Машинное обучение и автоматизация маркетинга — изменит ли ML ваш бизнес?

Автоматизация маркетинга — это бесспорная экономия времени.

Ведь если можно что-то автоматизировать, зачем делать это вручную?

Но что, если я скажу вам, что скоро вам, возможно, даже не придется автоматизировать… поскольку ваш компьютер сделает это за вас?

Я, конечно, не говорю, что вам вообще не придется заниматься никакой маркетинговой работой. Однако по мере того, как такие вещи, как искусственный интеллект и машинное обучение, становятся все более продвинутыми, возможности компьютеров делают вашу работу менее утомительной.

Правда в том, что союз машинного обучения и автоматизации маркетинга может стать следующей маркетинговой революцией.

Но прежде чем мы углубимся в детали, давайте посмотрим, что такое ИИ и машинное обучение на самом деле.

Что такое ИИ и машинное обучение — краткий обзор

Если вы смотрели хотя бы один научно-фантастический фильм в своей жизни, я уверен, что вы знакомы с термином «Искусственный интеллект» (ИИ).

С технической точки зрения, это наука о создании интеллектуальных машин и компьютерных программ. А интеллектуальные машины — это именно то, что большинство людей представляют себе, когда думают об ИИ.

Это связано с тем, как ИИ изображают в голливудских блокбастерах.

Но, хотя большинство изображений машин с искусственным интеллектом на киноэкранах варьируются от менее чем оптимистичных до откровенно антиутопических, на самом деле у ИИ гораздо более положительная сторона.

Основные преимущества ИИ? Это помогает справиться с повторяющимися задачами. Кроме того, это уменьшает количество человеческих ошибок и помогает нам принимать более эффективные (и более быстрые) решения.

Но как ИИ узнает, какое решение принять правильно?

Вот где на помощь приходит машинное обучение.

Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, ориентированная на создание алгоритмов, помогающих машинам учиться.

Короче говоря, он направлен на то, чтобы помочь компьютерам использовать данные для повышения их точности, имитируя то, как люди учатся.

Прелесть машинного обучения (МО) заключается в том, что оно позволяет компьютерам учиться без активного программирования. Это означает, что они могут использовать прошлые данные для улучшения процессов, собирать новые (более качественные) данные, еще больше улучшать процессы, собирать больше данных… вы знаете, к чему это идет, верно?

Есть причина, по которой Билл Гейтс назвал машинное обучение одним из самых важных прорывов:

«Если вы изобретете прорыв в области искусственного интеллекта, чтобы машины могли учиться, это стоит 10 Microsoft».

Также неудивительно, что искусственный интеллект уже произвел революцию во многих отраслях, включая маркетинг.

Итак, как машинное обучение помогает автоматизации маркетинга?

Давайте прыгнем прямо в него!

Как машинное обучение и автоматизация маркетинга работают вместе

Автоматизация маркетинга — мощный инструмент сам по себе.

Используя правильную стратегию, поведенческие электронные письма, оценку потенциальных клиентов или сегментацию пользователей, вы можете значительно сэкономить, увеличить продажи и улучшить удержание клиентов.

Ваша команда может автоматизировать даже самые сложные задачи и тратить сэкономленное время на другие бизнес-операции благодаря автоматизированным рабочим процессам и правилам.

При традиционной автоматизации маркетинга вы несете ответственность за всю настройку, анализ и доработку.

Здесь на помощь приходит машинное обучение:

Алгоритмы машинного обучения берут данные, которые вы собираете при автоматизации маркетинга, и используют их для дальнейшей оптимизации ваших процессов.

Вот несколько примеров того, с чем вам могут помочь некоторые алгоритмы машинного обучения:

Используйте предиктивную оценку лидов

Подсчет лидов — это процесс ранжирования лидов, чтобы определить, какие из них с наибольшей вероятностью превратятся в клиентов.

Присваивая им баллы за действия, которые они выполняют, вы можете отделить «холодное» от «теплого». Таким образом, вы сможете увидеть, насколько велика вероятность того, что лид конвертируется, а также оценить его ценность.

