6 Cara Pembelajaran Mesin Dapat Meningkatkan Strategi Pemasaran Digital Anda

Pembelajaran mesin adalah topik hangat di dunia pemasaran digital. Dan untuk alasan yang bagus!

Ini dapat membantu Anda menargetkan pelanggan secara efektif, membuat konten yang relevan, dan meningkatkan ROI Anda. Mari kita lihat lebih dekat cara kerjanya, serta layanan ML apa yang tersedia untuk bisnis saat ini!

Pembelajaran mesin dan kegunaannya

Pembelajaran mesin (ML) adalah metode pemrograman komputer untuk belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Ini adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI) yang berfokus pada pengembangan algoritme yang dapat belajar sendiri.

Algoritme ML digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk pemfilteran email, deteksi penipuan, dan prediksi pasar saham. Berikut adalah beberapa kasus penggunaan yang paling umum:

• Layanan pelanggan otomatis: Perusahaan seperti Google dan Amazon menggunakan ML untuk mendukung sistem layanan pelanggan otomatis mereka. Berkat itu, mereka menawarkan dukungan pelanggan 24/7 dengan sebagian kecil dari biaya pusat panggilan tradisional.
• Deteksi penipuan: Metode pemrograman juga digunakan oleh bank dan perusahaan kartu kredit untuk mendeteksi penipuan. Dengan menganalisis pola dalam data, perusahaan ini menangkap aktivitas penipuan sebelum terjadi.
• Pemasaran target: Netflix dan layanan streaming lainnya menggunakan ML untuk mempersonalisasi rekomendasi konten mereka. Ini membantu mereka untuk memahami apa yang suka ditonton pengguna dan membuat pengguna tetap terlibat dengan layanan mereka.
• Mobil self-driving: Google, Tesla, dan Uber semuanya mengerjakan mobil self-driving yang ditenagai oleh ML. Dengan mengajarkan mobil untuk memahami lingkungan sekitar, perusahaan ini berharap dapat membuat berkendara lebih aman dan lebih efisien.
• Perawatan prediktif: ML digunakan oleh produsen untuk memprediksi kapan mesin membutuhkan perawatan. Ini memungkinkan perusahaan memantau data dari sensor dan mendeteksi masalah sebelum menyebabkan waktu henti.
• Manajemen rantai pasokan: Walmart dan pengecer lain menggunakan ML untuk mengoptimalkan rantai pasokan mereka. Dengan memahami pola permintaan, mereka dapat mengisi rak mereka dan menghindari kehabisan stok.

Jenis layanan ML yang digunakan dalam bisnis saat ini

Seperti yang bisa dilihat, ML memberikan peluang luas bagi bisnis untuk mendongkrak kinerjanya. Setidaknya ada delapan jenis tipe solusi ML yang tersedia untuk perusahaan saat ini:

• Solusi analitik prediktif untuk menentukan tren yang akan datang
• Sistem rekomendasi yang dipersonalisasi berdasarkan ML
• Jaringan saraf yang menggunakan metode pembelajaran mendalam untuk memproses data secara instan
• Alat analisis yang bekerja dengan produk visual seperti gambar atau video
• Solusi berbasis ML yang melakukan transkripsi ucapan ke teks
• Alat keamanan yang membantu melindungi bisnis dari serangan dunia maya
• Instrumen penambangan data
• Solusi pemasaran multiguna

6 cara menggunakan Machine Learning untuk pemasaran digital

Seperti yang Anda lihat, salah satu tugas yang dibantu oleh ML untuk bisnis adalah pemasaran. Tapi bagaimana tepatnya metode pemrograman membantu perusahaan di bidang ini? Mari kita coba pahami bersama.

1. Segmentasi

Dalam dunia pemasaran digital yang terus berubah, bisnis selalu mencari cara untuk mendapatkan keunggulan atas pesaing mereka. ML adalah salah satu area yang telah melihat banyak perkembangan dalam hal ini belakangan ini. Dengan memanfaatkan kekuatan data, algoritme ML dapat membantu bisnis untuk menyegmentasikan pelanggan mereka dan menargetkan mereka dengan pesan yang dipersonalisasi.

Pendekatan ini bisa sangat efektif, karena memastikan bahwa pelanggan hanya menerima informasi yang relevan bagi mereka. Misalnya, algoritme dapat digunakan untuk mengidentifikasi individu yang mungkin tertarik dengan peluncuran produk baru; Setelah mereka diidentifikasi, bisnis dapat menggunakan alat pemasaran digital untuk menjangkau mereka dengan pesan yang dipersonalisasi.

