Învățare automată și automatizare de marketing – ML vă va transforma afacerea?

Automatizarea marketingului este o economie incontestabilă de timp.

La urma urmei, dacă poți automatiza ceva, de ce să faci asta manual?

Dar dacă ți-aș spune că în curând s-ar putea să nu mai fii nevoit să automatizezi lucrurile... deoarece computerul tău va face asta pentru tine?

Desigur, nu spun că nu va trebui să faci deloc nicio muncă de marketing. Cu toate acestea, pe măsură ce lucruri precum inteligența artificială și învățarea automată devin mai avansate, la fel și capabilitățile computerelor de a vă face viața profesională mai puțin plictisitoare.

Adevărul este că căsătoria dintre învățarea automată și automatizarea marketingului poate fi doar următoarea revoluție a marketingului.

Dar, înainte de a intra în detalii, haideți să vedem ce sunt de fapt AI și machine learning.

Ce este inteligența artificială și învățarea automată — o privire de ansamblu rapidă

Dacă ai vizionat cel puțin un film SF în viața ta, sunt sigur că ești familiarizat cu termenul de inteligență artificială (AI).

În termeni tehnici, este știința de a face mașini inteligente și programe de calculator. Și mașinile inteligente sunt exact ceea ce majoritatea oamenilor își imaginează atunci când se gândesc la AI.

Are de-a face cu modul în care AI este portretizată în blockbuster-urile de la Hollywood.

Dar, în timp ce cele mai multe reprezentări pe ecrane de argint ale mașinilor inteligente artificiale variază de la mai puțin optimiste la distopice, în realitate, AI are o latură mult mai pozitivă.

Beneficiile esențiale ale AI? Ajută la rezolvarea sarcinilor repetitive. În plus, reduce erorile umane și ne ajută să luăm decizii mai bune (și mai rapide).

Dar de unde știe AI care este decizia corectă de luat?

Aici intervine învățarea automată.

Învățarea automată este o ramură a IA axată pe construirea de algoritmi care să ajute mașinile să învețe.

Pe scurt, își propune să ajute computerele să folosească datele pentru a le îmbunătăți acuratețea, imitând modul în care oamenii învață.

Frumusețea învățării automate (ML) este că permite computerelor să învețe fără a fi programate în mod activ pentru a face acest lucru. Aceasta înseamnă că pot folosi datele anterioare pentru a îmbunătăți procesele, pentru a colecta date noi (mai bune), pentru a îmbunătăți și mai mult procesele, pentru a colecta mai multe date... știi unde se duce asta, nu?

Există un motiv pentru care Bill Gates a numit Machine Learning una dintre cele mai importante descoperiri:

„Dacă inventezi o descoperire în inteligența artificială, astfel încât mașinile să poată învăța, asta valorează 10 Microsoft.”

De asemenea, nu este de mirare că AI revoluționează deja nenumărate industrii, inclusiv marketingul.

Deci, cum beneficiază învățarea automată automatizarea marketingului?

Să sărim direct în ea!

Cum funcționează împreună învățarea automată și automatizarea marketingului

Automatizarea marketingului este un instrument puternic în sine.

Cu strategia potrivită, e-mailurile de comportament, scorul de clienți potențiali sau segmentarea utilizatorilor, puteți aduce economii uriașe, vă puteți crește vânzările și puteți ajuta la îmbunătățirea reținerii clienților.

Echipa ta poate automatiza chiar și cele mai complexe sarcini și poate petrece timpul economisit altor activități de afaceri datorită fluxurilor de lucru și regulilor automatizate.

Cu automatizarea tradițională de marketing, tu ești cel responsabil pentru toate configurațiile, analizele și reparațiile.

Aici intervine învățarea automată:

Algoritmii de învățare automată preiau datele pe care le colectați pentru a vă automatiza marketingul și le folosesc pentru a vă optimiza în continuare procesele.

Iată câteva exemple cu ce vă pot ajuta unii algoritmi de învățare automată:

Profitați de scorul predictiv al clienților potențiali

Lead scoring este procesul de „clasificare” clienților potențiali pentru a determina care dintre aceștia este cel mai probabil să se transforme în clienți.

Atribuindu-le scoruri pentru acțiunile pe care le efectuează, puteți separa „rece” de „cald”. În acest fel, puteți vedea cât de probabil este clientul potențial să se conversie, precum și să îi evaluați valoarea.

