4 способа, которыми современные маркетологи используют машинное обучение

Маркетинг всегда был трудным делом. В наши дни это еще сложнее. По мере развития технологий, увеличения объема данных, а привередливые потребители теперь имеют, казалось бы, бесчисленное множество способов находить бренды и взаимодействовать с ними, работа маркетолога становится все более сложной и сложной.

Возможно, именно поэтому маркетологов с самого начала привлекли искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение. Чтобы добиться успеха, маркетологи должны понимать, как потребители узнают об их брендах, проходят через воронку покупок и принимают решение стать клиентом. В эпоху персонализации они также должны понимать, как собирать, анализировать и использовать все данные, генерируемые этими действиями потребителей, чтобы они могли адаптировать сообщения так, чтобы они были правильными в нужное время для каждого потребителя.

Приобретите знания математических и эвристических аспектов в сочетании с реальными отраслевыми проектами с помощью курса искусственного интеллекта и машинного обучения. Проверьте сейчас.

У цифровых маркетологов нет ресурсов, чтобы делать все это вручную. Вот где машинное обучение может помочь. Сертификация AI ML позволяет сортировать данные быстрее, чем любой человек, каким бы умным он ни был, чтобы выявлять закономерности, тенденции и возможности.

Опытные маркетологи уже используют машинное обучение для:

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

  • Рекомендательные системы
  • Прогнозирование спроса и прогноз продаж
  • Лид-скоринг
  • Моделирование риска оттока
  • Динамическое ценообразование
  • Прогнозные продажи
  • Динамический рейтинг продуктов
  • Размещение мерчендайзинга
  • Интеграция дополненной реальности (AR)
  • Микросегментация
  • Динамический контент
  • Программная покупка рекламы
  • Социальный мониторинг
  • Маркетинг в социальных сетях

Все эти варианты использования позволяют маркетологам проводить больше маркетинга с меньшим бюджетом и меньшими ресурсами, поскольку задачи можно автоматизировать. Что еще более важно, машинное обучение помогает маркетологам делать все это экономически эффективно, поскольку машинное обучение может использовать растущие объемы данных.

Загрузить сейчас изображение баннера

Четыре способа, которыми маркетологи могут использовать машинное обучение

В качестве примеров реального применения преимуществ машинного обучения давайте рассмотрим четыре конкретных способа, с помощью которых машинное обучение может помочь маркетологам использовать данные для более эффективных и действенных маркетинговых результатов: сегментация, оценка потенциальных клиентов, оплата по факту. нажмите на рекламу и динамическое ценообразование.

1. Сегментация

Даже в те времена, когда доминировала прямая почтовая рассылка, сегментация списков имела значение. Не все должны получать одно и то же сообщение, и маркетологам приходится сегментировать свои списки, чтобы правильное сообщение дошло до нужного человека. Сегодня у нас есть огромные объемы данных; сегментация теоретически проще. Мы можем знать, где живут люди, сколько им лет, есть ли у них дом или нет, на какой машине они ездят, женаты ли они или даже ждут ли они ребенка, диапазон их доходов и многое, многое другое. А машинное обучение может превратить все эти данные в ценную информацию, которая приведет к целевым маркетинговым сообщениям.

Но это еще не все: машинное обучение может пойти глубже, чтобы различать ценных клиентов с низкой стоимостью. Он может найти группы ваших лучших клиентов. Он может определить, какие продукты каким группам клиентов рекомендовать. Это может помочь вам спрогнозировать покупательское поведение на основе критериев, которые вы никогда бы не подумали принять во внимание. И он может сделать со всеми вашими данными гораздо больше, чем вы когда-либо могли бы сделать это самостоятельно.

2. Оценка потенциальных клиентов

Помимо более глубокого изучения ваших потенциальных клиентов и клиентов, чтобы вы могли их сегментировать, маркетологи также должны иметь возможность находить потенциальных клиентов, чтобы знать, как действовать дальше. Это особенно актуально в сфере B2B. И машинное обучение может помочь. Как говорит Бернард Марр в Forbes: «Мало того, что машины могут помочь в первоначальном сборе информации о лидогенерации, ИИ может анализировать неструктурированные данные, такие как электронные письма, телефонные звонки и публикации в социальных сетях, чтобы затем определить закономерности и определить, кто является хорошим потенциальным клиентом. Эта информация жизненно важна для эффективных маркетинговых кампаний».

3. Реклама с оплатой за клик

Успешная оплата за клик (PPC) требует начала с определенной человеком стратегии, а затем изменения ставок по мере необходимости на основе данных.

«Если есть одна область, в которой машины доминируют, так это торги», — сказал ведущий влиятельный человек и автор AdWords Брэд Геддес в своем вебинаре Simplilearn «Человек против машины: как обеспечить будущее вашей работы с оплатой за клик». Как отмечает Геддес, назначение ставок основано на распознавании закономерностей и статистике, что делает его одним из лучших способов использования машинного обучения в маркетинге. Машины также могут определить, как потребитель может взаимодействовать с рекламой, основываясь на предыдущем поведении и статистике для этой конкретной комбинации ключевого слова, рекламных объявлений и целевой страницы.

4. Динамическое ценообразование

Машинное обучение также обеспечивает динамическое ценообразование в Интернете. Цены могут измениться в одно мгновение в зависимости от таких факторов, как предложение, спрос, цены конкурентов, уровень интереса потребителя и предыдущие действия в рамках предыдущего маркетинга. Авиакомпании и компании по совместному использованию поездок — два примера бизнес-моделей, использующих динамическое ценообразование для максимизации дохода.

Включите машинное обучение в свою маркетинговую стратегию

Чтобы узнать больше о том, как маркетологи могут использовать машинное обучение, чтобы делать больше с меньшими затратами и максимизировать результаты, скачайте технический документ «Как машинное обучение может сделать любой бизнес более конкурентоспособным». В нем вы найдете обзор типов данных, которые вы, вероятно, уже собираете, методы хранения этих огромных объемов данных и конкретные способы использования этих данных для получения конкурентного преимущества в бизнес-процессах, маркетинге и обслуживании клиентов. .

Независимо от того, как вы используете его в рамках своих маркетинговых усилий, машинное обучение поможет вам сэкономить время, деньги и ресурсы, делая больше, чем могут сделать только люди, и выявляя возможности, а также ловушки, которые в противном случае вы могли бы не увидеть или не заметить. действовать дальше.

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Похожие записи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *