Pembelajaran Mesin dan Otomasi Pemasaran – Akankah ML Mengubah Bisnis Anda?

Otomatisasi pemasaran adalah penghemat waktu yang tak terbantahkan.

Lagi pula, jika Anda dapat mengotomatiskan sesuatu, mengapa melakukannya secara manual?

Tetapi bagaimana jika saya memberi tahu Anda bahwa Anda mungkin tidak perlu mengotomatisasi banyak hal… karena komputer Anda akan melakukannya untuk Anda?

Tentu saja, saya tidak mengatakan bahwa Anda tidak perlu melakukan pekerjaan pemasaran sama sekali. Namun, karena hal-hal seperti kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin menjadi lebih maju, begitu pula kemampuan komputer untuk membuat kehidupan kerja Anda tidak terlalu membosankan.

Sebenarnya, perpaduan pembelajaran mesin dan otomatisasi pemasaran bisa menjadi revolusi pemasaran berikutnya.

Namun, sebelum kita masuk ke detailnya – mari kita lihat apa sebenarnya AI dan pembelajaran mesin itu.

Apa itu AI dan Pembelajaran Mesin — ikhtisar singkat

Jika Anda telah menonton setidaknya satu film Sci-fi dalam hidup Anda, saya yakin Anda akrab dengan istilah Artificial Intelligence (AI).

Dalam istilah teknis, ini adalah ilmu membuat mesin cerdas dan program komputer. Dan mesin cerdas persis seperti yang dibayangkan kebanyakan orang ketika mereka memikirkan AI.

Ini ada hubungannya dengan cara AI digambarkan dalam film-film blockbuster Hollywood.

Namun, sementara sebagian besar penggambaran layar perak dari mesin yang cerdas secara artifisial berkisar dari kurang optimis hingga dystopian langsung, pada kenyataannya, AI memiliki sisi yang jauh lebih positif.

Manfaat penting AI? Ini membantu mengatasi pekerjaan yang berulang. Selain itu, ini mengurangi kesalahan manusia dan membantu kami membuat keputusan yang lebih baik (dan lebih cepat).

Tapi bagaimana AI tahu apa keputusan yang tepat untuk dibuat?

Di situlah pembelajaran mesin masuk.

Pembelajaran mesin adalah cabang AI yang berfokus pada pembuatan algoritme untuk membantu pembelajaran mesin.

Singkatnya, ini bertujuan untuk membantu komputer menggunakan data untuk meningkatkan akurasinya, meniru cara manusia belajar.

Keindahan pembelajaran mesin (ML) adalah memungkinkan komputer untuk belajar tanpa diprogram secara aktif untuk melakukannya. Ini berarti mereka dapat menggunakan data masa lalu untuk meningkatkan proses, mengumpulkan data baru (lebih baik), meningkatkan proses lebih jauh, mengumpulkan lebih banyak data… Anda tahu ke mana arahnya, bukan?

Ada alasan mengapa Bill Gates menyebut Machine Learning sebagai salah satu terobosan terpenting:

”Jika Anda menemukan terobosan dalam kecerdasan buatan, sehingga mesin dapat belajar, itu bernilai 10 Microsoft.”

Juga tidak mengherankan bahwa AI telah merevolusi industri yang tak terhitung jumlahnya — termasuk pemasaran.

Jadi, bagaimana pembelajaran mesin menguntungkan otomatisasi pemasaran?

Mari kita melompat ke dalamnya!

Bagaimana Pembelajaran Mesin dan Otomasi Pemasaran bekerja sama

Otomatisasi pemasaran adalah alat yang ampuh dengan sendirinya.

Dengan strategi, email perilaku, penilaian prospek, atau segmentasi pengguna yang tepat, Anda dapat menghemat banyak, meningkatkan penjualan, dan membantu meningkatkan retensi pelanggan.

Tim Anda dapat mengotomatiskan bahkan tugas yang paling kompleks dan menghabiskan waktu yang dihemat untuk aktivitas bisnis lainnya berkat alur kerja dan aturan otomatis.

Dengan otomatisasi pemasaran tradisional, Andalah yang bertanggung jawab atas semua penyiapan, analisis, dan mengutak-atik.

Di situlah pembelajaran mesin masuk:

Algoritme pembelajaran mesin mengambil data yang Anda kumpulkan dalam mengotomatiskan pemasaran Anda dan menggunakannya untuk lebih mengoptimalkan proses Anda.

Berikut adalah beberapa contoh dari beberapa algoritme pembelajaran mesin yang dapat membantu Anda:

Manfaatkan skor prospek prediktif

Penilaian prospek adalah proses "memperingkat" prospek Anda untuk menentukan prospek mana yang paling mungkin berubah menjadi pelanggan.

Dengan memberi mereka skor untuk tindakan yang mereka lakukan, Anda dapat memisahkan "dingin" dari "hangat". Dengan begitu, Anda dapat melihat seberapa besar kemungkinan prospek itu dikonversi, serta menilai nilainya.

