মেশিন লার্নিং এবং মার্কেটিং: টুল, উদাহরণ, এবং টিপস বেশিরভাগ দল ব্যবহার করতে পারে

মেশিন লার্নিং, AI এর একটি উপসেট, একটি শক্তিশালী হাতিয়ার যা বিপণনকে দ্রুত রূপান্তরিত করছে।

হাবস্পটের মতে, প্রায় 35% বিপণনকারী তাদের কাজ সহজ করতে এবং ক্লান্তিকর কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে AI ব্যবহার করছেন সর্বশেষ গবেষণা. যাইহোক, একই গবেষণা প্রকাশ করে যে 96% বিপণনকারী এখনও AI-উত্পাদিত আউটপুটগুলি সামঞ্জস্য করে — ইঙ্গিত করে যে এটি এখনও নিখুঁত থেকে অনেক দূরে।

আজকের পোস্টে, আপনি শিখবেন কিভাবে মেশিন লার্নিং আপনার মার্কেটিং টিমকে সুপারচার্জ করতে পারে। আমরা বাস্তব-বিশ্বের কোম্পানিগুলি থেকে মেশিন লার্নিং বাস্তবায়ন করে এবং উল্লেখযোগ্য উন্নতি লক্ষ্য করে এমন উদাহরণও শেয়ার করব।

সুচিপত্র

মেশিন লার্নিং এবং মার্কেটিং

মেশিন লার্নিং হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) একটি রূপ যা সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই ফলাফলের পূর্বাভাস দিতে আরও নির্ভুল হতে সক্ষম করে।

বিপণনকারীরা গ্রাহকদের আচরণ বুঝতে এবং বৃহৎ ডেটাসেটের প্রবণতা শনাক্ত করতে ML ব্যবহার করে, তাদের আরও দক্ষ বিপণন প্রচারাভিযান তৈরি করতে এবং বিপণন ROI উন্নত করতে দেয়।

উদাহরণস্বরূপ, Netflix তার সুপারিশের অ্যালগরিদম, পূর্বাভাস চাহিদা এবং গ্রাহকের ব্যস্ততা বাড়াতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে।

গ্রাহকদের দেখার ইতিহাস ব্যবহার করে, কোম্পানি গ্রাহকদের পছন্দগুলির মধ্যে শক্তিশালী অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করে, তাদের প্রাসঙ্গিক বিষয়বস্তু পরামর্শ দিতে সক্ষম করে৷

ব্যবসায়িক পেশাদাররা ML এবং গ্রহণ করে কী করে তা দেখতে নীচের চিত্রটি দেখুন AI প্রযুক্তি.

চিত্র উত্স

কিভাবে মেশিন লার্নিং মার্কেটিং উন্নত করতে পারে

মেশিন লার্নিং অনেক উপায়ে মার্কেটিং উন্নত করতে পারে। এখানে সবচেয়ে সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে রয়েছে:

1. গ্রাহক সেন্টিমেন্ট গেজ করুন

মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি ইতিবাচক, নিরপেক্ষ বা নেতিবাচক মতামতগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে গ্রাহকের অনুভূতি সনাক্ত করতে পারে।

প্রাথমিকভাবে, তারা গ্রাহক পর্যালোচনা, সামাজিক মিডিয়া উল্লেখ, প্রতিক্রিয়া ফর্ম, বা সমীক্ষার প্রতিক্রিয়ার মতো বিভিন্ন উত্স থেকে পাঠ্য তথ্য সংগ্রহ করে।

পরবর্তীকালে, ডেটা প্রিপ্রসেসিংয়ের মধ্য দিয়ে যায় এবং সংশ্লিষ্ট অনুভূতি অনুসারে লেবেল করা হয়। এটি বিপণনকারীদের গ্রাহকের অনুভূতি সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে এবং প্রতিক্রিয়ার ভিত্তিতে উন্নতি করতে দেয়।

2. ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা ব্যক্তিগতকৃত করুন

মেশিন লার্নিং মডেল গ্রাহকদের পছন্দের পূর্বাভাস দিতে ব্যবহারকারীর আচরণ এবং ঐতিহাসিক তথ্য বিশ্লেষণ করতে পারে। বিপণনকারীরা এই সুযোগটি ব্যবহার করে গ্রাহকদের জন্য ব্যক্তিগতকৃত অফার তৈরি করতে, যেমন পণ্যের সুপারিশ, প্রচার বা ছাড়।

