Uczenie maszynowe i automatyzacja marketingu – czy ML zmieni Twój biznes?

Automatyzacja marketingu to niezaprzeczalna oszczędność czasu.

W końcu, jeśli można coś zautomatyzować, to po co robić to ręcznie?

Ale co, jeśli powiem ci, że niedługo możesz nawet nie musieć automatyzować rzeczy… ponieważ twój komputer zrobi to za ciebie?

Oczywiście nie mówię, że nie będziesz musiał w ogóle robić żadnych prac marketingowych. Jednak w miarę jak rzeczy takie jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe stają się coraz bardziej zaawansowane, możliwości komputerów stają się coraz mniej uciążliwe.

Prawda jest taka, że ​​mariaż uczenia maszynowego i automatyzacji marketingu może być po prostu kolejną marketingową rewolucją.

Ale zanim przejdziemy do szczegółów – spójrzmy, czym tak naprawdę jest sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe.

Czym jest sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe — krótki przegląd

Jeśli oglądałeś w swoim życiu przynajmniej jeden film science fiction, na pewno znasz termin „sztuczna inteligencja”.

Pod względem technicznym jest to nauka o tworzeniu inteligentnych maszyn i programów komputerowych. A inteligentne maszyny są dokładnie tym, co wyobraża sobie większość ludzi, gdy myślą o sztucznej inteligencji.

Ma to związek ze sposobem, w jaki sztuczna inteligencja jest przedstawiana w hollywoodzkich hitach kinowych.

Ale podczas gdy większość obrazów sztucznie inteligentnych maszyn na srebrnym ekranie waha się od mniej niż optymistycznych po dystopijne, w rzeczywistości sztuczna inteligencja ma znacznie bardziej pozytywną stronę.

Podstawowe zalety sztucznej inteligencji? Pomaga radzić sobie z powtarzalnymi zadaniami. Ponadto zmniejsza błędy ludzkie i pomaga nam podejmować lepsze (i szybsze) decyzje.

Ale skąd sztuczna inteligencja wie, jaka jest właściwa decyzja?

Tu właśnie pojawia się uczenie maszynowe.

Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji skoncentrowana na tworzeniu algorytmów, które pomagają maszynom się uczyć.

Krótko mówiąc, ma na celu pomóc komputerom w wykorzystywaniu danych do poprawy ich dokładności, naśladując sposób, w jaki ludzie się uczą.

Piękno uczenia maszynowego (ML) polega na tym, że umożliwia ono komputerom uczenie się bez aktywnego programowania do tego. Oznacza to, że mogą wykorzystywać dane z przeszłości do ulepszania procesów, zbierania nowych (lepszych) danych, dalszego ulepszania procesów, zbierania większej ilości danych… wiesz, dokąd to zmierza, prawda?

Nie bez powodu Bill Gates nazwał uczenie maszynowe jednym z najważniejszych przełomów:

„Jeśli wymyślisz przełom w sztucznej inteligencji, aby maszyny mogły się uczyć, jest to warte 10 Microsoftów”.

Nie jest również zaskoczeniem, że sztuczna inteligencja już zrewolucjonizowała niezliczone branże — w tym marketing.

Jak więc uczenie maszynowe wpływa na automatyzację marketingu?

Przejdźmy od razu!

Jak uczenie maszynowe i automatyzacja marketingu współpracują ze sobą

Marketing automation to potężne narzędzie samo w sobie.

Dzięki odpowiedniej strategii, behawioralnym wiadomościom e-mail, punktacji leadów lub segmentacji użytkowników możesz przynieść ogromne oszczędności, zwiększyć sprzedaż i pomóc w zwiększeniu retencji klientów.

Twój zespół może zautomatyzować nawet najbardziej złożone zadania, a zaoszczędzony czas poświęcić na inne działania biznesowe dzięki zautomatyzowanym przepływom pracy i regułom.

Dzięki tradycyjnej automatyzacji marketingu jesteś osobą odpowiedzialną za całą konfigurację, analizę i majsterkowanie.

Tutaj wkracza uczenie maszynowe:

Algorytmy uczenia maszynowego zbierają dane, które zbierasz podczas automatyzacji marketingu i wykorzystują je do dalszej optymalizacji procesów.

Oto kilka przykładów tego, w czym mogą pomóc niektóre algorytmy uczenia maszynowego:

Wykorzystaj predykcyjną punktację potencjalnych klientów

Lead scoring to proces „rankingu” potencjalnych klientów w celu określenia, które z nich najprawdopodobniej staną się klientami.

Przypisując im punkty za czynności, które wykonują, możesz oddzielić „zimno” od „ciepło”. W ten sposób możesz zobaczyć, jak prawdopodobne jest, że dany potencjalny klient dokona konwersji, a także ocenić jego wartość.