Это, в свою очередь, позволяет вам лучше сегментировать потенциальных клиентов и отправлять им различные кампании по электронной почте, подходящие для этапа пути покупателя, на котором они находятся.

Проблема в том, что при традиционном скоринге лидов вы сами отвечаете за разработку всей системы скоринга. В результате есть риск, что вы упустите некоторые лиды из-за неправильной оценки.

Кроме того, весь процесс может занять довольно много времени, и это не тот случай, когда «установил и забыл». Для расчета скоринга лидов необходимо:

1. Разработайте образ покупателя
2. Сегментируйте потенциальных клиентов
3. Изучите онлайн-поведение ваших лидов
4. Ранжируйте и расставляйте приоритеты действий ваших лидов
5. Установить значения баллов
6. Установите правильные условия в своих рабочих процессах
7. Периодически оценивайте и корректируйте

Прогнозирующая оценка лидов позволяет использовать алгоритмы для оценки и квалификации лидов на основе прошлых данных. Хотя вам все еще нужно создать основу для вашей системы подсчета очков, вам не нужно постоянно настраивать систему самостоятельно.

Вместо этого автоматизация будет использовать прогнозное моделирование для анализа прошлых лидов и поиска закономерностей. Затем он будет использовать эти данные, чтобы попытаться предсказать будущее поведение. Затем он может составить свой собственный профиль идеального клиента, помогая вам более точно оценивать потенциальных клиентов.

Прелесть предиктивного подсчета лидов в том, что он выполняет львиную долю работы за вас.

Машинное обучение в вашей автоматизации маркетинга также может помочь вам определить шаблоны, которые вы, скорее всего, пропустили, помогая вам гораздо точнее оценивать и квалифицировать потенциальных клиентов.

Получите более полное представление о клиентах

Одним из ключей к достижению отличных результатов автоматизации маркетинга является понимание вашей аудитории. Тем не менее, большинство компаний совершают классическую ошибку, разделяя своих потенциальных клиентов не более чем на две группы:

• Клиенты
• Неклиенты

Некоторые идут еще дальше и понимают разницу между «теплыми» и «холодными» лидами. Но даже тогда их аудитория выглядит примерно так:

• Клиенты
• Перспективные клиенты
• Невовлеченная аудитория

Вышеизложенное является достойным первым шагом. В конце концов, сегментирование вашей аудитории является ключом к повышению вовлеченности и резкому увеличению рентабельности инвестиций в маркетинг.

Но этого еще недостаточно.

Конечно, сложно создать правильные сегменты.

Вот где вам может помочь сочетание машинного обучения и автоматизации маркетинга.

Используя алгоритмы для анализа поведения вашей аудитории, машинное обучение может увидеть то, что легко не заметить человеческому глазу.

В результате это помогает вам строить более точные сегменты, устраняя ненужные догадки. А лучшая сегментация означает лучшие маркетинговые результаты. Это становится еще более важным, когда ваш список становится больше.

В конце концов, последнее, что вы хотите, это отправить нецелевую трансляцию тысячам людей:

Улучшите свою игру с персонализацией

Персонализация является ключом к высокой вовлеченности и лояльности клиентов.

Но плохие усилия по персонализации могут принести гораздо больше вреда, чем полное отсутствие персонализации. На самом деле, 63% потребителей перестают покупать у брендов, которые используют плохую тактику персонализации.

Ключ к правильной персонализации?

Понимание не только того, кто ваши клиенты, но и того, как они действуют.

Итак, как машинное обучение помогает вам повысить эффективность персонализации?

Встречайте последовательные прогнозы .

Традиционно большая часть персонализации автоматизации маркетинга строится на демографических данных пользователя или данных о покупках.

Чтобы найти вероятных покупателей, маркетологи будут учитывать возраст, пол, образование или историю покупок и искать общие характеристики с прошлыми клиентами. Затем они будут использовать эти данные, чтобы рекомендовать продукты, которые, по их мнению, эти люди могут купить.

