Postęp technologiczny nieustannie zmienia nasz świat. To nie tajemnica.
Jako marketer musisz lepiej zrozumieć tę technologię, która wykracza daleko poza najnowsze wydanie smartfona. Jeśli pamiętasz, sztuczna inteligencja zrobiła moją listę najważniejsze trendy marketingowe, których należy szukać w 2018 roku.
Podczas gdy sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są często używane zamiennie, nie są one takie same.
Zasadniczo sztuczna inteligencja ma szersze znaczenie. Chodzi o to, że Maszyny i komputery mogą wykonywać zadania normalnie wymagające ludzkiej inteligencji.
Uczenie maszynowe jest gałęzią sztucznej inteligencji i automatyzuje budowanie modeli do analizy danych.
Koncepcja uczenia maszynowego polega na tym, że komputer może uczyć się na podstawie danych, które analizuje, identyfikując wzorce. Ostatecznie technologia ta może podejmować decyzje bez ludzi.
Co to oznacza dla marketerów?
Wiem, że niektórzy z was mogą myśleć, że obecnie nie używacie tej technologii, więc informacje nie są dla was istotne. To nie może być dalsze od prawdy.
Rzeczywistość jest taka, że marketerzy już używają tej technologii, aby poprawić swoje kampanie marketingowe i zwiększ przychody dzięki optymalizacji obsługi klienta.
Jeśli nie masz palca na pulsie, możesz zostać w tyle za konkurentami. Nawet jeśli nie jesteś gotowy na wdrożenie uczenia maszynowego dzisiaj, powinieneś być przygotowany na to w przyszłości.
Wyjaśnię 10 najlepszych sposobów uczenia maszynowego na przekształcanie marketingu.
1. Poprawiona dokładność punktowania ołowiu
Lead scoring pomaga Oceniać potencjalnych klientów na skalę reprezentującą ich wartość dla Twojej firmy. Poprawa dokładności punktacji ołowiu pomoże Ci ustalić priorytety strategie generowania leadów.
W tej chwili specjaliści od marketingu nie mają najwyższych poziomy ufności w swoich metodach punktacji ołowiu:
Ale w miarę jak wykorzystują uczenie maszynowe, wierzę, że ich poziom zaufania wzrośnie.
Dzieje się tak dlatego, że wiele czynników wpływa na te obliczenia, a uczenie maszynowe może pomóc w ich wykonaniu.
Marketerzy używają uczenia maszynowego do monitorowania zachowań klientów. Piszą algorytmy do śledzenia:
- odwiedzane strony internetowe
- otwarte e-maile
- pliki do pobrania
- kliknięcia
Punktacja społeczna konsumenta jest również czynnikiem. Monitoruje i analizuje zachowanie użytkownika w sieciach społecznościowych, np.:
- konta, które śledzą
- posty, które lubią
- reklamy, z którymi się angażują
Korzystanie z uczenia maszynowego do kwalifikowania potencjalnych klientów pomaga firmom tworzyć dokładniejsze profile klientów, poprawiając ich marketing.
2. Łatwiej przewidzieć odejście klienta
Churn klienta jest również znany jako obrót klientów. Mierzy liczbę klientów, którzy zakończyli relacje z firmą.
W przypadku firm SaaS ma to miejsce, gdy Klient anuluje usługę lub zrezygnuje z członkostwa.
Stawki Churn są obliczane przez odsetek klientów lub subskrybentów, którzy opuszczają firmę w określonym czasie. Aby firma mogła się rozwijać, liczba nowych klientów musi być wyższa niż wskaźnik churn.
Musisz wiedzieć, jaki jest twój wskaźnik churn, aby wiedzieć, jak zadowoleni są twoi klienci z twojego produktu lub usługi. Musisz także być w stanie przewidzieć swój wskaźnik rezygnacji, aby go zminimalizować.
Jak można przewidzieć odejście? Musisz monitorować zachowanie klientów.
Oto machine learning discovery model które mogą przewidywać pewne zachowania:
Przykłady zachowań, które są monitorowane, obejmują sposób, w jaki klienci angażują się w produkt lub aplikację mobilną.