To z kolei pozwala lepiej segmentować potencjalnych klientów i wysyłać im różne kampanie e-mailowe, odpowiednie dla etapu podróży kupującego, na którym się znajdują.

Problem polega na tym, że w przypadku tradycyjnego scoringu leadów, sam odpowiadasz za opracowanie całej struktury scoringowej. W rezultacie istnieje ryzyko, że przegapisz niektóre tropy, ponieważ są one niewłaściwie oceniane.

Ponadto cały proces może być dość czasochłonny – i nie jest to kwestia „ustaw i zapomnij”. Aby obliczyć lead scoring, musisz:

1. Rozwijaj osobowość kupującego
2. Segmentuj swoje leady
3. Zbadaj zachowanie swoich leadów online
4. Rankinguj i priorytetyzuj działania swoich leadów
5. Ustaw wartości punktacji
6. Ustaw odpowiednie warunki w swoich przepływach pracy
7. Okresowo oceniaj i dostosowuj

Predykcyjna ocena potencjalnych klientów umożliwia korzystanie z algorytmów do oceniania i kwalifikowania potencjalnych klientów na podstawie danych z przeszłości. Chociaż nadal musisz zbudować ramy dla swojego systemu punktacji leadów, nie musisz samodzielnie dostosowywać systemu.

Zamiast tego automatyzacja użyje modelowania predykcyjnego do analizy przeszłych potencjalnych klientów i wyszukiwania wzorców. Następnie użyje tych danych, aby spróbować przewidzieć przyszłe zachowanie. Następnie może wymyślić swój własny idealny profil klienta, pomagając w dokładniejszym ocenianiu potencjalnych klientów.

Piękno predykcyjnej punktacji leadów polega na tym, że wykonuje ona lwią część pracy za Ciebie.

Uczenie maszynowe w automatyzacji marketingu może również pomóc w zidentyfikowaniu wzorców, które najprawdopodobniej przeoczyłeś, pomagając w znacznie dokładniejszym ocenianiu i kwalifikowaniu potencjalnych klientów.

Uzyskaj lepsze informacje o klientach

Jednym z kluczy do osiągnięcia doskonałych wyników automatyzacji marketingu jest zrozumienie swoich odbiorców. Mimo to większość firm popełnia klasyczny błąd, dzieląc swoich potencjalnych klientów na nie więcej niż dwie grupy:

• Klienci
• Osoby nie będące klientami

Niektórzy idą o krok dalej i rozumieją różnicę między „ciepłymi” i „zimnymi” leadami. Ale nawet wtedy ich publiczność wygląda mniej więcej tak:

• Klienci
• Potencjalni klienci
• Odbiorcy niezaangażowani

Powyższe jest przyzwoitym pierwszym krokiem. W końcu segmentacja odbiorców jest kluczem do zwiększenia zaangażowania i szybkiego wzrostu ROI z marketingu.

Ale to wciąż za mało.

Jasne, trudno jest stworzyć odpowiednie segmenty.

Właśnie w tym może pomóc połączenie uczenia maszynowego i automatyzacji marketingu.

Używając algorytmów do analizy zachowania odbiorców, ML może zobaczyć rzeczy, które łatwo przeoczyć dla ludzkiego oka.

W rezultacie pomaga budować znacznie dokładniejsze segmenty, eliminując niepotrzebne domysły. A lepsza segmentacja to lepsze wyniki marketingowe. Staje się to jeszcze ważniejsze, gdy Twoja lista rośnie.

W końcu ostatnią rzeczą, jakiej chcesz, jest wysłanie nieukierunkowanej transmisji do tysięcy osób:

Ulepsz swoją grę personalizacyjną

Personalizacja jest kluczem do wysokiego zaangażowania i lojalności klientów.

Jednak słaba personalizacja może wyrządzić znacznie więcej szkód niż jej całkowity brak. W rzeczywistości 63% konsumentów przestaje kupować od marek, które stosują słabą taktykę personalizacji.

Klucz do prawidłowej personalizacji?

Zrozumienie nie tylko tego, kim są Twoi klienci, ale także tego, jak się zachowują.

W jaki więc sposób uczenie maszynowe pomaga zwiększyć efektywność personalizacji?

Poznaj prognozy sekwencyjne .

Tradycyjnie większość personalizacji automatyzacji marketingu opiera się na danych demograficznych lub danych zakupowych użytkownika.

Aby znaleźć potencjalnych nabywców, marketerzy biorą pod uwagę wiek, płeć, wykształcenie lub historię zakupów i szukają wspólnych cech z byłymi klientami. Następnie użyją tych danych, aby polecić produkty, które ich zdaniem prawdopodobnie kupią te osoby.

Problem z tym podejściem polega na tym, że nie wszystkie wspólne cechy są równie skuteczne w przewidywaniu przyszłych zakupów.

W końcu wszyscy jesteśmy wyjątkowymi istotami ludzkimi.

Tak więc, nawet jeśli pochodzimy z podobnego środowiska, nadal możemy działać inaczej. Przewidywanie sekwencyjne skupia się na działaniach Twoich potencjalnych klientów.

Krótko mówiąc, narzędzie do automatyzacji marketingu z przewidywaniem sekwencyjnym przyjrzy się sekwencjom działań, które prowadzą odbiorców do zakupu Twojego produktu.

Przykładowa sekwencja mogłaby wyglądać mniej więcej tak:

1. Odwiedź swoją witrynę
2. Przewiń stronę główną patrząc na reklamowane produkty
3. Przejdź do kategorii produktów X
4. Przeglądaj najnowsze dodatki
5. Otwórz trzy zakładki z ulubionymi typami
6. Przejrzyj dokładnie każdy z nich
7. Wybierz jeden produkt
8. Przewiń z powrotem do kategorii produktów
9. Sortuj kategorię według ceny
10. Porównaj wybrany produkt z podobnymi
11. Wybierz zwycięzcę
12. Dokonać zakupu

Oczywiście to tylko przykładowa sekwencja. Jeśli przyciągasz tysiące odwiedzających do swojej witryny, będziesz mieć tysiące sekwencji do przeanalizowania.

Byłoby to niemożliwe do zrobienia ręcznie.

Uczenie maszynowe może analizować te sekwencje za Ciebie i próbować znaleźć wzorce, które prowadzą do zakupu. Następnie wyszukuje subskrybentów, którzy z największym prawdopodobieństwem podążają za tą samą sekwencją, skutecznie pokazując potencjalnych klientów.

Zwiększ sprzedaż dzięki lepszym rekomendacjom produktów

Kontynuując personalizację, jednym z obszarów, w których uczenie maszynowe jest szczególnie skuteczne, są rekomendacje produktów.

A jeśli pracujesz w eCommerce, często są one najważniejszą rzeczą, na której powinieneś skoncentrować swoje wysiłki w zakresie personalizacji. Czemu?

Pomyśl o gigancie takim jak Amazon. Powszechnie uważa się, że ich system rekomendacji jest jednym z najbardziej zaawansowanych i skutecznych.

Z badania McKinsey & Company wynika, że ​​rekomendacje można przypisać do 35% sprzedaży Amazona. To ponad 1 na 3 sprzedaż w wielomiliardowym biznesie!

Według innego raportu Accenture, aż 91% konsumentów chętniej robi zakupy u marek, które rozpoznają, zapamiętują i udzielają odpowiednich rekomendacji.

Nie wspominając już o tym, że oferowanie kupującym możliwości zakupu innego interesującego ich produktu to niezawodny sposób na zwiększenie współczynnika konwersji.

Oczywiście nie potrzebujesz najnowszych algorytmów uczenia maszynowego, aby zacząć polecać produkty. Ale im dokładniejsze rekomendacje, tym większa szansa na sprzedaż.

Oznacza to, że uczenie maszynowe może nie tylko pomóc zautomatyzować rekomendacje produktów — może sprawić, że będą one bardziej efektywne, zwiększając współczynnik konwersji.

I, jak zaraz zobaczysz na przykładzie Netflix – firmy detaliczne nie są jedynymi, które mogą skorzystać z automatycznych rekomendacji opartych na ML.

Twórz dynamiczne strony internetowe i lejki sprzedażowe

Większość narzędzi do automatyzacji marketingu pozwala śledzić zachowanie odbiorców w Twojej witrynie.

Niektóre narzędzia pozwalają na tworzenie reguł, które zmieniają niektóre elementy strony w oparciu o zachowanie subskrybenta lub lead score.

Nadal musisz wykonać całą pracę, tworząc reguły i edytując stronę. Ponadto zmiany, które możesz zautomatyzować w ten sposób, są zwykle stosunkowo niewielkie.

Ale co by było, gdybyś mógł wykorzystać uczenie maszynowe i automatyzację marketingu do personalizacji całej zawartości witryny, którą widzą Twoi użytkownicy… w czasie rzeczywistym?

Wkrótce uczenie maszynowe pozwoli nam tworzyć dynamiczne strony witryny specjalnie dla konkretnego użytkownika.