Проблема с этим подходом заключается в том, что не все общие характеристики одинаково эффективны для прогнозирования будущих покупок.

Ведь все мы уникальные люди.

Таким образом, даже если у нас одинаковое происхождение, мы все равно можем действовать по-разному. И именно на действиях ваших лидов фокусируется последовательное предсказание.

Короче говоря, инструмент автоматизации маркетинга с последовательным прогнозированием будет рассматривать последовательность действий, которые приводят вашу аудиторию к покупке вашего продукта.

Примерная последовательность может выглядеть примерно так:

1. Посетите свой веб-сайт
2. Прокрутите главную страницу вниз, чтобы просмотреть рекламируемые продукты.
3. Перейти к категории товара X
4. Просмотрите последние дополнения
5. Откройте три вкладки с любимыми подборками
6. Внимательно изучите каждый из них
7. Выберите один продукт
8. Вернитесь к категории продуктов
9. Сортировать категорию по цене
10. Сравните выбранный товар с аналогичными
11. Выберите победителя
12. Совершить покупку

Конечно, это всего лишь пример последовательности. Если на ваш веб-сайт приходят тысячи посетителей, вам придется анализировать тысячи последовательностей.

Это было бы невозможно сделать вручную.

Машинное обучение может проанализировать эти последовательности для вас и попытаться выяснить закономерности, которые приводят к покупке. Затем он ищет подписчиков, которые, скорее всего, будут следовать той же последовательности, эффективно показывая потенциальных клиентов.

Увеличьте продажи с лучшими рекомендациями по продукту

Продолжая тему персонализации, отметим, что одной из областей, где машинное обучение особенно эффективно, являются товарные рекомендации.

И, если вы занимаетесь электронной коммерцией, они часто являются тем, на чем вы должны сосредоточить свои усилия по персонализации. Почему?

Подумайте о таком гиганте, как Amazon. Их рекомендательная система считается одной из самых передовых и эффективных.

Исследование McKinsey & Company показывает, что до 35% продаж Amazon приходится на рекомендации. Это более 1 из 3 продаж в многомиллиардном бизнесе!

Согласно другому отчету Accenture, 91% потребителей с большей вероятностью будут делать покупки у брендов, которые узнают, запоминают и дают соответствующие рекомендации.

Не говоря уже о том, что предложение покупателям возможности купить другой интересующий их товар — верный способ повысить коэффициент конверсии.

Конечно, вам не нужны новейшие алгоритмы машинного обучения, чтобы начать рекомендовать продукты. Но чем точнее рекомендации, тем выше шанс продажи.

Это означает, что машинное обучение может не только помочь вам автоматизировать рекомендации по продуктам, но и сделать их более эффективными, повышая коэффициент конверсии.

И, как вы увидите на примере Netflix, розничные компании — не единственные, кто может извлечь выгоду из автоматических рекомендаций на основе машинного обучения.

Создавайте динамические веб-сайты и воронки продаж

Большинство инструментов автоматизации маркетинга позволяют отслеживать поведение вашей аудитории на вашем сайте.

Некоторые инструменты позволяют создавать правила, которые изменяют определенные элементы веб-сайта в зависимости от поведения подписчика или оценки потенциальных клиентов.

Вам все еще нужно выполнить всю работу по созданию правил и редактированию веб-сайта. Кроме того, изменения, которые вы можете автоматизировать таким образом, обычно относительно незначительны.

Но что, если бы вы могли использовать машинное обучение и автоматизацию маркетинга, чтобы персонализировать весь контент веб-сайта, который видят ваши пользователи… в режиме реального времени?

Вскоре машинное обучение позволит нам создавать динамические страницы сайта специально для конкретного посетителя.

Подумайте о различном контенте, обмене сообщениями, тоне голоса, даже цветах — все это настроено для создания наилучшего взаимодействия с пользователем. И, конечно же, резко увеличить коэффициент конверсии.

