デジタルマーケティングにおける機械学習の影響：将来はどうなるか？

ビジネスと組織のマーケティングは、19世紀後半の創業以来大きく進化してきました。 マーケティングとは、さまざまなエンティティが提供するサービスや商品を宣伝または販売するための市場またはクライアントの調査の使用です。

マーケティング戦術は、創業以来、4つの異なる段階を経て進化してきました。 これらのフェーズは次のとおりです。

1. 製品指向のマーケティング
2. 販売指向のマーケティング
3. 消費者志向のマーケティング
4. 関係指向のマーケティング

これらの4つの異なるマーケティングフェーズ全体で、進化の推進は2つの要因でした。マーケティングテクノロジーと顧客のニーズです。 消費者のニーズは、彼らが消費者のニーズを確実に満たすようにマーケティング戦術を採用することを必要とし、それによってより多くの顧客を獲得します。

マーケティング技術は、マーケティングのための最高かつ高性能な技術開発の使用を伴います。 デジタルマーケティングは、マーケティング業界に大きな革命をもたらしました。

それはしばしばより効率的であったより安いマーケティングオプションを提供しました。 デジタルマーケティング戦略も、従来のマーケティング手法と比較して、より多くの人々に届きました。 従来のマーケティングに対するこれらの2つの利点により、多くの企業がデジタルマーケティングに移行しました。

デジタルマーケティングにおける機械学習

さらに、デジタルマーケティング技術は進化し、機械学習の使用を採用しています。 機械学習とは、既存のデータを使用して、新しいデータを分析し、そこから洞察を抽出できるデータモデルを生成することです。

機械学習モデルは、使用を通じてより良くなることを可能にするテクノロジーを使用して開発することもできます。 それらはより多くのデータと情報を取得するため、より使いやすくなります。

デジタルマーケティングでは、機械学習は市場データ分析と広告インサイト分析に使用されます。 機械学習は、多くの企業や組織が既存のデータを分析することでデータの傾向を予測および予測するのに役立ちました。

この記事では、デジタルマーケティングにおける機械学習の影響について説明します。

1. クライアントの推奨事項のパーソナライズ

あなたがNetflixユーザーの場合、あなたの映画やテレビ番組の趣味をサイトがよく知っていると感じたことは何回ありますか？ 何度もね？ Netflixは機械学習モデルを使用して、すべてのユーザーを分析し、ユーザーの好みを理解します。 分析すると、サイトはユーザーが好きな映画やテレビ番組を簡単に予測できます。

これは、パーソナライズされた推奨事項に機械学習を使用する例です。 パーソナライズされた推奨事項は、ビジネスに対するユーザーの忠誠心を構築するのに役立ちます。 これは、ユーザーがビジネスがそれらをよく理解していると感じているためです。

ただし、システムにはビッグデータとアルゴリズムの設計に関する多くの分析が必要なため、推奨モデルの管理は面倒な場合があります。 データ分析後、ビジネスはさまざまなクライアントクラスターに対して多数の推奨モデルを作成することになります。 デジタルマーケティングのモデル管理は、企業がモデルを管理するのに役立ちます。

モデル管理サービスは、企業向けの機械学習モデルの開発と展開を処理します。 モデル管理サービスにより、ビジネスはコア機能に集中でき、モデル管理ビジネスは、クライアント向けに最適化された機械学習モデルの開発に取り組みます。

2. 正確な市場予測

デジタルマーケティングの重要な特徴は、データの収集です。 デジタルマーケティングでは、マーケティング戦術やその他の指標の成功率または失敗率を分析するためにデータが収集されます。 ただし、収集されたデータは、手動のデータ分析には多すぎる可能性があります。

機械学習は、収集された分析に役立ち、そこから有意義な洞察を得ることができます。 最近では、市場予測に機械学習モデルを使用することが、企業で使用される一般的な戦術です。

市場予測は、企業や組織が必要な戦略的決定を下すのに役立ちます。 戦略的決定は、企業が市場の変化を克服することを確実にするのに役立ちます。

3. マーケティングプロセスの自動化

出典：Pixabay

世論に反して、機械学習の唯一の目的は、ユーザーを観察して戦略的にターゲットにすることではありません。 機械学習は、人間の介入を必要とせずにプロセスの自動化を可能にすることを唯一の目的として開発されました。

デジタルマーケティングキャンペーンは、多くのステップで構成されています。 これらのステップのうち、それらの多くはありふれたものおよび/または反復的なものです。 機械学習モデルを導入してこのような機能を実行できるため、最適化された成功したマーケティングキャンペーンが保証されます。

これは、人間が繰り返しや日常的な作業を行うと、退屈して疲れてしまうことが多く、効率が低下するためです。 ただし、これは機械学習モデルには当てはまりません。 効率を低下させることなく、タスクを1000回繰り返すことができます。

デジタルマーケティングプロセスの自動化により、マーケターは人間の介入を必要とするタスクに集中できます。 この自動化により、効率的なマーケティングキャンペーンプロセスが作成されます。

4. 広告詐欺の検出

インターネット技術の開始以来、詐欺はサービスにとって大きな悩みの種でした。 報告によると、2020年には合計220万件の詐欺事件が報告されました。 これらの統計値は、インターネットサービスの悪用の懸念状態を表しています。

広告詐欺は、犯罪者が企業からデジタル広告の取り組みを奪おうとする試みです。 広告詐欺のケースでは、一般に、犯罪者がオンラインIDを盗み、ビジネスのふりをして、意欲的なすべての購入者を騙します。

デジタル広告詐欺の検出は、さまざまなソースからのデータを分析して広告の大ざっぱな傾向を特定することを含む、時間のかかるプロセスです。 このプロセスは、人間が実行するには多すぎることがよくあります。 最近、機械学習モデルを使用して、広告詐欺を特定してフラグを立てています。

機械学習モデルは、デジタル広告エンゲージメントの傾向、広告のタイミングの傾向などのデータを同時に分析および比較します。モデルはデータを批判的に分析して、悪意のあるアクティビティを特定します。

機械学習が広告詐欺を検出すると、デジタルマーケティングプラットフォームからの広告を自動的にブロックします。 これらのモデルは、ディープラーニングテクノロジーと統合することもできます。これにより、広告詐欺の検出についてより多くの知識を得ることができます。 これにより、広告詐欺の検出におけるモデルの効率が向上します。

5. 動的な製品とサービスの価格設定

機械学習モデルを導入して、製品やサービスの地域の価格を分析し、詳細なレポートを提供できます。 これにより、企業は、高額または過小請求することなく、競合他社と同等の価格を製品やサービスに設定できます。

このサービスは、商品を調べて購入しなかった、またはカートに追加して商品を残したクライアントを識別するためにも使用できます。 このモデルは、そのようなクライアントにタイムリーな割引コードを提供して、購入を完了するように強制します。

結論

デジタルマーケティングにおける機械学習モデルの展開は、サービスの明るい未来を描きます。 ディープラーニングをより適切に統合することで、オンライン広告詐欺のケースを大幅に減らすことができます。 ディープラーニングテクノロジーを備えた広告詐欺検出モデルを使用することで、これらを減らすことができます。

機械学習により、デジタルマーケティング戦略の効率が大幅に向上し、それによって企業の利益率が向上します。