6 sposobów, w jakie uczenie maszynowe może ulepszyć Twoją strategię marketingu cyfrowego

Uczenie maszynowe to gorący temat w świecie marketingu cyfrowego. I nie bez powodu!

Pomoże Ci skutecznie docierać do klientów, tworzyć odpowiednie treści i zwiększać zwrot z inwestycji. Przyjrzyjmy się bliżej, jak to działa, a także jakie usługi uczenia maszynowego są obecnie dostępne dla firm!

Uczenie maszynowe i jego zastosowania

Uczenie maszynowe (ML) to metoda programowania komputerów w celu uczenia się na danych bez jawnego programowania. Jest to podzbiór sztucznej inteligencji (AI), który koncentruje się na opracowywaniu algorytmów, które mogą się uczyć samodzielnie.

Algorytmy ML są wykorzystywane w różnych aplikacjach, w tym w filtrowaniu wiadomości e-mail, wykrywaniu oszustw i prognozach giełdowych. Oto niektóre z najczęstszych przypadków użycia:

• Zautomatyzowana obsługa klienta: firmy takie jak Google i Amazon wykorzystują ML do zasilania swoich zautomatyzowanych systemów obsługi klienta. Dzięki temu oferują całodobową obsługę klienta za ułamek kosztów tradycyjnych call center.
• Wykrywanie oszustw: metoda programowania jest również wykorzystywana przez banki i firmy obsługujące karty kredytowe do wykrywania oszustw. Analizując wzorce w danych, firmy te wykrywają oszukańczą działalność, zanim ona nastąpi.
• Marketing docelowy: Netflix i inne usługi przesyłania strumieniowego używają uczenia maszynowego do personalizowania rekomendacji treści. Pomaga im zrozumieć, co użytkownicy lubią oglądać, i utrzymuje ich zaangażowanie w ich usługi.
• Samojezdne samochody: Google, Tesla i Uber pracują nad samojezdnymi samochodami zasilanymi przez ML. Ucząc samochody rozpoznawania otoczenia, firmy te mają nadzieję, że jazda będzie bezpieczniejsza i wydajniejsza.
• Konserwacja predykcyjna: ML jest używana przez producentów do przewidywania, kiedy maszyny będą wymagały konserwacji. Pozwala firmom monitorować dane z czujników i wykrywać problemy, zanim spowodują przestoje.
• Zarządzanie łańcuchem dostaw: Walmart i inni detaliści używają uczenia maszynowego do optymalizacji swoich łańcuchów dostaw. Dzięki zrozumieniu wzorców popytu mogą zapełniać swoje półki i unikać braku zapasów.

Rodzaje usług ML stosowanych we współczesnym biznesie

Jak widać, uczenie maszynowe zapewnia firmom szerokie możliwości zwiększenia ich wydajności. Obecnie dla firm dostępnych jest co najmniej osiem typów rozwiązań ML:

• Rozwiązania do analityki predykcyjnej pozwalające określić nadchodzące trendy
• Spersonalizowane systemy rekomendacji oparte na ML
• Sieci neuronowe wykorzystujące metodę głębokiego uczenia do natychmiastowego przetwarzania danych
• Narzędzia analityczne współpracujące z produktami wizualnymi, takimi jak obrazy lub filmy
• Rozwiązania oparte na ML, które wykonują transkrypcję mowy na tekst
• Narzędzia bezpieczeństwa, które pomagają chronić firmy przed cyberatakami
• Instrumenty eksploracji danych
• Uniwersalne rozwiązania marketingowe

6 sposobów wykorzystania uczenia maszynowego w marketingu cyfrowym

Jak widać, jednym z zadań, w których ML pomaga firmom, jest marketing. Ale jak dokładnie metoda programowania pomaga firmom w tej dziedzinie? Spróbujmy razem zrozumieć.

1. Segmentacja

W ciągle zmieniającym się świecie marketingu cyfrowego firmy zawsze szukają sposobów na uzyskanie przewagi nad konkurencją. ML to jeden z obszarów, który ostatnio bardzo się rozwinął w tym zakresie. Wykorzystując moc danych, algorytmy ML mogą pomóc firmom w segmentacji klientów i kierowaniu do nich spersonalizowanych komunikatów.

