12 способов, с помощью которых машинное обучение может улучшить маркетинг

Машинное обучение может помочь маркетологам извлекать ценную информацию из данных и находить эффективные тактики для улучшения своих маркетинговых кампаний. Два наиболее распространенных маркетинговых вопроса , которые задают маркетологи: «Где я могу найти качественных лидов?» и «Как я могу улучшить свои кампании?»

Маркетинг на основе ИИ помогает маркетологам добиться более высоких коэффициентов конверсии и продаж, поскольку он основан на конкретной информации о клиентах , включая их поведение, модели покупок и многое другое.

Модели, основанные на различных алгоритмах, помогают во всех аспектах маркетинга. Они помогают улучшить охват клиентов, создать персонализированный контент, вызвать реакцию и создать отличный пользовательский опыт.

Вот некоторые из многих способов, которыми машинное обучение может помочь улучшить маркетинг.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), в основе которой лежит распознавание образов. Это дает компьютерам возможность анализировать и интерпретировать данные и предлагать точные прогнозы без какого-либо явного программирования.

Чем больше точек данных используется для обучения алгоритмов, тем лучше, поскольку это позволяет открывать более глубокие идеи и обнаруживать все более и более тонкие закономерности.

Опрос QuanticMind показал, что почти 100% отраслевых экспертов считают, что на будущее цифрового маркетинга будут влиять методы машинного обучения и автоматизация маркетинга на основе ИИ.

Многие из них считают, что повышение качества обслуживания клиентов будет той областью, в которой машинное обучение будет наиболее полезным.

1. Используйте чат-ботов для улучшения обслуживания клиентов

Обычным явлением на современных веб-сайтах являются чат-боты, которые появляются в нижнем углу экрана и предлагают помощь вскоре после того, как посетитель заходит на сайт. Использование чат-ботов позволяет брендам оказывать клиентам круглосуточную поддержку.

Эти чат-боты могут отвечать на простые запросы клиентов и направлять их к нужным людям, если они не могут помочь. Они продолжают учиться на своем взаимодействии с посетителями, собирают и интерпретируют данные, чтобы предлагать более точные ответы.

Чат-бот eBay, созданный для Google Assistant, — это чат-бот для электронной коммерции, который помогает клиентам использовать голосовой поиск, чтобы найти лучшее предложение по предпочтительным продуктам.

Designer Shoe Warehouse ( DSW ) использует бота Facebook Messenger в качестве помощника по покупкам. После того, как клиенты покупают обувь, DSW позволяет им легко отслеживать свои посылки и получать персонализированную информацию о доставке.

Боты можно использовать и для многих других целей, таких как обмен информацией о скидках или купонах и объявление о выпуске новых продуктов.

2. Оптимизируйте контент

Оптимизация контента — один из наиболее важных аспектов SEO , который помогает повысить видимость в органическом поиске. Контент, который получает много кликов, помогает улучшить позицию в поисковых системах и привлечь больше трафика на веб-сайт.

Машинное обучение помогает определить, какой контент работает лучше всего, будь то темы электронных писем, заголовки статей или изображения. Например, он может обнаружить, что изображения одного человека работают лучше, чем изображения группы, и отдать приоритет этим результатам.

Информация, извлеченная из огромного количества данных клиентов об интересах, прошлых покупках и поведении в Интернете, может помочь маркетологам создать тип контента, который будет наиболее вовлекать читателей на всех этапах их взаимодействия, от электронных писем, которые они пишут, до продуктов, которые они предлагают.

По словам экспертов службы написания эссе в Великобритании , в прошлом маркетологи запускали свои рекламные кампании, не зная толком свою аудиторию, и тратили деньги на рекламу или рекламные мероприятия, которые не находили отклика у них.

Машинное обучение помогает устранить эти потери. Это избавляет от догадок и позволяет маркетологам обращаться к нужной аудитории с тем типом контента, который предлагает наилучшие шансы на вовлечение.

3. Разрабатывайте новые продукты и услуги

Алгоритмы машинного обучения могут помочь более точно адаптировать новые продукты и услуги в соответствии с потребностями потребителей. Например, становится возможным проводить опросы потенциальных клиентов по всему миру и анализировать данные для доставки продукта.

Это может помочь предприятиям определить новые возможности и новые продукты, которые они могут разработать для обслуживания новой группы клиентов.

Одно и то же решение может помочь компаниям поставлять разные продукты или версии одного и того же продукта на разные рынки. Например, опросы могут указывать на то, что водители в США предпочитают полноприводные автомобили, тогда как в Европе спросом пользуются гибридные автомобили.