উপরন্তু, ML ব্যবহারকারীর আগ্রহের উপর ভিত্তি করে কন্টেন্ট ফিড কিউরেট করতে পারে এবং গ্রাহকদের ব্যক্তিগতকৃত অনুস্মারক পাঠাতে পারে।

3. বিষয়বস্তু বিতরণ প্রচেষ্টা অপ্টিমাইজ করুন

মেশিন লার্নিং বিভিন্ন বিষয়বস্তু বিতরণ চ্যানেলের কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণ করতে পারে এবং অপ্টিমাইজেশন কৌশল অফার করতে পারে।

ঐতিহাসিক তথ্য অ্যাক্সেস করে, এটি নির্ধারণ করতে পারে পোস্ট করার জন্য সেরা সময় এবং দর্শকদের অপ্রতিরোধ্য এড়াতে সামগ্রী বিতরণের সর্বোত্তম ফ্রিকোয়েন্সি।

এটি সবচেয়ে কার্যকর বিতরণ চ্যানেলগুলিকেও চিহ্নিত করতে পারে, যা বিপণনকারীদের বিজ্ঞতার সাথে তাদের সংস্থান বরাদ্দ করতে এবং ROI এর পাশাপাশি সর্বাধিক ব্যস্ততা অর্জন করতে দেয়।

4. বিজ্ঞাপন টার্গেটিং এবং বিডিং অপ্টিমাইজ করুন

ML লক্ষ্যযুক্ত বিজ্ঞাপনে বিপ্লব ঘটাচ্ছে।

বিপুল পরিমাণ গ্রাহক ডেটা বিশ্লেষণ করে, মেশিন লার্নিং গ্রাহকের আচরণের পূর্বাভাস দেয় এবং ভাগ করা বৈশিষ্ট্য এবং বৈশিষ্ট্যের ভিত্তিতে ব্যবহারকারীদের ভাগ করে ভাগ করে।

বিপণনকারীরা তখন এই ডেটা ব্যবহার করে বিজ্ঞাপনগুলিকে সেই সেগমেন্টের সাথে মানানসই করতে, টার্গেট অডিয়েন্সের সাথে সংযোগ স্থাপন করে যারা বিজ্ঞাপনের সাথে জড়িত হওয়ার সম্ভাবনা বেশি।

5. স্ট্রীমলাইন A/B টেস্টিং প্রক্রিয়া

A / B পরীক্ষা বিপণনে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, কারণ এটি স্পষ্টভাবে দেখায় যে কী কাজ করছে এবং কী নয়।

ML A/B পরীক্ষার প্রক্রিয়াগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে এবং সেগুলিকে আরও নির্ভুল করতে সাহায্য করে৷ পরীক্ষার প্রক্রিয়ার রিয়েল-টাইম পর্যবেক্ষণ ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ এবং সম্ভাব্য ত্রুটির সম্ভাবনা হ্রাস করে।

তদ্ব্যতীত, মেশিন লার্নিং পরীক্ষার সময়কাল হ্রাস করে, সময় এবং সংস্থান সাশ্রয় করে যখন একটি পরিবর্তন উল্লেখযোগ্যভাবে অন্যটিকে ছাড়িয়ে যায়।

মেশিন লার্নিং এবং মার্কেটিং এর 15 উদাহরণ

ফরেস্টার পূর্বাভাস যে প্রায় 100% এন্টারপ্রাইজগুলি 2025 সালের মধ্যে কোনো না কোনো ধরনের AI বাস্তবায়ন করবে। আরও দুই বছর বাকি, কিন্তু অনেক কোম্পানি ইতিমধ্যেই সফলভাবে AI গ্রহণ করেছে।

এখানে বাস্তব-বিশ্বের কোম্পানিগুলির 15টি উদাহরণ রয়েছে যা মেশিন লার্নিং বাস্তবায়নের পরে উল্লেখযোগ্য উন্নতি দেখেছে৷

1. আমাজন তার নেট বিক্রয় 9% বৃদ্ধি করেছে।

মেশিন লার্নিং দীর্ঘকাল ধরে Amazon-এর একটি অবিচ্ছেদ্য অংশ, বিশ্বের অন্যতম বৃহত্তম খুচরা বিক্রেতা৷