2. Prediksi

Dalam beberapa tahun terakhir, pemasaran digital semakin didorong oleh data, berkat proliferasi alat analitik. Pemasar sekarang memiliki sejumlah besar informasi di ujung jari mereka, merinci semuanya mulai dari pengunjung situs web hingga riwayat pembelian. Namun, memilah-milah semua data ini bisa menjadi tugas yang menakutkan. Di sinilah pembelajaran mesin masuk, karena algoritmenya dirancang untuk mengidentifikasi pola dan memprediksi hasil di masa mendatang.

Dengan memanfaatkan kekuatan pembelajaran mesin, pemasar dapat memperoleh pemahaman yang lebih dalam tentang perilaku pelanggan dan membuat keputusan yang lebih tepat tentang di mana harus mengalokasikan sumber daya mereka.

3. Personalisasi

Dengan menggunakan data yang dikumpulkan dari interaksi sebelumnya, pembelajaran mesin dapat membantu bisnis menciptakan pengalaman yang lebih dipersonalisasi untuk pelanggan mereka. Dengan menganalisis kumpulan data besar, algoritme ML dapat mengidentifikasi pola dan wawasan yang tidak mungkin ditemukan secara manual. Akibatnya, bisnis menyediakan konten yang lebih relevan dan tertarget untuk audiens mereka.

Misalnya, situs web ritel mungkin menggunakan metode pemrograman ini untuk mempersonalisasi produk yang ditampilkan kepada setiap pengunjung. Atau layanan streaming musik dapat menggunakannya untuk merekomendasikan trek baru berdasarkan riwayat mendengarkan pengguna. Dengan cara ini dan banyak cara lainnya, ML memberdayakan bisnis untuk memberikan pengalaman yang lebih dipersonalisasi kepada pelanggan mereka.

4. Analisis perilaku pelanggan

Dengan menganalisis data perilaku pelanggan, bisnis dapat memperoleh wawasan berharga tentang bagaimana pelanggan mereka berinteraksi dengan penawaran bisnis. Dengan demikian, ML dapat membantu bisnis untuk mengidentifikasi pola dan tren serta membuat prediksi tentang perilaku masa depan.

Ada beberapa cara ML dapat diterapkan pada data pelanggan, tetapi beberapa contoh umum termasuk mengidentifikasi pola perilaku pelanggan, memahami apa yang memotivasi pelanggan, dan mendeteksi tanda-tanda awal churn. Informasi ini dapat digunakan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan, menargetkan upaya pemasaran, dan membuat keputusan yang lebih baik tentang pengembangan produk dan penetapan harga.

5. Optimalisasi

ML adalah alat canggih yang dapat, antara lain, membantu pemasaran digital dengan pengoptimalan. Misalnya, dapat digunakan untuk mengembangkan algoritme yang lebih efisien untuk tugas-tugas seperti penjadwalan dan perutean. Itu juga dapat mengidentifikasi pola dalam data yang meningkatkan pengambilan keputusan.

Selain itu, ML dapat mengembangkan model yang memprediksi bagaimana perubahan kondisi akan berdampak pada operasi bisnis. Dengan memanfaatkan kekuatan algoritme semacam itu, bisnis dapat memperoleh keunggulan kompetitif yang signifikan

6. Skor memimpin

Last but not least, ML dapat membantu pemasaran digital dengan mengembangkan model penilaian prospek. Model ini menganalisis data pelanggan untuk mengidentifikasi prospek yang paling mungkin dikonversi menjadi pelanggan yang membayar. Hal ini, pada gilirannya, memungkinkan bisnis untuk memfokuskan upaya penjualan dan pemasaran mereka pada prospek yang paling menjanjikan, menghasilkan penggunaan sumber daya yang efisien dan tingkat konversi yang lebih tinggi.

Membungkus

Singkatnya, pembelajaran mesin bisa sangat bermanfaat untuk pemasaran digital karena mencakup berbagai kemungkinan, mulai dari mengoptimalkan kampanye hingga mempersonalisasi konten.

Dan karena pembelajaran mesin terus berkembang dan berubah, penting untuk tetap mengikuti tren terkini agar strategi pemasaran digital Anda tetap terkini.

Terima kasih sudah membaca!