Pomyśl o różnych treściach, wiadomościach, tonie głosu, a nawet o kolorach – wszystko dostosowane tak, aby zapewnić jak najlepsze wrażenia użytkownika. I, oczywiście, poszybować w górę współczynnik konwersji.

Na przykład, jako firma SaaS, możesz dostosować każdy krok lejka sprzedaży na podstawie segmentacji lub zachowania użytkowników.

Piękno tego rozwiązania?

Im więcej osób odwiedza Twoją witrynę, tym więcej danych uzyskują Twoje algorytmy uczenia maszynowego.

To z kolei umożliwiłoby tym algorytmom tworzenie jeszcze lepszych treści, dzięki czemu Twoja witryna będzie jeszcze bardziej skuteczna w konwersji odwiedzających.

Test A/B szybciej (i uzyskaj lepsze wyniki)

Twoi konkurenci nigdy nie śpią.

Aby rozwijać swój biznes, musisz stale ulepszać swój marketing.

Musisz znaleźć sposoby na wyróżnienie się, przyciągnięcie uwagi odbiorców i przekształcenie większej ich liczby w klientów.

Klucz do tego?

A/B przetestuj swoje kampanie marketingowe.

Testy A/B to najpopularniejszy sposób optymalizacji działań marketingowych. Jest to również najprostszy z dostępnych. Po prostu weź dwie różne kreacje i przetestuj je ze sobą, porównując wyniki w danym okresie.

Oczywiście, jeśli jedna odmiana jest zwycięska, druga musi być przegrana (tak…) Oznacza to, że przez pewien czas wysyłasz część ruchu do odmiany, która traci pieniądze. Albo przynajmniej wypada gorzej niż zwycięski.

W rezultacie całkowita wypłata jest równa średniej wypłacie wszystkich wariantów w teście, zakładając, że uruchamiasz je przez taki sam czas. A biorąc pod uwagę, że typowy test A/B wymaga tysięcy wyświetleń, straty na gorszych wariantach szybko się sumują.

Ten problem w testach A/B nazywa się żalem.

Ale właśnie tam mogą pomóc algorytmy wielorękich bandytów (MAB) oparte na uczeniu maszynowym.

Co to jest MAB?

Wyobraź sobie, że idziesz do kasyna w Las Vegas w celu maksymalizacji wypłat z automatów do gry.

Można to zrobić na dwa sposoby.

Po pierwsze, możesz przetestować wszystkie automaty do gry w kasynie, zebrać dane i znaleźć ten, który zmaksymalizuje Twoją wypłatę. Dałoby to najdokładniejsze dane na dłuższą metę, ale kosztowałoby to również najwięcej pieniędzy. Tak działa standardowy test A/B.

Alternatywą jest skupienie się na kilku automatach do gry, które od samego początku zaczynają wykazywać potencjał. Następnie oceń swoje wygrane i zmaksymalizuj inwestycję tam, gdzie zwrot z inwestycji jest najlepszy. Tak się dzieje podczas testów wielorękich bandytów (MAB).

W przeciwieństwie do typowego testu A/B, uczenie maszynowe w MAB może samodzielnie wykrywać i oceniać testy zakończone niepowodzeniem. Co więcej, robi to o wiele szybciej niż Ty lub członkowie Twojego zespołu.

Następnie zacznie ograniczać ruch otrzymywany przez te testy, minimalizując żal (i straty).

To z kolei prowadzi do wyższych średnich wypłat z testu. Pozwala także szybciej znaleźć zwycięzców w krótkim okresie.

Jedyną wadą jest to, że test MAB może przegapić możliwości, które mogą zapewnić lepszą wypłatę w dłuższej perspektywie.

Jednak w miarę jak algorytmy uczenia maszynowego stają się coraz inteligentniejsze, mogą lepiej przewidywać wynik testu.

Niektóre agencje podają, że testy MAB oparte na uczeniu maszynowym przyniosły minimalny wzrost współczynnika konwersji o 30%.

Ustaw bardziej efektywne ceny dla swoich produktów

Wreszcie uczenie maszynowe może pomóc Twojej firmie w tworzeniu i wdrażaniu bardziej elastycznej strategii cenowej.

Wdrożenie dynamicznej wyceny pozwala lepiej reagować na zapotrzebowanie rynku, zmieniającą się podaż lub po prostu cele sprzedażowe.

Dodatkowo, ponieważ dla dwóch trzecich klientów nadal dominującym czynnikiem w procesie decyzyjnym jest cena, dynamiczne ustalanie cen daje przewagę konkurencyjną.

Oczywiście nie każdy rodzaj biznesu skorzysta na dynamice ustalania cen. Po pierwsze, aby wykorzystać uczenie maszynowe i dynamiczne ustalanie cen, potrzebujesz punktów odniesienia i bogactwa danych.