Например, как компания SaaS, вы можете настроить каждый шаг воронки продаж на основе сегментации или поведения пользователей.

Красота этого решения?

Чем больше людей посещает ваш сайт, тем больше данных получают ваши алгоритмы машинного обучения.

Это, в свою очередь, позволит этим алгоритмам создавать еще более качественный контент, что сделает ваш сайт еще более эффективным в плане конверсии посетителей.

A/B-тестируйте быстрее (и получайте лучшие результаты)

Ваши конкуренты никогда не спят.

Чтобы развивать свой бизнес, вам нужно постоянно улучшать свой маркетинг.

Вам нужно найти способы выделиться, привлечь внимание аудитории и превратить ее в клиентов.

Ключ к этому?

A/B-тестируйте свои маркетинговые кампании.

A/B-тестирование — самый популярный способ оптимизировать ваши маркетинговые усилия. Это также самый простой из них. Просто возьмите два разных креатива и сравните их друг с другом, сравнив результаты за определенный период.

Конечно, если один вариант является выигрышным, другой должен быть проигрышным (да..). Это означает, что в течение некоторого времени вы отправляете часть своего трафика на вариант, который теряет ваши деньги. Или, по крайней мере, работает хуже, чем победитель.

В результате общий выигрыш равен среднему выигрышу всех вариантов в тесте, если вы запускаете их в течение равного количества времени. А учитывая, что для типичного A/B-теста требуются тысячи показов, потери от менее эффективных вариантов быстро складываются.

Эта проблема в A/B-тестировании называется сожалением.

Но именно здесь вам могут помочь алгоритмы многорукого бандита (MAB) на основе машинного обучения.

Что такое МАБ?

Представьте себе, что вы идете в казино в Лас-Вегасе с целью максимизировать свои выплаты на игровых автоматах.

Есть два способа сделать это.

Во-первых, вы можете протестировать все игровые автоматы в казино, собрать данные и найти тот, который максимизирует вашу выплату. Это даст вам самые точные данные в долгосрочной перспективе, но это также будет стоить вам больше всего денег. Вот как работает стандартный A/B-тест.

Альтернативой является сосредоточение внимания на нескольких игровых автоматах, которые начинают показывать потенциал с самого начала. Затем оцените свой выигрыш и максимизируйте свои инвестиции там, где рентабельность инвестиций лучше всего. Это то, что происходит во время тестирования многорукого бандита (MAB).

В отличие от обычного A/B-теста, машинное обучение в MAB может самостоятельно обнаруживать и оценивать неудачные тесты. Кроме того, это происходит намного быстрее, чем вы или члены вашей команды.

Затем он начнет ограничивать объем трафика, получаемого этими тестами, сводя к минимуму сожаление (и ваши потери).

Это, в свою очередь, приводит к более высоким средним выплатам от теста. Это также позволяет быстрее находить победителей в краткосрочной перспективе.

Единственным недостатком является то, что тест MAB может упустить возможности, которые могли бы предложить более высокие выплаты в долгосрочной перспективе.

Но по мере того, как алгоритмы машинного обучения становятся умнее, они могут лучше предсказывать результаты теста.

Некоторые агентства сообщают, что тесты MAB на основе машинного обучения привели к минимальному увеличению коэффициента конверсии на 30%.

Установите более эффективное ценообразование для ваших продуктов

Наконец, машинное обучение может помочь вашему бизнесу создать и реализовать более гибкую стратегию ценообразования.

Внедрение динамического ценообразования позволяет вам лучше реагировать на рыночный спрос, изменение предложения или просто на ваши цели продаж.

Кроме того, поскольку для двух третей ваших клиентов цена по-прежнему является доминирующим фактором в процессе принятия решений, динамическое установление цен дает вам конкурентное преимущество.

Естественно, не каждый вид бизнеса выиграет от динамического ценообразования. Во-первых, чтобы использовать машинное обучение и динамическое ценообразование, вам нужны ориентиры и множество данных.

