12 sposobów, w jakie uczenie maszynowe może usprawnić marketing

Uczenie maszynowe może pomóc marketerom w wyodrębnieniu spostrzeżeń z danych i znalezieniu praktycznych taktyk , aby ulepszyć ich kampanie marketingowe. Dwa z najczęstszych pytań marketingowych zadawanych przez marketerów to „Gdzie mogę znaleźć wysokiej jakości potencjalnych klientów?” i „Jak mogę ulepszyć moje kampanie?”

Marketing oparty na sztucznej inteligencji pomaga marketerom w osiąganiu lepszych współczynników konwersji i sprzedaży, ponieważ opiera się na konkretnych informacjach o klientach , w tym o ich zachowaniu, wzorcach zakupowych i wielu innych.

Modele oparte na różnych algorytmach pomagają we wszelkiego rodzaju różnych aspektach marketingu. Pomagają ulepszyć docieranie do klientów, tworzyć spersonalizowane treści, wywoływać reakcję i tworzyć wspaniałe wrażenia użytkownika.

Oto kilka z wielu sposobów, w jakie uczenie maszynowe może pomóc ulepszyć marketing.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji (AI), którego podstawą jest rozpoznawanie wzorców. Daje komputerom możliwość analizowania i interpretowania danych oraz oferowania dokładnych prognoz bez żadnego wyraźnego programowania.

Im więcej punktów danych wykorzystywanych do trenowania algorytmów, tym lepiej, ponieważ pozwala to na odblokowanie głębszych wglądów i odkrywanie coraz bardziej subtelnych wzorców.

Ankieta QuanticMind wykazała, że ​​prawie 100% ekspertów branżowych uważa, że ​​na przyszłość marketingu cyfrowego wpłyną techniki uczenia maszynowego i automatyzacja marketingu oparta na sztucznej inteligencji.

Wielu z nich uważa, że ​​poprawa doświadczenia klienta będzie obszarem, w którym uczenie maszynowe przyniesie największe korzyści.

1. Włącz chatboty, aby poprawić obsługę klienta

Częstym widokiem na nowoczesnych stronach internetowych są chatboty, które pojawiają się w dolnym rogu ekranu i oferują pomoc wkrótce po pojawieniu się gościa na stronie. Korzystanie z chatbotów umożliwia markom zapewnienie klientom całodobowego wsparcia.

Te chatboty mogą odpowiadać na proste zapytania klientów i kierować je do właściwych osób, jeśli nie mogą pomóc. Ciągle uczą się na podstawie interakcji z odwiedzającymi oraz zbierają i interpretują dane, aby udzielać dokładniejszych odpowiedzi.

Chatbot eBay stworzony dla Asystenta Google to chatbot e-commerce, który pomaga klientom korzystać z wyszukiwania głosowego, aby znaleźć najlepszą ofertę na preferowane produkty.

Designer Shoe Warehouse ( DSW ) używa bota Facebook Messenger jako asystenta zakupów. Po zakupie butów przez klientów DSW ułatwia im śledzenie przesyłek i otrzymywanie spersonalizowanych informacji o wysyłce.

Boty mogą być również wykorzystywane do wielu innych celów, takich jak udostępnianie informacji o zniżkach lub kuponach oraz ogłaszanie wprowadzania nowych produktów.

2. Zoptymalizuj zawartość

Optymalizacja treści to jeden z najważniejszych aspektów SEO , który pomaga zwiększyć widoczność w organicznych wynikach wyszukiwania. Treść, która otrzymuje dużo kliknięć, przyczynia się do lepszej pozycji w wyszukiwarkach i zwiększa ruch na stronie.

Uczenie maszynowe pomaga odkryć, które treści działają najlepiej, niezależnie od tego, czy są to tematy wiadomości e-mail, nagłówki artykułów czy obrazy. Na przykład może stwierdzić, że obrazy jednej osoby działają lepiej niż obrazy grupowe i nadać tym wynikom priorytet.

Informacje uzyskane z ogromnych ilości danych klientów na temat zainteresowań, przeszłych zakupów i zachowań online mogą pomóc marketerom w tworzeniu treści, które najbardziej zaangażują czytelników we wszystkich punktach kontaktu na ich drodze, od pisanych przez nich e-maili po oferowane przez nich produkty.

