12 Cara Pembelajaran Mesin Dapat Meningkatkan Pemasaran

Pembelajaran mesin dapat membantu pemasar mengekstrak wawasan dari data dan menemukan taktik yang dapat ditindaklanjuti untuk meningkatkan kampanye pemasaran mereka. Dua pertanyaan pemasaran paling umum yang diajukan pemasar adalah "Di mana saya dapat menemukan prospek berkualitas?" dan “Bagaimana cara meningkatkan kampanye saya?”

Pemasaran berbasis AI membantu pemasar mencapai tingkat konversi dan penjualan yang lebih baik karena didasarkan pada informasi spesifik tentang pelanggan , termasuk perilaku mereka, pola pembelian, dan banyak lagi.

Model yang didukung oleh algoritme yang berbeda membantu dengan semua jenis aspek pemasaran yang berbeda. Mereka membantu meningkatkan jangkauan pelanggan, membuat konten yang dipersonalisasi, memicu respons, dan menciptakan pengalaman pengguna yang luar biasa.

Berikut adalah beberapa dari banyak cara pembelajaran mesin dapat membantu meningkatkan pemasaran.

Apa itu pembelajaran mesin?

Pembelajaran mesin adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI) yang memiliki pengenalan pola pada intinya. Ini memberi komputer kemampuan untuk menganalisis dan menafsirkan data dan menawarkan prediksi yang akurat tanpa pemrograman eksplisit.

Semakin banyak titik data yang digunakan untuk melatih algoritme, semakin baik, karena ini memungkinkan untuk membuka wawasan yang lebih dalam dan menemukan pola yang semakin halus.

Survei QuanticMind menemukan bahwa hampir 100% pakar industri percaya bahwa masa depan pemasaran digital akan dipengaruhi oleh teknik pembelajaran mesin dan otomatisasi pemasaran berbasis AI.

Banyak dari mereka percaya bahwa meningkatkan pengalaman pelanggan akan menjadi area di mana pembelajaran mesin paling bermanfaat.

1. Menggabungkan chatbot untuk meningkatkan layanan pelanggan

Pemandangan umum di situs web modern adalah chatbot yang muncul di sudut bawah layar dan menawarkan bantuan segera setelah pengunjung tiba di situs. Menggunakan chatbot memungkinkan merek untuk memberikan dukungan 24 jam kepada pelanggan.

Chatbots ini dapat menjawab pertanyaan pelanggan sederhana dan merujuknya ke orang yang tepat jika mereka tidak dapat membantu. Mereka terus belajar dari interaksi mereka dengan pengunjung, dan mengumpulkan serta menafsirkan data untuk menawarkan jawaban yang lebih akurat.

Chatbot eBay yang dibuat untuk Google Assistant adalah chatbot e-niaga yang membantu pelanggan menggunakan pencarian suara untuk menemukan penawaran terbaik pada produk pilihan.

Designer Shoe Warehouse ( DSW ) menggunakan bot Facebook Messenger sebagai asisten belanja. Setelah pelanggan membeli sepatu, DSW memudahkan mereka untuk melacak paket mereka dan menerima informasi pengiriman yang dipersonalisasi.

Bot juga dapat digunakan untuk banyak tujuan lain, seperti berbagi informasi tentang diskon atau kupon dan mengumumkan peluncuran produk baru.

2. Optimalkan konten

Pengoptimalan konten adalah salah satu aspek terpenting SEO yang membantu meningkatkan visibilitas dalam pencarian organik. Konten yang menerima banyak klik membantu berkontribusi pada posisi yang lebih baik di mesin pencari dan mengarahkan lebih banyak lalu lintas ke situs web.

Pembelajaran mesin membantu mengungkapkan konten apa yang berkinerja terbaik, apakah itu baris subjek email, judul artikel, atau gambar. Misalnya, mungkin menemukan bahwa gambar satu orang bekerja lebih baik daripada gambar grup dan memprioritaskan hasil tersebut.

Wawasan yang diambil dari sejumlah besar data pelanggan tentang minat, pembelian sebelumnya, dan perilaku online dapat membantu pemasar membuat jenis konten yang akan paling melibatkan pembaca di semua titik kontak dalam perjalanan mereka, mulai dari email yang mereka tulis hingga produk yang mereka tawarkan.