Вам также необходимо иметь клиентскую базу, которая готова платить колеблющиеся цены.

Если цены на ваш продукт или услугу статичны, их динамическое изменение может оттолкнуть ваших клиентов. Они бы чувствовали себя обманутыми. Это, в свою очередь, может нанести ущерб вашему бренду и снизить доверие клиентов к вам.

Конечно, динамическое ценообразование — не новая концепция. Он существует уже некоторое время, в основном в индустрии путешествий (гостиницы, авиабилеты) и рекламы (объявления Google или Facebook).

Но по мере роста конкуренции в электронной коммерции поиск способов автоматизации управления ценами, по крайней мере, в некоторых отраслях, станет ключевым элементом вашей общей маркетинговой стратегии.

Экономьте время, автоматизируя создание контента

В 2021 году мы стали свидетелями появления инструментов для создания контента на основе ИИ на основе таких API, как OpenAI. OpenAI использует популярную технологию GPT-3, и ее можно применять к любой задаче или процессу, которые включают понимание или создание естественного языка или кода.

Сам GPT-3 расшифровывается как Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) и представляет собой авторегрессивную языковую модель, которая использует машинное обучение для создания текста, похожего на человеческий. Он просматривает всю мировую паутину, извлекает текст и другой контент и самостоятельно учится писать и говорить на естественном человеческом языке благодаря машинному обучению.

Платформы автоматизации маркетинга, такие как Encharge, внедрили технологию GPT-3, позволяющую маркетологам автоматически создавать эффектные темы и контент электронной почты с помощью ИИ. Бесплатный генератор тем с ИИ может создавать десятки уникальных тем в зависимости от темы и тона.

Тематические исследования: машинное обучение и автоматизация маркетинга на практике

Теперь давайте кратко рассмотрим две крупные компании, которые извлекли большую выгоду из сочетания автоматизации маркетинга с машинным обучением.

Лифт

Команда приложения для совместного использования создала платформу автоматизации маркетинга с целью повышения эффективности затрат и объемов своих кампаний по привлечению пользователей.

Их идея заключалась в том, чтобы использовать автоматизацию и машинное обучение для автоматизации рутинных решений, эффективного масштабирования и создания системы обучения на основе данных.

Таким образом, члены их команды могли отказаться от рутинных задач и сосредоточиться на высокоэффективных экспериментах и ​​инновациях.

Хотя у платформы, которую они построили, было много движущихся частей, наиболее важными из них были:

Прогнозист Lifetime Value (LTV)

Этот компонент использовал машинное обучение для измерения эффективности различных каналов сбора данных.

Он спрогнозировал их LTV и использовал эти данные для определения правильного бюджета, который должен быть выделен для конкретного канала, с которого они приходят.

Интересно, что прежде чем они смогли определить LTV для нового канала, они смогли заставить алгоритмы машинного обучения прогнозировать его на основе исторических данных.

Распределитель бюджета

Второй компонент отвечал за сбор данных об эффективности маркетинга в сочетании с прогнозами LTV.

Затем он использовал Thompson Sampling для определения оптимальной стоимости для каждого канала. Как только данные были готовы, он отправлял распределение каждой кампании соответствующему каналу назначения ставок.

Конечно, на платформе было еще несколько частей. Долгосрочный успех автоматизации маркетинга Lyft по-прежнему зависит от отзывов людей.

Но, как признает команда, без необходимости обновлять ставки или распределять бюджеты вручную у их маркетологов было больше времени для работы над новыми форматами рекламы, обмена сообщениями или формирования гипотез для долгосрочных целей.

И это все то, что на данный момент нам не могут сделать ни автоматизация маркетинга, ни машинное обучение.

Нетфликс

Сколько стоит для вас ваша стратегия автоматизации маркетинга?

И как вы думаете, насколько вы выиграете от включения в него машинного обучения?

Как оказалось, Netflix оценивает, что их механизм автоматизации маркетинга с помощью машинного обучения спасает их…

Один миллиард долларов. Каждый чертов год!