Kiedy ostatnio zalogowali się do swojego profilu? Kiedy był ich ostatni zakup?
Na przykład jeden klient odwiedza Twoją witrynę dwa razy w miesiącu. Przy pierwszej wizycie badają produkty, a przy drugiej coś kupują.
Ten wzór trwa przez rok. Ale po roku klient odwiedza Twoją witrynę tylko raz w miesiącu i nic nie kupuje. Możesz przewidzieć, że wkrótce przestaną korzystać z Twojej firmy.
Uczenie maszynowe pomaga analizować te dane na znacznie większą skalę.
Technologia daje marketerom informacje do przewidywania odejścia, dzięki czemu można temu zapobiec. Teraz te marki mogą zrobić coś, aby upewnić się, że nie stracą Klienta, zanim będzie za późno.
3. Rentowne dynamiczne modele cenowe
Dynamiczna strategia cenowa pozwala firmom oferować elastyczne ceny za oferowane produkty i usługi.
To popularny model w branży hotelarskiej, turystycznej i rozrywkowej. Dzięki uczeniu maszynowemu i sztucznej inteligencji dynamiczna strategia cenowa penetruje również branżę detaliczną.
Zasadniczo ta strategia pomaga segmentować ceny na podstawie wyborów klientów.
Dynamiczne ceny są również związane z cenami w czasie rzeczywistym, czyli wtedy, gdy wartość towarów opiera się na określonych warunkach rynkowych.
Zakup biletu lotniczego jest tego doskonałym przykładem. Cena biletu zależy od tego, jak daleko wcześniej go kupisz, liczby już zakupionych biletów i lokalizacji miejsca.
To nie jest nowa strategia cenowa. Ale uczenie maszynowe ułatwia firmom wdrażanie i ulepszanie ich dynamiczne modele cenowe.
Ustalenie odpowiednich cen ma kluczowe znaczenie dla sukcesu Twojej firmy. Możesz Generuj większe zyski, koncentrując się na strategii cenowej.
Uczenie maszynowe pomaga używać technik regresji do przewidywania rynku.
Jest również używany do prognozowania sprzedaży w celu optymalizacji struktury cenowej w oparciu o nawyki związane z wydatkami rynkowymi.
4. Analiza nastrojów
Kiedy rozmawiasz z kimś twarzą w twarz, łatwo jest zrozumieć, jak się czuje.
Możesz oceniać na podstawie ich wyrazu twarzy, tonu i mowy ciała.
To pomaga określić, czy ich zadowolony, podekscytowany, lub nieszczęśliwy. Ale czasami może to zostać utracone z komunikacji cyfrowej-obecny trend.
Nie mamy tak wielu bezpośrednich interakcji z konsumentami, ponieważ docierają do nas online.
Gdy klient wysyła Ci wiadomość e – mail lub bezpośrednią wiadomość, musisz wiedzieć, jak się czuje, aby prawidłowo odpowiedzieć. Uczenie maszynowe może to zrobić za Ciebie.
Technologia AI może analizować tekst, aby określić, czy nastroje są pozytywne, czy negatywne.
Analiza nastrojów jest wykorzystywana przez marketerów, aby lepiej zrozumieć ich reputację online.
Komputery czytają komentarze w mediach społecznościowych i ostrzegają marketerów o negatywnych treściach. Firma może następnie rozwiązać zgłoszony problem.
Sztuczna inteligencja może również identyfikować osoby zadowolone z Twoich produktów, aby pomóc Ci znaleźć influencerów społecznościowych i ambasadorów marki.
Możesz użyć uczenia maszynowego, aby pomóc Ci odczytać emocje konsumentów online.
5. Ulepsz eksperymenty na stronie
Czy aktualnie przeprowadzasz testy na swojej stronie? Testowanie A / B to świetny sposób na ulepszenie funkcji witryny, aplikacji mobilnej i treści e-mail marketingowych.
Jestem zwolennikiem tej strategii.