ইকমার্স জায়ান্ট বিভিন্ন উদ্দেশ্যে ML ব্যবহার করছে, যেমন গ্রাহকের আচরণের অন্তর্দৃষ্টি পাওয়া এবং ব্যক্তিগতকৃত পণ্যের সুপারিশ প্রদানের জন্য ব্রাউজিং এবং ক্রয়ের ইতিহাস বিশ্লেষণ করা।

এগুলি গ্রাহকের অভিজ্ঞতা বাড়ায় কারণ ব্যবহারকারীরা সহজেই নতুন পণ্যগুলি খুঁজে পায় যা তাদের আগের কেনাকাটার অভিজ্ঞতার মতো। উপরন্তু, Amazon চাহিদা পূর্বাভাসের উপর ভিত্তি করে ব্যবহারকারীদের জন্য লক্ষ্যযুক্ত বিজ্ঞাপন তৈরি করে।

তার সর্বশেষ আর্থিক অনুযায়ী রিপোর্ট, 9 সালের প্রথম ত্রৈমাসিকে $127.4 বিলিয়নের তুলনায় প্রথম ত্রৈমাসিকে কোম্পানির নেট বিক্রয় 116.4% বেড়ে $2022 বিলিয়ন হয়েছে।

2. Netflix তার ব্যক্তিগতকৃত চলচ্চিত্রের পরামর্শের কারণে একটি শিল্প নেতা হয়ে উঠেছে।

Netflix পরিষেবাগুলি জনপ্রিয় হওয়ার একটি প্রধান কারণ হল তারা ব্যবহার করছে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং স্বজ্ঞাত পরামর্শ তৈরি করতে মেশিন লার্নিং সমাধান।

সংস্থাটি ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং এর গ্রাহকদের চলচ্চিত্রের পছন্দ বিশ্লেষণ করতে এবং প্রাসঙ্গিক বিষয়বস্তুর পরামর্শ দিতে। কিন্তু এটা কিভাবে কাজ করে?

আপনি যখন তাদের মুভি ডিরেক্টরি ব্রাউজ করেন, তখন তাদের বুদ্ধিমান অ্যালগরিদমগুলি দেখে যে কোন ধরনের মুভি আপনাকে মুগ্ধ করে, আপনি কোথায় ক্লিক করেন, আপনি একই মুভি কত মিনিট দেখছেন ইত্যাদি।

তারপরে আপনার দেখার অভ্যাস বিশ্লেষণ করে, Netflix আপনার জন্য একটি ব্যক্তিগতকৃত সিনেমা/টিভি শো ফিড তৈরি করে। এটা একটা জয়-জয়।

3. আর্মার VPN আজীবন মূল্য এবং সর্বাধিক ব্যবহারকারী অধিগ্রহণ প্রচেষ্টা ভবিষ্যদ্বাণী করেছে।

Armor VPN হল একটি কনজিউমার সাইবারসিকিউরিটি (VPN) সফ্টওয়্যার যা নতুন গ্রাহকদের আকৃষ্ট করার জন্য একটি কঠিন ব্যবহারকারী অধিগ্রহণের কৌশল তৈরি করতে চায়। সীমিত বিপণন বাজেটের সাথে, মালিকরা ট্রায়াল-এবং-এরর প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে যেতে চান না।

এইভাবে, তারা অংশীদারিত্ব পেকান এআই, একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ সরঞ্জাম, ভবিষ্যদ্বাণীকৃত জীবনকাল মূল্য (pLTV) মডেলের সাহায্যে কৌশলগত সিদ্ধান্ত নিতে।

চিত্র উত্স

টুল এর ভবিষ্যদ্বাণী সহ, ক্লায়েন্ট চিহ্নিত গড়ে 25% ব্যবধান প্রকৃত ব্যবহারকারীর জীবনকালের মূল্য এবং তারা ব্যবহারকারীর মূল্য কী হতে পারে তার মধ্যে।

এইভাবে, আর্মার ভিপিএন তার ব্যবহারকারী অধিগ্রহণ প্রচেষ্টাকে আরও কার্যকরী এবং ডেটা-চালিত কৌশল তৈরি করতে পারে।

