Impatto dell'apprendimento automatico nel marketing digitale: quale sarà il futuro?

Il marketing aziendale e organizzativo si è notevolmente evoluto sin dal suo inizio alla fine del diciannovesimo secolo. Il marketing è l'uso di ricerche di mercato o di clienti per promuovere o vendere servizi e beni offerti da entità diverse.

Le tattiche di marketing si sono evolute attraverso quattro fasi distinte sin dal loro inizio. Queste fasi sono:

1. Marketing orientato al prodotto
2. Marketing orientato alla vendita
3. Marketing orientato al consumatore
4. Marketing orientato alle relazioni

In tutte queste quattro distinte fasi di marketing, la spinta per l'evoluzione è stata due fattori: la tecnologia di marketing e le esigenze dei clienti. Le esigenze dei consumatori implicano l'adozione di tattiche di marketing per garantire che soddisfino le esigenze dei consumatori, ottenendo così più clienti.

La tecnologia di marketing implica l'uso degli sviluppi tecnologici migliori e ad alte prestazioni per il marketing. Il marketing digitale ha rivoluzionato in modo significativo il settore del marketing.

Offriva opzioni di marketing più economiche che spesso erano più efficienti. Le strategie di marketing digitale hanno anche raggiunto più persone rispetto ai metodi di marketing tradizionali. Questi due vantaggi rispetto al marketing tradizionale hanno spinto molte aziende a passare al marketing digitale.

Apprendimento automatico nel marketing digitale

Inoltre, le tecnologie di marketing digitale si sono evolute e hanno adottato l'uso dell'apprendimento automatico. L'apprendimento automatico è l'uso di dati già esistenti per generare modelli di dati in grado di analizzare nuovi dati ed estrarne approfondimenti.

I modelli di apprendimento automatico possono anche essere sviluppati con una tecnologia che consente loro di migliorare durante il loro utilizzo. Diventano più utilizzati perché ottengono più dati e informazioni.

Nel marketing digitale, l'apprendimento automatico viene utilizzato per l'analisi dei dati di mercato e l'analisi delle informazioni sugli annunci. L'apprendimento automatico ha aiutato molte aziende e organizzazioni a prevedere e prevedere le tendenze dei dati attraverso l'analisi dei dati preesistenti.

In questo articolo, discuteremo gli impatti dell'apprendimento automatico nel marketing digitale.

1. Personalizzazione delle Raccomandazioni del Cliente

Se sei un utente Netflix, quante volte hai sentito che il sito conosce molto bene il gusto del tuo film e del tuo programma TV? Molte volte, giusto? Netflix utilizza modelli di machine learning per analizzare tutti i suoi utenti e comprenderne le preferenze. Dopo l'analisi, il sito può facilmente prevedere quali film o programmi TV piaceranno a un utente.

Questo è un esempio dell'uso dell'apprendimento automatico per consigli personalizzati. I consigli personalizzati aiutano a fidelizzare un utente verso un'azienda. Questo perché l'utente sente che l'azienda lo comprende bene.

Tuttavia, la gestione dei modelli di raccomandazione può essere un trambusto perché il sistema richiede molte analisi sui big data e la progettazione di algoritmi. Dopo l'analisi dei dati, l'azienda può ritrovarsi con numerosi modelli di raccomandazione per diversi cluster di clienti. La gestione dei modelli per il marketing digitale aiuta le aziende a gestire i propri modelli.

I servizi di gestione dei modelli gestiscono lo sviluppo e l'implementazione di modelli di machine learning per le aziende. I servizi di gestione dei modelli consentono a un'azienda di concentrarsi sulle sue funzioni principali, mentre le aziende di gestione dei modelli lavorano allo sviluppo di modelli di machine learning ottimizzati per i propri clienti.

2. Previsioni di mercato accurate

Una caratteristica distintiva chiave del marketing digitale è la raccolta di dati. Nel marketing digitale, i dati vengono raccolti per l'analisi del tasso di successo o del tasso di fallimento della tattica di marketing e di altre metriche. Tuttavia, i dati raccolti possono essere troppi per l'analisi manuale dei dati.

L'apprendimento automatico può aiutare nell'analisi della raccolta e ottenere informazioni significative da essa. Al giorno d'oggi, l'uso di modelli di apprendimento automatico per le previsioni di mercato è una tattica comune utilizzata dalle aziende.