Podczas gdy testy A / B ostatecznie dają wyniki optymalizacji witryny, ta metoda ma pewne wady.
Tak, końcowe wyniki testów pomogą Ci zmaksymalizować konwersje w przyszłości. Jednak, aby się tam dostać, tracisz pewne możliwości.
Pozwól, że zilustruję. Załóżmy, że testujesz przycisk CTA na stronie docelowej. Projektując, wysyłasz 50% ruchu w witrynie na stronę generującą mniej konwersji niż druga.
Tak sprawdzasz swoją hipotezę.
Ale co z straconą szansą na przekonwertowanie tych, którzy są skierowani na stronę o słabszych wynikach?
Uczenie maszynowe pomoże Ci rozwiązać ten problem, poprawiając testy bandytów.
Dzięki testom bandit rozwiązanie o najwyższej wartości jest traktowane priorytetowo.
Algorytmy takich testów zminimalizują utracone szanse i sprawią, że twoje eksperymenty będą bardziej opłacalne.
6. Priorytet kierowania reklam i personalizacji klientów
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe pomagają marketerom skuteczniej kierować reklamy.
W tej chwili Twoje reklamy mogą być świetne, ale nie mogą być skuteczne, jeśli nie są widoczne dla właściwych odbiorców. Za pomocą sztucznej inteligencji możesz upewnić się, że twoja grupa docelowa zostanie osiągnięta.
Oprócz poprawy sposobu kierowania reklam, uczenie maszynowe może pomóc Spersonalizuj obsługę klienta na swoich platformach.
Algorytmy mogą przewidzieć, który rodzaj treści będzie najbardziej popularny z każdy unikalny gość. Ty i ja moglibyśmy odwiedzić tę samą stronę i zobaczyć różne treści:
Podam wam przykład. Delta Kran używał sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do ulepszania swojej strony internetowej.
A studium przypadku przeprowadzono na tej technologii i nowej strategii.
Po wdrożeniu uczenia maszynowego Delta Faucet odnotowała 49% wzrost odsłon strony na odwiedzającego. Co więcej, 45% ruchu pochodzącego z płatnych reklam spowodowało, że odwiedzający spędzają co najmniej 40 sekund na czytaniu treści.
Kliknięcia przycisków CTA czterokrotnie.
A 37% odwiedzających obejrzało wiele stron w jednej sesji.
Uczenie maszynowe umożliwiło uruchamianie spersonalizowanych i ukierunkowanych reklam, które doprowadziły do większego zaangażowania odwiedzających.
7. Komputerowa wizja rozpoznawania produktów
Możesz nie znać tej technologii. Jednak rośnie popularność, a marketerzy wykorzystują ją na swoją korzyść.
Machine learning for computer vision pomaga markom rozpoznać ich produkty na zdjęciach i filmach online. Oprogramowanie takie jak GumGum może to osiągnąć.
Miller Lite wykorzystał technologię uczenia maszynowego do skanowania treści generowanych przez użytkowników w mediach społecznościowych.
Algorytm szukał zdjęć bez odpowiedniego tekstu, aby znaleźć posty związane z marką. Śledził również informacje o konkurencyjnych markach i influencerach.
Oprogramowanie zbierało dane o użytkownikach, którzy publikowali w mediach społecznościowych o Miller Lite. Były to wyniki:
Jak widać, machine learning pomógł tej firmie znaleźć ponad 1 milion postów związanych z marką.
To byłoby prawie niemożliwe dla człowieka, aby wykonać to zadanie.
8. Odpowiednie systemy rekomendacji
Zalecenia mogą przejść długą drogę.
Jeśli przyjaciel lub członek rodziny powie Ci o restauracji, którą chcesz lub o książce, którą lubisz czytać, są szanse, że ci się spodoba.
To dlatego, że ci ludzie cię znają. Nie polecą Ci restauracji sushi, jeśli wiedzą, że masz alergię na owoce morza.
Nie polecą ci historycznej książki non-fiction, jeśli jesteś fanem powieści science fiction.
Uczenie maszynowe może określ swoje preferencje również i prawdopodobnie nawet lepiej niż ludzie, którzy znają cię najlepiej.
