6 moduri în care învățarea automată vă poate îmbunătăți strategia de marketing digital

Învățarea automată este un subiect fierbinte în lumea marketingului digital. Și pentru un motiv bun!

Vă poate ajuta să vizați clienții în mod eficient, să creați conținut relevant și să vă îmbunătățiți rentabilitatea investiției. Să aruncăm o privire mai atentă la modul în care funcționează, precum și la ce servicii ML sunt disponibile pentru companii astăzi!

Învățarea automată și utilizările sale

Învățarea automată (ML) este o metodă de programare a computerelor pentru a învăța din date fără a fi programate în mod explicit. Este un subset de inteligență artificială (AI) care se concentrează pe dezvoltarea algoritmilor care pot învăța pe cont propriu.

Algoritmii ML sunt utilizați într-o varietate de aplicații, inclusiv filtrarea e-mailurilor, detectarea fraudelor și predicțiile bursiere. Iată câteva dintre cele mai frecvente cazuri de utilizare:

• Serviciu automat pentru clienți: companii precum Google și Amazon folosesc ML pentru a-și alimenta sistemele automate de servicii pentru clienți. Datorită acesteia, oferă asistență pentru clienți 24/7 la o fracțiune din costul centrelor de apel tradiționale.
• Detectarea fraudei: Metoda de programare este, de asemenea, utilizată de bănci și companiile de card de credit pentru a detecta frauda. Analizând tiparele datelor, aceste companii surprind activități frauduloase înainte ca aceasta să se întâmple.
• Marketing țintă: Netflix și alte servicii de streaming folosesc ML pentru a-și personaliza recomandările de conținut. Îi ajută să înțeleagă ce le place utilizatorilor să urmărească și îi menține pe aceștia din urmă implicați în serviciul lor.
• Mașini cu conducere autonomă: Google, Tesla și Uber lucrează toate la mașini cu conducere autonomă alimentate de ML. Învățând mașinile să înțeleagă mediul înconjurător, aceste companii speră să facă conducerea mai sigură și mai eficientă.
• Întreținere predictivă: ML este folosit de producători pentru a prezice când mașinile vor avea nevoie de întreținere. Permite companiilor să monitorizeze datele de la senzori și să detecteze probleme înainte ca acestea să provoace perioade de nefuncționare.
• Managementul lanțului de aprovizionare: Walmart și alți comercianți cu amănuntul folosesc ML pentru a-și optimiza lanțurile de aprovizionare. Înțelegând modelele cererii, aceștia își pot stoca rafturile și pot evita epuizarea stocului.

Tipuri de servicii ML utilizate în afaceri astăzi

După cum se poate vedea, ML oferă companiilor oportunități extinse de a-și crește performanța. Există cel puțin opt tipuri de tipuri de soluții ML disponibile companiilor astăzi:

• Soluții de analiză predictivă pentru a identifica tendințele viitoare
• Sisteme de recomandare personalizate bazate pe ML
• Rețele neuronale care folosesc metoda de învățare profundă pentru a procesa instantaneu datele
• Instrumente analitice care funcționează cu produse vizuale, cum ar fi imagini sau videoclipuri
• Soluții bazate pe ML care efectuează transcriere de la vorbire la text
• Instrumente de securitate care ajută la protejarea afacerilor împotriva atacurilor cibernetice
• Instrumente de extragere a datelor
• Soluții de marketing multifuncționale

6 moduri de a folosi Machine Learning pentru marketing digital

După cum puteți vedea, una dintre sarcinile cu care ML le ajută companiile este marketingul. Dar cum anume ajută metoda de programare companiile din acest domeniu? Să încercăm să înțelegem împreună.

1. Segmentarea

În lumea în continuă schimbare a marketingului digital, companiile caută mereu modalități de a câștiga un avantaj față de concurenții lor. ML este un domeniu care a cunoscut o mare dezvoltare în acest sens recent. Valorificând puterea datelor, algoritmii ML pot ajuta companiile să-și segmenteze clienții și să-i vizeze cu mesaje personalizate.