Hal ini, pada gilirannya, memungkinkan Anda untuk mengelompokkan prospek Anda dengan lebih baik dan mengirimi mereka kampanye email yang berbeda, yang sesuai untuk tahap perjalanan pembeli tempat mereka berada.

Masalahnya adalah, dengan penilaian prospek tradisional, Anda bertanggung jawab untuk mengembangkan keseluruhan kerangka penilaian sendiri. Akibatnya, ada risiko bahwa Anda akan kehilangan beberapa prospek karena salah menilainya.

Plus, seluruh proses bisa sangat memakan waktu – dan itu bukan hal yang harus diatur dan dilupakan. Untuk menghitung skor prospek, Anda perlu:

1. Kembangkan persona pembeli
2. Segmentasikan prospek Anda
3. Periksa perilaku online prospek Anda
4. Beri peringkat dan prioritaskan tindakan prospek Anda
5. Tetapkan nilai skor
6. Tetapkan kondisi yang tepat dalam alur kerja Anda
7. Evaluasi dan sesuaikan secara berkala

Penskoran prospek prediktif memungkinkan Anda menggunakan algoritme untuk menilai dan memenuhi syarat prospek berdasarkan data sebelumnya. Meskipun Anda masih perlu membangun kerangka kerja untuk sistem penilaian prospek Anda, Anda tidak harus terus menyesuaikan sistem itu sendiri.

Sebagai gantinya, otomatisasi akan menggunakan pemodelan prediktif untuk menganalisis prospek masa lalu dan mencari pola. Kemudian, data tersebut akan digunakan untuk mencoba dan memprediksi perilaku di masa mendatang. Kemudian dapat muncul dengan profil pelanggan idealnya sendiri, membantu Anda menilai prospek dengan lebih akurat.

Keindahan penskoran prospek prediktif adalah bahwa ia melakukan bagian terbesar dari pekerjaan untuk Anda.

Pembelajaran mesin dalam otomatisasi pemasaran Anda juga dapat membantu Anda mengidentifikasi pola yang kemungkinan besar Anda lewatkan, membantu Anda menilai dan memenuhi syarat prospek dengan lebih akurat.

Dapatkan wawasan pelanggan yang lebih baik

Salah satu kunci untuk mencapai hasil otomatisasi pemasaran yang hebat adalah memahami audiens Anda. Namun, sebagian besar bisnis membuat kesalahan klasik dengan memisahkan prospek mereka menjadi tidak lebih dari dua kelompok:

• pelanggan
• Non-pelanggan

Beberapa melangkah lebih jauh dan memahami perbedaan antara lead "hangat" dan "dingin". Tapi, meski begitu, audiens mereka terlihat seperti ini:

• pelanggan
• Calon pelanggan
• Penonton yang tidak terlibat

Di atas adalah langkah pertama yang layak. Bagaimanapun, segmentasi audiens Anda adalah kunci untuk meningkatkan keterlibatan dan meroketnya ROI pemasaran Anda.

Tapi itu masih belum cukup.

Tentu, sulit untuk membuat segmen yang tepat.

Di situlah perpaduan pembelajaran mesin dan otomatisasi pemasaran dapat membantu Anda.

Dengan menggunakan algoritme untuk menganalisis perilaku audiens Anda, ML dapat melihat hal-hal yang mudah dilewatkan oleh mata manusia.

Akibatnya, ini membantu Anda membangun segmen yang jauh lebih akurat, menghilangkan dugaan yang tidak perlu. Dan segmentasi yang lebih baik sama dengan hasil pemasaran yang lebih baik. Ini menjadi lebih penting ketika daftar Anda bertambah besar.

Lagi pula, hal terakhir yang Anda inginkan adalah mengirim siaran yang tidak ditargetkan ke ribuan orang:

Tingkatkan permainan personalisasi Anda

Personalisasi adalah kunci untuk keterlibatan dan loyalitas pelanggan yang tinggi.

Namun, upaya personalisasi yang buruk dapat lebih berbahaya daripada tidak melakukan personalisasi sama sekali. Faktanya, 63% konsumen berhenti membeli dari merek yang terlibat dalam taktik personalisasi yang buruk.

Kunci untuk melakukan personalisasi dengan cara yang benar?

Memahami tidak hanya siapa pelanggan Anda tetapi juga bagaimana mereka bertindak.

Jadi, bagaimana pembelajaran mesin membantu Anda menjadi lebih efisien dalam personalisasi?

Memenuhi prediksi berurutan .

Secara tradisional, sebagian besar personalisasi otomatisasi pemasaran dibangun di atas data demografis atau belanja pengguna.

