12 moduri în care învățarea automată poate îmbunătăți marketingul

Învățarea automată poate ajuta specialiștii în marketing să extragă informații din date și să găsească tactici acționabile pentru a-și îmbunătăți campaniile de marketing. Două dintre cele mai frecvente întrebări de marketing pe care le pun marketerii sunt „Unde pot găsi clienți potențiali de calitate?” și „Cum îmi pot îmbunătăți campaniile?”

Marketingul bazat pe inteligență artificială îi ajută pe specialiști în marketing să obțină rate de conversie și vânzări mai bune, deoarece se bazează pe informații specifice despre clienți , inclusiv comportamentul acestora, modelele de cumpărare și multe altele.

Modelele alimentate de diferiți algoritmi ajută la toate tipurile de aspecte diferite ale marketingului. Acestea ajută la îmbunătățirea gradului de informare a clienților, la crearea de conținut personalizat, la declanșarea unui răspuns și la crearea unei experiențe excelente pentru utilizator.

Iată câteva dintre numeroasele moduri în care învățarea automată poate ajuta la îmbunătățirea marketingului.

Ce este învățarea automată?

Învățarea automată este un subset al inteligenței artificiale (AI) care are în centrul său recunoașterea modelelor. Oferă computerelor capacitatea de a analiza și interpreta date și de a oferi predicții precise fără nicio programare explicită.

Cu cât sunt mai multe puncte de date utilizate pentru antrenarea algoritmilor, cu atât mai bine, deoarece acest lucru permite deblocarea unor perspective mai profunde și descoperirea unor modele din ce în ce mai subtile.

Un sondaj QuanticMind a constatat că aproape 100% dintre experții din industrie cred că viitorul marketingului digital va fi influențat de tehnicile de învățare automată și de automatizarea marketingului bazată pe inteligență artificială.

Mulți dintre ei cred că îmbunătățirea experienței clienților va fi domeniul în care învățarea automată este cea mai benefică.

1. Încorporați chatboți pentru a îmbunătăți serviciile pentru clienți

O vedere comună pe site-urile web moderne sunt chatboții care apar în colțul de jos al ecranului și oferă asistență imediat după ce un vizitator ajunge pe site. Utilizarea chatbot-urilor permite mărcilor să ofere clienților asistență 24 de ore din 24.

Acești roboti de chat pot răspunde întrebărilor simple ale clienților și le pot trimite persoanelor potrivite dacă nu le pot ajuta. Ei continuă să învețe din interacțiunea lor cu vizitatorii și colectează și interpretează date pentru a oferi răspunsuri mai precise.

Chatbot-ul eBay creat pentru Google Assistant este un chatbot de comerț electronic care îi ajută pe clienți să folosească căutarea vocală pentru a găsi cea mai bună ofertă pentru produsele preferate.

Designer Shoe Warehouse ( DSW ) folosește un bot Facebook Messenger ca asistent de cumpărături. După ce clienții cumpără pantofi, DSW le ajută să își urmărească pachetele și să primească informații personalizate de expediere.

Boții pot fi folosiți și în multe alte scopuri, cum ar fi partajarea de informații despre reduceri sau cupoane și anunțarea lansărilor de noi produse.

2. Optimizați conținutul

Optimizarea conținutului este unul dintre cele mai importante aspecte ale SEO , care ajută la creșterea vizibilității în căutarea organică. Conținutul care primește multe clicuri contribuie la o poziție mai bună în motoarele de căutare și generează mai mult trafic către un site web.

Învățarea automată ajută la dezvăluirea conținutului care are cele mai bune performanțe, fie că este vorba despre subiecte ale e-mailurilor, titluri ale articolelor sau imagini. De exemplu, se poate constata că imaginile unei persoane funcționează mai bine decât imaginile de grup și să prioritizeze acele rezultate.

