Impactul învățării automate în marketingul digital: care va fi viitorul?

Marketingul pentru afaceri și organizații a evoluat foarte mult de la începuturile sale, la sfârșitul secolului al XIX-lea. Marketingul este utilizarea cercetării de piață sau a clienților pentru a promova sau vinde servicii și bunuri oferite de diferite entități.

Tacticile de marketing au evoluat prin patru faze distincte de la începuturile lor. Aceste faze sunt:

1. Marketing orientat spre produs
2. Marketing orientat spre vânzări
3. Marketing orientat spre consumator
4. Marketing orientat pe relații

În toate aceste patru faze distincte de marketing, impulsul pentru evoluție a fost doi factori: tehnologia de marketing și nevoile clienților. Nevoile consumatorilor presupun adoptarea unor tactici de marketing pentru a se asigura că acestea îndeplinesc nevoile consumatorului, atrăgând astfel mai mulți clienți.

Tehnologia de marketing presupune utilizarea celor mai bune și performante dezvoltări tehnologice pentru marketing. Marketingul digital a revoluționat în mod semnificativ industria de marketing.

A oferit opțiuni de marketing mai ieftine, care de multe ori erau mai eficiente. De asemenea, strategiile de marketing digital au ajuns la mai mulți oameni în comparație cu metodele tradiționale de marketing. Aceste două beneficii față de marketingul tradițional au determinat trecerea la marketingul digital pentru multe companii.

Învățare automată în marketingul digital

Mai mult, tehnologiile de marketing digital au evoluat și au adoptat utilizarea învățării automate. Învățarea automată este utilizarea datelor deja existente pentru a genera modele de date care pot analiza date noi și pot extrage informații din acestea.

Modelele de învățare automată pot fi dezvoltate și cu tehnologie care le permite să devină mai bune pe parcursul utilizării lor. Acestea devin mai bine utilizate deoarece primesc mai multe date și informații.

În marketingul digital, învățarea automată este utilizată pentru analiza datelor de piață și analiza informațiilor publicitare. Învățarea automată a ajutat multe companii și organizații să prognozeze și să prezică tendințele datelor prin analiza datelor preexistente.

În acest articol, vom discuta despre impactul învățării automate în marketingul digital.

1. Personalizarea recomandărilor clienților

Dacă sunteți utilizator Netflix, de câte ori ați simțit că site-ul vă cunoaște foarte bine gustul filmelor și emisiunii TV? De multe ori, nu? Netflix folosește modele de învățare automată pentru a-și analiza toți utilizatorii și pentru a le înțelege preferințele. După analiză, site-ul poate prezice cu ușurință ce filme sau emisiuni TV îi vor plăcea unui utilizator.

Acesta este un exemplu de utilizare a învățării automate pentru recomandări personalizate. Recomandările personalizate ajută la consolidarea loialității utilizatorului față de o afacere. Acest lucru se datorează faptului că utilizatorul simte că afacerea îi înțelege bine.

Cu toate acestea, gestionarea modelelor de recomandare poate fi o agitație, deoarece sistemul necesită multă analiză asupra datelor mari și proiectarea algoritmilor. După analiza datelor, afacerea poate ajunge cu numeroase modele de recomandare pentru diferite grupuri de clienți. Managementul modelelor pentru marketing digital vine pentru a ajuta companiile să-și gestioneze modelele.

Serviciile de management al modelelor se ocupă de dezvoltarea și implementarea modelelor de învățare automată pentru companii. Serviciile de management de modele permit unei afaceri să se concentreze pe funcțiile sale de bază, în timp ce companiile de management de modele lucrează la dezvoltarea de modele optimizate de învățare automată pentru clienții lor.

2. Previziuni precise ale pieței

O caracteristică cheie distinctivă a marketingului digital este colectarea de date. În marketingul digital, datele sunt colectate pentru analiza ratei de succes sau ratei de eșec a tacticii de marketing și a altor metrici. Cu toate acestea, datele colectate pot fi prea multe pentru analiza manuală a datelor.

Învățarea automată poate ajuta la analiza datelor colectate și poate obține informații semnificative din aceasta. În zilele noastre, utilizarea modelelor de învățare automată pentru predicțiile pieței este o tactică comună folosită de companii.