Potrzebujesz również bazy klientów, którzy chętnie płacą zmienne ceny.

Jeśli ceny Twojego produktu lub usługi są statyczne, ich dynamiczna zmiana może zniechęcić Twoich klientów. Poczuliby się oszukani. To z kolei może zaszkodzić Twojej marce i sprawić, że klienci będą Ci mniej ufać.

Oczywiście dynamiczna wycena nie jest nową koncepcją. Istnieje już od jakiegoś czasu, głównie w branży turystycznej (hotele, bilety lotnicze) i reklamowej (Google czy Facebook Ads).

Jednak wraz ze wzrostem konkurencji w handlu elektronicznym znalezienie sposobów na zautomatyzowanie zarządzania cenami, przynajmniej w niektórych branżach, stanie się kluczowym elementem ogólnej strategii marketingowej.

Oszczędzaj czas automatyzując tworzenie treści

W 2021 roku byliśmy świadkami rozwoju narzędzi do tworzenia treści wykorzystujących sztuczną inteligencję, opartych na interfejsach API, takich jak OpenAI. OpenAI wykorzystuje popularną technologię GPT-3 i można ją zastosować do dowolnego zadania lub procesu, który obejmuje rozumienie lub generowanie języka naturalnego lub kodu.

Sam GPT-3 oznacza Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) i jest to autoregresyjny model języka, który wykorzystuje uczenie maszynowe do tworzenia tekstu podobnego do ludzkiego. Przeszukuje całą światową sieć, wyodrębnia tekst i inne treści oraz uczy się samodzielnie pisać i mówić naturalnym ludzkim językiem dzięki ML.

Platformy automatyzacji marketingu, takie jak Encharge, wdrożyły technologię GPT-3, aby umożliwić marketerom automatyczne tworzenie atrakcyjnych tematów i treści wiadomości e-mail za pomocą sztucznej inteligencji. Darmowy generator tematów AI może rozlewać dziesiątki unikalnych tematów w oparciu o temat i ton.

Case studies: Machine Learning i marketing automation w praktyce

Przyjrzyjmy się teraz dwóm dużym firmom, które wielce skorzystały na połączeniu automatyzacji marketingu z uczeniem maszynowym.

Lyft

Zespół aplikacji do współdzielenia przejazdów zbudował platformę automatyzacji marketingu w celu poprawy efektywności kosztowej i ilościowej kampanii pozyskiwania użytkowników.

Ich pomysł polegał na wykorzystaniu automatyzacji i uczenia maszynowego do automatyzacji rutynowych decyzji, wydajnego skalowania i zbudowania systemu uczenia się opartego na danych.

W ten sposób członkowie ich zespołu mogli porzucić przyziemne zadania i skupić się na eksperymentach i innowacjach o dużym wpływie.

Choć zbudowana przez nich platforma miała wiele ruchomych części, najważniejsze z nich to:

Prognozujący wartość życia (LTV)

Komponent ten wykorzystywał uczenie maszynowe do pomiaru efektywności różnych kanałów pozyskiwania.

Przewidział ich LTV i wykorzystał te dane do określenia odpowiedniego budżetu, który powinien zostać przydzielony do konkretnego kanału, z którego pochodzą.

Co ciekawe, zanim udało im się określić LTV dla nowego kanału, byli w stanie uzyskać algorytmy uczenia maszynowego, aby przewidzieć je na podstawie danych historycznych.

Alokator budżetu

Drugi komponent był odpowiedzialny za zbieranie danych o efektywności marketingu w połączeniu z prognozami LTV.

Następnie użył próbkowania Thompsona, aby określić optymalny koszt dla każdego kanału. Gdy dane były gotowe, wysyłał alokację z każdej kampanii do odpowiedniego licytującego kanału.

Oczywiście platforma zawierała kilka innych części. Długoterminowy sukces automatyzacji marketingu Lyft nadal zależy od opinii ludzi.

Jednak, jak przyznaje zespół, bez konieczności ręcznego aktualizowania stawek lub przydzielania budżetów marketerzy mieli więcej czasu na pracę nad nowymi formatami reklam, wiadomościami lub formułowaniem hipotez dotyczących celów długoterminowych.

I to wszystko, czego na razie nie może dla nas zrobić ani automatyzacja marketingu, ani uczenie maszynowe.

Netflix

Ile jest dla Ciebie warta Twoja strategia automatyzacji marketingu?

A jak myślisz, ile skorzystasz na włączeniu do tego uczenia maszynowego?

Jak się okazuje, Netflix szacuje, że ich silnik automatyzacji marketingu maszynowego ich uratuje…

Miliard dolarów. Każdy zwariowany rok!