Według ekspertów z brytyjskiego serwisu eseistycznego , w przeszłości marketerzy uruchamiali swoje kampanie reklamowe tak naprawdę nie znając swoich odbiorców i marnowali pieniądze na reklamy lub działania promocyjne, które nie pasowały do ​​nich.

Uczenie maszynowe pomaga wyeliminować to marnotrawstwo. Eliminuje domysły i pozwala marketerom dotrzeć do właściwych odbiorców z rodzajem treści, który oferuje największą szansę na zaangażowanie.

3. Opracuj nowe produkty i usługi

Algorytmy uczenia maszynowego mogą pomóc w dokładniejszym dostosowywaniu nowych produktów i usług do potrzeb konsumentów. Na przykład możliwe staje się przeprowadzanie ankiet na całym świecie z potencjalnymi klientami i analizowanie danych w celu dostarczenia produktu.

Może to pomóc firmom w identyfikacji nowych możliwości i nowych produktów, które mogą opracować, aby zaspokoić potrzeby nowej grupy klientów.

To samo rozwiązanie może pomóc firmom dostarczać różne produkty lub wersje tego samego produktu na różne rynki. Na przykład badania mogą wskazywać, że kierowcy w USA preferują napędy na cztery koła, podczas gdy w Europie istnieje zapotrzebowanie na pojazdy hybrydowe.

Mając tego typu informacje , producent samochodów byłby w stanie zaprojektować odpowiedni pojazd na rynek amerykański i europejski.

4. Odkryj trendy

Uczenie maszynowe wydobywa nieustrukturyzowane dane i umożliwia wgląd w to, o czym klienci rozmawiają w sferze publicznej. Może odszyfrować rozmowy społecznościowe, aby zainspirować nowe pomysły dotyczące produktów lub treści, które odnoszą się bezpośrednio do preferencji klientów.

Przykładem tego jest sytuacja, w której firma Ben & Jerry's odkryła, że ​​ludzie mówią o lodach na śniadanie w domenie publicznej i postanowili wprowadzić na rynek gamę lodów śniadaniowych.

5. Spersonalizuj rekomendacje produktów

Uczenie maszynowe może poprawić wrażenia zakupowe klientów na wiele sposobów. Może kierować podróżą kupujących i tworzyć spersonalizowane rekomendacje produktów.

Amazon generuje spory procent swoich rocznych przychodów dzięki spersonalizowanym rekomendacjom produktów.

Netflix zwiększa również swoje przychody, korzystając z algorytmu oferującego klientom spersonalizowane rekomendacje filmów . Uczenie maszynowe pomaga sugerować, że widzom treści najbardziej spodobają się na podstawie tego, co oglądali wcześniej, oceniali lub ignorowali.

Up-selling i cross-selling mogą mieć znacznie większe zaangażowanie, gdy uczenie maszynowe pomaga przyspieszyć i zoptymalizować rekomendację produktów.

Analizując zachowanie klientów w przeszłości i przewidując popyt, marketerzy są w stanie tworzyć ukierunkowane oferty z większymi szansami na konwersję.

6. Popraw generowanie leadów i scoring

Potencjalni klienci są siłą napędową firmy, a uczenie maszynowe może pomóc im w generowaniu bardziej wykwalifikowanych potencjalnych klientów . Boty korzystające ze sztucznej inteligencji mogą uczyć się z rozmów prowadzonych na stronie między przedstawicielami a konsumentami.

Te informacje pozwalają im odpowiadać na pytania, lepiej rozumieć, co stanowi dobry lead i generować leady z wizyt na dużą skalę.

Znajomość prawdopodobieństwa dokonania zakupu przez leada może pomóc marketerom, którzy mają do czynienia z wieloma leadami. Uczenie maszynowe wykorzystuje dane do oceniania potencjalnych klientów , co może zwiększyć wydajność i zaoszczędzić czas.

Dużo łatwiej jest skoncentrować energię na próbie konwersji takich leadów. Patrząc na profile klientów, którzy kupują najwięcej, marketerzy są w stanie zidentyfikować wspólne cechy, o których mogą pamiętać podczas marketingu.