Menurut para ahli di layanan penulisan esai Inggris , di masa lalu, pemasar akan meluncurkan kampanye iklan mereka tanpa benar-benar mengetahui audiens mereka dan akan membuang-buang uang untuk iklan atau upaya promosi yang tidak sesuai dengan mereka.

Pembelajaran mesin membantu menghilangkan pemborosan ini. Ini menghilangkan dugaan dan memungkinkan pemasar menjangkau audiens yang tepat dengan jenis konten yang menawarkan peluang keterlibatan terbaik.

3. Kembangkan produk dan layanan baru

Algoritme pembelajaran mesin dapat membantu menyesuaikan produk dan layanan baru secara lebih akurat sesuai dengan kebutuhan konsumen. Misalnya, menjadi mungkin untuk melakukan survei di seluruh dunia dengan calon pelanggan dan menganalisis data untuk mengirimkan produk.

Ini dapat membantu bisnis untuk mengidentifikasi peluang baru dan produk baru yang dapat mereka kembangkan untuk melayani kelompok pelanggan baru.

Solusi yang sama dapat membantu perusahaan mengirimkan produk atau versi berbeda dari produk yang sama ke pasar yang berbeda. Misalnya, survei mungkin menunjukkan bahwa pengemudi di AS lebih memilih penggerak empat roda sementara di Eropa, kendaraan hibrida diminati.

Dengan jenis informasi ini , produsen mobil akan dapat merancang kendaraan yang cocok untuk pasar AS dan Eropa.

4. Temukan tren

Pembelajaran mesin menggali data yang tidak terstruktur dan memungkinkan wawasan tentang apa yang dibicarakan pelanggan di ruang publik. Itu dapat menguraikan obrolan sosial untuk menginspirasi ide produk atau konten baru yang berhubungan langsung dengan preferensi pelanggan.

Contohnya adalah ketika Ben & Jerry's menemukan bahwa orang-orang membicarakan es krim untuk sarapan di ranah publik dan memutuskan untuk meluncurkan berbagai es krim rasa sarapan.

5. Personalisasi rekomendasi produk

Ada banyak cara pembelajaran mesin dapat meningkatkan pengalaman berbelanja pelanggan. Ini dapat memandu perjalanan pembeli dan membuat rekomendasi produk yang dipersonalisasi.

Amazon menghasilkan persentase yang adil dari pendapatan tahunannya melalui rekomendasi produk yang dipersonalisasi.

Netflix juga meningkatkan pendapatannya dengan menggunakan algoritme untuk menawarkan rekomendasi film yang dipersonalisasi kepada pelanggan. Pembelajaran mesin membantu menyarankan konten yang kemungkinan besar akan dinikmati pemirsa berdasarkan apa yang mereka tonton sebelumnya, diberi peringkat, atau diabaikan.

Up-selling dan cross-selling dapat memiliki interaksi yang jauh lebih baik ketika machine learning membantu mempercepat dan mengoptimalkan rekomendasi produk.

Dengan menganalisis perilaku pelanggan di masa lalu dan memprediksi permintaan, pemasar dapat membuat penawaran yang ditargetkan dengan peluang konversi yang lebih baik.

6. Tingkatkan perolehan dan penilaian prospek

Prospek adalah sumber kehidupan bisnis dan machine learning dapat membantu mereka menghasilkan prospek yang lebih berkualitas . Bot yang menggunakan AI dapat belajar dari percakapan yang terjadi di situs antara perwakilan dan konsumen.

Informasi tersebut memungkinkan mereka menjawab pertanyaan, memahami lebih banyak tentang apa yang membuat prospek bagus, dan menghasilkan prospek dari kunjungan dalam skala besar.

Mengetahui kemungkinan prospek melakukan pembelian dapat membantu pemasar yang harus berurusan dengan banyak prospek. Pembelajaran mesin menggunakan data untuk menilai prospek yang dapat meningkatkan efisiensi dan menghemat waktu.

Menjadi jauh lebih mudah untuk memfokuskan energi untuk mencoba mengubah prospek semacam itu. Saat melihat profil pelanggan yang paling banyak membeli, pemasar dapat mengidentifikasi ciri-ciri umum yang dapat mereka ingat saat melakukan pemasaran.