Perspectivele extrase din cantități uriașe de date despre clienți despre interese, achiziții anterioare și comportamentul online pot ajuta specialiștii în marketing să creeze tipul de conținut care îi va implica cel mai mult pe cititori în toate punctele de contact ale călătoriei lor, de la e-mailurile pe care le scriu până la produsele pe care le oferă.

Potrivit experților de la serviciul de scriere de eseuri din Marea Britanie , în trecut, agenții de marketing își lansau campaniile publicitare fără a-și cunoaște cu adevărat publicul și iroseau bani pe reclame sau eforturi promoționale care nu au rezonat cu ei.

Învățarea automată ajută la eliminarea acestor deșeuri. Îndepărtează presupunerile și permite marketerilor să ajungă la publicul potrivit cu tipul de conținut care oferă cele mai bune șanse de implicare.

3. Dezvoltați noi produse și servicii

Algoritmii de învățare automată pot ajuta la adaptarea mai precisă a noilor produse și servicii în funcție de nevoile consumatorilor. De exemplu, devine posibil să se efectueze sondaje în întreaga lume cu potențiali clienți și să se analizeze datele pentru a livra un produs.

Acest lucru poate ajuta companiile să identifice noi oportunități și noi produse pe care le pot dezvolta pentru a răspunde unui nou grup de clienți.

Aceeași soluție poate ajuta companiile să livreze diferite produse sau versiuni ale aceluiași produs pe piețe diferite. De exemplu, sondajele pot indica faptul că șoferii din SUA preferă tracțiunea integrală, în timp ce în Europa, vehiculele hibride sunt la cerere.

Cu acest tip de informații , un producător de mașini ar putea să proiecteze un vehicul potrivit pentru piețele americane și europene.

4. Descoperiți tendințele

Învățarea automată extrage date nestructurate și permite o perspectivă asupra a ceea ce vorbesc clienții în sfera publică. Poate descifra discuțiile sociale pentru a inspira idei noi de produse sau conținut care se referă direct la preferințele clienților.

Un exemplu în acest sens este atunci când Ben & Jerry's a descoperit că oamenii vorbeau despre înghețată la micul dejun în domeniul public și a decis să lanseze o gamă de înghețată cu aromă de mic dejun.

5. Personalizați recomandările de produse

Există multe moduri prin care învățarea automată poate îmbunătăți experiența de cumpărături a clienților. Poate ghida călătoria cumpărătorilor și poate face recomandări personalizate de produse.

Amazon generează un procent corect din veniturile sale anuale prin recomandări personalizate de produse.

De asemenea, Netflix își crește veniturile prin utilizarea unui algoritm pentru a oferi clienților recomandări personalizate de filme . Învățarea automată ajută să sugereze că spectatorii de conținut se bucură cel mai mult în funcție de ceea ce au vizionat anterior, au evaluat sau ignorat.

Up-selling și cross-selling pot avea un angajament mult mai bun atunci când învățarea automată ajută la accelerarea și optimizarea recomandării produselor.

Analizând comportamentul clienților din trecut și anticipând cererea, agenții de marketing sunt capabili să facă oferte direcționate cu șanse mai mari de conversie.

6. Îmbunătățiți generarea de clienți potențiali și scorul

Lead-urile sunt componenta vitală a unei afaceri, iar învățarea automată îi poate ajuta să genereze clienți potențiali mai înalt calificați . Boții care folosesc inteligența artificială pot învăța din conversațiile care au loc pe un site între reprezentanți și consumatori.

Aceste informații le permit să răspundă la întrebări, să înțeleagă mai multe despre ceea ce face un bun client potențial și să genereze clienți potențiali din vizite la scară.

Cunoașterea probabilității ca un client potențial să facă o achiziție poate ajuta agenții de marketing care trebuie să facă față cu mulți clienți potențiali. Învățarea automată utilizează date pentru a obține clienți potențiali, ceea ce poate crește eficiența și poate economisi timp.