4. Devex এর বিষয়বস্তু তৈরির প্রক্রিয়া স্কেল করেছে এবং খরচ 50x কমিয়েছে।

Devex, ওয়াশিংটন, ডিসি ভিত্তিক, বিশ্বব্যাপী উন্নয়নের জন্য নিয়োগ এবং ব্যবসা উন্নয়ন পরিষেবাগুলির একটি প্রধান প্রদানকারী।

কোম্পানী সাপ্তাহিক প্রায় 3000 টি টেক্সট পায়, যার জন্য বিষয়বস্তু দলের ম্যানুয়াল পর্যালোচনা প্রয়োজন। অবশেষে, এই টুকরাগুলির মধ্যে মাত্র 300টি যোগ্য বলে বিবেচিত হয় এবং সেই অনুযায়ী ট্যাগ করা হয়।

সম্প্রতি অবধি, মূল্যায়নটি ম্যানুয়ালি করা হয়েছিল, যা সম্পূর্ণ হতে প্রায় 10 ঘন্টা সময় লেগেছিল। প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করতে, Devex যোগাযোগ মাঙ্কিলার্ন, মেশিন লার্নিং মডেল দ্বারা চালিত একটি পাঠ্য বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্ম।

Devex একটি টেক্সট ক্লাসিফায়ার তৈরি করেছে যা তাদের ডেটা প্রসেস করতে সাহায্য করে এবং টেক্সট প্রাসঙ্গিক হলে ট্যাগ করে।

এর ফলে 66% সময় সাশ্রয় হয়েছে, এবং কম মানুষের হস্তক্ষেপের প্রয়োজন হওয়ায় অপারেশন খরচ 50x কমেছে।

5. Airbnb ভাড়ার দাম অপ্টিমাইজ করেছে এবং মোটামুটি অনুমান তৈরি করেছে।

গ্রাহকদের জন্য ভাড়ার দাম অপ্টিমাইজ করার চেষ্টা করার সময় Airbnb চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হয়েছিল।

এটা কাটিয়ে উঠতে, Airbnb এর সম্ভাব্য গ্রাহকদের মোটামুটি অনুমান প্রদান করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা হয়েছে। অবস্থান, আকার, সম্পত্তির ধরন, ঋতু, সুযোগ-সুবিধা ইত্যাদির মতো বিভিন্ন মানদণ্ডের উপর ভিত্তি করে দাম নির্ধারণ করা হয়েছিল।

তারপর, EDA সঞ্চালনের মাধ্যমে, তারা বুঝতে পারে যে কীভাবে ভাড়া তালিকাগুলি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে ছড়িয়ে পড়ে।

চূড়ান্ত ধাপে, কোম্পানী অনুমান তৈরি করতে এবং সময়ের সাথে দামগুলি কীভাবে পরিবর্তিত হয় তা কল্পনা করতে লিনিয়ার রিগ্রেশনের মতো এমএল মডেলগুলি প্রয়োগ করেছে। এটি তাদের আকর্ষণীয় বিপণন অফার তৈরি করতে এবং নতুন গ্রাহকদের জয় করার অনুমতি দিয়েছে।

6. Re:মেম্বার হিটম্যাপ এবং সেশন রেকর্ডিং সহ 43% দ্বারা রূপান্তর বৃদ্ধি করেছে৷

পুন: সদস্য স্ক্যান্ডিনেভিয়ার নেতৃস্থানীয় ক্রেডিট কার্ড কোম্পানি এক. সম্প্রতি, তাদের বিপণন দল লক্ষ্য করেছে যে ব্যবহারকারীরা তাদের ক্রেডিট কার্ডের আবেদনপত্র স্বাভাবিকের চেয়ে বেশি বন্ধ করে দিচ্ছে।

হতাশ হয়ে বিপণন দলের দিকে মোড় নিল Hotjar গ্রাহকরা কীভাবে তাদের ওয়েবসাইট ব্যবহার করছেন এবং কী সমস্যাটি ঘটাচ্ছে তার একটি সম্পূর্ণ ছবি পেতে। তারা সেশন রেকর্ডিং ব্যবহার করে একটি ব্যবহারকারীর ওয়েবসাইটে কাটানো পুরো সময়টি পুনরায় প্লে করতে।