Untuk menemukan calon pembeli, pemasar akan mempertimbangkan usia, jenis kelamin, pendidikan, atau riwayat pembelian dan mencari karakteristik umum dengan pelanggan sebelumnya. Kemudian, mereka akan menggunakan data tersebut untuk merekomendasikan produk yang mereka yakini akan dibeli oleh orang-orang tersebut.

Masalah dengan pendekatan ini adalah bahwa tidak semua karakteristik umum sama efektifnya dalam memprediksi pembelian di masa depan.

Bagaimanapun, kita semua adalah manusia yang unik.

Jadi, meskipun kita berasal dari latar belakang yang sama, kita masih bisa bertindak berbeda. Dan tindakan prospek Anda yang menjadi fokus prediksi berurutan.

Singkatnya, alat otomatisasi pemasaran dengan prediksi berurutan akan melihat urutan tindakan yang mengarahkan audiens Anda untuk membeli produk Anda.

Urutan sampel dapat terlihat seperti ini:

1. Kunjungi situs web Anda
2. Gulir ke bawah beranda melihat produk yang diiklankan
3. Pergi ke kategori produk X
4. Jelajahi tambahan terbaru
5. Buka tiga tab dengan pilihan favorit
6. Tinjau masing-masing dengan cermat
7. Pilih satu produk
8. Gulir kembali ke kategori produk
9. Urutkan kategori berdasarkan harga
10. Bandingkan produk yang dipilih dengan yang serupa
11. Pilih pemenang
12. Lakukan pembelian

Tentu saja, ini hanya urutan sampel. Jika Anda mendapatkan ribuan pengunjung ke situs web Anda, Anda akan memiliki ribuan urutan untuk dianalisis.

Ini tidak mungkin dilakukan secara manual.

Pembelajaran mesin dapat menganalisis urutan tersebut untuk Anda dan mencoba mencari tahu pola yang mengarah pada pembelian. Kemudian mencari pelanggan yang paling mungkin mengikuti urutan yang sama, secara efektif menunjukkan pelanggan potensial.

Tingkatkan penjualan dengan rekomendasi produk yang lebih baik

Melanjutkan personalisasi, salah satu area di mana pembelajaran mesin sangat efektif adalah rekomendasi produk.

Dan, jika Anda berada di eCommerce, mereka sering menjadi hal #1 yang harus Anda fokuskan pada upaya personalisasi Anda. Mengapa?

Pikirkan tentang raksasa seperti Amazon. Sistem rekomendasi mereka secara luas diyakini sebagai salah satu yang paling canggih dan efektif.

Sebuah penelitian McKinsey & Company menunjukkan bahwa hingga 35% dari penjualan Amazon dapat dikaitkan dengan rekomendasi. Itu lebih dari 1 dari 3 penjualan dalam bisnis multi-miliar!

Menurut laporan lain oleh Accenture, sebanyak 91% konsumen lebih cenderung berbelanja dengan merek yang mengenali, mengingat, dan memberikan rekomendasi yang relevan.

Belum lagi menawarkan pembeli kesempatan untuk membeli produk lain yang mereka minati adalah cara yang pasti untuk meningkatkan tingkat konversi Anda.

Tentu saja, Anda tidak memerlukan algoritme pembelajaran mesin terbaru untuk mulai merekomendasikan produk. Tetapi semakin akurat rekomendasi, semakin tinggi peluang penjualan.

Ini berarti bahwa pembelajaran mesin tidak hanya dapat membantu Anda mengotomatiskan rekomendasi produk Anda — itu dapat membuatnya lebih efektif, meningkatkan tingkat konversi Anda.

Dan, seperti yang akan Anda lihat dalam contoh Netflix – perusahaan ritel bukan satu-satunya yang dapat memperoleh manfaat dari rekomendasi otomatis yang didukung ML.

Buat situs web dinamis dan saluran penjualan

Sebagian besar alat otomatisasi pemasaran memungkinkan Anda melacak perilaku audiens di situs web Anda.

Beberapa alat memungkinkan Anda membuat aturan yang mengubah elemen situs web tertentu berdasarkan perilaku pelanggan atau skor prospek.

Anda masih perlu melakukan semua pekerjaan membuat aturan dan mengedit situs web. Plus, perubahan yang Anda izinkan untuk diotomatisasi dengan cara ini biasanya relatif kecil.

Tetapi bagaimana jika Anda dapat menggunakan pembelajaran mesin dan otomatisasi pemasaran untuk mempersonalisasi seluruh konten situs web yang dilihat pengguna Anda… secara waktu nyata?

Dalam waktu dekat, pembelajaran mesin akan memungkinkan kami membuat halaman situs dinamis khusus untuk pengunjung tertentu.

Pikirkan tentang berbagai konten, pesan, nada suara, bahkan warna – semuanya disesuaikan untuk menciptakan pengalaman pengguna sebaik mungkin. Dan, tentu saja, untuk meroketkan tingkat konversi Anda.

