Wpływ uczenia maszynowego na marketing cyfrowy: jaka będzie przyszłość?

Marketing biznesowy i organizacyjny znacznie się rozwinął od czasu jego powstania pod koniec XIX wieku. Marketing to wykorzystanie badań rynku lub klientów do promowania lub sprzedaży usług i towarów oferowanych przez różne podmioty.

Taktyki marketingowe ewoluowały w czterech różnych fazach od momentu ich powstania. Te fazy to:

1. Marketing zorientowany na produkt
2. Marketing zorientowany na sprzedaż
3. Marketing zorientowany na konsumenta
4. Marketing zorientowany na relacje

We wszystkich tych czterech odrębnych fazach marketingu nacisk na ewolucję był spowodowany dwoma czynnikami: technologią marketingową i potrzebami klientów. Potrzeby konsumentów wiążą się z przyjęciem taktyk marketingowych, aby zapewnić, że zaspokajają potrzeby konsumentów, a tym samym zdobywają więcej klientów.

Technologia marketingowa wiąże się z wykorzystaniem najlepszych i wydajnych rozwiązań technologicznych w marketingu. Marketing cyfrowy znacząco zrewolucjonizował branżę marketingową.

Oferował tańsze opcje marketingowe, które często były bardziej efektywne. Strategie marketingu cyfrowego dotarły również do większej liczby osób w porównaniu z tradycyjnymi metodami marketingowymi. Te dwie korzyści w stosunku do tradycyjnego marketingu skłoniły wiele firm do przejścia na marketing cyfrowy.

Uczenie maszynowe w marketingu cyfrowym

Co więcej, technologie marketingu cyfrowego ewoluowały i przyjęły wykorzystanie uczenia maszynowego. Uczenie maszynowe to wykorzystanie już istniejących danych do generowania modeli danych, które mogą analizować nowe dane i wyciągać z nich wnioski.

Modele uczenia maszynowego można również opracowywać za pomocą technologii, która pozwala im doskonalić się w trakcie ich użytkowania. Stają się lepsze w użyciu, ponieważ otrzymują więcej danych i informacji.

W marketingu cyfrowym uczenie maszynowe jest wykorzystywane do analizy danych rynkowych i analizy spostrzeżeń dotyczących reklam. Uczenie maszynowe pomogło wielu firmom i organizacjom w prognozowaniu i przewidywaniu trendów danych poprzez analizę wcześniej istniejących danych.

W tym artykule omówimy wpływ uczenia maszynowego na marketing cyfrowy.

1. Personalizacja rekomendacji klienta

Jeśli jesteś użytkownikiem Netflix, ile razy czułeś, że witryna bardzo dobrze zna smak Twojego filmu i programu telewizyjnego? Wiele razy, prawda? Netflix wykorzystuje modele uczenia maszynowego do analizy wszystkich swoich użytkowników i zrozumienia ich preferencji. Po przeanalizowaniu witryna może łatwo przewidzieć, które filmy lub programy telewizyjne spodobają się użytkownikowi.

To przykład wykorzystania uczenia maszynowego do spersonalizowanych rekomendacji. Spersonalizowane rekomendacje pomagają budować lojalność użytkownika wobec firmy. Dzieje się tak, ponieważ użytkownik czuje, że firma dobrze go rozumie.

Jednak zarządzanie modelami rekomendacji może być kłopotliwe, ponieważ system wymaga wielu analiz dotyczących dużych zbiorów danych i projektowania algorytmów. Po analizie danych biznes może skończyć z licznymi modelami rekomendacji dla różnych klastrów klientów. Zarządzanie modelami w marketingu cyfrowym pomaga firmom zarządzać ich modelami.

Usługi zarządzania modelami zajmują się opracowywaniem i wdrażaniem modeli uczenia maszynowego dla firm. Usługi zarządzania modelami pozwalają firmie skupić się na jej podstawowych funkcjach, podczas gdy firmy zajmujące się zarządzaniem modelami pracują nad rozwojem zoptymalizowanych modeli uczenia maszynowego dla swoich klientów.

2. Dokładne prognozy rynkowe

Kluczową cechą wyróżniającą marketing cyfrowy jest zbieranie danych. W marketingu cyfrowym dane są gromadzone w celu analizy wskaźnika sukcesu lub niepowodzenia taktyki marketingowej i innych wskaźników. Jednak zebranych danych może być zbyt dużo do ręcznej analizy danych.