Acest lucru, la rândul său, vă permite să vă segmentați mai bine clienții potențiali și să le trimiteți diferite campanii de e-mail, potrivite pentru etapa de călătorie a cumpărătorului în care se află.

Problema este că, cu scorul tradițional de clienți potențiali, ești responsabil pentru dezvoltarea întregului cadru de punctaj. În consecință, există riscul să pierdeți anumite clienți potențiali din cauza punctajelor incorect.

În plus, întregul proces poate consuma destul de mult timp - și nu este un lucru de setat și de uitat. Pentru a calcula scorul potențial, trebuie să:

1. Dezvoltați o persoană de cumpărător
2. Segmentează-ți clienții potențiali
3. Examinați comportamentul online al clienților potențiali
4. Clasează și prioritizează acțiunile clienților potențiali
5. Setați valorile scorului
6. Setați condițiile potrivite în fluxurile dvs. de lucru
7. Evaluați și ajustați periodic

Scorul predictiv de clienți potențiali vă permite să utilizați algoritmi pentru a nota și califica clienții potențiali pe baza datelor anterioare. Deși încă trebuie să construiți un cadru pentru sistemul dvs. de punctare a clienților potențiali, nu trebuie să continuați să ajustați singur sistemul.

În schimb, automatizarea va folosi modelarea predictivă pentru a analiza clienții potențiali din trecut și pentru a căuta modele. Apoi, va folosi acele date pentru a încerca să prezică comportamentul viitor. Apoi poate veni cu propriul profil de client ideal, ajutându-vă să obțineți clienți potențiali mai precis.

Frumusețea punctajului predictiv al clienților potențiali este că face cea mai mare parte din muncă pentru tine.

Învățarea automată în automatizarea dvs. de marketing vă poate ajuta, de asemenea, să identificați modele pe care cel mai probabil le-ați fi ratat, ajutându-vă să obțineți și să calificați clienții potențiali mult mai precis.

Obțineți informații mai bune despre clienți

Una dintre cheile pentru a obține rezultate excelente de automatizare a marketingului este înțelegerea publicului. Cu toate acestea, majoritatea companiilor fac greșeala clasică de a-și separa potențialele în cel mult două grupuri:

• Clienți
• Non-clienți

Unii fac un pas mai departe și înțeleg diferența dintre pistele „calde” și „reci”. Dar, chiar și atunci, publicul lor arată cam așa:

• Clienți
• Potențiali clienți
• Public dezactivat

Cele de mai sus sunt un prim pas decent. La urma urmei, segmentarea publicului este cheia pentru îmbunătățirea angajamentului și creșterea vertiginoasă a rentabilității investiției în marketing.

Dar asta încă nu este suficient.

Sigur, este greu să creezi segmentele potrivite.

Acolo vă poate ajuta combinația de învățare automată și automatizare a marketingului.

Folosind algoritmi pentru a analiza comportamentul publicului, ML poate vedea lucruri care sunt ușor de ratat pentru ochiul uman.

Ca rezultat, vă ajută să construiți segmente mult mai precise, eliminând presupunerile inutile. Și o segmentare mai bună înseamnă rezultate de marketing mai bune. Acest lucru devine cu atât mai important pe măsură ce lista dvs. crește.

La urma urmei, ultimul lucru pe care ți-l dorești este să trimiți o emisiune nedirecționată către mii de oameni:

Crește-ți jocul de personalizare

Personalizarea este cheia pentru un grad ridicat de implicare și loialitate a clienților.

Dar, eforturile slabe de personalizare pot face mult mai mult rău decât nicio personalizare. De fapt, 63% dintre consumatori încetează să cumpere de la mărci care se angajează în tactici de personalizare slabe.

Cheia pentru a face personalizarea în mod corect?

Înțelegeți nu doar cine sunt clienții dvs., ci și cum acţionează aceștia.

Deci, cum vă ajută învățarea automată să deveniți mai eficienți la personalizare?

Îndeplinește previziunile secvențiale .

În mod tradițional, cea mai mare parte a personalizării automatizării de marketing se bazează pe datele demografice sau de cumpărături ale utilizatorului.

Pentru a găsi cumpărători probabili, agenții de marketing vor lua în considerare vârsta, sexul, educația sau istoricul achizițiilor și vor căuta caracteristici comune cu clienții din trecut. Apoi, vor folosi acele date pentru a recomanda produse pe care cred că acești oameni ar putea să le cumpere.