হিটম্যাপ তাদের শনাক্ত করতে সাহায্য করে যে গ্রাহকরা কোন পৃষ্ঠাগুলিতে বেশি ক্লিক করতে চান।

ডেটা একত্রিত করে, Re:member-এর বিপণন দল লক্ষ্য করেছে যে অ্যাফিলিয়েট থেকে আসা অনেক লোক এখনই চলে যাচ্ছে।

তাপ মানচিত্র এবং সেশন রেকর্ডিং পর্যালোচনা করার পর, দলটি উপসংহারে পৌঁছেছে যে দর্শকরা প্রাথমিকভাবে সুবিধা বিভাগে আগ্রহী ছিল কিন্তু আরও তথ্যের প্রয়োজন ছিল।

ফলস্বরূপ, তারা অ্যাপ্লিকেশন পৃষ্ঠাটি পুনরায় ডিজাইন করেছে, যার ফলে রূপান্তর 43% বৃদ্ধি পেয়েছে।

7. Tuff অংশীদারিত্বের প্রস্তাবে 75% সাফল্যের হার অর্জন করেছে।

Tuff হল একটি SEO বিপণন সংস্থা যা মাত্র তিন বছরে উল্লেখযোগ্য ARR বৃদ্ধি অর্জন করেছে। প্রাথমিকভাবে, পুঙ্খানুপুঙ্খ প্রতিযোগী এবং কীওয়ার্ড গবেষণার জন্য একটি নির্ভরযোগ্য SEO টুলের অভাবের কারণে তারা ক্লায়েন্ট পিচ তৈরি করতে লড়াই করেছিল।

ব্যবহার করার পর Semrush, মেশিন-লার্নিং অ্যালগরিদম সহ একটি নেতৃস্থানীয় কীওয়ার্ড রিসার্চ টুল, Tuff সম্ভাব্য গ্রাহকদের জৈব কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণ করতে পারে এবং তাদের নির্দিষ্ট প্রয়োজন অনুসারে ব্যক্তিগতকৃত প্রস্তাব তৈরি করতে পারে।

এটি নতুন ক্লায়েন্টদের জয়ের ক্ষেত্রে 75% সাফল্যের হারের দিকে পরিচালিত করেছে।

8. কাসাসা জৈব ট্রাফিক 92% বৃদ্ধি পেয়েছে।

কাসাসা, একটি আর্থিক পরিষেবা সংস্থা, তার বিষয়বস্তু ক্রিয়াকলাপ স্কেল এবং জৈব ট্র্যাফিক চালানোর লক্ষ্য ছিল৷ তারা দত্তক নিয়েছে MarketMuse, সময় এবং সম্পদ বাঁচাতে AI এবং ML-এর উপর ভিত্তি করে একটি বিষয়বস্তু অপ্টিমাইজেশান টুল।

MarketMuse থেকে সরলীকৃত কন্টেন্ট ব্রিফ ব্যবহার করে, Kasasa অনেক দ্রুত অর্থপূর্ণ বিষয়বস্তু তৈরি করেছে। এটি কোম্পানিটিকে একটি শিল্প বিশেষজ্ঞ হিসাবে প্রতিষ্ঠিত করে এবং এর স্বীকৃতি বৃদ্ধি করে, যার ফলে জৈব ট্রাফিকের 92% বৃদ্ধি ঘটে।

9. Spotify ব্যক্তিগতকৃত প্লেলিস্ট তৈরি করেছে এবং গ্রাহকদের ব্যস্ততা বাড়িয়েছে।

Spotify গ্রাহকের ডেটা বিশ্লেষণ করতে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, যেমন প্লেলিস্ট এবং শোনার ইতিহাস।

এটি ডিজিটাল সঙ্গীত পরিষেবা প্রদানকারীকে সঙ্গীত পছন্দগুলির উপর ভিত্তি করে গ্রাহক বিভাগ তৈরি করতে দেয়, প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য ব্যক্তিগতকৃত সঙ্গীত সুপারিশ এবং প্লেলিস্ট সক্ষম করে, শেষ পর্যন্ত গ্রাহকের ব্যস্ততা বৃদ্ধি করে।