И лучше всего то, что это всего лишь один элемент их стратегии автоматизации маркетинга — Механизм рекомендаций Netflix — который экономит им все эти деньги.

Что делает его таким мощным?

Как оказалось, 80% контента, транслируемого на Netflix, выбирается в соответствии с их рекомендательной системой.

Что делает их систему рекомендаций такой эффективной?

Хотя мы не хотим утомлять вас техническими подробностями, основная идея системы состоит в том, чтобы предложить своей аудитории наиболее подходящие названия, которые им может быть интересно посмотреть.

Звучит как хорошая идея, верно?

Если подумать, это то, что должна делать каждая рекомендательная система!

Итак, где здесь компонент в 1 миллиард долларов?

Как оказалось, для Netflix все сводится к художественному оформлению. Видите ли, компания не останавливается на том, чтобы просто придумать лучшее название, которое пользователь может захотеть посмотреть. Их алгоритмы анализируют историю их шоу и предлагают лучшую картинку, которая может заинтересовать пользователя в шоу.

Подумайте о таком фильме, как «Умница Уилл Хантинг». Классика, да? Например, если пользователь любит романтические фильмы, он увидит избранное изображение с Мэттом Дэймоном и Минни Драйвер.

С другой стороны, поклонник комедий увидит Робина Уильямса.

То же самое работает и для фанатов конкретных актеров. Давайте посмотрим на Криминальное чтиво. Поклонники Умы Турман увидят арт из «Криминального чтива», в центре которого главная героиня фильма.

В то же время, если алгоритм обнаружит, что пользователь является поклонником Джона Траволты, вместо этого он увидит произведение искусства с его изображением.

Интересно, что, чтобы избежать сожалений по поводу A/B-тестирования, компания признает, что использует подход MAB, в котором алгоритм работает над определением оптимального изображения во время выполнения теста.

Ведь им предстоит провести аналогичные тесты для более чем 180 миллионов пользователей. А учитывая, что у всех разные предпочтения, это означает прогон миллионов всевозможных тестов!

Конечно, можно сказать, что все автоматизировано. Тем не менее, кто-то должен придумать и продолжать шлифовать алгоритм. Это подводит нас к следующему пункту нашей статьи.

Какая часть автоматизации маркетинга автоматизирована?

Несмотря на то, что автоматизация маркетинга берет на себя огромную часть работы вашей команды (и предлагает огромные преимущества), это не так уж и невмешательство, как может показаться. Три основные проблемы:

1. Вам еще нужно все настроить.
2. Вы (или кто-то из вашей команды) по-прежнему несете ответственность за проверку и корректировку настроек для достижения наилучших результатов.
3. Даже если ваша автоматизация маркетинга использует алгоритмы машинного обучения, вам все равно необходимо контролировать процесс обучения.

Первая проблема означает, что на самом деле автоматизация маркетинга может автоматизировать только то, что вы или кто-то из вашей команды скажет ей.

Это означает, что его эффективность будет настолько хороша, насколько хороша ваша установка. Если вам не удастся создать правильную стратегию автоматизации маркетинга, даже самые лучшие инструменты не помогут вам продвинуть ваш бизнес вперед.

Затем, если ваша установка не очень проста, вы вряд ли справитесь с ней с первого раза. И даже если вы это сделаете, почти всегда есть возможности для улучшения.

Например, подумайте об автоматизации маркетинга по электронной почте. Для работы необходимо подготовить:

• Электронная почта
• Лид-магнит
• Последовательности электронной почты
• Рабочий процесс автоматизации

Одно только вышеперечисленное — это большая работа.

Более того, чем больше вы автоматизируете, тем больше вы можете протестировать. Это добавляет еще больше задач к вашей рабочей нагрузке.

В приведенном выше примере вы можете протестировать каждый элемент несколько раз с несколькими вариантами. Подумайте о различных подписках, CTA, кнопках, лид-магнитах, электронных письмах… И, когда вы тестируете все это, вам нужно просмотреть все эти тестовые данные. Измените креативы, отредактируйте рабочие процессы или настройте контрольные показатели оценки потенциальных клиентов. Но тут мы подходим к пункту №3.