Problema acestei abordări este că nu toate caracteristicile comune sunt la fel de eficiente pentru a prezice viitoare achiziții.

La urma urmei, toți suntem ființe umane unice.

Deci, chiar dacă venim dintr-un mediu similar, putem acționa în continuare diferit. Și predicția secvențială se concentrează asupra acțiunilor clienților potențiali.

Pe scurt, un instrument de automatizare a marketingului cu predicție secvențială va analiza secvențele de acțiuni care vă conduc publicul să vă achiziționeze produsul.

O secvență de probă ar putea arăta cam așa:

1. Vizitați site-ul dvs. web
2. Derulați în jos pe pagina de pornire uitându-vă la produsele promovate
3. Accesați o categorie de produse X
4. Răsfoiți cele mai recente completări
5. Deschide trei file cu alegerile preferate
6. Examinați fiecare dintre ele cu atenție
7. Selectați un produs
8. Derulați înapoi la categoria de produse
9. Sortați categoria după preț
10. Comparați produsul selectat cu unul similar
11. Alege un câștigător
12. Faceți o achiziție

Desigur, aceasta este doar o secvență de probă. Dacă atrageți mii de vizitatori pe site-ul dvs., veți avea mii de secvențe de analizat.

Acest lucru ar fi imposibil de făcut manual.

Învățarea automată poate analiza acele secvențe pentru dvs. și poate încerca să descopere modele care duc la o achiziție. Apoi caută abonații care sunt cel mai probabil să urmeze aceeași secvență, arătând efectiv clienții potențiali.

Creșteți vânzările cu recomandări de produse mai bune

Continuând cu personalizarea, unul dintre domeniile în care învățarea automată este deosebit de eficientă este recomandările de produse.

Și, dacă sunteți în comerțul electronic, acestea sunt adesea primul lucru pe care ar trebui să vă concentrați eforturile de personalizare. De ce?

Gândește-te la un gigant precum Amazon. Sistemul lor de recomandare este considerat a fi unul dintre cele mai avansate și eficiente.

O cercetare McKinsey & Company arată că până la 35% din vânzările Amazon pot fi atribuite recomandărilor. Adică peste 1 din 3 vânzări într-o afacere de mai multe miliarde!

Potrivit unui alt raport al Accenture, până la 91% dintre consumatori au șanse mai mari să cumpere cu mărci care recunosc, își amintesc și oferă recomandări relevante.

Ca să nu mai vorbim de faptul că oferirea cumpărătorilor posibilitatea de a cumpăra un alt produs de care sunt interesați este o modalitate sigură de a vă crește rata de conversie.

Desigur, nu aveți nevoie de cei mai recenti algoritmi de învățare automată pentru a începe să recomandați produse. Dar cu cât recomandările sunt mai exacte, cu atât sunt mai mari șansele de vânzare.

Aceasta înseamnă că învățarea automată nu vă poate ajuta doar să vă automatizați recomandările de produse, ci le poate face mai eficiente, crescând rata de conversie.

Și, așa cum sunteți pe cale să vedeți în exemplul Netflix, companiile de retail nu sunt singurele care pot beneficia de recomandări automate, bazate pe ML.

Creați site-uri web dinamice și canale de vânzări

Majoritatea instrumentelor de automatizare a marketingului vă permit să urmăriți comportamentul publicului dvs. pe site-ul dvs. web.

Unele instrumente vă permit să creați reguli care modifică anumite elemente ale site-ului web în funcție de comportamentul abonatului sau scorul de clienți potențiali.

Încă trebuie să faceți toată munca pentru a crea regulile și a edita site-ul web. În plus, modificările pe care ai voie să le automatizezi în acest fel sunt de obicei relativ minore.

Dar dacă ați putea folosi învățarea automată și automatizarea marketingului pentru a personaliza întregul conținut al unui site web pe care utilizatorii dvs. îl văd... în timp real?

În curând, învățarea automată ne va permite să creăm pagini dinamice de site special pentru un anumit vizitator.

Gândiți-vă la diferite conținuturi, mesaje, tonul vocii, chiar și culorile – toate ajustate pentru a crea cea mai bună experiență de utilizator posibilă. Și, bineînțeles, pentru a crește vertiginos rata de conversie.