Обладая информацией такого типа , производитель автомобилей сможет спроектировать подходящий автомобиль для рынков США и Европы.

4. Раскройте тренды

Машинное обучение извлекает неструктурированные данные и позволяет понять, о чем говорят клиенты в публичной сфере. Он может расшифровывать социальную болтовню, чтобы вдохновить на создание новых продуктов или идей контента, которые напрямую связаны с предпочтениями клиентов.

Примером этого является, когда компания Ben & Jerry's обнаружила, что люди говорят о мороженом на завтрак в открытом доступе, и решила выпустить ассортимент мороженого со вкусом завтрака.

5. Персонализируйте рекомендации по продуктам

Есть много способов, с помощью которых машинное обучение может улучшить покупательский опыт клиентов. Он может направлять покупателей и давать персонализированные рекомендации по продуктам.

Amazon получает значительную долю своего годового дохода за счет персонализированных рекомендаций по продуктам.

Netflix также увеличивает свой доход, используя алгоритм, который предлагает клиентам персонализированные рекомендации фильмов . Машинное обучение помогает предположить, что зрители контента, скорее всего, получат удовольствие, основываясь на том, что они смотрели ранее, оценили или проигнорировали.

Допродажи и кросс-продажи могут иметь гораздо больший интерес, когда машинное обучение помогает ускорить и оптимизировать рекомендации по продуктам.

Анализируя прошлое поведение клиентов и прогнозируя спрос, маркетологи могут делать целевые предложения с лучшими шансами на конверсию.

6. Улучшите лидогенерацию и оценку

Лиды — это источник жизненной силы бизнеса, и машинное обучение может помочь им генерировать более квалифицированных лидов . Боты, использующие ИИ, могут учиться на разговорах, происходящих на сайте между представителями и потребителями.

Эта информация позволяет им отвечать на вопросы, больше понимать, что делает потенциальных клиентов хорошими, и генерировать потенциальных клиентов на основе посещений в масштабе.

Знание вероятности того, что лид сделает покупку, может помочь маркетологам, которым приходится иметь дело со многими лидами. Машинное обучение использует данные для оценки потенциальных клиентов , что может повысить эффективность и сэкономить время.

Становится намного легче сосредоточить усилия на попытках конвертировать такие лиды. Просматривая профили клиентов, которые покупают больше всего, маркетологи могут определить общие черты, которые они могут учитывать при маркетинге.

7. Оптимизируйте рекламу

Традиционно реклама требовала принятия решений о том, какой рекламный канал выбрать, сколько рекламного места купить, когда разместить рекламу и как долго должна длиться кампания.

Реклама является основной статьей расходов компаний, и использование машинного обучения может помочь оптимизировать ее производительность .

Предыдущие решения, которые должны были приниматься маркетологами, теперь принимаются с помощью машинного обучения. Например, использование Facebook Lookalike Audience поможет маркетологам находить и нацеливать потенциальных клиентов с атрибутами, аналогичными их существующим клиентам.

Smart Bidding — это стратегия, использующая машинное обучение для повышения эффективности кампаний PPC. Он сочетает машинное обучение и контекстные сигналы для оптимизации ставок. Миллиарды точек данных используются для оценки вероятности того, что потенциальный клиент сконвертируется.

8. Автоматизируйте маркетинг

Автоматизация выводит маркетинг на новый уровень. Машинное обучение обрабатывает цифры, учится на прошлых результатах и ​​предлагает полезную информацию.

Это помогает во всех аспектах маркетинга, таких как сегментация клиентов, предоставление рекомендаций, персонализация контента и обслуживание клиентов.

Это помогает упростить принятие решений для маркетологов, и по мере того, как он продолжает учиться, он продолжает совершенствоваться. Бренды, которые управляют пользовательским опытом с помощью автоматизации маркетинга, достигают гораздо более высокого уровня квалифицированных потенциальных клиентов и увеличивают доход.

Маркетинг по электронной почте на основе машинного обучения помогает маркетологам сегментировать клиентов и персонализировать свои кампании по электронной почте. Они могут создавать персонализированные темы электронных писем и сообщения, предназначенные для привлечения клиентов.

Они могут использовать предыдущие ответы, чтобы определить оптимальное время и способ отправки сообщений. Включение сплит-тестирования в их электронный маркетинг может помочь увеличить рентабельность инвестиций.

9. Оптимизируйте цены

Динамическое ценообразование существует уже некоторое время и часто используется в индустрии гостеприимства и путешествий. Эти отрасли предлагают гибкие цены в зависимости от рыночных условий и потребительского спроса.

Все больше предприятий розничной торговли также используют гибкие цены благодаря наличию необходимых им данных и машинному обучению для их анализа.