A najlepsze jest to, że to tylko jeden z elementów ich strategii automatyzacji marketingu — silnika rekomendacji Netflix — który pozwala im zaoszczędzić wszystkie pieniądze.

Co sprawia, że ​​jest tak potężny?

Jak się okazuje, 80% treści przesyłanych strumieniowo na Netflix jest wybieranych zgodnie z ich systemem rekomendacji.

Co sprawia, że ​​ich system rekomendacji jest tak skuteczny?

Chociaż nie chcemy Cię zanudzać szczegółami technicznymi, główną ideą systemu jest zaoferowanie odbiorcom najbardziej odpowiednich tytułów, których oglądaniem mogą być zainteresowani.

To brzmi jak dobry pomysł, prawda?

Jeśli się nad tym zastanowić, to właśnie powinien robić każdy system rekomendacji!

Więc gdzie jest tutaj składnik w wysokości 1 miliarda dolarów?

Jak się okazuje, w przypadku Netflix wszystko sprowadza się do grafiki. Widzisz, firma nie poprzestaje na wymyśleniu najlepszego tytułu, jaki użytkownik może chcieć obejrzeć. Ich algorytmy analizują historię ich programu i tworzą najlepszy obraz, który może zainteresować użytkownika w programie.

Pomyśl o filmie takim jak Good Will Hunting. Klasyczny, prawda? Na przykład, jeśli użytkownik interesuje się filmami romantycznymi, zobaczy polecany obraz przedstawiający Matta Damona i Minnie Driver.

Z kolei miłośnik komedii zobaczy Robina Williamsa.

To samo działa również dla fanów konkretnych aktorów. Spójrzmy na Pulp Fiction. Fani Umy Thurman zobaczą grafikę Pulp Fiction skupioną na głównej gwieździe filmu.

Jednocześnie, jeśli algorytm dowie się, że użytkownik jest fanem Johna Travolty, zamiast tego zobaczy jego dzieło.

Co ciekawe, aby uniknąć żalu w testach A/B, firma przyznaje, że stosuje podejście MAB, w którym algorytm pracuje nad ustaleniem optymalnej grafiki podczas trwania testu.

W końcu muszą przeprowadzić podobne testy dla ponad 180 milionów użytkowników. A biorąc pod uwagę, że wszystkie mają różne preferencje, oznacza to przeprowadzanie milionów różnych testów!

Oczywiście można powiedzieć, że wszystko jest zautomatyzowane. Jednak ktoś musi wymyślić i ciągle dopracowywać algorytm. To prowadzi nas do następnego punktu w naszym artykule.

Jaka część automatyzacji marketingu jest zautomatyzowana?

Mimo że automatyzacja marketingu pochłania ogromną część pracy Twojego zespołu (i oferuje ogromne korzyści), nie jest tak bezużyteczna, jak mogłoby się wydawać. Trzy główne problemy to:

1. Nadal musisz wszystko skonfigurować.
2. Ty (lub ktoś z Twojego zespołu) nadal jesteś odpowiedzialny za sprawdzenie i dostosowanie konfiguracji w celu uzyskania najlepszych wyników.
3. Nawet jeśli Twoja automatyzacja marketingu wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego, nadal musisz nadzorować proces uczenia się.

Pierwszy problem oznacza, że ​​w rzeczywistości marketing automation może zautomatyzować tylko to, co każesz jej lub ktoś z Twojego zespołu.

Oznacza to, że jego wydajność będzie tylko tak dobra, jak twoja konfiguracja. Jeśli nie uda Ci się stworzyć odpowiedniej strategii automatyzacji marketingu, nawet najlepsze narzędzia nie pomogą Ci rozwinąć biznesu.

Wtedy, o ile twoja konfiguracja nie jest bardzo prosta, prawdopodobnie nie uda ci się za pierwszym razem. A nawet jeśli to zrobisz, prawie zawsze jest miejsce na poprawę.

Pomyśl na przykład o automatyzacji e-mail marketingu. Aby to zadziałało, musisz przygotować:

• Zgoda na e-mail
• Magnes ołowiowy
• Sekwencje e-mailowe
• Przepływ pracy automatyzacji

Samo powyższe to dużo pracy.

Co więcej, im więcej automatyzujesz, tym więcej możesz testować. To dodaje jeszcze więcej zadań do obciążenia pracą.

W powyższym przykładzie możesz przetestować każdy element wiele razy, z wieloma odmianami. Pomyśl o różnych opt-inach, CTA, przyciskach, magnesach, e-mailach… A kiedy testujesz to wszystko, musisz przejrzeć wszystkie dane testowe. Zmień kreacje, edytuj przepływy pracy lub dostosuj benchmarki lead score. Ale tam dochodzimy do #3.