7. Zoptymalizuj reklamę

Tradycyjnie reklama wymagała podjęcia decyzji, jaki kanał reklamowy wybrać, ile powierzchni reklamowej kupić, kiedy umieścić reklamę i jak długo ma trwać kampania.

Reklama jest głównym kosztem dla firm, a korzystanie z uczenia maszynowego może pomóc zoptymalizować jego skuteczność .

Wcześniejsze decyzje, które musieli podjąć marketerzy, są teraz oparte na uczeniu maszynowym. Na przykład, użycie Facebook Lookalike Audience pomoże marketerom znaleźć i skierować potencjalnych klientów o podobnych atrybutach do ich obecnych klientów.

Inteligentne określanie stawek to strategia, która wykorzystuje uczenie maszynowe, aby zwiększyć skuteczność kampanii PPC. Łączy uczenie maszynowe i sygnały kontekstowe w celu optymalizacji stawek. Do oszacowania prawdopodobieństwa konwersji potencjalnego klienta wykorzystuje się miliardy punktów danych.

8. Zautomatyzuj marketing

Automatyzacja przenosi marketing na wyższy poziom. Uczenie maszynowe analizuje liczby, uczy się na podstawie wyników z przeszłości i oferuje praktyczne spostrzeżenia.

Pomaga we wszystkich aspektach marketingu, takich jak segmentacja klientów, tworzenie rekomendacji, personalizacja treści i obsługa klienta.

Pomaga to uprościć podejmowanie decyzji przez marketerów, a w miarę uczenia się, stale się poprawia. Marki, które zarządzają doświadczeniem użytkownika za pomocą automatyzacji marketingu, osiągają znacznie wyższy wskaźnik kwalifikowanych leadów i doświadczają wzrostu przychodów.

Marketing e-mail oparty na uczeniu maszynowym pomaga marketerom segmentować klientów i wysoce personalizować ich kampanie e-mailowe. Mogą pisać spersonalizowane tematy wiadomości e-mail i wiadomości zaprojektowane w celu zwiększenia zaangażowania klientów.

Mogą wykorzystać poprzednie odpowiedzi, aby określić optymalny czas i sposób wysyłania wiadomości. Włączenie split-testów do ich marketingu e-mailowego może pomóc w zwiększaniu ROI.

9. Optymalizuj ceny

Dynamiczna wycena istnieje już od jakiegoś czasu i jest często stosowana w branży hotelarskiej i turystycznej. Branże te oferują elastyczne ceny w oparciu o warunki rynkowe i zapotrzebowanie klientów.

Coraz częściej również firmy detaliczne stosują elastyczne ceny dzięki posiadaniu potrzebnych danych i uczeniu maszynowemu do ich analizy.

Elastyczność cenowa jest określana dla każdego produktu poprzez uwzględnienie takich elementów jak okres sprzedaży, segment klienta, pozycjonowanie produktu i inne. Algorytmy uczenia maszynowego mogą również pomóc w określeniu, którzy klienci prawdopodobnie zareagują na ofertę rabatu.

10. Przewiduj rezygnację klientów

Możliwość przewidzenia rezygnacji klientów umożliwia firmom dotarcie do nich przed ich odejściem. Możliwe jest wytrenowanie modelu uczenia maszynowego na przykładach klientów, którzy zrezygnowali lub nie, aby odkryć wzorce i zidentyfikować tych, którzy prawdopodobnie nie odejdą.

Urban Airship, cyfrowa firma, wykorzystuje algorytm uczenia maszynowego do analizowania zachowań klientów mobilnych, aby pomóc wydawcom aplikacji identyfikować lojalnych użytkowników i przewidywać tych, którzy z największym prawdopodobieństwem odejdą.

Marketerzy mogą następnie podjąć działania w celu pogłębienia zaangażowania klientów lub zainwestować więcej w utrzymanie określonych segmentów klientów.

11. Celuj we właściwych influencerów

Coraz więcej marek korzysta dziś z influencerów. Wiedzą lepiej, żeby ich nie używać na ślepo i chcą tych, które są zgodne z wartościami ich marki. Pomoże im to dotrzeć do szerszej publiczności i nawiązać z nią kontakt oraz promować wiarygodność marki.