Devine mult mai ușor să concentrezi energiile pe încercarea de a converti astfel de clienți potențiali. Când se uită la profilurile clienților care cumpără cel mai mult, specialiștii în marketing sunt capabili să identifice trăsăturile comune pe care le pot ține cont în timpul marketingului.

7. Optimizați publicitatea

În mod tradițional, publicitatea presupunea luarea unor decizii cu privire la ce canal de publicitate să alegeți, cât spațiu publicitar să cumpărați, când să plasați un anunț și cât ar trebui să dureze o campanie.

Publicitatea este un cost major pentru companii, iar utilizarea machine learning poate ajuta la optimizarea performanței acesteia .

Deciziile anterioare care trebuiau luate de marketeri sunt acum informate de machine learning. De exemplu, utilizarea unui public asemănător Facebook îi va ajuta pe marketerii să găsească și să vizeze clienți potențiali cu atribute similare cu clienții lor existenți.

Licitarea inteligentă este o strategie care utilizează învățarea automată pentru a face campaniile PPC mai eficiente. Combină învățarea automată și semnalele contextuale pentru a optimiza sumele licitate. Miliarde de puncte de date sunt folosite pentru a estima probabilitatea ca un prospect să facă o conversie.

8. Automatizați marketingul

Automatizarea duce marketingul la nivelul următor. Învățarea automată analizează cifrele, învață din rezultatele trecute și oferă informații utile.

Ajută la toate aspectele de marketing, cum ar fi segmentarea clienților, formularea de recomandări, personalizarea conținutului și serviciul clienți.

Acest lucru ajută la simplificarea procesului de luare a deciziilor pentru agenții de marketing și, pe măsură ce continuă să învețe, continuă să se îmbunătățească. Mărcile care gestionează experiența utilizatorului prin utilizarea automatizării marketingului obțin o rată mult mai mare de clienți potențiali calificați și înregistrează o creștere a veniturilor.

Marketingul prin e-mail bazat pe învățarea automată îi ajută pe marketerii să segmenteze clienții și să își personalizeze campaniile de e-mail. Ei pot scrie subiecte de e-mail personalizate și mesaje concepute pentru a stimula implicarea clienților.

Ei pot folosi răspunsurile anterioare pentru a determina momentul optim și modalitatea de a trimite mesaje. Integrarea testării separate în marketingul lor prin e-mail poate ajuta la creșterea rentabilității investiției.

9. Optimizați prețurile

Prețurile dinamice există deja de ceva timp și sunt adesea folosite în industria ospitalității și a călătoriilor. Aceste industrii oferă prețuri flexibile bazate pe condițiile pieței și pe cererea clienților.

Întreprinderile de vânzare cu amănuntul folosesc tot mai multe prețuri flexibile datorită datelor de care au nevoie și învățării automate pentru a le analiza.

Elasticitatea prețurilor este determinată pentru fiecare produs prin luarea în considerare a elementelor precum perioada de vânzări, segmentul de clienți, poziționarea produsului și multe altele. Algoritmii de învățare automată pot ajuta, de asemenea, la identificarea clienților care vor răspunde probabil la oferta de reducere.

10. Preziceți pierderea clienților

Capacitatea de a anticipa retragerea clienților permite companiilor să le contacteze înainte de a pleca. Este posibil să antrenați un model de învățare automată cu exemple de clienți care au renunțat sau nu pentru a descoperi modele și a identifica pe cele care nu sunt susceptibile de a renunța.

Urban Airship, o companie dezvoltată în mediul digital, folosește un algoritm de învățare automată pentru a analiza comportamentul clienților de telefonie mobilă pentru a ajuta editorii de aplicații să identifice utilizatorii fideli și să prezică pe cei mai susceptibili de a se retrage.

Specialiştii în marketing pot lua măsuri pentru a adânci implicarea clienţilor sau pot investi mai mult în păstrarea anumitor segmente de clienţi.

