6 способов, которыми машинное обучение может улучшить вашу стратегию цифрового маркетинга

Машинное обучение — горячая тема в мире цифрового маркетинга. И по уважительной причине!

Это может помочь вам эффективно ориентироваться на клиентов, создавать соответствующий контент и повышать рентабельность инвестиций. Давайте подробнее рассмотрим, как это работает, а также какие услуги машинного обучения доступны для бизнеса сегодня!

Машинное обучение и его использование

Машинное обучение (ML) — это метод программирования компьютеров для обучения на основе данных без явного программирования. Это подмножество искусственного интеллекта (ИИ), которое фокусируется на разработке алгоритмов, способных обучаться самостоятельно.

Алгоритмы машинного обучения используются в различных приложениях, включая фильтрацию электронной почты, обнаружение мошенничества и прогнозирование фондового рынка. Вот некоторые из наиболее распространенных случаев их использования:

• Автоматизированное обслуживание клиентов. Такие компании, как Google и Amazon, используют машинное обучение для обеспечения своих автоматизированных систем обслуживания клиентов. Благодаря этому они предлагают круглосуточную поддержку клиентов за небольшую часть стоимости традиционных колл-центров.
• Обнаружение мошенничества: метод программирования также используется банками и компаниями, выпускающими кредитные карты, для обнаружения мошенничества. Анализируя закономерности в данных, эти компании выявляют мошеннические действия до того, как они произойдут.
• Целевой маркетинг: Netflix и другие потоковые сервисы используют машинное обучение для персонализации своих рекомендаций по контенту. Это помогает им понять, что любят смотреть пользователи, и поддерживает интерес последних к их сервису.
• Самоуправляемые автомобили: Google, Tesla и Uber работают над самоуправляемыми автомобилями на базе машинного обучения. Обучая автомобили понимать окружающую среду, эти компании надеются сделать вождение более безопасным и эффективным.
• Профилактическое обслуживание: машинное обучение используется производителями для прогнозирования того, когда машинам потребуется техническое обслуживание. Это позволяет компаниям отслеживать данные с датчиков и выявлять проблемы до того, как они приведут к простою.
• Управление цепочками поставок: Walmart и другие розничные продавцы используют машинное обучение для оптимизации своих цепочек поставок. Понимая модели спроса, они могут заполнить свои полки и избежать отсутствия товара на складе.

Типы услуг машинного обучения, используемые сегодня в бизнесе

Как видно, машинное обучение предоставляет предприятиям широкие возможности для повышения эффективности. Сегодня компаниям доступно как минимум восемь типов решений машинного обучения:

• Решения для прогнозной аналитики для точного определения будущих тенденций
• Персонализированные рекомендательные системы на основе ML
• Нейронные сети, использующие метод глубокого обучения для мгновенной обработки данных
• Аналитические инструменты, которые работают с визуальными продуктами, такими как изображения или видео.
• Решения на основе машинного обучения, которые выполняют транскрипцию речи в текст
• Инструменты безопасности, помогающие защитить бизнес от кибератак
• Инструменты интеллектуального анализа данных
• Многоцелевые маркетинговые решения

6 способов использовать машинное обучение для цифрового маркетинга

Как видите, одной из задач, в решении которых ML помогает бизнесу, является маркетинг. Но как именно метод программирования помогает компаниям в этой области? Попробуем разобраться вместе.

1. Сегментация

В постоянно меняющемся мире цифрового маркетинга компании всегда ищут способы получить преимущество над своими конкурентами. ML — это одна из областей, которая в последнее время получила большое развитие в этом отношении. Используя всю мощь данных, алгоритмы машинного обучения могут помочь компаниям сегментировать своих клиентов и направлять им персонализированные сообщения.

Такой подход может быть чрезвычайно эффективным, поскольку он гарантирует, что клиенты получают только ту информацию, которая им важна. Например, алгоритм можно использовать для выявления лиц, которые могут быть заинтересованы в запуске нового продукта; После того, как они будут идентифицированы, компании могут использовать инструменты цифрового маркетинга, чтобы донести до них персонализированные сообщения.

2. Прогноз

В последние годы цифровой маркетинг все больше ориентируется на данные благодаря распространению инструментов аналитики. Маркетологи теперь имеют под рукой огромное количество информации, подробно описывая все, от посетителей веб-сайта до истории покупок. Однако просеивание всех этих данных может оказаться непростой задачей. Здесь на помощь приходит машинное обучение, поскольку его алгоритмы предназначены для выявления закономерностей и прогнозирования будущих результатов.

Используя возможности машинного обучения, маркетологи могут глубже понять поведение клиентов и принимать более обоснованные решения о том, как распределить свои ресурсы.

3. Персонализация

Используя данные, собранные в ходе прошлых взаимодействий, машинное обучение может помочь компаниям создавать более персонализированный опыт для своих клиентов. Анализируя большие наборы данных, алгоритмы машинного обучения могут выявлять закономерности и идеи, которые было бы невозможно найти вручную. В результате компании предоставляют более актуальный и целевой контент для своей аудитории.

Например, розничный веб-сайт может использовать этот метод программирования для персонализации продуктов, отображаемых для каждого посетителя. Или служба потоковой передачи музыки может использовать его, чтобы рекомендовать новые треки на основе истории прослушивания пользователя. Этим и многими другими способами машинное обучение позволяет компаниям предоставлять своим клиентам более персонализированный опыт.

4. Анализ поведения клиентов

Анализируя данные о поведении клиентов, компании могут получить ценную информацию о том, как их клиенты взаимодействуют с бизнес-предложениями. Таким образом, машинное обучение может помочь предприятиям выявлять закономерности и тенденции, а также делать прогнозы относительно будущего поведения.

Существует несколько способов применения машинного обучения к данным о клиентах, но некоторые распространенные примеры включают выявление закономерностей в поведении клиентов, понимание того, что мотивирует клиентов, и обнаружение ранних признаков оттока. Эта информация может быть использована для улучшения качества обслуживания клиентов, целенаправленных маркетинговых усилий и принятия более эффективных решений о разработке продуктов и ценообразовании.

5. Оптимизация

ML — это мощный инструмент, который, помимо всего прочего, может помочь в оптимизации цифрового маркетинга. Например, его можно использовать для разработки более эффективных алгоритмов для таких задач, как планирование и маршрутизация. Он также может выявлять закономерности в данных, которые улучшают процесс принятия решений.

Кроме того, машинное обучение может разрабатывать модели, которые предсказывают, как изменения условий повлияют на бизнес-операции. Используя мощь таких алгоритмов, предприятия могут получить значительное конкурентное преимущество.

6. Оценка потенциальных клиентов

И последнее, но не менее важное: машинное обучение может помочь цифровому маркетингу, разработав модели оценки потенциальных клиентов. Эти модели анализируют данные о клиентах, чтобы определить потенциальных клиентов, которые с наибольшей вероятностью превратятся в платящих клиентов. Это, в свою очередь, позволяет компаниям сосредоточить свои усилия по продажам и маркетингу на наиболее перспективных потенциальных клиентах, что приводит к эффективному использованию ресурсов и более высоким коэффициентам конверсии.

Подведение итогов

Короче говоря, машинное обучение может быть чрезвычайно полезным для цифрового маркетинга, поскольку оно охватывает целый ряд возможностей, от оптимизации кампаний до персонализации контента.

А поскольку машинное обучение постоянно развивается и меняется, важно быть в курсе последних тенденций, чтобы поддерживать актуальность своей стратегии цифрового маркетинга.

Спасибо за чтение!