Narzędzie do uczenia maszynowego może pomóc w wyszukiwaniu postów w mediach społecznościowych pod kątem różnych wskaźników i polecać influencerów, którzy najlepiej nawiązują kontakt z odbiorcami.

Uczenie maszynowe pomaga walczyć z jednym z największych problemów podczas korzystania z influencerów, czyli z influencerami, którzy mają fałszywych followersów i tych, którzy zawyżają swoje wyniki.

Oparte na uczeniu maszynowym narzędzia NLP (Natural Language Processing) mogą zrozumieć treści wideo publikowane przez osoby mające wpływ i pomóc markom wybrać odpowiednich rzeczników marki. Pomaga im również zrozumieć, w jaki sposób influencer realizuje przekaz marki.

Mazda wykorzystała IBM Watson do wybrania influencerów do wprowadzenia jednego ze swoich nowych pojazdów na festiwalu w Austin w Teksasie. Jeździli po mieście w pojeździe, a następnie publikowali swoje doświadczenia, używając hashtagu #MazdaSXSW .

12. Zarządzaj mediami społecznościowymi

Uczenie maszynowe pomaga marketerom wykorzystać moc danych do optymalizacji obecności w mediach społecznościowych . Na przykład może im pomóc zidentyfikować recenzje lub skargi, które wymagają natychmiastowej odpowiedzi, aby zarządzać reputacją marki.

Narzędzia społecznościowe oparte na uczeniu maszynowym mogą śledzić hashtagi, słowa kluczowe i wzmianki o markach na wszystkich platformach społecznościowych.

Spostrzeżenia uzyskane z analizy tych danych mogą pomóc markom w tworzeniu odpowiedniego rodzaju treści dla każdej platformy, która angażuje odbiorców na głębokim poziomie.

Uczenie maszynowe nie zastępuje roli marketera

Dobrzy marketerzy są nadal tak samo ważni, jak zawsze, a uczenie maszynowe nie zastępuje ich roli. To ironia, że ​​uczenie maszynowe pomaga uczłowieczyć ich działania marketingowe. = Nie muszą tracić czasu na bezwartościowe treści ani ignorować znaczenia.

Mają zdolność skutecznego dotarcia do klientów w każdym punkcie ich podróży.

Możliwe jest przewidzenie, którzy klienci są najbardziej lojalni i poświęcenie czasu na skupienie się na nich. Mogą również przewidzieć, którzy klienci będą odchodzić , i interweniować, zanim będzie za późno. Rozumieją, która treść jest najskuteczniejsza i przynosi najlepsze efekty.

Konieczność dotarcia do zwykłych odbiorców i nadzieja na najlepsze to już przeszłość. Mają teraz wystarczającą ilość spostrzeżeń z danych klientów, aby móc skutecznie planować kampanie i osiągać najlepsze wyniki, ponieważ nie kręcą po omacku.

Ostatnie słowo

Uczenie maszynowe w marketingu zmienia zasady gry, ponieważ fala nowych technologii, wykorzystując je, oddaje władzę w ręce marketerów. Umożliwia to nową erę lepszego zrozumienia konsumentów i poprawy ich obsługi.

W ciągu najbliższych kilku lat prawdopodobnie stanie się jeszcze bardziej widoczne, w jaki sposób uczenie maszynowe zmienia sposób, w jaki marki wchodzą w interakcję z klientami i oferują bardziej autentyczne doświadczenie w przyciąganiu, sprzedawaniu im i obsłudze.

Może to mieć duży wpływ na wynik finansowy firmy.

Biografia autora

Charlie Svensson pracuje jako starszy pisarz akademicki dla wiodącego serwisu pisania esejów uniwersyteckich w Wielkiej Brytanii. Posiada bogate doświadczenie w pisaniu prac dyplomowych, esejów, raportów laboratoryjnych i zajęć. Obecnie opracowuje kurs online, aby ułatwić naukę nieanglojęzycznym studentom studiującym w USA i Wielkiej Brytanii.