Компании становятся свидетелями смены парадигмы в том, как они работают и управляют. Некоторые полагаются на старые добрые способы работы и продвижения своих бизнес-стратегий, в то время как другие постепенно начали внедрять новые и традиционные методы, чтобы принять решение и заставить его работать.

Машинное обучение прошло долгий путь, помогая различным предприятиям, таким как финансы, электронная коммерция, транспорт, банковское дело и ИТ-сектор. Что, если мы попытаемся изучить различные реализации, которые возможны в машинном обучении, чтобы принять некоторые важные решения для нашего бизнеса с точки зрения маркетинга? Поможет ли это компании или повлечет за собой большие затраты в процессе, давайте узнаем!

Данные — это золотой билет в нынешнем 21 веке. Любой, кто владеет этим билетом, может использовать эти данные и получать различные важные бизнес-идеи и стратегии с помощью некоторых инструментов машинного обучения и визуализации данных. Это может помочь нам выполнять общие и важные задачи, такие как улучшение бренда, персонификация контента, привлечение клиентов и профилирование клиентов.

Основные причины, по которым компании должны внедрить машинное обучение для маркетинга

Маркетинговый сценарий

Используя машинное обучение, мы можем прогнозировать спрос, используя данные. Данные помогли нам понять тенденции и закономерности за последние 10 лет. Для многих компаний это является их хлебом насущным, поскольку помогает понять поведение клиентов и делает его более конкретным, чем когда-либо прежде. Эти предложения будут основаны на данных в режиме реального времени и помогут нам понять, что можно сделать для привлечения и удержания потенциальных клиентов.

Предоставление качественного контента

Уже проверенный метод, на который опирается большинство компаний, — это информация, предоставленная клиентом, которая позже анализируется копирайтером в компании для сбора данных и принятия решения о маркетинговой стратегии, которая будет использоваться для целевой аудитории.

Это приводит к доступности ограниченных данных. Именно здесь машинное обучение будет играть решающую роль в определении поведения и настроений клиентов. Социальные платформы, такие как Twitter и Facebook, можно использовать более зрелым способом, чтобы наблюдать и понимать настроения, связанные с любым продуктом. Это поможет компании различать разные типы клиентов из одной области и понимать их интересы.

Попытка сохранить расходы

Полный переход на машинное обучение может фактически сократить расходы компании на маркетинг.

Для выполнения этой конкретной задачи может быть задействована команда преданных своему делу инженеров по машинному обучению, что потребует меньшего количества найма, так как большая часть ее позже также может быть автоматизирована. Это позволяет улучшить общение между клиентом и компанией, поскольку все, от маркетинговых электронных писем, онлайн-публикаций, рекламы и других способов маркетинга, можно легко планировать и автоматизировать с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта.

Меньше усилий в сочетании с большими результатами

Большинство компаний полагаются на старый добрый метод проб и ошибок, который включает в себя реализацию различных маркетинговых стратегий и ожидание результатов. В определенной степени это может быть постепенным и может способствовать улучшению отношений с клиентом. Но, поскольку современные времена требуют современных мер, чтобы справиться с ними, мы можем использовать машинное обучение для разработки более точных маркетинговых стратегий. Поведенческие данные могут помочь нам привлечь целевых клиентов с меньшими усилиями и большими результатами.

Примеры Ml в маркетинге

Компании вкладывают миллиарды долларов в упрощение и улучшение своей маркетинговой инфраструктуры. По оценкам, к 2020 году большинство ведущих компаний будут внедрять машинное обучение в свою рабочую силу, чтобы улучшить взаимодействие с клиентами.

Давайте посмотрим на некоторые из компаний, которые внедряют его в реальной жизни.

Амазонка

Amazon использует свои лучшие методы машинного обучения, чтобы рекомендовать своим клиентам продукты, которые они могут использовать в сотрудничестве с другими продуктами, которые они обычно покупают.

Google

Google использует искусственный интеллект для ранжирования различных веб-страниц на основе интересов пользователя и прошлой истории. Он обслуживает своевременные поиски, которые выполняет пользователь, а затем рекомендует результаты на основе этого.

Нетфликс

Netflix достаточно успешно внедряет машинное обучение в свои системы рекомендаций, предлагая пользователям шоу и фильмы, которые соответствуют их интересам и вкусам.

Помимо этого, многие компании используют машинное обучение и нейронные сети для обработки изображений.

Инструменты, используемые для маркетинга машинного обучения

Некоторые коммерческие и нативные приложения, популярные в маркетинге в рамках машинного обучения, можно использовать в соответствии с потребностями и требованиями бизнеса. Вот некоторые из популярных:

  • CloudSight
  • Менеджер аудитории Adobe
  • AgileOne
  • Алекса
  • Оракул БлюКай
  • Эйнштейн из отдела продаж

Факторы, на которые следует обратить внимание при использовании маркетинга на основе машинного обучения

Машинное обучение может открыть множество возможностей для компании, готовой выйти за рамки обыденного. Тем не менее, нужно быть уверенным в некоторых ключевых моментах и ​​объектах, прежде чем применять его, чтобы избежать каких-либо серьезных последствий в будущем.

Сосредоточьтесь больше на новых клиентах по сравнению со старыми

Это может иметь неприятные последствия, потому что, даже если компании получают новых клиентов, они теряют своих ранее приобретенных постоянных клиентов, которые были с компанией довольно долгое время.

Переход на непроверенный маркетинговый план

В настоящее время люди склонны верить своей интуиции и доверять любой маркетинговой стратегии без предварительной практики и анализа. Это может привести к потере доверия и уверенности в имидже бренда компании на рынке, что может негативно сказаться на ее акциях на более позднем этапе.

Недостаточно хорошо знать свою целевую аудиторию

Ориентация на правильную аудиторию и понимание их истинных желаний и потребностей является обязательным для любой компании, чтобы понять их модели покупок.

Ориентация на более широкую аудиторию

Единство в разнообразии! Ориентация на более широкую и разнообразную аудиторию, которая обычно не покупает свои обычные продукты, одновременно трудна и рискованна. Но выполнение рассчитанных шагов с использованием машинного обучения в этом сценарии может помочь как компании, так и клиентам.

Сбор и анализ правильных данных

Сбор и манипулирование данными могут указать верный путь для компаний, которые хотят переключить свое внимание на здоровый маркетинг, а не просто на маркетинг. Это может облегчить компаниям нацеливание и оценку правильной группы аудитории для их бизнеса.

Вывод

Машинное обучение может предоставить товары для цифрового маркетинга, что может сделать его как футуристическим, так и революционным для предприятий, которые могут полностью на него положиться. Текущая скорость, с которой компании запрашивают и используют данные для увеличения своего общего охвата по всему миру, поразительна.

Даже компании среднего размера стремятся расширить свое маркетинговое мастерство, внедряя больше машинного обучения в свой бизнес, чтобы сохранить свои основные преимущества и попробовать что-то нестандартное. Можно легко воспользоваться всеми преимуществами машинного обучения в маркетинге благодаря его надежности и гибкости.

Первоначально опубликовано на https://blog.eduonix.com3 сентября 2019 г.