11. Vizează influențatorii potriviți

Din ce în ce mai multe mărci folosesc influenți astăzi. Ei știu mai bine decât să le folosească orbește și le doresc pe cele care se aliniază cu valorile mărcii lor. Acest lucru îi poate ajuta să ajungă și să interacționeze cu un public mai larg și să promoveze credibilitatea mărcii.

Un instrument de învățare automată poate ajuta la căutarea postărilor de pe rețelele sociale pentru diverși indicatori și poate recomanda influențători care s-ar conecta cel mai bine cu un public.

Învățarea automată ajută la combaterea uneia dintre cele mai mari probleme atunci când se utilizează influenți, care este cea a influencerilor cu adepți falși și a celor care își umflă performanța.

Instrumentele bazate pe învățarea automată a procesării limbajului natural (NLP) pot da sens conținutului video postat de influenți și pot ajuta mărcile să aleagă susținătorii de brand potriviți. De asemenea, îi ajută să înțeleagă modul în care mesajele mărcii sunt realizate de influenț.

Mazda a folosit IBM Watson pentru a alege influenți pentru lansarea unuia dintre noile lor vehicule la un festival din Austin, Texas. Ei au mers prin oraș în vehicul și apoi au postat despre experiențele lor folosind hashtag-ul #MazdaSXSW .

12. Gestionați rețelele sociale

Învățarea automată îi ajută pe agenții de marketing să folosească puterea datelor pentru a -și optimiza prezența pe rețelele sociale . De exemplu, îi poate ajuta să identifice recenziile sau reclamațiile care necesită un răspuns imediat pentru a gestiona reputația mărcii.

Instrumentele de ascultare socială alimentate de învățarea automată pot urmări hashtag-urile, cuvintele cheie și mențiunile de marcă pe toate platformele de social media.

Perspectivele obținute din analiza acestor date pot ajuta mărcile să creeze tipul potrivit de conținut pentru fiecare platformă care implică un public la un nivel profund.

Învățarea automată nu înlocuiește rolul marketerului

Specialiștii de marketing buni sunt încă la fel de importanți ca întotdeauna, iar învățarea automată nu le înlocuiește rolul. Este ironic că învățarea automată ajută la umanizarea eforturilor lor de marketing. = Nu trebuie să piardă timpul cu conținut fără valoare sau să ignore relevanța.

Au capacitatea de a ajunge la clienți în mod eficient în fiecare punct de contact al călătoriei lor.

Este posibil să preziceți care clienți sunt cei mai loiali și să petreceți timp concentrându-se asupra lor. Ei pot, de asemenea, prezice clienții care sunt pe cale să renunțe și să intervină înainte de a fi prea târziu. Ei înțeleg care conținut este cel mai eficient și aduce cele mai bune rezultate.

A trebui să ajungeți la un public generic și să sperați la ce este mai bun este de domeniul trecutului. Acum au suficiente informații din datele clienților pentru a putea planifica campaniile în mod eficient și a obține cele mai bune rezultate, deoarece nu filmează în întuneric.

Un ultim cuvânt

Învățarea automată în marketing devine un schimbător de joc, deoarece un val de noi tehnologii care le valorifică a pus puterea în mâinile marketerilor. Acest lucru permite o nouă eră de a putea înțelege mai bine consumatorii și de a îmbunătăți experiența clienților.

În următorii câțiva ani, este probabil să devină și mai evident modul în care învățarea automată schimbă modul în care mărcile interacționează cu clienții și oferă o experiență mai autentică în atragerea, vânzarea și servirea acestora.

Acest lucru este probabil să aibă un impact mare asupra profitului afacerii.

Biografia autorului

Charlie Svensson lucrează ca scriitor academic senior pentru un serviciu de scriere de eseuri universitare din Marea Britanie. Are o bogată experiență în scrierea tezelor, eseurilor, rapoartelor de laborator și lucrărilor de curs. În prezent, el dezvoltă un curs online pentru a facilita învățarea studenților care nu vorbesc engleza care studiază în SUA și Marea Britanie.