디지털 마케팅에서 기계 학습의 영향: 미래는 어떻게 될까요?

비즈니스 및 조직 마케팅은 19세기 후반에 시작된 이래 크게 발전했습니다. 마케팅은 시장 또는 고객 조사를 사용하여 다양한 주체가 제공하는 서비스와 상품을 홍보하거나 판매하는 것입니다.

마케팅 전술은 도입 이후 4단계를 거쳐 발전해 왔습니다. 이러한 단계는 다음과 같습니다.

1. 제품 중심 마케팅
2. 판매 지향 마케팅
3. 소비자 지향 마케팅
4. 관계 지향 마케팅

이 4가지 별개의 마케팅 단계 전반에 걸쳐 진화의 추진력은 마케팅 기술과 고객 요구라는 두 가지 요소였습니다. 소비자의 요구는 마케팅 전술을 채택하여 소비자의 요구를 충족시켜 더 많은 고객을 확보하는 것을 수반합니다.

마케팅 기술은 마케팅을 위한 최고의 고성능 기술 개발의 사용을 수반합니다. 디지털 마케팅은 마케팅 산업에 큰 변화를 가져왔습니다.

그것은 종종 더 효율적인 더 저렴한 마케팅 옵션을 제공했습니다. 디지털 마케팅 전략은 또한 전통적인 마케팅 방법에 비해 더 많은 사람들에게 도달했습니다. 기존 마케팅에 비해 이러한 두 가지 이점은 많은 비즈니스에서 디지털 마케팅으로의 전환을 촉발했습니다.

디지털 마케팅의 머신 러닝

또한 디지털 마케팅 기술이 발전하고 기계 학습의 사용을 채택했습니다. 머신 러닝은 기존 데이터를 사용하여 새로운 데이터를 분석하고 그로부터 통찰력을 추출할 수 있는 데이터 모델을 생성하는 것입니다.

기계 학습 모델은 사용하는 동안 더 나아질 수 있는 기술로 개발할 수도 있습니다. 그들은 더 많은 데이터와 정보를 얻기 때문에 더 잘 사용됩니다.

디지털 마케팅에서 머신 러닝은 시장 데이터 분석 및 광고 통찰력 분석에 사용됩니다. 머신 러닝은 많은 기업과 조직이 기존 데이터를 분석하여 데이터 추세를 예측하고 예측하는 데 도움이 되었습니다.

이 기사에서 우리는 디지털 마케팅에서 머신 러닝의 영향에 대해 논의할 것입니다.

1. 고객 추천의 개인화

귀하가 Netflix 사용자라면 사이트가 귀하의 영화 및 TV 프로그램 취향을 잘 알고 있다고 느낀 적이 있습니까? 여러 번, 그렇지? Netflix는 기계 학습 모델을 사용하여 모든 사용자를 분석하고 선호도를 이해합니다. 분석을 통해 사이트는 사용자가 좋아할 영화나 TV 프로그램을 쉽게 예측할 수 있습니다.

이것은 개인화된 추천을 위해 기계 학습을 사용하는 예입니다. 개인화된 추천은 비즈니스에 대한 사용자의 충성도를 구축하는 데 도움이 됩니다. 이는 사용자가 비즈니스를 잘 이해하고 있다고 느끼기 때문입니다.

그러나 시스템은 빅 데이터에 대한 많은 분석과 알고리즘 설계가 필요하기 때문에 추천 모델을 관리하는 것은 번거로울 수 있습니다. 데이터 분석 후 비즈니스는 다양한 클라이언트 클러스터에 대한 수많은 추천 모델로 끝날 수 있습니다. 디지털 마케팅을 위한 모델 관리는 기업이 모델을 관리하는 데 도움이 됩니다.

모델 관리 서비스는 비즈니스를 위한 기계 학습 모델의 개발 및 배포를 처리합니다. 모델 관리 서비스를 통해 비즈니스는 핵심 기능에 집중할 수 있고 모델 관리 비즈니스는 고객을 위해 최적화된 기계 학습 모델 개발에 주력할 수 있습니다.

2. 정확한 시장 예측

디지털 마케팅의 주요 특징은 데이터 수집입니다. 디지털 마케팅에서 마케팅 전략의 성공률 또는 실패율 및 기타 측정항목을 분석하기 위해 데이터가 수집됩니다. 그러나 수집된 데이터는 수동 데이터 분석에 너무 많을 수 있습니다.