De exemplu, în calitate de companie SaaS, puteți ajusta fiecare pas al canalului de vânzări în funcție de segmentarea sau comportamentul utilizatorilor.

Frumusețea acestei soluții?

Cu cât mai mulți oameni vă vizitează site-ul web, cu atât mai multe date primesc algoritmii de învățare automată.

Acest lucru, la rândul său, ar permite acelor algoritmi să creeze conținut și mai bun, făcând site-ul dvs. și mai eficient în conversia vizitatorilor.

Testează A/B mai rapid (și obține rezultate mai bune)

Concurenții tăi nu dorm niciodată.

Pentru a vă dezvolta afacerea, trebuie să vă îmbunătățiți în continuare marketingul.

Trebuie să găsești modalități de a ieși în evidență, de a atrage atenția publicului și de a transforma mai mulți dintre ei în clienți.

Cheia pentru a face asta?

Testează-ți campaniile de marketing A/B.

Testarea A/B este cea mai populară modalitate de a vă optimiza eforturile de marketing. Este și cel mai simplu de acolo. Pur și simplu, luați două reclame diferite și testați-le unul față de celălalt, comparând rezultatele într-o anumită perioadă.

Desigur, dacă o variantă este câștigătoare, cealaltă trebuie să fie învinsă (dah...) Asta înseamnă că, de ceva timp, trimiți o parte din trafic către o variantă care îți pierde bani. Sau, asta cel puțin are performanțe mai slabe decât cea câștigătoare.

Ca rezultat, profitul total este egal cu valoarea medie a tuturor variantelor din test, presupunând că le rulați pentru o perioadă egală de timp. Și, având în vedere că un test A/B tipic are nevoie de mii de afișări, pierderile la variantele cu performanțe mai slabe se adună rapid.

Această problemă în testarea A/B se numește regret.

Dar, acolo te pot ajuta algoritmii de bandiți multi-arme (MAB) alimentați de învățare automată.

Ce este un MAB?

Imaginați-vă că mergeți la un cazinou din Las Vegas cu scopul de a vă maximiza plățile de la aparatele de slot.

Există două moduri în care ai putea proceda.

În primul rând, puteți testa toate aparatele de slot dintr-un cazinou, puteți colecta datele și puteți găsi pe cea care vă maximizează plata. Acest lucru ți-ar oferi cele mai precise date pe termen lung, dar te-ar costa și cei mai mulți bani. Așa funcționează un test A/B standard.

Alternativa este să vă concentrați pe câteva sloturi care încep să arate potențialul chiar de la început. Apoi, evaluează-ți câștigurile și maximizează-ți investiția acolo unde rentabilitatea investiției este cea mai bună. Acesta este ceea ce se întâmplă în timpul testării cu bandiți multi-armate (MAB).

Spre deosebire de un test A/B obișnuit, învățarea automată din MAB poate identifica și evalua testele eșuate pe cont propriu. În plus, o face mult mai repede decât poți tu sau membrii echipei tale.

Apoi va începe să reducă volumul de trafic pe care îl primesc acele teste, minimizând regretul (și pierderile dvs.).

Acest lucru, la rândul său, duce la plăți medii mai mari de la test. De asemenea, vă permite să găsiți câștigătorii mai rapid pe termen scurt.

Singurul dezavantaj este că un test MAB poate rata oportunități care ar putea oferi o plată mai bună pe termen lung.

Dar, pe măsură ce algoritmii de învățare automată devin mai inteligenți, ei pot deveni mai buni în a prezice rezultatul testului.

Unele agenții raportează că testele MAB bazate pe învățarea automată au adus o creștere minimă a ratei de conversie cu 30%.

Stabiliți prețuri mai eficiente pentru produsele dvs

În cele din urmă, învățarea automată vă poate ajuta afacerea să creeze și să implementeze o strategie de prețuri mai flexibilă.

Implementarea prețurilor dinamice vă permite să reacționați mai bine la cererea pieței, la schimbarea ofertei sau pur și simplu la obiectivele dvs. de vânzări.

În plus, deoarece prețul este încă factorul dominant în procesul de luare a deciziilor pentru clienți pentru două treimi dintre clienți, stabilirea prețurilor în mod dinamic vă oferă un avantaj competitiv.

Desigur, nu orice tip de afacere va beneficia de prețuri dinamice. În primul rând, pentru a valorifica învățarea automată și stabilirea prețurilor dinamice, aveți nevoie de puncte de referință și o mulțime de date.