Ценовая эластичность определяется для каждого продукта с учетом таких элементов, как период продаж, потребительский сегмент, позиционирование продукта и многое другое. Алгоритмы машинного обучения также могут помочь определить, какие клиенты с большей вероятностью отреагируют на предложение скидки.

10. Прогнозируйте отток клиентов

Возможность прогнозировать отток клиентов позволяет компаниям связаться с ними до того, как они уйдут. Можно обучить модель машинного обучения на примерах клиентов, которые ушли или не ушли , чтобы обнаружить закономерности и выявить тех, кто вряд ли уйдет.

Urban Airship, цифровая компания, использует алгоритм машинного обучения для анализа поведения мобильных клиентов, чтобы помочь издателям приложений выявлять лояльных пользователей и предсказывать тех, кто с наибольшей вероятностью уйдет.

Затем маркетологи могут принять меры для углубления взаимодействия с клиентами или вложить больше средств в удержание определенных сегментов клиентов.

11. Ориентируйтесь на правильных влиятельных лиц

Сегодня все больше и больше брендов используют инфлюенсеров. Они знают, что лучше не использовать их вслепую, и хотят, чтобы они соответствовали ценностям их бренда. Это может помочь им охватить и взаимодействовать с более широкой аудиторией и повысить доверие к бренду.

Инструмент машинного обучения может помочь в поиске постов в социальных сетях по различным показателям и рекомендовать влиятельных лиц, которые лучше всего взаимодействуют с аудиторией.

Машинное обучение помогает бороться с одной из самых больших проблем при использовании инфлюенсеров, а именно с инфлюенсерами с поддельными подписчиками и теми, кто завышает свою эффективность.

Инструменты машинного обучения, основанные на обработке естественного языка (NLP), могут анализировать видеоконтент, публикуемый влиятельными лицами, и помогать брендам выбирать правильных защитников бренда. Это также помогает им понять, как инфлюенсер передает сообщения бренда.

Mazda использовала IBM Watson для выбора влиятельных лиц для запуска одного из своих новых автомобилей на фестивале в Остине, штат Техас. Они проехали по городу на автомобиле, а затем опубликовали свои впечатления , используя хэштег #MazdaSXSW .

12. Управляйте социальными сетями

Машинное обучение помогает маркетологам использовать силу данных для оптимизации своего присутствия в социальных сетях . Например, это может помочь им определить отзывы или жалобы, которые требуют немедленного ответа, чтобы управлять репутацией бренда.

Инструменты для прослушивания социальных сетей, основанные на машинном обучении, могут отслеживать хэштеги, ключевые слова и упоминания брендов на всех платформах социальных сетей.

Информация, полученная в результате анализа этих данных, может помочь брендам создавать правильный тип контента для каждой платформы, который привлекает аудиторию на глубоком уровне.

Машинное обучение не заменяет роль маркетолога

Хорошие маркетологи по-прежнему важны, и машинное обучение не заменяет их роль. По иронии судьбы, машинное обучение помогает гуманизировать их маркетинговые усилия. = Им не нужно тратить время на бесполезный контент или игнорировать актуальность.

У них есть возможность эффективно привлекать клиентов на каждом этапе их пути.

Можно предсказать, какие клиенты наиболее лояльны, и сосредоточить на них время. Они также могут предсказать, какие клиенты вот-вот уйдут, и вмешаться, пока не стало слишком поздно. Они понимают, какой контент наиболее эффективен и приносит наилучшие результаты.

Необходимость обращаться к общей аудитории и надеяться на лучшее осталась в прошлом. Теперь у них достаточно информации из данных о клиентах, чтобы эффективно планировать кампании и добиваться наилучших результатов, потому что они не стреляют в темноте.

Последнее слово

Машинное обучение в маркетинге меняет правила игры, поскольку волна новых технологий, использующих его, дает власть маркетологам. Это открывает новую эру возможности лучше понимать потребителей и повышать качество обслуживания клиентов.

В течение следующих нескольких лет, вероятно, станет еще более очевидным, как машинное обучение меняет способ взаимодействия брендов с клиентами и предлагает более аутентичный опыт привлечения, продажи им и обслуживания.

Это, вероятно, окажет большое влияние на итоговую прибыль бизнеса.

Биография автора

Чарли Свенссон работает старшим академическим писателем в ведущей службе написания эссе для колледжей в Великобритании. Имеет богатый опыт написания диссертаций, рефератов, лабораторных отчетов и курсовых работ. В настоящее время он разрабатывает онлайн-курс, чтобы облегчить обучение для не говорящих по-английски студентов, обучающихся в США и Великобритании.