Przy prawidłowym algorytmie automatyzacja może uczyć się na podstawie danych z przeszłości. Wspomnieliśmy już o algorytmach predykcyjnych lub samodostosowujących się testach MAB, które mogą zautomatyzować część pracy, którą musisz wykonać w punkcie 2.

Oczywiście nie może zmienić kreacji za Ciebie. Ale, jak wspomniano wcześniej, niektóre rozwiązania do automatyzacji marketingu mogą samodzielnie dostosowywać przepływy pracy. Jeśli chodzi o prostą automatyzację, uczenie maszynowe może już zautomatyzować prawie wszystko!

Świetnym tego przykładem jest chatbot. Chociaż nadal musisz stworzyć początkową konfigurację, niektóre chatboty mogą już uczyć się i budować całe sekwencje na podstawie ich przeszłych rozmów z ludźmi. Dzięki temu mogą samodzielnie dostosowywać się i poprawiać wrażenia, które oferują swoim odbiorcom. Jeśli się nad tym zastanowić, nie jest zaskoczeniem, że rynek tego (stosunkowo nowego) narzędzia szacuje się na 1,3 miliarda dolarów do 2025 roku.

Oczywiście nawet algorytmy uczenia maszynowego wymagają nadzoru, zwłaszcza gdy wychodzisz poza prostą, przewidywalną rozmowę 1-1.

Na przykład, podczas gdy zarówno Lyft, jak i Netflix osiągnęły wielki sukces dzięki automatyzacji marketingu opartej na sztucznej inteligencji, żadna automatyzacja nie była w pełni zautomatyzowana.

W przypadku Lyft, poza budowaniem i zarządzaniem platformą, ich konfiguracja nadal wymagała ludzkiej opinii. Bez tego firma zaryzykowała tzw. problem garbage-in, garbage-out. Gdyby dane użyte do trenowania modelu były słabej jakości, wyniki dostarczone przez automatyzację nie przyniosłyby korzyści firmie.

Oznacza to, że nawet jeśli komputery mogą zautomatyzować Twój marketing w większym stopniu niż kiedykolwiek wcześniej, nadal nie możesz traktować automatyzacji marketingu jako rzeczy bez rąk. Przynajmniej nie, jeśli chcesz osiągnąć niesamowite wyniki marketingowe.

Ale jeśli jest jedna rzecz, której jesteśmy pewni, jeśli chodzi o uczenie maszynowe i automatyzację marketingu, to to, że praca, którą w to włożysz, może się opłacić 10 razy lub więcej. I, jak zaraz zobaczysz, coraz więcej firm zdaje sobie sprawę z tego, jak potężne może być to małżeństwo.

Czy uczenie maszynowe to przyszłość automatyzacji marketingu?

Jeśli pomyślisz o wszystkim, co jest w stanie zrobić uczenie maszynowe, wydaje się jasne, że jedyną rozsądną odpowiedzią na powyższe pytanie jest stanowcze „tak, jest!”.

Ale muszę się nie zgodzić. Nie dzieje się tak jednak dlatego, że wierzę, że uczenie maszynowe nie jest przyszłością automatyzacji marketingu.

Myślę raczej, że ML jest już nieodłączną częścią automatyzacji marketingu. „Wyścig zbrojeń” już trwa.

Firmy wiedzą, jak cenne są gromadzone przez siebie dane — i że mogą wykorzystać algorytmy, aby ich oprogramowanie do automatyzacji marketingu uczyło się na podstawie tych danych.

Według ankiety przeprowadzonej przez Martech.org, narzędzia Marketing Automation i Email Distribution wiodły na liście narzędzi marketingowych, które firmy zastąpiły w 2020 roku.

Główny powód? Ponad połowa firm wymieniła lepsze funkcje jako główny powód, dla którego zdecydowała się przeskoczyć statek i poszukać innego dostawcy. To o 19 punktów procentowych więcej niż zaledwie dwa lata wcześniej!

Rynek dostrzega szansę – i szybko na nią reaguje. Według raportu MarTech 5000, dane są najszybciej rozwijającą się kategorią rozwiązań SaaS z aż 25,5%

Oczywiście uczenie maszynowe w automatyzacji marketingu jest wciąż w powijakach. Trudno w pełni przewidzieć, jak będzie wyglądał krajobraz za kilka lat. I, jak każda technologia, wiąże się z pewnymi zagrożeniami i ograniczeniami, o których należy pamiętać.

Ryzyka i wyzwania związane z nauką danych marketing automation

W uczeniu maszynowym chodzi o dane. Im więcej danych zbierzesz, tym wydajniejsza może stać się automatyzacja marketingu oparta na ML.