De asemenea, trebuie să aveți o bază de clienți care este bucuroasă să plătească prețuri fluctuante.

Dacă prețurile pentru produsul sau serviciul dvs. sunt statice, modificarea lor dinamică ar putea dezactiva clienții. S-ar simți înșelați. Acest lucru, la rândul său, ar putea deteriora marca dvs. și ar putea face clienții să aibă mai puțină încredere în dvs.

Desigur, stabilirea prețurilor dinamice nu este un concept nou. Există deja de ceva timp, în principal în industria călătoriilor (hoteluri, bilete de avion) ​​și a reclamelor (Google sau Facebook Ads).

Dar, pe măsură ce concurența în comerțul electronic este în creștere, găsirea unor modalități de automatizare a gestionării prețurilor, cel puțin în unele industrii, va deveni un element cheie al strategiei generale de marketing.

Economisiți timp prin automatizarea creării de conținut

În 2021, am observat creșterea instrumentelor de creare de conținut alimentate de AI, bazate pe API-uri precum OpenAI. OpenAI folosește populara tehnologie GPT-3 și poate fi aplicată oricărei sarcini sau proces care implică înțelegerea sau generarea unui limbaj natural sau cod.

GPT-3 în sine înseamnă Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) și este un model de limbaj autoregresiv care folosește învățarea automată pentru a produce text asemănător omului. Acesta parcurge întregul web din întreaga lume, extrage text și alt conținut și învață cum să scrie și să vorbească singur limbajul uman natural, datorită ML.

Platformele de automatizare a marketingului, cum ar fi Encharge, au implementat tehnologia GPT-3 pentru a permite marketerilor să creeze automat linii de subiect de impact și conținut de e-mail folosind AI. Generatorul gratuit de linii de subiecte AI poate răspândi zeci de linii de subiect unice bazate pe un subiect și un ton.

Studii de caz: Învățare automată și automatizare de marketing în practică

Acum, să aruncăm o privire rapidă la două companii mari care au beneficiat foarte mult de pe urma amestecării automatizării marketingului cu învățarea automată.

Lyft

Echipa aplicației de transport partajat a construit o platformă de automatizare a marketingului cu scopul de a îmbunătăți eficiența costurilor și a volumului campaniilor lor de achiziție de utilizatori.

Ideea lor a fost să folosească automatizarea și învățarea automată pentru a automatiza deciziile de rutină, a scala eficient și a construi un sistem de învățare bazat pe date.

În acest fel, membrii echipei lor ar putea renunța la sarcinile banale și se pot concentra pe experimente și inovație cu impact mare.

În timp ce platforma pe care au construit-o avea o mulțime de părți mobile, cele mai importante au fost:

Estimator Valoare pe viață (LTV).

Această componentă a folosit învățarea automată pentru a măsura eficiența diferitelor canale de achiziție.

Ea și-a prognozat LTV-ul și a folosit acele date pentru a determina bugetul potrivit care ar trebui alocat anumitor canal de la care provin.

Interesant este că înainte de a putea determina LTV pentru un nou canal, au reușit să obțină algoritmi de învățare automată care să o prezică din datele istorice.

Alocator bugetar

A doua componentă a fost responsabilă pentru colectarea datelor de performanță de marketing în legătură cu prognozele LTV.

Apoi a folosit Thompson Sampling pentru a determina costul optim pentru fiecare canal. Odată ce datele au fost gata, a trimis alocarea fiecărei campanii ofertantului canalului respectiv.

Desigur, au fost câteva părți mai multe ale platformei decât atât. Succesul pe termen lung al automatizării de marketing a Lyft depinde încă de feedback-ul uman.

Dar, după cum recunoaște echipa, fără a fi nevoiți să actualizeze ofertele sau să aloce bugetele manual, specialiștii lor de marketing au avut mai mult timp să lucreze la noi formate de anunțuri, mesaje sau formulare de ipoteze pentru obiective pe termen lung.

Și acestea sunt toate lucruri pe care, de acum, nici automatizarea de marketing, nici învățarea automată nu le pot face pentru noi.

Netflix

Cât de mult valorează strategia ta de automatizare a marketingului pentru tine?

Și cât de mult credeți că ați beneficia de încorporarea învățării automate în ea?

După cum se dovedește, Netflix estimează că motorul lor de automatizare a marketingului pentru învățarea automată îi salvează...