Misalnya, sebagai perusahaan SaaS, Anda dapat menyesuaikan setiap langkah saluran penjualan berdasarkan segmentasi atau perilaku pengguna.

Keindahan solusi ini?

Semakin banyak orang yang mengunjungi situs web Anda, semakin banyak data yang didapat oleh algoritme pembelajaran mesin Anda.

Ini, pada gilirannya, akan memungkinkan algoritme tersebut untuk membuat konten yang lebih baik lagi, membuat situs web Anda lebih efektif dalam mengonversi pengunjungnya.

Tes A/B lebih cepat (dan dapatkan hasil yang lebih baik)

Pesaing Anda tidak pernah tidur.

Untuk mengembangkan bisnis Anda, Anda perlu terus meningkatkan pemasaran Anda.

Anda perlu menemukan cara untuk menonjol, menarik perhatian audiens Anda, dan mengubah lebih banyak dari mereka menjadi pelanggan.

Kunci untuk melakukan itu?

Uji A/B kampanye pemasaran Anda.

Pengujian A/B adalah cara paling populer untuk mengoptimalkan upaya pemasaran Anda. Itu juga yang paling sederhana di luar sana. Cukup ambil dua materi iklan yang berbeda dan uji satu sama lain, bandingkan hasil selama periode tertentu.

Tentu saja, jika satu variasi adalah pemenang, yang lain harus kalah (duh..) Ini berarti, untuk beberapa waktu, Anda mengirimkan sebagian lalu lintas Anda ke variasi yang membuat Anda kehilangan uang. Atau, itu setidaknya berkinerja lebih buruk daripada yang menang.

Akibatnya, hasil keseluruhan sama dengan hasil rata-rata semua varian dalam pengujian, dengan asumsi Anda menjalankannya untuk jumlah waktu yang sama. Dan, mengingat bahwa pengujian A/B biasa membutuhkan ribuan tayangan, kerugian pada varian berperforma lebih buruk dengan cepat bertambah.

Masalah dalam pengujian A/B ini disebut penyesalan.

Tapi, di situlah algoritme multi-armed bandit (MAB) yang didukung pembelajaran mesin dapat membantu Anda.

Apa itu MAB?

Bayangkan berjalan ke kasino di Las Vegas dengan tujuan memaksimalkan pembayaran Anda dari mesin slot.

Ada dua cara yang bisa Anda lakukan.

Pertama, Anda dapat menguji semua mesin slot di kasino, mengumpulkan data, dan menemukan yang memaksimalkan pembayaran Anda. Ini akan memberi Anda data paling akurat dalam jangka panjang, tetapi juga akan menghabiskan banyak uang. Begitulah cara kerja tes A/B standar.

Alternatifnya adalah fokus pada beberapa mesin slot yang mulai menunjukkan potensi sejak awal. Kemudian, evaluasi kemenangan Anda, dan maksimalkan investasi Anda di mana ROI terbaik. Inilah yang terjadi selama pengujian multi-armed bandit (MAB).

Tidak seperti pengujian A/B pada umumnya, pembelajaran mesin di MAB dapat melihat dan mengevaluasi pengujian yang gagal dengan sendirinya. Plus, ia melakukannya jauh lebih cepat daripada yang Anda atau anggota tim Anda bisa.

Kemudian akan mulai membatasi jumlah lalu lintas yang diterima tes tersebut, meminimalkan penyesalan (dan kerugian Anda).

Ini, pada gilirannya, mengarah ke pembayaran rata-rata yang lebih tinggi dari tes. Ini juga memungkinkan Anda untuk menemukan pemenang lebih cepat dalam jangka pendek.

Satu-satunya kelemahan adalah bahwa tes MAB mungkin kehilangan peluang yang dapat menawarkan pembayaran jangka panjang yang lebih baik.

Namun, ketika algoritme pembelajaran mesin menjadi lebih pintar, mereka dapat menjadi lebih baik dalam memprediksi hasil tes.

Beberapa agensi melaporkan bahwa pengujian MAB yang didukung pembelajaran mesin menghasilkan peningkatan minimal pada rasio konversi sebesar 30%.

Tetapkan harga yang lebih efektif untuk produk Anda

Terakhir, pembelajaran mesin dapat membantu bisnis Anda membuat dan menerapkan strategi penetapan harga yang lebih fleksibel.

Menerapkan penetapan harga dinamis memungkinkan Anda untuk bereaksi lebih baik terhadap permintaan pasar, mengubah pasokan, atau sekadar target penjualan Anda.

Selain itu, karena harga masih menjadi faktor dominan dalam proses pengambilan keputusan pelanggan untuk dua pertiga pelanggan Anda, menetapkan harga secara dinamis memberi Anda keunggulan kompetitif.

Secara alami, tidak semua jenis bisnis akan mendapat manfaat dari penetapan harga dinamis. Pertama, untuk memanfaatkan pembelajaran mesin dan penetapan harga dinamis, Anda memerlukan titik referensi dan banyak data.

Anda juga perlu memiliki basis pelanggan yang senang membayar harga yang berfluktuasi.

Jika harga produk atau layanan Anda statis, mengubahnya secara dinamis dapat mematikan pelanggan Anda. Mereka akan merasa tertipu. Ini, pada gilirannya, dapat merusak merek Anda dan membuat pelanggan Anda kurang mempercayai Anda.

Tentu saja, penetapan harga dinamis bukanlah konsep baru. Sudah ada selama beberapa waktu, terutama di industri perjalanan (hotel, tiket pesawat) dan periklanan (Google atau Facebook Ads).

Namun, seiring dengan meningkatnya persaingan eCommerce, menemukan cara untuk mengotomatisasi manajemen harga, setidaknya di beberapa industri, akan menjadi elemen kunci dari keseluruhan strategi pemasaran Anda.

Hemat waktu mengotomatiskan pembuatan konten

Pada tahun 2021, kami melihat munculnya alat pembuatan konten berbahan bakar AI berdasarkan API seperti OpenAI. OpenAI menggunakan teknologi GPT-3 yang populer, dan dapat diterapkan pada tugas atau proses apa pun yang melibatkan pemahaman atau pembuatan bahasa atau kode alami.

GPT-3 sendiri merupakan singkatan dari Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3), dan merupakan model bahasa autoregresif yang menggunakan pembelajaran mesin untuk menghasilkan teks seperti manusia. Ini menjelajahi seluruh web di seluruh dunia, mengekstrak teks dan konten lainnya, dan belajar bagaimana menulis dan berbicara bahasa manusia alami sendiri, berkat ML.

Platform otomatisasi pemasaran seperti Encharge telah menerapkan teknologi GPT-3 untuk memungkinkan pemasar membuat baris subjek dan konten email yang berdampak secara otomatis menggunakan AI. Generator Baris Subjek AI Gratis dapat menumpahkan lusinan baris subjek unik berdasarkan topik dan nada.

Studi kasus: Pembelajaran Mesin dan otomatisasi pemasaran dalam praktik

Sekarang, mari kita lihat sekilas dua perusahaan besar yang sangat diuntungkan dengan menggabungkan otomatisasi pemasaran dengan pembelajaran mesin.

Lyft

Tim aplikasi berbagi perjalanan membangun platform otomatisasi pemasaran dengan tujuan meningkatkan efisiensi biaya dan volume kampanye akuisisi pengguna mereka.

Ide mereka adalah menggunakan otomatisasi dan pembelajaran mesin untuk mengotomatiskan keputusan rutin, menskalakan secara efisien, dan membangun sistem pembelajaran berbasis data.

Dengan begitu, anggota tim mereka dapat membuang tugas-tugas biasa dan fokus pada eksperimen dan inovasi berdampak tinggi.

Sementara platform yang mereka bangun memiliki banyak bagian yang bergerak, yang paling penting adalah:

Peramal Nilai Seumur Hidup (LTV)

Komponen ini menggunakan pembelajaran mesin untuk mengukur efisiensi saluran akuisisi yang berbeda.

Ini memperkirakan LTV mereka dan menggunakan data itu untuk menentukan anggaran yang tepat yang harus dialokasikan ke saluran tertentu tempat mereka berasal.

Menariknya, sebelum mereka dapat menentukan LTV untuk saluran baru, mereka bisa mendapatkan algoritme pembelajaran mesin untuk memprediksinya dari data historis.

Pengalokasi Anggaran

Komponen kedua bertanggung jawab untuk mengumpulkan data kinerja pemasaran dalam hubungannya dengan prakiraan LTV.

Kemudian digunakan Thompson Sampling untuk menentukan biaya optimum untuk setiap saluran. Setelah data siap, ia mengirimkan alokasi setiap kampanye ke penawar saluran masing-masing.

Tentu saja, ada beberapa bagian lagi pada platform dari itu. Keberhasilan jangka panjang otomatisasi pemasaran Lyft masih bergantung pada umpan balik manusia.

Namun, seperti yang diakui tim, tanpa harus memperbarui tawaran atau mengalokasikan anggaran secara manual, pemasar mereka memiliki lebih banyak waktu untuk mengerjakan format iklan, pesan, atau hipotesis formulir baru untuk tujuan jangka panjang.

Dan inilah semua hal yang, sampai sekarang, baik otomatisasi pemasaran maupun pembelajaran mesin tidak dapat melakukannya untuk kita.

Netflix

Berapa nilai strategi otomatisasi pemasaran Anda untuk Anda?

Dan menurut Anda, seberapa besar manfaat yang Anda peroleh dari menggabungkan pembelajaran mesin ke dalamnya?

Ternyata, Netflix memperkirakan mesin otomatisasi pemasaran pembelajaran mesin mereka menyelamatkan mereka ...

Satu miliar dolar. Setiap tahun yang menakutkan!

Dan yang terbaik adalah, hanya satu elemen dari strategi otomatisasi pemasaran mereka — Mesin Rekomendasi Netflix — yang menghemat semua uang mereka.

Apa yang membuatnya begitu kuat?

Ternyata, 80% konten yang dialirkan di Netflix dipilih mengikuti sistem rekomendasi mereka.

Apa yang membuat sistem rekomendasi mereka begitu efektif?

Meskipun kami tidak ingin membuat Anda bosan dengan detail teknisnya, ide utama di balik sistem ini adalah untuk menawarkan kepada penonton judul yang paling cocok yang mungkin ingin mereka tonton.

Kedengarannya seperti ide yang bagus, bukan?

Jika Anda memikirkannya, itulah yang seharusnya dilakukan oleh setiap sistem rekomendasi!

Jadi, di mana komponen $ 1 miliar di sini?

Ternyata, untuk Netflix, semuanya bermuara pada karya seni. Anda tahu, perusahaan tidak berhenti hanya dengan memberikan judul terbaik yang mungkin ingin ditonton pengguna. Algoritme mereka menganalisis riwayat pertunjukan mereka dan menghasilkan gambar terbaik yang mungkin menarik minat pengguna dalam pertunjukan.

Pikirkan tentang film seperti Good Will Hunting. Klasik, kan? Misalnya, jika pengguna menyukai film romantis, mereka akan melihat gambar unggulan yang berisi Matt Damon dan Minnie Driver.

Di sisi lain, penggemar komedi akan melihat Robin Williams.

Hal yang sama juga berlaku untuk penggemar aktor tertentu. Mari kita lihat Pulp Fiction. Penggemar Uma Thurman akan melihat karya seni Pulp Fiction yang berpusat pada bintang wanita utama film tersebut.

Pada saat yang sama, jika algoritme mengetahui bahwa pengguna adalah penggemar John Travolta, mereka akan melihat karya seni yang menampilkannya.

Menariknya, untuk menghindari penyesalan dalam pengujian A/B mereka, perusahaan mengakui menggunakan pendekatan MAB, di mana algoritme bekerja untuk mencari tahu karya seni yang optimal saat pengujian berjalan.

Lagi pula, mereka harus menjalankan tes serupa untuk lebih dari 180 juta pengguna. Dan, mengingat mereka semua memiliki preferensi yang berbeda, ini berarti menjalankan jutaan tes yang berbeda!

Tentu saja, Anda mungkin mengatakan bahwa itu semua otomatis. Tetap saja, seseorang harus datang dan terus memoles algoritme. Ini membawa kita ke poin berikutnya dalam artikel kami.

Berapa banyak otomatisasi pemasaran yang diotomatisasi?

Meskipun otomatisasi pemasaran mengambil banyak pekerjaan dari tim Anda (dan menawarkan manfaat yang luar biasa), itu tidak semudah kedengarannya. Tiga masalah utama tersebut adalah:

1. Anda masih perlu mengatur semuanya.
2. Anda (atau seseorang di tim Anda) tetap bertanggung jawab untuk meninjau dan menyesuaikan penyiapan untuk hasil terbaik.
3. Meskipun otomatisasi pemasaran Anda menggunakan algoritme pembelajaran mesin, Anda tetap perlu mengawasi proses pembelajarannya.

Masalah pertama berarti bahwa, pada kenyataannya, otomatisasi pemasaran hanya dapat mengotomatisasi apa yang Anda, atau seseorang di tim Anda, perintahkan.

Ini berarti efisiensinya hanya akan sebaik pengaturan Anda. Jika Anda gagal membuat strategi otomatisasi pemasaran yang tepat, bahkan alat terbaik pun tidak akan membantu Anda memajukan bisnis.

Kemudian, kecuali pengaturan Anda sangat sederhana, Anda tidak mungkin melakukannya dengan benar untuk pertama kalinya. Dan, bahkan jika Anda melakukannya, hampir selalu ada ruang untuk perbaikan.

Misalnya, pikirkan tentang otomatisasi pemasaran email Anda. Untuk membuatnya bekerja, Anda perlu mempersiapkan:

• Keikutsertaan email
• Magnet timah
• Urutan email
• Alur kerja otomatisasi

Di atas saja sudah banyak pekerjaan.

Terlebih lagi, semakin Anda mengotomatisasi, semakin banyak Anda dapat menguji. Ini menambahkan lebih banyak tugas ke beban kerja Anda.

Dalam contoh di atas, Anda dapat menguji setiap elemen beberapa kali, dengan beberapa variasi. Pikirkan tentang keikutsertaan yang berbeda, CTA, tombol, lead magnet, email… Dan, saat Anda menguji semua hal itu, Anda perlu meninjau semua data pengujian itu. Ubah materi iklan, edit alur kerja, atau sesuaikan tolok ukur skor prospek. Tapi di situlah kita sampai ke #3.