Această abordare poate fi extrem de eficientă, deoarece asigură că clienții primesc doar informații relevante pentru ei. De exemplu, algoritmul ar putea fi folosit pentru a identifica persoanele care ar putea fi interesate de lansarea unui nou produs; Odată ce au fost identificați, companiile pot folosi instrumente de marketing digital pentru a le ajunge cu mesaje personalizate.

2. Previziune

În ultimii ani, marketingul digital a devenit din ce în ce mai mult bazat pe date, datorită proliferării instrumentelor de analiză. Specialiştii în marketing au acum o cantitate mare de informaţii la îndemână, care detaliază totul, de la vizitatorii site-ului web până la istoricul achiziţiilor. Cu toate acestea, analizarea tuturor acestor date poate fi o sarcină descurajantă. Aici intervine învățarea automată, deoarece algoritmii săi sunt proiectați să identifice modele și să prezică rezultatele viitoare.

Valorificând puterea învățării automate, specialiștii în marketing pot obține o înțelegere mai profundă a comportamentului clienților și pot lua decizii mai informate cu privire la locul în care să-și aloce resursele.

3. Personalizare

Folosind datele colectate din interacțiunile anterioare, învățarea automată poate ajuta companiile să creeze experiențe mai personalizate pentru clienții lor. Analizând seturi mari de date, algoritmii ML pot identifica modele și perspective care ar fi imposibil de găsit manual. Drept urmare, companiile oferă publicului lor conținut mai relevant și mai bine direcționat.

De exemplu, un site de vânzare cu amănuntul poate folosi această metodă de programare pentru a personaliza produsele afișate fiecărui vizitator. Sau un serviciu de streaming muzical îl poate folosi pentru a recomanda piese noi pe baza istoricului de ascultare al unui utilizator. În aceste moduri și în multe alte moduri, ML dă putere companiilor să livreze experiențe mai personalizate clienților lor.

4. Analiza comportamentului clientului

Analizând datele despre comportamentul clienților, companiile pot obține informații valoroase asupra modului în care clienții lor interacționează cu ofertele companiei. Astfel, ML poate ajuta companiile să identifice modele și tendințe, precum și să facă predicții despre comportamentul viitor.

Există mai multe moduri în care ML poate fi aplicat datelor despre clienți, dar unele exemple comune includ identificarea tiparelor în comportamentul clienților, înțelegerea a ceea ce motivează clienții și detectarea semnelor timpurii de abandon. Aceste informații pot fi folosite pentru a îmbunătăți experiența clienților, pentru a viza eforturile de marketing și pentru a lua decizii mai bune cu privire la dezvoltarea produselor și la prețuri.

5. Optimizare

ML este un instrument puternic care poate ajuta, printre toate, marketingul digital cu optimizare. De exemplu, poate fi folosit pentru a dezvolta algoritmi mai eficienți pentru sarcini precum programarea și rutarea. De asemenea, poate identifica modele în date care îmbunătățesc luarea deciziilor.

În plus, ML poate dezvolta modele care prezic modul în care schimbările condițiilor vor afecta operațiunile de afaceri. Prin valorificarea puterii unor astfel de algoritmi, companiile pot obține un avantaj competitiv semnificativ

6. Punctajul principal

Nu în ultimul rând, ML poate ajuta marketingul digital prin dezvoltarea modelelor de scoruri ale clienților potențiali. Aceste modele analizează datele clienților pentru a identifica potențialii care sunt cel mai probabil să se transforme în clienți plătitori. Acest lucru, la rândul său, permite companiilor să-și concentreze eforturile de vânzări și marketing pe cei mai promițători clienți potențiali, rezultând o utilizare eficientă a resurselor și rate de conversie mai mari.

Încheierea

Pe scurt, învățarea automată poate fi extrem de benefică pentru marketingul digital, deoarece cuprinde o gamă întreagă de posibilități, de la optimizarea campaniilor până la personalizarea conținutului.

Și pentru că învățarea automată evoluează și se schimbă constant, este important să fii la curent cu cele mai recente tendințe pentru a-ți menține strategia de marketing digital la zi.

Multumesc pentru lectura!