Uczenie maszynowe może pomóc w analizie zebranych danych i uzyskaniu z nich znaczących informacji. W dzisiejszych czasach wykorzystanie modeli uczenia maszynowego do prognoz rynkowych jest powszechną taktyką stosowaną przez firmy.

Prognozy rynkowe pomagają firmom i organizacjom podejmować niezbędne decyzje strategiczne. Decyzje strategiczne pomagają zapewnić, że firmy przezwyciężą zmiany rynkowe.

3. Automatyzacja procesów marketingowych

Źródło: Pixabay

Wbrew powszechnej opinii jedynym celem uczenia maszynowego nie jest obserwowanie i strategiczne kierowanie do użytkowników. Uczenie maszynowe zostało opracowane wyłącznie w celu umożliwienia automatyzacji procesów bez konieczności interwencji człowieka.

Kampanie marketingu cyfrowego składają się z wielu etapów. Wiele z tych kroków jest przyziemnych i/lub powtarzalnych. Modele uczenia maszynowego można wdrożyć do wykonywania takich funkcji, zapewniając w ten sposób zoptymalizowaną i skuteczną kampanię marketingową.

Dzieje się tak, ponieważ kiedy ludzie wykonują powtarzalne lub przyziemne zadania, często się nudzą i męczą, co zmniejsza ich wydajność. Nie dotyczy to jednak modeli uczenia maszynowego. Mogą wykonać 1000 iteracji zadania bez obniżania ich wydajności.

Automatyzacja procesów marketingu cyfrowego pozwala marketerom skupić się na zadaniach wymagających interwencji człowieka. Ta automatyzacja tworzy wydajny proces kampanii marketingowej.

4. Wykrywanie oszustw reklamowych

Od początku istnienia technologii internetowych oszustwa były wielką plagą usługi. Raporty podają, że w 2020 r. zgłoszono łącznie 2,2 mln przypadków oszustw. Te dane statystyczne obrazują niepokojący stan nadużywania usług internetowych.

Oszustwa reklamowe to podejmowane przez przestępców próby obrabowania firm z ich działań w zakresie reklamy cyfrowej. Przypadki oszustw reklamowych zazwyczaj obejmują przestępców, którzy kradną tożsamość online i udają firmę, a następnie oszukują wszystkich chętnych kupujących.

Wykrywanie oszustw związanych z reklamami cyfrowymi to długotrwały proces, który obejmuje analizę danych z różnych źródeł w celu zidentyfikowania niepewnych trendów w reklamach. Ten proces jest często zbyt ciężki, aby mógł być wykonywany przez ludzi. Ostatnio modele uczenia maszynowego są wykorzystywane do identyfikowania i oznaczania oszustw reklamowych.

Modele uczenia maszynowego jednocześnie analizują i porównują dane, takie jak trendy zaangażowania w reklamy cyfrowe, trendy w czasie wyświetlania reklam itp. Modele krytycznie analizują dane w celu zidentyfikowania wszelkich działań pozbawionych skrupułów.

Gdy uczenie maszynowe wykryje oszustwo reklamowe, automatycznie blokuje reklamy z platformy marketingu cyfrowego. Modele te można również zintegrować z technologią głębokiego uczenia, która pozwala uzyskać większą wiedzę na temat wykrywania oszustw reklamowych. Poprawi to skuteczność modelu w wykrywaniu oszustw reklamowych.

5. Dynamiczne ceny produktów i usług

Modele uczenia maszynowego można wdrożyć, aby analizować regionalne ceny produktów i usług oraz dostarczać szczegółowe raporty. Dzięki temu firmy mogą wyceniać swoje produkty i usługi na równi z konkurencją, bez zawyżania lub zaniżania cen.

Usługa ta może być również wykorzystana do identyfikacji klientów, którzy wyszukali produkt i nie kupili lub dodali go do koszyka i zostawili. Model oferuje takim klientom kody rabatowe w odpowiednim czasie, aby zmusić ich do dokonania zakupu.

Wniosek

Wdrożenie modeli uczenia maszynowego w marketingu cyfrowym kreśli świetlaną przyszłość dla usługi. Dzięki lepszej integracji głębokiego uczenia się, przypadki oszustw związanych z reklamami internetowymi można znacznie ograniczyć. Można je zredukować za pomocą modeli wykrywania oszustw reklamowych wyposażonych w technologię głębokiego uczenia się.

Dzięki uczeniu maszynowemu skuteczność strategii marketingu cyfrowego znacznie się poprawi, poprawiając tym samym marże zysku dla firm.