Oto przykład, aby pokazać, co mam na myśli.
Jeśli masz wiele Profili na koncie Netflix, wiesz, że za każdym razem, gdy uruchamiasz platformę, pyta cię “kto ogląda?”
Następnie zawiera “rekomendacje dla Ciebie”, oparte na programach, filmach i dokumentach, które już obejrzałeś.
Zalecenia te poprawiają jakość obsługi klienta. Tę samą koncepcję można zastosować do działań marketingowych.
Uczenie maszynowe pomaga marketerom odkryć, jakich typów produktów chcą konsumenci, na podstawie ich historii przeglądania i zachowań zakupowych. Odpowiednie sugestie produktów zwiększają konwersję.
9. Chatboty
Czat na żywo ma 92% ocena zadowolenia klienta. Badania pokazują, że 63% klientów jest bardziej skłonnych do powrotu na stronę internetową, Jeśli oferuje ona funkcję czatu na żywo.
Możesz się nauczyć jak zapewnić lepszą obsługę klienta poprzez wdrożenie czatu na żywo.
Są to najważniejsze powody dlaczego konsumenci wolą czat na żywo:
Chatboty mogą pomóc Ci ulepszyć funkcje czatu na żywo.
To dlatego, że używają niektórych elementów uczenia maszynowego, o których wcześniej mówiłem.
Uczenie maszynowe poprawia działanie chatbotów, wykorzystując analizę nastrojów do oceny nastroju wiadomości od klienta. W połączeniu z mediami społecznościowymi uczenie maszynowe może zbierać więcej informacji o klientach po otrzymaniu nowej wiadomości.
W rezultacie poprawi to kierowanie i rekomendacje produktów. Zasadniczo uczenie maszynowe pomaga chatbotom w dalszej personalizacji doświadczenia klienta.
Chatboty utrzymują Twoich klientów na stronach dłużej, a także skracają czas oczekiwania klientów czekających na połączenie z przedstawicielami obsługi klienta.
10. Ulepszone spostrzeżenia odbiorców
Widzę, że właściciele firm popełniają błąd, grupując swoich klientów w jedną kategorię przez cały czas.
To, że wszyscy ci ludzie kupują od Twojej marki, nie oznacza, że są tacy sami.
Musisz podzielić swoich klientów na grupy. Może to pomóc zwiększyć zaangażowanie, gdy ich celujesz.
Oprogramowanie wykorzystujące uczenie maszynowe, takie jak Affinio, może Ci w tym pomóc.
Dzięki uczeniu maszynowemu możesz uzyskać cenne informacje o swoich klientach.
Te informacje dadzą ci dokładniejsze dane do wykorzystania podczas budowania osobowości klienta, aby pomóc Ci poprawić personalizację i odpowiednio kierować reklamy do ludzi.
Affinio pomaga odkryć różne aspekty zachowań klientów, np. ilu klientów jest smakoszami, ilu ogląda dany program telewizyjny i którzy klienci podróżowali do podobnych miejsc.
Teraz możesz podzielić tych klientów na różne klastry, aby poprawić ich wrażenia i zwiększyć prawdopodobieństwo ich konwersji.
Wniosek
Sztuczna inteligencja jest tutaj i nigdzie się nie wybiera.
Marketerzy używają już technologii uczenia maszynowego, aby zmienić sposób działania.
Nawet jeśli Twoja firma nie jest dziś gotowa na wdrożenie tej metodologii, musisz być na bieżąco z najnowszymi trendami. W przeciwnym razie możesz zostać w tyle za konkurentami.
Jeśli wiesz, jak wykorzystać go na swoją korzyść, uczenie maszynowe może być cennym narzędziem dla Twojej firmy.
Gdy będziesz gotowy, aby iść naprzód z tą technologią, zapoznaj się z tą listą, aby pomóc ci określić najlepsze sposoby ulepszenia swojej strategii marketingowej.
W jaki sposób Twoja firma planuje wykorzystać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do optymalizacji działań marketingowych?