Dengan algoritma yang benar, otomatisasi dapat belajar dari data masa lalu. Kami telah menyebutkan algoritme prediktif atau tes MAB yang dapat menyesuaikan sendiri, yang dapat mengotomatiskan beberapa pekerjaan yang perlu Anda lakukan di #2.

Tentu saja, itu tidak dapat mengubah materi iklan untuk Anda. Namun, seperti yang disebutkan sebelumnya, solusi otomatisasi pemasaran tertentu dapat menyesuaikan sendiri alur kerja. Dalam hal otomatisasi sederhana, pembelajaran mesin sudah dapat mengotomatisasi hampir semua hal!

Contoh yang bagus dari ini adalah chatbot. Meskipun Anda masih perlu membuat pengaturan awal, beberapa chatbots sudah dapat mempelajari dan membangun seluruh urutan berdasarkan percakapan mereka sebelumnya dengan manusia. Ini memungkinkan mereka untuk menyesuaikan diri dan meningkatkan pengalaman yang mereka tawarkan kepada audiens Anda. Jika Anda memikirkannya, tidak mengherankan bahwa pasar untuk alat (relatif baru) ini diperkirakan mencapai $ 1,3 miliar pada tahun 2025.

Tentu saja, bahkan algoritme pembelajaran mesin memerlukan pengawasan, terutama saat Anda melampaui percakapan 1-1 yang sederhana dan dapat diprediksi.

Misalnya, sementara Lyft dan Netflix meraih sukses besar dengan otomatisasi pemasaran bertenaga AI mereka, tidak ada otomatisasi yang sepenuhnya otomatis.

Dalam kasus Lyft, selain membangun dan mengelola platform, penyiapannya masih membutuhkan umpan balik manusia. Tanpa itu, perusahaan mempertaruhkan apa yang disebut masalah sampah masuk, keluar sampah. Jika data yang digunakan untuk melatih model berkualitas buruk, hasil yang diberikan oleh otomatisasi tidak akan menguntungkan bisnis.

Ini berarti bahwa meskipun komputer dapat mengotomatiskan lebih banyak pemasaran Anda daripada sebelumnya, Anda masih tidak dapat memperlakukan otomatisasi pemasaran sebagai hal yang lepas tangan. Setidaknya tidak jika Anda ingin mencapai hasil pemasaran yang luar biasa.

Namun, jika ada satu hal yang kami yakini tentang pembelajaran mesin dan otomatisasi pemasaran adalah bahwa pekerjaan yang Anda lakukan dapat membuahkan hasil 10x atau lebih. Dan, seperti yang akan Anda lihat, semakin banyak bisnis yang menyadari betapa kuatnya pernikahan itu.

Apakah Machine Learning masa depan otomatisasi pemasaran?

Jika Anda memikirkan semua yang mampu dilakukan oleh pembelajaran mesin, tampaknya jelas bahwa satu-satunya jawaban yang masuk akal untuk pertanyaan di atas adalah “ya, benar!”.

Tapi, saya harus tidak setuju. Namun, itu bukan karena saya percaya bahwa pembelajaran mesin bukanlah masa depan otomatisasi pemasaran.

Sebaliknya, saya pikir ML sudah menjadi bagian tak terpisahkan dari otomatisasi pemasaran. "Perlombaan senjata" sudah dimulai.

Bisnis tahu betapa berharganya data yang mereka kumpulkan — dan bahwa mereka dapat menggunakan algoritme agar perangkat lunak otomasi pemasaran mereka belajar dari data tersebut.

Menurut sebuah survei oleh Martech.org, Otomasi Pemasaran dan alat Distribusi Email memimpin daftar alat pemasaran yang digantikan oleh bisnis pada tahun 2020.

Alasan utama? Lebih dari setengah bisnis mengutip fitur yang lebih baik sebagai alasan utama mereka memutuskan untuk melompat dan mencari penyedia lain. Itu 19 poin persentase lebih tinggi dari hanya dua tahun sebelumnya!

Pasar melihat peluang – dan meresponsnya dengan cepat. Menurut laporan MarTech 5000, data adalah kategori solusi SaaS yang tumbuh paling cepat, dengan 25,5% yang mengejutkan.

Tentu saja, pembelajaran mesin dalam otomatisasi pemasaran masih dalam tahap awal. Sulit untuk sepenuhnya memprediksi seperti apa lanskap dalam beberapa tahun. Dan, seperti halnya teknologi apa pun, ia hadir dengan risiko dan batasan tertentu yang perlu Anda waspadai.

Risiko dan tantangan pembelajaran data otomatisasi pemasaran

Pembelajaran mesin adalah semua tentang data. Semakin banyak data yang Anda kumpulkan, semakin efisien otomatisasi pemasaran Anda yang didukung oleh ML.

