Dampak Pembelajaran Mesin dalam Pemasaran Digital: Apa yang Akan Terjadi di Masa Depan?

Pemasaran bisnis dan organisasi telah berkembang pesat sejak dimulai pada akhir abad kesembilan belas. Pemasaran adalah penggunaan riset pasar atau klien untuk mempromosikan atau menjual layanan dan barang yang ditawarkan oleh entitas yang berbeda.

Taktik pemasaran telah berkembang melalui empat fase yang berbeda sejak awal. Fase-fase ini adalah:

1. Pemasaran berorientasi produk
2. Pemasaran berorientasi penjualan
3. Pemasaran berorientasi konsumen
4. Pemasaran berorientasi hubungan

Di seluruh empat fase pemasaran yang berbeda ini, dorongan untuk evolusi menjadi dua faktor: teknologi pemasaran dan kebutuhan pelanggan. Kebutuhan konsumen memerlukan penerapan taktik pemasaran untuk memastikan bahwa mereka memenuhi kebutuhan konsumen, sehingga mendapatkan lebih banyak klien.

Teknologi pemasaran memerlukan penggunaan perkembangan teknologi terbaik dan berkinerja tinggi untuk pemasaran. Pemasaran digital merevolusi industri pemasaran secara signifikan.

Ini menawarkan opsi pemasaran yang lebih murah yang seringkali lebih efisien. Strategi pemasaran digital juga menjangkau lebih banyak orang dibandingkan dengan metode pemasaran tradisional. Kedua manfaat ini dibandingkan pemasaran tradisional mendorong perpindahan ke pemasaran digital untuk banyak bisnis.

Pembelajaran Mesin dalam Pemasaran Digital

Selanjutnya, teknologi pemasaran digital telah berkembang dan telah mengadopsi penggunaan pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin adalah penggunaan data yang sudah ada untuk menghasilkan model data yang dapat menganalisis data baru dan mengekstrak wawasan darinya.

Model pembelajaran mesin juga dapat dikembangkan dengan teknologi yang memungkinkannya menjadi lebih baik selama penggunaannya. Mereka menjadi lebih baik dalam penggunaan karena mereka mendapatkan lebih banyak data dan informasi.

Dalam pemasaran digital, pembelajaran mesin digunakan untuk analisis data pasar dan analisis wawasan iklan. Pembelajaran mesin telah membantu banyak bisnis dan organisasi untuk memperkirakan dan memprediksi tren data melalui analisis data yang sudah ada sebelumnya.

Pada artikel ini, kita akan membahas dampak pembelajaran mesin dalam pemasaran digital.

1. Personalisasi Rekomendasi Klien

Jika Anda adalah pengguna Netflix, berapa kali Anda merasa bahwa situs tersebut mengetahui selera film dan acara TV Anda dengan sangat baik? Banyak kali, kan? Netflix menggunakan model pembelajaran mesin untuk menganalisis semua penggunanya dan memahami preferensi mereka. Setelah dianalisis, situs dapat dengan mudah memprediksi film atau acara TV mana yang disukai pengguna.

Ini adalah contoh penggunaan machine learning untuk rekomendasi yang dipersonalisasi. Rekomendasi yang dipersonalisasi membantu membangun loyalitas pengguna terhadap bisnis. Ini karena pengguna merasa bahwa bisnis memahaminya dengan baik.

Namun, mengelola model rekomendasi dapat menjadi pekerjaan yang sulit karena sistem memerlukan banyak analisis pada data besar dan perancangan algoritma. Setelah analisis data, bisnis dapat berakhir dengan berbagai model rekomendasi untuk klaster klien yang berbeda. Manajemen model untuk pemasaran digital hadir untuk membantu bisnis mengelola model mereka.

Layanan manajemen model menangani pengembangan, dan penerapan model pembelajaran mesin untuk bisnis. Layanan manajemen model memungkinkan bisnis fokus pada fungsi intinya, sementara bisnis manajemen model bekerja pada pengembangan model pembelajaran mesin yang dioptimalkan untuk klien mereka.

2. Prediksi Pasar yang Akurat

Fitur pembeda utama pemasaran digital adalah pengumpulan data. Dalam pemasaran digital, data dikumpulkan untuk analisis tingkat keberhasilan atau tingkat kegagalan taktik pemasaran dan metrik lainnya. Namun, data yang dikumpulkan bisa terlalu banyak untuk analisis data manual.

