機械学習がデジタル マーケティング戦略を強化する 6 つの方法

機械学習は、デジタル マーケティングの世界でホットなトピックです。 そして、正当な理由があります！

顧客を効果的にターゲティングし、関連するコンテンツを作成し、ROI を改善するのに役立ちます。 それがどのように機能するか、また現在どのような ML サービスを企業が利用できるかを詳しく見てみましょう!

機械学習とその用途

機械学習 (ML) は、明示的にプログラムしなくてもデータから学習するようにコンピューターをプログラミングする方法です。 これは、独自に学習できるアルゴリズムの開発に焦点を当てた人工知能 (AI) のサブセットです。

ML アルゴリズムは、電子メールのフィルタリング、不正行為の検出、株式市場の予測など、さまざまなアプリケーションで使用されています。 最も一般的なユースケースの一部を次に示します。

• 自動化されたカスタマー サービス: Google や Amazon などの企業は、ML を使用して自動化されたカスタマー サービス システムを強化しています。 そのおかげで、彼らは従来のコールセンターの数分の1のコストで24時間年中無休のカスタマーサポートを提供しています.
• 不正検出:プログラミング手法は、銀行やクレジット カード会社でも同様に不正検出に使用されています。 これらの企業は、データのパターンを分析することで、不正行為が発生する前にそれを発見します。
• ターゲット マーケティング: Netflix やその他のストリーミング サービスは、ML を使用してコンテンツのレコメンデーションをパーソナライズしています。 ユーザーが何を見たいかを理解するのに役立ち、後者をサービスに引き付け続けます。
• 自動運転車: Google、Tesla、Uber はすべて、ML を利用した自動運転車に取り組んでいます。 これらの企業は、自動車に周囲の状況を理解させることで、より安全で効率的な運転を実現したいと考えています。
• 予知保全:メーカーは ML を使用して、マシンがいつメンテナンスを必要とするかを予測します。 これにより、企業はセンサーからのデータを監視し、ダウンタイムが発生する前に問題を検出できます。
• サプライ チェーン管理:ウォルマートやその他の小売業者は、ML を使用してサプライ チェーンを最適化しています。 需要パターンを理解することで、在庫を確保し、在庫切れを回避できます。

今日のビジネスで使用されている ML サービスの種類

お分かりのように、ML は企業がパフォーマンスを向上させる広範な機会を提供します。 現在、企業が利用できる ML ソリューション タイプには、少なくとも 8 つのタイプがあります。

• 今後の傾向を特定するための予測分析ソリューション
• ML に基づくパーソナライズされたレコメンデーション システム
• ディープラーニングの手法を用いて瞬時にデータを処理するニューラルネットワーク
• 画像や動画などのビジュアル製品を扱う分析ツール
• 音声からテキストへの文字起こしを実行する ML ベースのソリューション
• サイバー攻撃からビジネスを保護するのに役立つセキュリティ ツール
• データマイニング機器
• 多目的マーケティング ソリューション

デジタル マーケティングに機械学習を使用する 6 つの方法

ご覧のとおり、ML がビジネスに役立つタスクの 1 つはマーケティングです。 しかし、プログラミング手法は、この分野の企業をどのように支援するのでしょうか? 一緒に理解しようとしましょう。

1.セグメンテーション

絶え間なく変化するデジタル マーケティングの世界では、企業は常に競合他社より優位に立つ方法を模索しています。 ML は、この点で最近多くの開発が見られた分野の 1 つです。 ML アルゴリズムは、データの力を活用することで、企業が顧客をセグメント化し、パーソナライズされたメッセージでターゲットを絞るのに役立ちます。

このアプローチは、顧客が自分に関連する情報のみを確実に受け取ることができるため、非常に効果的です。 たとえば、このアルゴリズムを使用して、新製品の発売に関心を持つ可能性が高い個人を特定できます。 彼らが特定されると、企業はデジタル マーケティング ツールを使用して、パーソナライズされたメッセージで彼らにリーチできます。

2. 予測

近年、分析ツールの普及により、デジタル マーケティングはますますデータドリブンになっています。 マーケティング担当者は、Web サイトの訪問者から購入履歴まで、すべての詳細を示す膨大な量の情報をすぐに利用できるようになりました。 ただし、このすべてのデータをふるいにかけるのは大変な作業です。 そのアルゴリズムはパターンを識別し、将来の結果を予測するように設計されているため、ここで機械学習の出番です。

機械学習の力を活用することで、マーケティング担当者は顧客の行動をより深く理解し、リソースをどこに割り当てるかについてより多くの情報に基づいた決定を下すことができます。

3.パーソナライゼーション

機械学習は、過去のやり取りから収集されたデータを使用することで、企業が顧客に対してよりパーソナライズされたエクスペリエンスを作成するのに役立ちます。 大規模なデータセットを分析することにより、ML アルゴリズムは、手動では見つけることが不可能なパターンと洞察を特定できます。 その結果、企業はより関連性の高いターゲットを絞ったコンテンツを視聴者に提供します。

たとえば、小売 Web サイトでは、このプログラミング方法を使用して、各訪問者に表示される製品をパーソナライズすることができます。 または、音楽ストリーミング サービスは、ユーザーの視聴履歴に基づいて新しいトラックを推奨するために使用できます。 これらの方法や他の多くの方法で、ML は企業がよりパーソナライズされたエクスペリエンスを顧客に提供できるようにします。

4. 顧客行動分析

顧客の行動データを分析することにより、企業は顧客が企業のオファーとどのようにやり取りするかについて貴重な洞察を得ることができます。 したがって、ML は、企業がパターンや傾向を特定し、将来の行動を予測するのに役立ちます。

ML を顧客データに適用する方法はいくつかありますが、一般的な例として、顧客の行動パターンの特定、顧客の動機の理解、チャーンの早期兆候の検出などがあります。 この情報は、カスタマー エクスペリエンスの向上、マーケティング活動の目標設定、製品開発と価格設定に関するより適切な意思決定に使用できます。

5. 最適化

ML は、特にデジタル マーケティングの最適化に役立つ強力なツールです。 たとえば、スケジューリングやルーティングなどのタスクのより効率的なアルゴリズムを開発するために使用できます。 同様に、意思決定を改善するデータのパターンを特定することもできます。

さらに、ML は、状況の変化が事業運営に与える影響を予測するモデルを開発できます。 このようなアルゴリズムの力を活用することで、企業は大きな競争上の優位性を得ることができます

6. リードスコアリング

最後になりましたが、ML はリード スコアリング モデルを開発することで、デジタル マーケティングに役立ちます。 これらのモデルは、顧客データを分析して、有料顧客になる可能性が最も高い見込み客を特定します。 これにより、企業は販売とマーケティングの取り組みを最も有望な見込み客に集中させることができ、リソースを効率的に使用してコンバージョン率を高めることができます。

まとめ

一言で言えば、機械学習は、キャンペーンの最適化からコンテンツのパーソナライズまで、あらゆる可能性を網羅しているため、デジタル マーケティングに非常に有益です。

また、機械学習は常に進化し、変化しているため、デジタル マーケティング戦略を最新の状態に保つために、最新のトレンドを常に把握しておくことが重要です。

読んでくれてありがとう！