Akibatnya, banyak risiko, dalam beberapa hal, terkait dengan data yang Anda kumpulkan. Yang paling umum meliputi:

• Mengumpulkan data berkualitas buruk. Kami sudah menyentuh topik ini sebelumnya. Jika data yang Anda kumpulkan bukan representasi yang baik dari audiens Anda, Anda tidak dapat benar-benar menggunakannya untuk melatih algoritme pembelajaran mesin Anda.
• Perubahan peraturan. Bergantung pada pasar tempat Anda beroperasi, undang-undang yang berbeda mengatur apa yang dapat dan tidak dapat Anda lakukan dengan data Anda. Pastikan Anda memahami apa yang diperbolehkan (dan apa yang tidak).
• Mempercayakan penanganan data Anda ke penyedia pihak ketiga yang tidak patuh. Data sangat berharga – baik untuk Anda maupun orang-orang yang membagikannya dengan Anda (audiens Anda). Saat memilih alat untuk menangani data pelanggan Anda, selalu pilih penyedia otomatisasi pemasaran berkualitas tinggi yang mematuhi privasi data dan peraturan penanganan.

Risiko lain terkait dengan cara Anda berpikir tentang menggabungkan pembelajaran mesin dan otomatisasi mesin ke dalam bisnis Anda:

• Kurangnya strategi. Jika Anda tidak tahu mengapa (dan bagaimana) Anda ingin memanfaatkan pembelajaran mesin dan otomatisasi di organisasi Anda, kemungkinan besar Anda tidak akan berhasil dengannya.
• Mengharapkan pembelajaran mesin untuk melakukan semua pekerjaan untuk Anda. Seperti yang dibahas sebelumnya, pembelajaran mesin dapat melakukan sebagian besar pekerjaan untuk Anda. Tapi, Anda masih membutuhkan seseorang untuk mengawasi algoritme.
• Memperlakukan algoritma sebagai sempurna. Algoritma belajar mandiri adalah hal yang hebat. Mereka menghemat waktu Anda dan memberi Anda wawasan yang mungkin belum pernah Anda lihat sendiri. Namun, itu tidak berarti mereka tidak dapat gagal atau memberi Anda hasil yang salah.

Yang terakhir, tetapi, dalam beberapa kasus, risiko yang paling signifikan, adalah tentang jatuh ke dalam perangkap memperlakukan audiens Anda hanya sebagai potongan data.

Tentu, Anda ingin mencapai ROI yang bagus pada upaya pemasaran Anda. Tapi jangan merendahkan audiens Anda.

Selalu ingat bahwa di balik setiap bagian data, ada seorang manusia. Manusia itulah yang ingin Anda fokuskan saat menjalankan strategi pemasaran Anda.

Jadi, sementara kami dengan sepenuh hati mendorong Anda untuk mulai mencari tahu bagaimana pembelajaran mesin dan duo otomatisasi pemasaran dapat menguntungkan bisnis Anda, jangan lupa untuk memberikan penghargaan yang layak kepada audiens Anda.

Jika Anda dapat menyeimbangkan kebutuhan data dalam pembelajaran mesin dengan menghormati privasi audiens Anda, Anda sedang dalam perjalanan untuk mencapai hasil bisnis yang fantastis.

Kesimpulan. Waktunya untuk bertindak adalah sekarang

Terlepas dari “kehadiran arus utama” mereka, masih ada banyak mitos seputar kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.

Beberapa percaya AI dan otomatisasi pemasaran akan menggantikan manusia. Yang lain bahkan takut bahwa teknologi akan segera membunuh kita semua.

Itu mungkin benar jika para ilmuwan yang mengerjakannya tidak berhati-hati. Tapi, sampai sekarang, satu-satunya hal yang dibunuh oleh AI dan Machine Learning adalah bisnis yang gagal beradaptasi.

Namun, mereka tidak dihancurkan oleh AI dan Machine Learning itu sendiri. Sebaliknya, oleh mereka yang menerapkan solusi otomatisasi pemasaran tingkat lanjut ke dalam bisnis mereka. Ini termasuk otomatisasi pemasaran yang didukung oleh pembelajaran mesin.

Tentu saja, bahkan otomatisasi pemasaran terbaik masih jauh dari menggantikan kita sepenuhnya dalam pekerjaan sehari-hari. Namun, tidak ada keraguan bahwa pembelajaran mesin dapat sangat meningkatkan cara kami menangani dan mendapatkan wawasan dari data kami.

Itu selama Anda memiliki semua dasar-dasarnya.

Langkah pertama?

Cari tahu bagaimana otomatisasi pemasaran dan alat seperti Encharge dapat membantu bisnis Anda. Biarkan kami membantu Anda memilih strategi yang tepat untuk kebutuhan Anda.Jadwalkan panggilan singkat dengan salah satu pakar kami, dan mari bicarakan bisnis Anda.