Un miliard de dolari. În fiecare an nenorocit!

Și cel mai bun este că este doar un element al strategiei lor de automatizare a marketingului – Netflix Recommendation Engine – care îi economisește toți acești bani.

Ce îl face atât de puternic?

După cum se dovedește, 80% din conținutul difuzat pe Netflix este ales în urma sistemului lor de recomandare.

Ce face ca sistemul lor de recomandare să fie atât de eficient?

Deși nu vrem să vă plictisim cu detaliile tehnice, ideea principală din spatele sistemului este de a oferi publicului lor cele mai potrivite titluri pe care le-ar putea interesa să le vizioneze.

Sună ca o idee bună, nu?

Dacă te gândești bine, este ceea ce trebuie să facă orice sistem de recomandare!

Deci, unde este componenta de 1 miliard de dolari aici?

După cum se dovedește, pentru Netflix, totul se reduce la opera de artă. Vedeți, compania nu se oprește doar să vină cu cel mai bun titlu pe care utilizatorul ar dori să-l vizioneze. Algoritmii lor analizează istoricul emisiunii și vin cu cea mai bună imagine care ar putea interesa utilizatorul din emisiune.

Gândiți-vă la un film precum Good Will Hunting. Clasic, nu? De exemplu, dacă utilizatorului îi plac filmele romantice, va vedea o imagine prezentată care conține Matt Damon și Minnie Driver.

Pe de altă parte, un fan al comediilor îl va vedea pe Robin Williams.

Același lucru funcționează și pentru fanii anumitor actori. Să ne uităm la Pulp Fiction. Fanii lui Uma Thurman vor vedea lucrări de artă Pulp Fiction centrate pe principala vedetă feminină a filmului.

În același timp, dacă algoritmul află că utilizatorul este un fan al lui John Travolta, ei vor vedea în schimb opera de artă care îl prezintă.

În mod interesant, pentru a evita regretul în testarea lor A/B, compania admite că folosește abordarea MAB, în care algoritmul lucrează la determinarea operei de artă optime în timp ce testul rulează.

La urma urmei, trebuie să ruleze teste similare pentru peste 180 de milioane de utilizatori. Și, având în vedere că toți au preferințe diferite, asta înseamnă să rulezi milioane de teste diverse!

Desigur, ați putea spune că totul este automat. Totuși, cineva trebuie să vină cu algoritmul și să continue să șlefuiască. Acest lucru ne duce la următorul punct din articolul nostru.

Cât de mult din automatizarea marketingului este automatizată?

Chiar dacă automatizarea de marketing ia o parte masivă din munca echipei tale (și oferă beneficii extraordinare), nu este atât de lipsită de mâini pe cât ar putea suna. Cele trei probleme principale sunt:

1. Încă trebuie să configurați totul.
2. Tu (sau cineva din echipa ta) sunteți în continuare responsabil pentru revizuirea și ajustarea configurației pentru cele mai bune rezultate.
3. Chiar dacă automatizarea dvs. de marketing utilizează algoritmi de învățare automată, tot trebuie să supravegheați procesul de învățare.

Prima problemă înseamnă că, în realitate, automatizarea de marketing poate automatiza doar ceea ce tu sau cineva din echipa ta îi spuneți.

Aceasta înseamnă că eficiența sa va fi la fel de bună ca și configurația dvs. Dacă nu reușiți să creați strategia corectă de automatizare a marketingului, chiar și cele mai bune instrumente nu vă vor ajuta să vă avansați afacerea.

Apoi, cu excepția cazului în care configurarea ta este super simplă, este puțin probabil să o faci bine de prima dată. Și, chiar dacă o faci, aproape întotdeauna este loc de îmbunătățire.

De exemplu, gândiți-vă la automatizarea dvs. de marketing prin e-mail. Pentru ca acesta să funcționeze, trebuie să pregătiți:

• Opțiuni prin e-mail
• Un magnet de plumb
• Secvențe de e-mail
• Un flux de lucru automatizat

Numai cele de mai sus reprezintă multă muncă.

În plus, cu cât automatizezi mai mult, cu atât poți testa mai mult. Acest lucru adaugă și mai multe sarcini la volumul de lucru.