Predicțiile pieței ajută companiile și organizațiile să ia deciziile strategice necesare. Deciziile strategice ajută la asigurarea faptului că afacerile depășesc schimbările pieței.

3. Automatizarea proceselor de marketing

Sursa: Pixabay

Spre deosebire de opinia populară, singurul scop al învățării automate nu este de a observa și de a viza strategic utilizatorii. Învățarea automată a fost dezvoltată cu unicul scop de a permite automatizarea proceselor fără a necesita intervenția umană.

Campaniile de marketing digital constau în numeroși pași. Dintre acești pași, mulți dintre ei sunt banali și/sau repetitivi. Modelele de învățare automată pot fi implementate pentru a îndeplini astfel de funcții, asigurând astfel o campanie de marketing optimizată și de succes.

Acest lucru se datorează faptului că atunci când oamenii îndeplinesc sarcini repetitive sau banale, adesea se plictisesc și obosesc, reducându-și astfel eficiența. Cu toate acestea, acesta nu este cazul modelelor de învățare automată. Ei pot efectua 1000 de iterații ale sarcinii fără a-și reduce eficiența.

Automatizarea proceselor de marketing digital permite marketerilor să se concentreze asupra sarcinilor care necesită intervenție umană. Această automatizare creează un proces eficient de campanie de marketing.

4. Detectarea fraudei publicitare

De la începutul tehnologiilor de internet, frauda a fost o mare ciumă pentru serviciu. Rapoartele arată că, în 2020, au fost raportate un total de 2,2 milioane de cazuri de fraudă. Aceste cifre statistice descriu starea îngrijorătoare a abuzului de servicii de internet.

Frauda publicitară este încercarea infractorilor de a jefui întreprinderilor eforturile lor de publicitate digitală. Cazurile de fraudă publicitară implică, în general, infractori care fură identitatea online și se pretind că sunt o afacere, apoi înșelează toți cumpărătorii dispuși.

Detectarea fraudelor în reclame digitale este un proces îndelungat care implică analizarea datelor din diverse surse pentru a identifica tendințele incomplete privind reclamele. Acest proces este adesea prea greu pentru a fi efectuat de oameni. Recent, modelele de învățare automată au fost folosite pentru a identifica și semnala frauda publicitară.

Modelele de învățare automată analizează și compară simultan datele, cum ar fi tendințele de implicare în anunțurile digitale, tendințele de sincronizare a anunțurilor etc. Modelele analizează în mod critic datele pentru a identifica orice activitate fără scrupule.

Odată ce învățarea automată detectează frauda publicitară, blochează automat anunțurile de pe platforma de marketing digital. Aceste modele pot fi, de asemenea, integrate cu tehnologia de deep learning, care le permite să obțină mai multe cunoștințe despre detectarea fraudelor publicitare. Acest lucru va îmbunătăți eficiența modelului la detectarea fraudelor publicitare.

5. Prețuri dinamice pentru produse și servicii

Modelele de învățare automată pot fi implementate pentru a analiza prețurile regionale pentru produse și servicii și pentru a oferi un raport detaliat. Acest lucru permite companiilor să își stabilească prețurile pentru produsele și serviciile la egalitate cu concurența lor, fără supraprețuri sau taxe insuficiente.

Acest serviciu poate fi folosit și pentru a identifica clienții care au căutat produsul și nu l-au cumpărat sau l-au adăugat în coș și l-au lăsat. Modelul oferă coduri de reducere în timp util acestor clienți pentru a-i constrânge să finalizeze achiziția.

Concluzie

Implementarea modelelor de învățare automată în marketingul digital creează un viitor luminos pentru serviciu. Cu o mai bună integrare a învățării profunde, cazurile de fraudă publicitară online pot fi reduse semnificativ. Acestea pot fi reduse prin utilizarea modelelor de detectare a fraudei publicitare echipate cu tehnologie de deep learning.

Cu învățarea automată, eficiența strategiilor de marketing digital se va îmbunătăți semnificativ, îmbunătățind astfel marjele de profit pentru companii.