Le previsioni di mercato aiutano le aziende e le organizzazioni a prendere le decisioni strategiche necessarie. Le decisioni strategiche aiutano a garantire che le imprese superino i cambiamenti del mercato.

3. Automazione dei processi di marketing

Fonte: Pixabay

Contrariamente all'opinione popolare, l'unico scopo del machine learning non è quello di osservare e indirizzare strategicamente gli utenti. L'apprendimento automatico è stato sviluppato al solo scopo di abilitare l'automazione dei processi senza richiedere l'intervento umano.

Le campagne di marketing digitale consistono in numerosi passaggi. Di questi passaggi, molti sono banali e/o ripetitivi. I modelli di apprendimento automatico possono essere implementati per svolgere tali funzioni, garantendo così una campagna di marketing ottimizzata e di successo.

Questo perché quando gli esseri umani svolgono compiti ripetitivi o banali, spesso si annoiano e si stancano riducendo la loro efficienza. Tuttavia, questo non è il caso dei modelli di apprendimento automatico. Possono eseguire 1000 iterazioni dell'attività senza ridurne l'efficienza.

L'automazione dei processi di marketing digitale consente ai professionisti del marketing di concentrarsi su attività che richiedono l'intervento umano. Questa automazione crea un efficiente processo di campagna di marketing.

4. Rilevamento di frodi pubblicitarie

Fin dall'inizio delle tecnologie Internet, la frode è stata una grande piaga per il servizio. I rapporti affermano che nel 2020 sono stati segnalati un totale di 2,2 milioni di casi di frode. Queste cifre statistiche descrivono lo stato preoccupante dell'abuso dei servizi Internet.

La frode pubblicitaria è il tentativo dei criminali di derubare le aziende dei loro sforzi pubblicitari digitali. I casi di frode pubblicitaria generalmente coinvolgono criminali che rubano l'identità online e fingono di essere un'azienda, per poi truffare tutti gli acquirenti disponibili.

Il rilevamento delle frodi pubblicitarie digitali è un processo lungo che prevede l'analisi dei dati provenienti da varie fonti per identificare tendenze imprecise sugli annunci. Questo processo è spesso troppo pesante per essere eseguito dagli esseri umani. Recentemente, i modelli di machine learning sono stati utilizzati per identificare e segnalare le frodi pubblicitarie.

I modelli di machine learning analizzano e confrontano simultaneamente i dati, come le tendenze del coinvolgimento degli annunci digitali, le tendenze dei tempi degli annunci, ecc. I modelli analizzano in modo critico i dati per identificare qualsiasi attività senza scrupoli.

Una volta che il machine learning rileva la frode pubblicitaria, blocca automaticamente gli annunci dalla piattaforma di marketing digitale. Questi modelli possono anche essere integrati con la tecnologia di deep learning che consente loro di acquisire maggiori conoscenze sul rilevamento delle frodi pubblicitarie. Ciò migliorerà l'efficienza del modello nel rilevamento di frodi pubblicitarie.

5. Prezzi dinamici di prodotti e servizi

I modelli di apprendimento automatico possono essere implementati per analizzare i prezzi regionali di prodotti e servizi e fornire un rapporto dettagliato. Ciò consente alle aziende di valutare i propri prodotti e servizi alla pari con la concorrenza, senza sovrapprezzo o sottocosto.

Questo servizio può essere utilizzato anche per identificare i clienti che hanno cercato il prodotto e non l'hanno acquistato, oppure lo hanno aggiunto al carrello e l'hanno lasciato. Il modello offre codici sconto tempestivi a tali clienti per costringerli a completare l'acquisto.

Conclusione

L'implementazione di modelli di machine learning nel marketing digitale dipinge un futuro luminoso per il servizio. Con una migliore integrazione del deep learning, i casi di frode pubblicitaria online possono essere notevolmente ridotti. Possono essere ridotti con l'uso di modelli di rilevamento delle frodi pubblicitarie dotati di tecnologia di deep learning.

Con l'apprendimento automatico, l'efficienza delle strategie di marketing digitale migliorerà in modo significativo, migliorando così i margini di profitto per le aziende.