În exemplul de mai sus, puteți testa fiecare element de mai multe ori, cu mai multe variații. Gândiți-vă la diferite opt-in-uri, CTA-uri, butoane, magneți potențiali, e-mailuri... Și, pe măsură ce testați toate aceste lucruri, trebuie să revizuiți toate datele de testare. Schimbați reclamele, editați fluxurile de lucru sau ajustați valorile de referință pentru scorul potențial. Dar aici ajungem la numărul 3.

Cu algoritmul corect, automatizarea poate învăța din datele anterioare. Am menționat deja algoritmi predictivi sau teste MAB cu autoajustare, care ar putea automatiza o parte din munca pe care trebuie să o faci în #2.

Desigur, nu a putut schimba reclamele pentru tine. Dar, așa cum am menționat mai devreme, anumite soluții de automatizare a marketingului pot auto-ajusta fluxurile de lucru. Când vine vorba de automatizare simplă, învățarea automată poate deja automatiza aproape totul!

Un exemplu excelent în acest sens este un chatbot. Deși încă trebuie să creați configurația inițială, unii chatboți pot deja să învețe și să construiască secvențe întregi pe baza conversației lor anterioare cu oamenii. Acest lucru le permite să se autoajusteze și să îmbunătățească experiența pe care o oferă audienței dvs. Dacă vă gândiți bine, nu este surprinzător faptul că piața acestui instrument (relativ nou) este estimată să ajungă la 1,3 miliarde de dolari până în 2025.

Desigur, chiar și algoritmii de învățare automată au nevoie de supraveghere, mai ales că treci dincolo de o conversație simplă și previzibilă 1-1.

De exemplu, în timp ce atât Lyft, cât și Netflix au obținut un mare succes cu automatizarea lor de marketing bazată pe inteligență artificială, niciuna dintre acestea nu a fost complet automatizată.

În cazul Lyft, în afară de construirea și gestionarea platformei, configurarea lor încă necesita feedback uman. Fără el, compania a riscat așa-numita problemă a gunoiului în, garbage out. Dacă datele folosite pentru antrenarea modelului ar fi de proastă calitate, rezultatele oferite de automatizare nu ar aduce beneficii afacerii.

Aceasta înseamnă că, deși computerele pot automatiza mai mult din marketingul dvs. decât oricând înainte, tot nu puteți trata automatizarea marketingului ca pe un lucru fără mâini. Cel puțin nu dacă doriți să obțineți rezultate de marketing uimitoare.

Dar, dacă există un lucru de care suntem siguri despre învățarea automată și automatizarea marketingului este că munca pe care o depui poate da roade de 10 ori sau mai mult. Și, așa cum sunteți pe cale să vedeți, tot mai multe companii sunt conștiente de cât de puternică poate fi această căsătorie.

Este Machine Learning viitorul automatizării marketingului?

Dacă te gândești la tot ceea ce învățarea automată este capabilă să facă, pare clar că singurul răspuns rezonabil la întrebarea de mai sus este un ferm „da, este!”.

Dar, trebuie să nu fiu de acord. Cu toate acestea, asta nu pentru că cred că învățarea automată nu este viitorul automatizării marketingului.

Mai degrabă, cred că ML este deja o parte inseparabilă a automatizării marketingului. „Cursa înarmărilor” este deja demarată.

Companiile știu cât de valoroase sunt datele pe care le colectează și că ar putea folosi algoritmi pentru ca software-ul lor de automatizare a marketingului să învețe din acele date.

Potrivit unui sondaj realizat de Martech.org, instrumentele de automatizare a marketingului și de distribuție prin e-mail au fost în fruntea listei instrumentelor de marketing pe care companiile le-au înlocuit în 2020.

Motivul principal? Peste jumătate dintre companii au citat funcții mai bune drept principalul motiv pentru care au decis să sară pe navă și să caute un alt furnizor. Este cu 19 puncte procentuale mai mult decât cu doar doi ani mai devreme!

Piața vede oportunitatea și îi răspunde rapid. Potrivit unui raport MarTech 5000, datele reprezintă categoria de soluții SaaS cu cea mai rapidă creștere, la un procent uimitor de 25,5%

Desigur, învățarea automată în automatizarea marketingului este încă la început. Este greu de prezis pe deplin cum va arăta peisajul peste câțiva ani. Și, la fel ca orice tehnologie, vine cu anumite riscuri și limitări de care trebuie să fii conștient.

Riscuri și provocări ale învățării datelor de automatizare de marketing

Învățarea automată se referă la date. Cu cât colectați mai multe date, cu atât mai eficientă poate deveni automatizarea dvs. de marketing bazată pe ML.

