von maschinellem Lernen übernommen. Maschinelles Lernen ist die Verwendung bereits vorhandener Daten zur Generierung von Datenmodellen, die neue Daten analysieren und daraus Erkenntnisse gewinnen können.

Modelle für maschinelles Lernen können auch mit einer Technologie entwickelt werden, die es ihnen ermöglicht, während ihrer gesamten Nutzung besser zu werden. Sie werden besser genutzt, weil sie mehr Daten und Informationen erhalten.

Im digitalen Marketing wird maschinelles Lernen für die Marktdatenanalyse und die Analyse von Werbeeinblicken verwendet. Maschinelles Lernen hat vielen Unternehmen und Organisationen geholfen, Datentrends durch die Analyse bereits vorhandener Daten vorherzusagen und vorherzusagen.

In diesem Artikel werden wir die Auswirkungen des maschinellen Lernens im digitalen Marketing diskutieren.

1. Personalisierung von Kundenempfehlungen

Wenn Sie ein Netflix-Benutzer sind, wie oft hatten Sie das Gefühl, dass die Website Ihren Film- und TV-Show-Geschmack sehr gut kennt? Viele Male, oder? Netflix verwendet maschinelle Lernmodelle, um alle seine Benutzer zu analysieren und ihre Vorlieben zu verstehen. Nach der Analyse kann die Website leicht vorhersagen, welche Filme oder Fernsehsendungen einem Benutzer gefallen werden.

Dies ist ein Beispiel für den Einsatz von maschinellem Lernen für personalisierte Empfehlungen. Personalisierte Empfehlungen tragen dazu bei, die Loyalität eines Benutzers gegenüber einem Unternehmen aufzubauen. Dies liegt daran, dass der Benutzer das Gefühl hat, dass das Unternehmen ihn gut versteht.

Die Verwaltung von Empfehlungsmodellen kann jedoch eine Hektik sein, da das System viele Analysen zu Big Data und Algorithmusdesign erfordert. Nach der Datenanalyse kann das Unternehmen mit zahlreichen Empfehlungsmodellen für verschiedene Kundencluster enden. Das Modellmanagement für digitales Marketing hilft Unternehmen bei der Verwaltung ihrer Modelle.

Modellverwaltungsdienste kümmern sich um die Entwicklung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen für Unternehmen. Modellverwaltungsdienste ermöglichen es einem Unternehmen, sich auf seine Kernfunktionen zu konzentrieren, während die Modellverwaltungsunternehmen an der Entwicklung optimierter Modelle für maschinelles Lernen für ihre Kunden arbeiten.

2. Genaue Marktprognosen

Ein zentrales Unterscheidungsmerkmal des digitalen Marketings ist die Erhebung von Daten. Im digitalen Marketing werden Daten zur Analyse der Erfolgs- oder Misserfolgsrate der Marketingtaktik und anderer Metriken gesammelt. Die gesammelten Daten können jedoch für eine manuelle Datenanalyse zu umfangreich sein.

Maschinelles Lernen kann bei der Analyse des Gesammelten helfen und daraus aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen. Heutzutage ist die Verwendung von maschinellen Lernmodellen für Marktprognosen eine gängige Taktik von Unternehmen.

Marktprognosen helfen Unternehmen und Organisationen, notwendige strategische Entscheidungen zu treffen. Die strategischen Entscheidungen tragen dazu bei, dass die Unternehmen die Marktveränderungen meistern.

3. Automatisierung von Marketingprozessen

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Entgegen der landläufigen Meinung besteht der einzige Zweck des maschinellen Lernens nicht darin, Benutzer zu beobachten und strategisch anzusprechen. Maschinelles Lernen wurde ausschließlich zu dem Zweck entwickelt, Prozessautomatisierung ohne menschliches Eingreifen zu ermöglichen.