머신 러닝은 수집된 데이터를 분석하고 의미 있는 통찰력을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. 오늘날 시장 예측을 위해 머신 러닝 모델을 사용하는 것은 기업에서 흔히 사용하는 전술입니다.

시장 예측은 기업과 조직이 필요한 전략적 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 전략적 결정은 기업이 시장 변화를 극복하도록 하는 데 도움이 됩니다.

3. 마케팅 프로세스 자동화

출처: 픽사베이

일반적인 의견과 달리 머신 러닝의 유일한 목적은 사용자를 관찰하고 전략적으로 타겟팅하는 것이 아닙니다. 기계 학습은 사람의 개입 없이 프로세스 자동화를 가능하게 하는 유일한 목적으로 개발되었습니다.

디지털 마케팅 캠페인은 여러 단계로 구성됩니다. 이러한 단계 중 많은 단계가 일상적이거나 반복적입니다. 머신 러닝 모델을 배포하여 이러한 기능을 수행할 수 있으므로 최적화되고 성공적인 마케팅 캠페인이 보장됩니다.

인간은 반복적이거나 일상적인 일을 하다 보면 지루하고 지쳐 능률이 떨어지기 때문이다. 그러나 기계 학습 모델의 경우에는 그렇지 않습니다. 효율성을 떨어뜨리지 않고 작업을 1000번 반복할 수 있습니다.

디지털 마케팅 프로세스의 자동화를 통해 마케터는 사람의 개입이 필요한 작업에 집중할 수 있습니다. 이 자동화는 효율적인 마케팅 캠페인 프로세스를 만듭니다.

4. 광고 사기 감지

인터넷 기술이 시작된 이후로 사기는 서비스에 큰 골칫거리였습니다. 보고서에 따르면 2020년에는 총 220만 건의 사기 사건이 보고되었습니다. 이 통계 수치는 인터넷 서비스 남용의 우려되는 상태를 나타냅니다.

광고 사기는 범죄자가 기업의 디지털 광고 노력을 강탈하려는 시도입니다. 광고 사기 사건은 일반적으로 범죄자가 온라인 신원을 도용하고 사업을 가장한 다음 모든 구매자에게 사기를 치는 것과 관련됩니다.

디지털 광고 사기 탐지는 광고의 대략적인 추세를 식별하기 위해 다양한 소스의 데이터를 분석하는 것과 관련된 긴 프로세스입니다. 이 프로세스는 종종 인간이 수행하기에는 너무 무겁습니다. 최근에는 기계 학습 모델을 사용하여 광고 사기를 식별하고 신고했습니다.

머신 러닝 모델은 디지털 광고 참여 추세, 광고 타이밍 추세 등과 같은 데이터를 동시에 분석하고 비교합니다. 모델은 데이터를 비판적으로 분석하여 파렴치한 활동을 식별합니다.

머신 러닝이 광고 사기를 감지하면 디지털 마케팅 플랫폼의 광고를 자동으로 차단합니다. 이러한 모델은 광고 사기 탐지에 대한 더 많은 지식을 얻을 수 있는 딥 러닝 기술과 통합될 수도 있습니다. 이렇게 하면 광고 사기 탐지에서 모델의 효율성이 향상됩니다.

5. 동적 제품 및 서비스 가격 책정

기계 학습 모델을 배포하여 제품 및 서비스에 대한 지역별 가격을 분석하고 자세한 보고서를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 지나치게 비싸거나 과소 청구하지 않고 경쟁 제품과 동등한 수준으로 제품과 서비스의 가격을 책정할 수 있습니다.

이 서비스는 제품을 찾아보고 구매하지 않았거나 장바구니에 담았다가 남겨둔 고객을 식별하는 데에도 사용할 수 있습니다. 이 모델은 이러한 고객에게 적시에 할인 코드를 제공하여 구매를 완료하도록 강요합니다.

결론

디지털 마케팅에 기계 학습 모델을 배포하면 서비스의 밝은 미래가 그려집니다. 딥 러닝의 더 나은 통합으로 온라인 광고 사기 사례를 크게 줄일 수 있습니다. 딥 러닝 기술이 탑재된 광고 사기 탐지 모델을 사용하면 이를 줄일 수 있습니다.

머신 러닝을 통해 디지털 마케팅 전략의 효율성이 크게 향상되어 기업의 이윤이 향상됩니다.