Ca urmare, multe riscuri sunt, într-un fel, legate de datele pe care le colectați. Cele mai frecvente includ:

• Colectarea datelor de proastă calitate. Am mai atins acest subiect înainte. Dacă datele pe care le colectați nu reprezintă o bună reprezentare a publicului dvs., nu le puteți folosi cu adevărat pentru a vă antrena algoritmii de învățare automată.
• Modificări normative. În funcție de piețele în care operați, legi diferite guvernează ceea ce puteți și nu puteți face cu datele dvs. Asigurați-vă că înțelegeți ce este permis (și ce nu).
• Încredințarea gestionării datelor dvs. unor furnizori terți neconformi. Datele sunt de neprețuit – atât pentru tine, cât și pentru oamenii care le împărtășesc cu tine (publicul tău). Atunci când alegeți instrumente pentru a gestiona datele clienților dvs., selectați întotdeauna furnizori de automatizare a marketingului de înaltă calitate, care respectă reglementările privind confidențialitatea și manipularea datelor.

Alte riscuri se referă la modul în care vă gândiți la încorporarea învățării automate și automatizării automate în afacerea dvs.:

• Lipsa strategiei. Dacă nu știți de ce (și cum) doriți să profitați de învățarea automată și de automatizare în organizația dvs., este puțin probabil să reușiți cu aceasta.
• Ne așteptăm ca învățarea automată să facă toată treaba pentru dvs. După cum am discutat mai devreme, învățarea automată poate face partea leului din muncă pentru dvs. Dar, mai aveți nevoie de cineva care să supravegheze algoritmul.
• Tratarea algoritmilor ca fiind infailibili. Algoritmii de auto-învățare sunt un lucru grozav. Vă economisesc timp și vă oferă perspective pe care poate nu le-ați observat niciodată. Cu toate acestea, asta nu înseamnă că nu pot eșua sau vă pot oferi rezultate eronate.

Ultimul, dar, în unele cazuri, cel mai semnificativ risc, constă în a cădea în capcana de a-ți trata publicul ca pe simple date.

Sigur, doriți să obțineți o rentabilitate excelentă a eforturilor dvs. de marketing. Dar nu vă dezumanizați publicul.

Amintiți-vă întotdeauna că în spatele fiecărei date se află o ființă umană. Este acea ființă umană pe care doriți să vă concentrați atunci când vă executați strategia de marketing.

Așadar, deși vă încurajăm din toată inima să începeți să vă uitați la modul în care duoul învățarea automată și automatizarea marketingului vă poate aduce beneficii afacerii, nu uitați să oferiți publicului respectul pe care îl merită.

Dacă puteți echilibra nevoia de date în învățarea automată cu respectul pentru confidențialitatea publicului dvs., sunteți pe cale să obțineți rezultate fantastice în afaceri.

Concluzie. Momentul pentru a acționa este acum

În ciuda „prezenței lor mainstream”, există încă multe mituri despre inteligența artificială și învățarea automată.

Unii cred că AI și automatizarea marketingului vor înlocui oamenii. Alții chiar se tem că tehnologia ne va ucide pe toți în curând.

Acest lucru poate fi adevărat dacă oamenii de știință care lucrează la asta nu sunt atenți. Dar, de acum, singurul lucru pe care AI și Machine Learning îl ucid sunt afacerile care nu se adaptează.

Cu toate acestea, ele nu sunt șterse de AI și de învățarea automată în sine. Mai degrabă, de către cei care implementează soluții avansate de automatizare a marketingului în afacerile lor. Aceasta include automatizarea de marketing bazată pe învățarea automată.

Desigur, chiar și cea mai bună automatizare a marketingului este departe de a ne înlocui complet în munca noastră de zi cu zi. Cu toate acestea, nu există nicio îndoială că învățarea automată poate îmbunătăți considerabil modul în care gestionăm și obținem informații din datele noastre.

Asta atâta timp cât ai toate elementele de bază la locul lor.

Primul pas?

Aflați cum automatizarea de marketing și un instrument precum Encharge vă pot ajuta afacerea. Permiteți-ne să vă ajutăm să alegeți strategia potrivită pentru nevoile dvs. Programați un apel rapid cu unul dintre experții noștri și haideți să vorbim despre afacerea dvs.