Digitale Marketingkampagnen bestehen aus zahlreichen Schritten. Viele dieser Schritte sind banal und/oder wiederholen sich. Machine-Learning-Modelle können eingesetzt werden, um solche Funktionen auszuführen und so eine optimierte und erfolgreiche Marketingkampagne sicherzustellen.

Dies liegt daran, dass Menschen sich oft langweilen und müde werden, wenn sie sich wiederholende oder alltägliche Aufgaben ausführen, wodurch ihre Effizienz verringert wird. Bei maschinellen Lernmodellen ist dies jedoch nicht der Fall. Sie können 1000 Iterationen der Aufgabe ausführen, ohne ihre Effizienz zu verringern.

Die Automatisierung digitaler Marketingprozesse ermöglicht es Marketern, sich auf Aufgaben zu konzentrieren, die menschliches Eingreifen erfordern. Diese Automatisierung schafft einen effizienten Marketingkampagnenprozess.

4. Erkennung von Werbebetrug

Seit der Einführung der Internettechnologien ist Betrug eine große Plage für den Dienst. Berichten zufolge wurden im Jahr 2020 insgesamt 2,2 Millionen Betrugsfälle gemeldet. Diese statistischen Zahlen zeigen den besorgniserregenden Zustand des Missbrauchs von Internetdiensten.

Ad Fraud ist der Versuch von Kriminellen, Unternehmen ihrer digitalen Werbemaßnahmen zu berauben. Anzeigenbetrugsfälle beinhalten im Allgemeinen Kriminelle, die Online-Identität stehlen und vorgeben, ein Unternehmen zu sein, und dann alle willigen Käufer betrügen.

Die Erkennung von Betrug bei digitaler Werbung ist ein langwieriger Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen analysiert werden, um skizzenhafte Trends bei Anzeigen zu erkennen. Dieser Vorgang ist oft zu aufwendig, um von Menschen durchgeführt zu werden. Kürzlich wurden maschinelle Lernmodelle verwendet, um Werbebetrug zu identifizieren und zu kennzeichnen.

Die Modelle für maschinelles Lernen analysieren und vergleichen gleichzeitig Daten, wie z. B. digitale Anzeigenengagement-Trends, Anzeigentiming-Trends usw. Die Modelle analysieren die Daten kritisch, um skrupellose Aktivitäten zu identifizieren.

Sobald maschinelles Lernen Anzeigenbetrug erkennt, blockiert es automatisch die Anzeigen von der digitalen Marketingplattform. Diese Modelle können auch in Deep-Learning-Technologie integriert werden, die es ihnen ermöglicht, mehr Wissen über die Erkennung von Anzeigenbetrug zu erlangen. Dadurch wird die Effizienz des Modells bei der Erkennung von Anzeigenbetrug verbessert.

5. Dynamische Preisgestaltung für Produkte und Dienstleistungen

Modelle für maschinelles Lernen können eingesetzt werden, um die regionale Preisgestaltung für Produkte und Dienstleistungen zu analysieren und einen detaillierten Bericht zu erstellen. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Produkte und Dienstleistungen auf Augenhöhe mit der Konkurrenz zu bepreisen, ohne über- oder unterbewertet zu werden.

Dieser Service kann auch verwendet werden, um Kunden zu identifizieren, die nach dem Produkt gesucht und es nicht gekauft oder es in den Warenkorb gelegt und dort gelassen haben. Das Modell bietet solchen Kunden rechtzeitig Rabattcodes an, um sie zum Abschluss des Kaufs zu zwingen.

Fazit

Der Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen im digitalen Marketing zeichnet eine glänzende Zukunft für den Service aus. Durch eine bessere Integration von Deep Learning können Online-Werbebetrugsfälle erheblich reduziert werden. Sie können durch den Einsatz von Modellen zur Erkennung von Anzeigenbetrug, die mit Deep-Learning-Technologie ausgestattet sind, reduziert werden.

Mit maschinellem Lernen wird die Effizienz digitaler Marketingstrategien deutlich verbessert und damit die Gewinnmargen für Unternehmen verbessert.