Мы понимаем, что отделы маркетинга никогда не испытывают недостатка в информации. Объем данных, к которым имеют доступ маркетологи, может быть ошеломляющим, и они часто изо всех сил пытаются понять все это и эффективно использовать. В этом исследовании используется машинное обучение.
Основное преимущество включения машинного обучения в ваш маркетинговый стек заключается в том, что оно значительно быстрее и эффективнее, чем люди, в понимании огромных объемов данных.
Этот метод использует данные для немедленного выявления закономерностей и прогнозирования будущего. После этого маркетологи могут использовать эту информацию для улучшения значительной части своего рабочего процесса, включая увеличение количества экспериментов, которые они проводят, улучшение взаимодействия с пользователем на своем веб-сайте и автоматизацию взаимодействия с потребителями.
Вкратце можно сказать, что машинное обучение можно применять практически ко всем аспектам ваших операций онлайн-маркетинга, чтобы улучшить их. Ниже описаны пять наиболее значимых методов.
- Создавайте и улучшайте контент:
Никому не нужно подчеркивать важность контента в ваших усилиях по цифровому маркетингу. Однако вам может понадобиться дополнительная информация о том, как машинное обучение может улучшить контент, который вы разрабатываете и распространяете, и почему его включение в ваш план контент-маркетинга имеет решающее значение.
Машинное обучение может, например, сделать ваши статьи выше в результатах поиска. Быть великим писателем — это одно; Сочинять для Google, чтобы вознаградить вас в поисковой выдаче, это совсем другое. Обязательно используйте все подходящие ключевые слова, охватывайте весь соответствующий материал и, как правило, охватывайте все основания.
Без интеллектуальных инструментов для создания контента, таких как Frase.io, которые используют машинное обучение для анализа вашего материала в сравнении с лучшими результатами Google и обеспечения охвата всех соответствующих моментов, это довольно сложно сделать.
2. Обновление автоматизации маркетинга:
Машинное обучение может улучшить персонализацию, но это не единственный способ изменить то, как ваш бренд взаимодействует с людьми. Кроме того, это может помочь вам лучше автоматизировать свои маркетинговые инициативы, что может значительно повысить вовлеченность клиентов.
Давайте представим, что если покупатель подписывается на вашу рассылку или оставляет свою корзину пустой, вы автоматически отправляете ему электронное письмо. В то время как большинство брендов будут отправлять клиентам стандартные электронные письма, компании, использующие машинное обучение, могут настраивать контент и рекламные акции в зависимости от своих привычек просмотра.
Уместное предложение игрушек для жевания значительно повысит их вероятность повторного участия в вашем бизнесе, если они ранее просмотрели выбор игрушек для собак, предлагаемых вашей компанией, прежде чем подписаться на ваш информационный бюллетень.
Решения для автоматизации маркетинга с помощью машинного обучения могут сканировать значительно большие и разнообразные наборы данных, позволяя компаниям, занимающимся разработкой программного обеспечения, более эффективно классифицировать потенциальных клиентов. Это позволяет продавцам уделять больше внимания контактам, у которых больше шансов стать клиентами.
Сила автоматизации маркетинга поразительна. Автоматизация маркетинга, согласно этому, приводит к повышению производительности продаж более чем на 14% и снижению расходов на маркетинг более чем на 12%.
Хотя это вполне возможно сделать без машинного обучения, машинное обучение позволяет гораздо более сложную и индивидуализированную автоматизацию.
3. Используйте чат-ботов:
Чат-боты по обслуживанию клиентов — эффективный инструмент. Потребители, которые взаимодействовали с ними восемь из десяти раз, говорят, что хорошо провели время. Все они необходимы, если у вас есть онлайн-бизнес.
Вы можете отвечать клиентам, не имея в штате человека, используя чат-ботов. Вместо этого чат-боты, управляемые машинным обучением, могут точно и автоматически отвечать на вопросы клиентов. Это связано с тем, что ваш чат-бот будет постоянно улучшать ответы, которые он предлагает, изучая информацию на вашем веб-сайте и взаимодействие, которое он имеет с пользователями.
Для большего количества разговоров чат-боты обеспечат еще более высокий уровень обслуживания клиентов, поскольку они постоянно учатся и совершенствуются. Первоначально вы можете захотеть, чтобы ваш чат-бот переадресовал человеку особенно сложный вопрос, но достаточно скоро бот станет настолько эффективным, что вмешательство человека не потребуется. Однажды у вас будет чат-бот, достаточно умный, чтобы продавать клиентам больше, чем просто отвечать на их запросы.
Клиенты, скорее всего, также не смогут идентифицировать робота, с которым они разговаривают. Для общения с клиентами на человеческом уровне некоторые чат-боты, такие как IntelliTicks, используют обработку естественного языка (NLP), еще одну область ИИ.
Кроме того, другой алгоритм машинного обучения может анализировать данные, полученные чат-ботами на основе ИИ, чтобы получать информацию, которую маркетологи могут использовать для улучшения своих будущих усилий.
4. Увеличить индивидуализацию:
Для потребителей важна персонализация. Согласно исследованию Accenture, 91% потребителей предпочитают бренды, которые помнят, кто они такие, и в результате предоставляют соответствующие предложения и рекомендации. Кроме того, более половины клиентов более чем готовы перейти к конкуренту, если они не получат персонализированный опыт.
Хорошей новостью является то, что машинное обучение позволяет вам обеспечить максимально индивидуальный подход к покупателю. Вы можете использовать алгоритм, который тщательно отслеживает действия пользователей, определяет, какие продукты они предпочитают, а затем использует эту информацию для создания индивидуальной домашней страницы и списка рекомендаций.
Например, Amazon использует алгоритмы искусственного интеллекта, чтобы предлагать продукты, которые с наибольшей вероятностью будут куплены, основываясь на истории покупок клиентов, вещах в их корзине и их предпочтениях при просмотре.
Когда клиент, скорее всего, совершит покупку, тот же алгоритм может создать индивидуальные предложения для каждого отдельного клиента и отправить их этому человеку по электронной почте.
5. Анализ наборов данных:
Анализ наборов данных обычно будет первым этапом процесса, независимо от того, как вы применяете машинное обучение в своих маркетинговых инициативах.
Например, вы можете использовать машинное обучение для изучения и выявления тенденций в поведении пользователей на вашем веб-сайте. Алгоритм может быстро выполнить задачу по анализу данных в вашем профиле Google Analytics, прогнозированию поведения пользователей в будущем и выявлению тенденций, которые вы можете использовать для улучшения своего веб-сайта.
Да, люди вполне способны выполнять собственный анализ данных, но вы просто не можете сравниться по скорости или точности с решениями на основе ИИ.
Машинное обучение — еще один инструмент, который маркетологи могут использовать, чтобы лучше понять своего клиента.
Рассмотрим сегментацию клиентов в качестве примера. Хотя разделение вашей аудитории на отдельные группы может значительно повысить эффективность ваших маркетинговых кампаний, выполнение этого вручную требует времени. Алгоритм машинного обучения, с другой стороны, может автоматически сегментировать вашу потребительскую базу на основе поведения и действий, которые вы не можете дорого и потенциально сможете распознать.