W rezultacie wiele zagrożeń jest w pewien sposób związanych z gromadzonymi danymi. Do najczęstszych należą:

• Zbieranie danych o słabej jakości. Już wcześniej poruszyliśmy ten temat. Jeśli dane, które zbierasz, nie są dobrą reprezentacją odbiorców, nie możesz ich używać do trenowania algorytmów uczenia maszynowego.
• Zmiany regulacyjne. W zależności od rynków, na których działasz, różne przepisy regulują to, co możesz, a czego nie możesz zrobić ze swoimi danymi. Upewnij się, że rozumiesz, co jest dozwolone (a co nie).
• Powierzenie przetwarzania Twoich danych niezgodnym dostawcom zewnętrznym. Dane są bezcenne – zarówno dla Ciebie, jak i dla osób, które je z Tobą dzielą (Twoich odbiorców). Wybierając narzędzia do obsługi danych klientów, zawsze wybieraj wysokiej jakości dostawców automatyzacji marketingu, którzy przestrzegają przepisów dotyczących prywatności i postępowania z danymi.

Inne zagrożenia dotyczą sposobu, w jaki myślisz o włączeniu uczenia maszynowego i automatyzacji maszyn do swojej firmy:

• Brak strategii. Jeśli nie wiesz, dlaczego (i jak) chcesz skorzystać z uczenia maszynowego i automatyzacji w swojej organizacji, prawdopodobnie nie odniesiesz z tym sukcesu.
• Oczekujesz, że uczenie maszynowe wykona całą pracę za Ciebie. Jak wspomniano wcześniej, uczenie maszynowe może wykonać za Ciebie lwią część pracy. Ale nadal potrzebujesz kogoś, kto będzie nadzorował algorytm.
• Traktowanie algorytmów jako nieomylnych. Algorytmy samouczące się to świetna rzecz. Oszczędzają czas i dostarczają informacji, których być może nigdy nie zauważyłeś. Nie oznacza to jednak, że nie mogą zawieść lub dostarczyć błędnych wyników.

Ostatnie, ale w niektórych przypadkach najistotniejsze ryzyko polega na wpadnięciu w pułapkę traktowania odbiorców jako zwykłych danych.

Jasne, chcesz osiągnąć wysoki zwrot z inwestycji w działania marketingowe. Ale nie dehumanizuj swoich odbiorców.

Zawsze pamiętaj, że za każdym elementem danych kryje się człowiek. To na tym człowieku chcesz się skupić podczas realizacji strategii marketingowej.

Tak więc, chociaż z całego serca zachęcamy Cię do przyjrzenia się, w jaki sposób duet uczenia maszynowego i automatyzacji marketingu może przynieść korzyści Twojej firmie, nie zapomnij dać swoim odbiorcom szacunku, na jaki zasługują.

Jeśli potrafisz zrównoważyć zapotrzebowanie na dane w uczeniu maszynowym z poszanowaniem prywatności odbiorców, jesteś na dobrej drodze do osiągnięcia fantastycznych wyników biznesowych.

Wniosek. Nadszedł czas na działanie

Pomimo ich „obecności w głównym nurcie”, wciąż istnieje wiele mitów dotyczących sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Niektórzy uważają, że sztuczna inteligencja i automatyzacja marketingu zastąpią ludzi. Inni nawet boją się, że technologia wkrótce nas wszystkich zabije.

Może to być prawdą, jeśli naukowcy pracujący nad tym nie są ostrożni. Ale na razie jedyną rzeczą, którą zabija sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, są firmy, które nie dostosowują się.

Jednak nie zostają zniszczone przez samą sztuczną inteligencję i samo uczenie maszynowe. Raczej przez tych, którzy wdrażają w swoich biznesach zaawansowane rozwiązania z zakresu automatyzacji marketingu. Obejmuje to automatyzację marketingu opartą na uczeniu maszynowym.

Oczywiście nawet najlepsza automatyzacja marketingu nie zastąpi nas całkowicie w codziennej pracy. Nie ma jednak wątpliwości, że uczenie maszynowe może znacznie poprawić sposób, w jaki przetwarzamy i uzyskujemy wgląd w nasze dane.

Tak długo, jak masz wszystkie podstawy.

Pierwszy krok?

Dowiedz się, jak automatyzacja marketingu i narzędzie takie jak Encharge mogą pomóc Twojej firmie. Pozwól nam pomóc Ci wybrać odpowiednią strategię dla Twoich potrzeb.Umów się na szybką rozmowę z jednym z naszych ekspertów i porozmawiajmy o Twojej firmie.