Pembelajaran mesin dapat membantu dalam analisis yang dikumpulkan dan mendapatkan wawasan yang berarti darinya. Saat ini, penggunaan model pembelajaran mesin untuk prediksi pasar adalah taktik umum yang digunakan oleh bisnis.

Prediksi pasar membantu bisnis dan organisasi untuk membuat keputusan strategis yang diperlukan. Keputusan strategis membantu memastikan bahwa bisnis mengatasi perubahan pasar.

3. Otomatisasi Proses Pemasaran

Sumber: Pixabay

Berlawanan dengan pendapat umum, satu-satunya tujuan pembelajaran mesin bukanlah untuk mengamati dan menargetkan pengguna secara strategis. Pembelajaran mesin dikembangkan dengan tujuan tunggal untuk memungkinkan otomatisasi proses tanpa memerlukan campur tangan manusia.

Kampanye pemasaran digital terdiri dari banyak langkah. Dari langkah-langkah ini, banyak di antaranya biasa dan/atau berulang. Model pembelajaran mesin dapat digunakan untuk melakukan fungsi tersebut, sehingga memastikan kampanye pemasaran yang dioptimalkan dan sukses.

Ini karena ketika manusia melakukan tugas-tugas yang berulang atau biasa, mereka sering merasa bosan dan lelah sehingga mengurangi efisiensi mereka. Namun, tidak demikian halnya dengan model pembelajaran mesin. Mereka dapat melakukan 1000 iterasi tugas tanpa mengurangi efisiensinya.

Otomatisasi proses pemasaran digital memungkinkan pemasar untuk fokus pada tugas-tugas yang memerlukan campur tangan manusia. Otomatisasi ini menciptakan proses kampanye pemasaran yang efisien.

4. Deteksi Penipuan Iklan

Sejak dimulainya teknologi internet, penipuan telah menjadi wabah besar bagi layanan ini. Laporan menyebutkan bahwa pada tahun 2020, ada total 2,2 juta kasus penipuan yang dilaporkan. Angka-angka statistik ini menggambarkan keadaan penyalahgunaan layanan internet yang mengkhawatirkan.

Penipuan iklan adalah upaya penjahat untuk merampok bisnis dari upaya periklanan digital mereka. Kasus penipuan iklan umumnya melibatkan penjahat mencuri identitas online dan berpura-pura menjadi bisnis, kemudian menipu semua pembeli yang bersedia.

Deteksi penipuan iklan digital adalah proses panjang yang melibatkan analisis data dari berbagai sumber untuk mengidentifikasi tren samar pada iklan. Proses ini seringkali terlalu berat untuk dilakukan oleh manusia. Baru-baru ini, model pembelajaran mesin telah digunakan untuk mengidentifikasi dan menandai penipuan iklan.

Model pembelajaran mesin secara bersamaan menganalisis dan membandingkan data, seperti tren keterlibatan iklan digital, tren waktu iklan, dll. Model menganalisis data secara kritis untuk mengidentifikasi aktivitas yang tidak bermoral.

Setelah pembelajaran mesin mendeteksi penipuan iklan, secara otomatis memblokir iklan dari platform pemasaran digital. Model-model ini juga dapat diintegrasikan dengan teknologi pembelajaran mendalam yang memungkinkan mereka memperoleh lebih banyak pengetahuan tentang deteksi penipuan iklan. Ini akan meningkatkan efisiensi model dalam pendeteksian penipuan iklan.

5. Harga Produk dan Layanan Dinamis

Model pembelajaran mesin dapat diterapkan untuk menganalisis harga regional untuk produk dan layanan dan memberikan laporan mendetail. Hal ini memungkinkan bisnis untuk menetapkan harga produk dan layanan mereka setara dengan pesaing mereka, tanpa penetapan harga yang terlalu tinggi atau terlalu rendah.

Layanan ini juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi klien yang mencari produk dan tidak membeli, atau menambahkannya ke troli dan meninggalkannya. Model ini menawarkan kode diskon tepat waktu kepada klien tersebut untuk memaksa mereka menyelesaikan pembelian.

Kesimpulan

Penerapan model pembelajaran mesin dalam pemasaran digital melukiskan masa depan yang cerah untuk layanan ini. Dengan integrasi pembelajaran mendalam yang lebih baik, kasus penipuan iklan online dapat dikurangi secara signifikan. Mereka dapat dikurangi dengan penggunaan model deteksi penipuan iklan yang dilengkapi dengan teknologi pembelajaran mendalam.

Dengan pembelajaran mesin, efisiensi strategi pemasaran digital akan meningkat secara signifikan, sehingga meningkatkan margin keuntungan bagi perusahaan.