Влияние машинного обучения в цифровом маркетинге: что будет в будущем?

Деловой и организационный маркетинг сильно развился с момента его зарождения в конце девятнадцатого века. Маркетинг — это использование исследований рынка или клиентов для продвижения или продажи услуг и товаров, предлагаемых различными организациями.

С момента своего появления маркетинговая тактика прошла четыре этапа. Эти фазы:

1. Маркетинг, ориентированный на продукт
2. Маркетинг, ориентированный на продажи
3. Маркетинг, ориентированный на потребителя
4. Маркетинг, ориентированный на отношения

На протяжении всех этих четырех отдельных маркетинговых фаз толчком к эволюции были два фактора: маркетинговые технологии и потребности клиентов. Потребности потребителей влекут за собой принятие маркетинговых тактик, чтобы гарантировать, что они удовлетворяют потребности потребителей, таким образом привлекая больше клиентов.

Маркетинговые технологии предполагают использование лучших и высокоэффективных технологических разработок для маркетинга. Цифровой маркетинг значительно произвел революцию в маркетинговой индустрии.

Он предлагал более дешевые варианты маркетинга, которые зачастую были более эффективными. Стратегии цифрового маркетинга также охватили больше людей по сравнению с традиционными методами маркетинга. Эти два преимущества по сравнению с традиционным маркетингом побудили многие предприятия перейти на цифровой маркетинг.

Машинное обучение в цифровом маркетинге

Кроме того, технологии цифрового маркетинга эволюционировали и стали использовать машинное обучение. Машинное обучение — это использование уже существующих данных для создания моделей данных, которые могут анализировать новые данные и извлекать из них полезные сведения.

Модели машинного обучения также можно разрабатывать с помощью технологий, которые позволяют им становиться лучше на протяжении всего времени их использования. Они становятся лучше в использовании, потому что получают больше данных и информации.

В цифровом маркетинге машинное обучение используется для анализа рыночных данных и анализа рекламы. Машинное обучение помогло многим предприятиям и организациям прогнозировать и предсказывать тенденции данных посредством анализа уже существующих данных.

В этой статье мы обсудим влияние машинного обучения на цифровой маркетинг.

1. Персонализация рекомендаций клиентов

Если вы являетесь пользователем Netflix, сколько раз вы чувствовали, что сайт очень хорошо знает вкус ваших фильмов и телешоу? Много раз, верно? Netflix использует модели машинного обучения для анализа всех своих пользователей и понимания их предпочтений. После анализа сайт может легко предсказать, какие фильмы или сериалы понравятся пользователю.

Это пример использования машинного обучения для персонализированных рекомендаций. Персональные рекомендации помогают повысить лояльность пользователя к бизнесу. Это потому, что пользователь чувствует, что бизнес хорошо его понимает.

Однако управление рекомендательными моделями может быть непростой задачей, поскольку система требует большого объема анализа больших данных и разработки алгоритмов. После анализа данных бизнес может получить множество моделей рекомендаций для разных клиентских кластеров. Управление моделями для цифрового маркетинга помогает компаниям управлять своими моделями.

Службы управления моделями занимаются разработкой и развертыванием моделей машинного обучения для бизнеса. Услуги по управлению моделями позволяют бизнесу сосредоточиться на своих основных функциях, в то время как компании по управлению моделями работают над разработкой оптимизированных моделей машинного обучения для своих клиентов.

2. Точные прогнозы рынка

Ключевой отличительной чертой цифрового маркетинга является сбор данных. В цифровом маркетинге данные собираются для анализа успешности или неудачности маркетинговой тактики и других показателей. Однако собранных данных может быть слишком много для ручного анализа данных.

Машинное обучение может помочь в анализе собранных данных и извлечении из них осмысленной информации. В наши дни использование моделей машинного обучения для прогнозирования рынка является обычной тактикой, используемой предприятиями.

Прогнозы рынка помогают предприятиям и организациям принимать необходимые стратегические решения. Стратегические решения помогают предприятиям преодолевать рыночные изменения.

3. Автоматизация маркетинговых процессов

Источник: Pixabay

Вопреки распространенному мнению, единственная цель машинного обучения — не наблюдение и стратегическое нацеливание на пользователей. Машинное обучение было разработано с единственной целью — автоматизировать процессы без участия человека.

Кампании цифрового маркетинга состоят из множества шагов. Многие из этих шагов повседневны и/или повторяются. Для выполнения таких функций могут быть развернуты модели машинного обучения, что обеспечит оптимизированную и успешную маркетинговую кампанию.

Это связано с тем, что, когда люди выполняют повторяющиеся или рутинные задачи, они часто устают и устают, что снижает их эффективность. Однако это не относится к моделям машинного обучения. Они могут выполнить 1000 итераций задачи без снижения эффективности.

Автоматизация процессов цифрового маркетинга позволяет маркетологам сосредоточиться на задачах, требующих вмешательства человека. Эта автоматизация создает эффективный процесс маркетинговой кампании.

4. Обнаружение мошенничества с рекламой

С момента появления интернет-технологий мошенничество стало настоящей чумой для сервиса. В отчетах говорится, что в 2020 году было зарегистрировано 2,2 миллиона случаев мошенничества. Эти статистические данные отражают тревожное состояние злоупотребления интернет-услугами.

Мошенничество с рекламой — это попытка преступников лишить бизнес их усилий в области цифровой рекламы. Случаи мошенничества с рекламой обычно связаны с тем, что преступники крадут онлайн-личность и выдают себя за бизнес, а затем обманывают всех желающих покупателей.

Обнаружение мошенничества с цифровой рекламой — это длительный процесс, который включает анализ данных из различных источников для выявления отрывочных тенденций в рекламе. Этот процесс часто слишком тяжел, чтобы его могли выполнять люди. Недавно модели машинного обучения использовались для выявления и выявления мошенничества с рекламой.

Модели машинного обучения одновременно анализируют и сравнивают данные, такие как тенденции вовлеченности в цифровую рекламу, тенденции времени показа рекламы и т. д. Модели критически анализируют данные для выявления любых недобросовестных действий.

Как только машинное обучение обнаруживает мошенничество с рекламой, оно автоматически блокирует рекламу с платформы цифрового маркетинга. Эти модели также могут быть интегрированы с технологией глубокого обучения, которая позволяет им получить больше знаний о обнаружении мошенничества с рекламой. Это повысит эффективность модели при обнаружении мошенничества с рекламой.

5. Динамическое ценообразование продуктов и услуг

Модели машинного обучения могут быть развернуты для анализа региональных цен на продукты и услуги и предоставления подробного отчета. Это позволяет предприятиям устанавливать цены на свои продукты и услуги на уровне конкурентов, не завышая и не занижая цены.

Этот сервис также можно использовать для выявления клиентов, которые искали товар и не купили его или добавили в корзину и оставили. Модель предлагает своевременные коды скидок таким клиентам, чтобы заставить их совершить покупку.

Вывод

Развертывание моделей машинного обучения в цифровом маркетинге рисует светлое будущее для сервиса. Благодаря лучшей интеграции глубокого обучения количество случаев мошенничества с онлайн-рекламой может быть значительно сокращено. Их можно уменьшить с помощью моделей обнаружения мошенничества с рекламой, оснащенных технологией глубокого обучения.

Благодаря машинному обучению эффективность стратегий цифрового маркетинга значительно повысится, тем самым повысится размер прибыли компаний.