Takie podejście może być niezwykle skuteczne, ponieważ gwarantuje, że klienci otrzymują tylko te informacje, które są dla nich istotne. Algorytm można na przykład wykorzystać do zidentyfikowania osób, które mogą być zainteresowane wprowadzeniem nowego produktu na rynek; Po ich zidentyfikowaniu firmy mogą korzystać z cyfrowych narzędzi marketingowych, aby docierać do nich ze spersonalizowanymi wiadomościami.

2. Przewidywanie

W ostatnich latach marketing cyfrowy stał się w coraz większym stopniu oparty na danych dzięki rozprzestrzenianiu się narzędzi analitycznych. Marketerzy mają teraz w zasięgu ręki ogromną ilość informacji, szczegółowo opisując wszystko, od odwiedzających witrynę internetową po historię zakupów. Jednak przejrzenie wszystkich tych danych może być zniechęcającym zadaniem. W tym miejscu pojawia się uczenie maszynowe, ponieważ jego algorytmy mają na celu identyfikowanie wzorców i przewidywanie przyszłych wyników.

Wykorzystując moc uczenia maszynowego, marketerzy mogą lepiej zrozumieć zachowania klientów i podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące alokacji swoich zasobów.

3. Personalizacja

Wykorzystując dane zebrane z wcześniejszych interakcji, uczenie maszynowe może pomóc firmom w tworzeniu bardziej spersonalizowanych doświadczeń dla swoich klientów. Analizując duże zbiory danych, algorytmy ML mogą identyfikować wzorce i spostrzeżenia, których nie można znaleźć ręcznie. W rezultacie firmy dostarczają swoim odbiorcom bardziej trafne i ukierunkowane treści.

Na przykład witryna sprzedaży detalicznej może wykorzystywać tę metodę programowania do personalizowania produktów wyświetlanych każdemu odwiedzającemu. Lub usługa strumieniowego przesyłania muzyki może go używać do polecania nowych utworów na podstawie historii słuchania użytkownika. Na te i wiele innych sposobów ML umożliwia firmom dostarczanie klientom bardziej spersonalizowanych doświadczeń.

4. Analiza zachowań klientów

Analizując dane dotyczące zachowań klientów, firmy mogą uzyskać cenny wgląd w interakcje klientów z ofertami firmy. Uczenie maszynowe może zatem pomóc firmom w identyfikacji wzorców i trendów, a także w przewidywaniu przyszłych zachowań.

Istnieje kilka sposobów zastosowania uczenia maszynowego do danych klientów, ale niektóre typowe przykłady obejmują identyfikowanie wzorców zachowań klientów, zrozumienie motywów klientów i wykrywanie wczesnych oznak rezygnacji. Informacje te można wykorzystać do poprawy obsługi klienta, ukierunkowania działań marketingowych i podejmowania lepszych decyzji dotyczących rozwoju produktu i ustalania cen.

5. Optymalizacja

ML to potężne narzędzie, które może między innymi pomóc w optymalizacji marketingu cyfrowego. Można go na przykład wykorzystać do opracowania bardziej wydajnych algorytmów do zadań takich jak planowanie i wyznaczanie tras. Może również identyfikować wzorce w danych, które usprawniają podejmowanie decyzji.

Ponadto ML może opracowywać modele, które przewidują, w jaki sposób zmiany warunków wpłyną na operacje biznesowe. Wykorzystując moc takich algorytmów, firmy mogą uzyskać znaczącą przewagę konkurencyjną

6. Punktacja leadów

Wreszcie, uczenie maszynowe może pomóc w marketingu cyfrowym, opracowując modele oceny leadów. Modele te analizują dane klientów, aby zidentyfikować potencjalnych klientów, którzy z największym prawdopodobieństwem przekształcą się w płacących klientów. To z kolei pozwala firmom skoncentrować swoje działania sprzedażowe i marketingowe na najbardziej obiecujących potencjalnych klientach, co skutkuje efektywnym wykorzystaniem zasobów i wyższymi współczynnikami konwersji.

Podsumowanie

W skrócie uczenie maszynowe może być niezwykle korzystne dla marketingu cyfrowego, ponieważ obejmuje cały wachlarz możliwości, od optymalizacji kampanii po personalizację treści.

A ponieważ uczenie maszynowe stale ewoluuje i zmienia się, ważne jest, aby być na bieżąco z najnowszymi trendami, aby Twoja strategia marketingu cyfrowego była aktualna.

Dziękuje za przeczytanie!