При правильном алгоритме автоматизация может учиться на прошлых данных. Мы уже упоминали прогностические алгоритмы или самонастраивающиеся тесты MAB, которые могут автоматизировать часть работы, которую вам необходимо выполнить в пункте 2.

Конечно, он не мог изменить креативы для вас. Но, как упоминалось ранее, некоторые решения для автоматизации маркетинга могут самостоятельно регулировать рабочие процессы. Когда дело доходит до простой автоматизации, машинное обучение уже может автоматизировать почти все!

Отличным примером этого является чат-бот. Хотя вам все еще нужно создать первоначальную настройку, некоторые чат-боты уже могут учиться и создавать целые последовательности на основе своего прошлого разговора с людьми. Это позволяет им самонастраиваться и улучшать опыт, который они предлагают вашей аудитории. Если подумать, неудивительно, что к 2025 году рынок этого (относительно нового) инструмента достигнет 1,3 миллиарда долларов.

Конечно, даже алгоритмы машинного обучения нуждаются в присмотре, особенно когда вы выходите за рамки простого, предсказуемого разговора один на один.

Например, хотя и Lyft, и Netflix добились больших успехов в автоматизации маркетинга на основе ИИ, ни одна из них не была полностью автоматизирована.

В случае с Lyft, помимо создания и управления платформой, их настройка по-прежнему требовала обратной связи с людьми. Без этого компания рисковала так называемой проблемой «мусор на входе — мусор на выходе». Если данные, используемые для обучения модели, были низкого качества, результаты, полученные в результате автоматизации, не принесут пользы бизнесу.

Это означает, что даже несмотря на то, что компьютеры могут автоматизировать ваш маркетинг в большей степени, чем когда-либо прежде, вы все равно не можете относиться к автоматизации маркетинга как к чему-то невмешательному. По крайней мере, если вы хотите добиться потрясающих маркетинговых результатов.

Но если есть одна вещь, в которой мы уверены в машинном обучении и автоматизации маркетинга, так это в том, что работа, которую вы вкладываете в это, может окупиться в 10 и более раз. И, как вы скоро увидите, все больше и больше компаний осознают, насколько сильным может быть этот брак.

Является ли машинное обучение будущим автоматизации маркетинга?

Если подумать обо всем, на что способно машинное обучение, кажется очевидным, что единственный разумный ответ на поставленный выше вопрос — твердое «да, это так!».

Но, я должен не согласиться. Однако это не потому, что я считаю, что машинное обучение — это не будущее автоматизации маркетинга.

Скорее, я думаю, что ML уже является неотъемлемой частью автоматизации маркетинга. «Гонка вооружений» уже началась.

Компании знают, насколько ценны данные, которые они собирают, и что они могут использовать алгоритмы, чтобы их программное обеспечение для автоматизации маркетинга извлекало уроки из этих данных.

Согласно опросу, проведенному Martech.org, инструменты автоматизации маркетинга и рассылки электронной почты возглавляли список маркетинговых инструментов, которые предприятия заменили в 2020 году.

Главная причина? Более половины компаний назвали лучшие функции основной причиной, по которой они решили прыгнуть с корабля и искать другого поставщика. Это на 19 процентных пунктов выше, чем всего двумя годами ранее!

Рынок видит возможность – и быстро на нее реагирует. Согласно отчету MarTech 5000, данные являются самой быстрорастущей категорией решений SaaS с ошеломляющими 25,5%.

Конечно, машинное обучение в автоматизации маркетинга все еще находится в зачаточном состоянии. Трудно полностью предсказать, как будет выглядеть ландшафт через несколько лет. И, как и любая технология, она сопряжена с определенными рисками и ограничениями, о которых вам необходимо знать.

Риски и проблемы изучения данных автоматизации маркетинга

Машинное обучение — это все о данных. Чем больше данных вы соберете, тем эффективнее может стать ваша автоматизация маркетинга на основе машинного обучения.