7. Optimalkan iklan

Secara tradisional, periklanan memerlukan pengambilan keputusan tentang saluran periklanan mana yang harus dipilih, berapa banyak ruang iklan yang harus dibeli, kapan harus memasang iklan, dan berapa lama kampanye harus berlangsung.

Periklanan adalah biaya utama bagi perusahaan dan menggunakan pembelajaran mesin dapat membantu mengoptimalkan kinerjanya .

Keputusan sebelumnya yang harus dibuat oleh pemasar sekarang diinformasikan oleh pembelajaran mesin. Misalnya, menggunakan Pemirsa Serupa Facebook akan membantu pemasar menemukan dan menargetkan pelanggan potensial dengan atribut serupa dengan pelanggan mereka yang sudah ada.

Smart Bidding adalah strategi yang menggunakan pembelajaran mesin untuk membuat kampanye PPC lebih efektif. Ini menggabungkan pembelajaran mesin dan sinyal kontekstual untuk mengoptimalkan tawaran. Miliaran titik data digunakan untuk memperkirakan kemungkinan bahwa prospek akan berkonversi.

8. Otomatiskan pemasaran

Otomatisasi membawa pemasaran ke tingkat berikutnya. Pembelajaran mesin menghitung angka, belajar dari hasil masa lalu dan menawarkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Ini membantu dengan semua aspek pemasaran seperti segmentasi pelanggan, membuat rekomendasi, mempersonalisasi konten dan layanan pelanggan.

Ini membantu menyederhanakan pengambilan keputusan bagi pemasar dan karena terus belajar, itu terus meningkat. Merek yang mengelola pengalaman pengguna dengan menggunakan otomatisasi pemasaran mencapai tingkat prospek berkualitas yang jauh lebih tinggi dan mengalami peningkatan pendapatan.

Pemasaran email yang diberdayakan oleh pembelajaran mesin membantu pemasar untuk mengelompokkan pelanggan dan sangat mempersonalisasi kampanye email mereka. Mereka dapat menulis baris subjek email dan pesan yang dipersonalisasi yang dirancang untuk mendorong keterlibatan pelanggan.

Mereka dapat menggunakan tanggapan sebelumnya untuk menentukan waktu dan cara yang optimal untuk mengirim pesan. Membangun pengujian terpisah ke dalam pemasaran email mereka dapat membantu untuk terus meningkatkan ROI.

9. Optimalkan harga

Penetapan harga dinamis telah ada selama beberapa waktu dan sering digunakan dalam industri perhotelan dan perjalanan. Industri ini menawarkan harga yang fleksibel berdasarkan kondisi pasar dan permintaan pelanggan.

Semakin banyak bisnis ritel juga menerapkan penetapan harga yang fleksibel berkat memiliki data yang mereka butuhkan dan pembelajaran mesin untuk menganalisisnya.

Elastisitas harga ditentukan untuk setiap produk dengan mempertimbangkan elemen-elemen seperti periode penjualan, segmen pelanggan, positioning produk, dan lainnya. Algoritme pembelajaran mesin juga dapat membantu mengidentifikasi pelanggan mana yang cenderung menanggapi tawaran diskon.

10. Memprediksi churn pelanggan

Mampu memprediksi churn pelanggan memungkinkan bisnis menjangkau mereka sebelum mereka pergi. Dimungkinkan untuk melatih model pembelajaran mesin dengan contoh pelanggan yang melakukan atau tidak melakukan churn untuk menemukan pola dan mengidentifikasi mereka yang kemungkinan tidak akan melakukan churn.

Urban Airship, perusahaan yang berkembang secara digital, menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk menganalisis perilaku pelanggan seluler guna membantu penerbit aplikasi mengidentifikasi pengguna setia dan memprediksi mereka yang kemungkinan besar akan berhenti.

Pemasar kemudian dapat mengambil tindakan untuk memperdalam keterlibatan pelanggan atau berinvestasi lebih banyak dalam mempertahankan segmen pelanggan tertentu.

11. Targetkan influencer yang tepat

Semakin banyak merek yang menggunakan influencer saat ini. Mereka tahu lebih baik daripada menggunakannya secara membabi buta dan menginginkan yang selaras dengan nilai merek mereka. Ini dapat membantu mereka menjangkau dan terlibat dengan audiens yang lebih luas dan mempromosikan kredibilitas merek.

Alat pembelajaran mesin dapat membantu mencari posting media sosial untuk berbagai indikator dan merekomendasikan influencer yang paling terhubung dengan audiens.

Pembelajaran mesin membantu melawan salah satu masalah terbesar saat menggunakan influencer yaitu influencer dengan pengikut palsu dan mereka yang meningkatkan kinerja mereka.

Alat berbasis pembelajaran mesin Natural Language Processing (NLP) dapat memahami konten video yang diposting oleh influencer dan membantu merek memilih pendukung merek yang tepat. Ini juga membantu mereka untuk memahami bagaimana pesan merek dilakukan oleh influencer.

Mazda menggunakan IBM Watson untuk memilih influencer untuk peluncuran salah satu kendaraan baru mereka di sebuah festival di Austin, Texas. Mereka berkeliling kota dengan kendaraan tersebut dan kemudian memposting tentang pengalaman mereka menggunakan tagar #MazdaSXSW .

12. Kelola media sosial

Pembelajaran mesin membantu pemasar menggunakan kekuatan data untuk mengoptimalkan kehadiran media sosial mereka . Misalnya, ini dapat membantu mereka mengidentifikasi ulasan atau keluhan yang perlu segera ditanggapi untuk mengelola reputasi merek.

Alat pendengar sosial yang didukung oleh pembelajaran mesin dapat melacak tagar, kata kunci, dan penyebutan merek di semua platform media sosial.

Wawasan yang diperoleh dari menganalisis data ini dapat membantu merek untuk membuat jenis konten yang tepat untuk setiap platform yang melibatkan audiens secara mendalam.

Pembelajaran mesin tidak menggantikan peran pemasar

Pemasar yang baik masih sama pentingnya, dan pembelajaran mesin tidak menggantikan peran mereka. Sungguh ironis bahwa pembelajaran mesin membantu memanusiakan upaya pemasaran mereka. = Mereka tidak perlu membuang waktu untuk konten yang tidak berharga atau mengabaikan relevansi.

Mereka memiliki kemampuan untuk menjangkau pelanggan secara efektif di setiap titik kontak dalam perjalanan mereka.

Dimungkinkan untuk memprediksi pelanggan mana yang paling setia dan menghabiskan waktu untuk berfokus pada mereka. Mereka juga dapat memprediksi pelanggan mana yang akan berhenti dan melakukan intervensi sebelum terlambat. Mereka memahami konten mana yang paling efektif dan memberikan hasil terbaik.

Harus menjangkau khalayak umum dan berharap yang terbaik adalah sesuatu dari masa lalu. Mereka sekarang memiliki cukup wawasan dari data pelanggan untuk dapat merencanakan kampanye secara efektif dan mencapai hasil terbaik karena mereka tidak memotret dalam kegelapan.

Sebuah kata terakhir

Pembelajaran mesin dalam pemasaran menjadi pengubah permainan sebagai gelombang teknologi baru yang memanfaatkannya menempatkan kekuatan ke tangan pemasar. Ini memungkinkan era baru untuk dapat memahami konsumen dengan lebih baik dan meningkatkan pengalaman pelanggan.

Selama beberapa tahun ke depan, tampaknya akan semakin jelas bagaimana pembelajaran mesin mengubah cara merek berinteraksi dengan pelanggan dan menawarkan pengalaman yang lebih otentik dalam menarik, menjual kepada mereka, dan melayani mereka.

Hal ini kemungkinan besar akan berdampak besar pada bottom line bisnis.

Biodata Penulis

Charlie Svensson bekerja sebagai penulis akademis senior untuk layanan penulisan esai perguruan tinggi terkemuka di Inggris. Dia memiliki pengalaman yang kaya dalam menulis tesis, esai, laporan lab dan kursus. Saat ini ia sedang mengembangkan kursus online untuk mempermudah pembelajaran bagi siswa yang tidak berbahasa Inggris yang belajar di AS dan Inggris.