В результате многие риски так или иначе связаны с данными, которые вы собираете. К наиболее распространенным относятся:

• Сбор данных низкого качества. Мы уже касались этой темы ранее. Если данные, которые вы собираете, плохо отражают вашу аудиторию, вы не сможете использовать их для обучения алгоритмов машинного обучения.
• Регуляторные изменения. В зависимости от рынков, на которых вы работаете, разные законы регулируют, что вы можете и что не можете делать с вашими данными. Убедитесь, что вы понимаете, что разрешено (а что нет).
• Доверить обработку ваших данных несоответствующим требованиям сторонним поставщикам. Данные бесценны — как для вас, так и для людей, которые делятся ими с вами (ваша аудитория). При выборе инструментов для обработки данных ваших клиентов всегда выбирайте высококачественных поставщиков автоматизации маркетинга, которые соблюдают правила конфиденциальности и обработки данных.

Другие риски связаны с тем, как вы думаете о внедрении машинного обучения и автоматизации в свой бизнес:

• Отсутствие стратегии. Если вы не знаете, почему (и как) вы хотите использовать преимущества машинного обучения и автоматизации в своей организации, вряд ли у вас это получится.
• Ожидайте, что машинное обучение сделает всю работу за вас. Как обсуждалось ранее, машинное обучение может сделать за вас львиную долю работы. Но вам все равно нужен кто-то, кто будет следить за алгоритмом.
• Отношение к алгоритмам как к безошибочным. Самообучающиеся алгоритмы — отличная штука. Они экономят ваше время и дают информацию, которую вы, возможно, никогда не замечали сами. Однако это не означает, что они не могут потерпеть неудачу или дать ошибочные результаты.

Последний, но в некоторых случаях самый значительный риск — это попадание в ловушку отношения к вашей аудитории как к простому набору данных.

Конечно, вы хотите добиться высокой рентабельности своих маркетинговых усилий. Но не дегуманизируйте свою аудиторию.

Всегда помните, что за каждым фрагментом данных стоит человек. Это тот человек, на котором вы хотите сосредоточиться при реализации своей маркетинговой стратегии.

Итак, хотя мы искренне призываем вас начать изучать, как дуэт машинного обучения и автоматизации маркетинга может принести пользу вашему бизнесу, не забывайте оказывать своей аудитории должное уважение, которого они заслуживают.

Если вы сможете сбалансировать потребность в данных для машинного обучения с соблюдением конфиденциальности вашей аудитории, вы на пути к достижению фантастических результатов в бизнесе.

Вывод. Время действовать - сейчас

Несмотря на их «мейнстримное присутствие», вокруг искусственного интеллекта и машинного обучения все еще существует множество мифов.

Некоторые считают, что искусственный интеллект и автоматизация маркетинга заменят людей. Другие даже боятся, что технологии скоро убьют нас всех.

Это может быть правдой, если ученые, работающие над этим, не будут осторожны. Но на данный момент единственное, что убивает ИИ и машинное обучение, — это предприятия, которые не могут адаптироваться.

Однако они не уничтожаются самим ИИ и машинным обучением. Скорее теми, кто внедряет передовые решения по автоматизации маркетинга в свой бизнес. Это включает в себя автоматизацию маркетинга на основе машинного обучения.

Конечно, даже самая лучшая автоматизация маркетинга далеко не полностью заменит нас в нашей повседневной работе. Тем не менее, нет никаких сомнений в том, что машинное обучение может значительно улучшить то, как мы обрабатываем наши данные и извлекаем из них информацию.

Это при условии, что у вас есть все основы.

Первый шаг?

Узнайте, как автоматизация маркетинга и такой инструмент, как Encharge, могут помочь вашему бизнесу. Позвольте нам помочь вам выбрать правильную стратегию для ваших нужд. Запланируйте быстрый звонок с одним из наших экспертов, и мы поговорим о вашем бизнесе.