10. Sephora ভার্চুয়াল শিল্পীর সাথে Sephora দীর্ঘমেয়াদী গ্রাহক আনুগত্য তৈরি করেছে।

Sephora, একটি বিশাল প্রসাধনী খুচরা বিক্রেতা, এক দশকেরও বেশি সময় ধরে এআই এবং মেশিন লার্নিং সহ অত্যাধুনিক প্রযুক্তির ব্যবহার করছে। তাদের ভার্চুয়াল শিল্পী গ্রাহকদের তাদের পরা ছাড়া কার্যত নতুন পণ্য চেষ্টা করার অনুমতি দেয়।

মুখ শনাক্তকরণ প্রযুক্তির মাধ্যমে, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সবচেয়ে সামঞ্জস্যপূর্ণ শেডকে চিনতে পারে এবং পণ্যের সুপারিশ করে, ব্যক্তিগতকৃত পণ্যের সুপারিশ প্রদান করে, গ্রাহকের সাথে যুক্ত হতে চালনা করে এবং বিশ্বস্ততা বৃদ্ধি করে।

চিত্র উত্স

11. কোকা-কোলা তার বিক্রয় এবং বিতরণ প্রচেষ্টা প্রায় 30% উন্নত করেছে।

কোকা-কোলা তার বিপণন কৌশলগুলিতে ML এবং AI সমাধানগুলি বাস্তবায়নের ক্ষেত্রে সবচেয়ে এগিয়ে রয়েছে।

তার শিল্প নেতৃত্ব বজায় রাখার জন্য, আমেরিকান কোম্পানি বিক্রয় ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং গ্রাহকের পছন্দগুলির প্রবণতা সনাক্ত করতে একটি AI সিস্টেম তৈরি করেছে।

তারা তাদের পণ্যের প্যাকেজিং এবং বিতরণকে অপ্টিমাইজ করার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমও নিযুক্ত করেছে, যার ফলে লাভে উল্লেখযোগ্য 30% বৃদ্ধি পেয়েছে।

উপরন্তু, তারা সাধারণ প্রশ্নগুলির সাথে গ্রাহকদের সাহায্য করার জন্য একটি ভার্চুয়াল সহকারী তৈরি করেছে।

12. Yelp সাপ্তাহিক ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ পাঠাচ্ছে।

তীক্ষ্ন চিতকার এটি একটি ব্যবহারকারীর পর্যালোচনা এবং সুপারিশ প্ল্যাটফর্ম যা এর মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। ব্যক্তিগতকৃত ব্যবহারকারীর সুপারিশ তৈরি করতে তারা মেশিন লার্নিং এবং অ্যালগরিদমিক সাজানোর সুবিধা নেয়।

মেশিন লার্নিংয়ের মাধ্যমে, ব্যবহারকারীরা আগের সপ্তাহে বা তাদের নির্দিষ্ট আগ্রহের মধ্যে দেখেছেন এমন ব্যবসার উপর ভিত্তি করে সাপ্তাহিক সুপারিশ পান। 2023 সালে, কোম্পানিটি তার AI-চালিত রিভিউ লেখার পরিষেবাও চালু করেছিল।

13. সাইবার ইনকর্পোরেটেড তার ভিডিও কোর্স উৎপাদন দ্বিগুণ করেছে।

সাইবার ইনক. নেদারল্যান্ডে অবস্থিত একটি নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা সচেতনতা সংস্থা। কোম্পানি প্রশিক্ষণ প্রোগ্রাম অফার করে এবং তার ভিডিও কোর্স তৈরির প্রক্রিয়া স্কেল করতে চায়।

তারা দল বেঁধেছে Synthesia, একটি এআই-চালিত ভিডিও ক্রিয়েশন প্ল্যাটফর্ম, ভিডিও তৈরিকে স্ট্রিমলাইন করতে এবং একাধিক ভাষায় ভিডিও তৈরি করতে।

সহযোগিতাটি অভিনেতাদের নিয়োগের খরচ কমিয়ে দেয় কারণ টুলটি প্রতিস্থাপন হিসাবে একটি অবতার অফার করে। সাইবার ইনকর্পোরেটেড দুই গুণ দ্রুত ভিডিও সামগ্রী তৈরি করতে এবং এর বিশ্বব্যাপী নাগাল প্রসারিত করতে সক্ষম হয়েছে।

14. উবার প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য ব্যক্তিগতকৃত লক্ষ্যযুক্ত বিজ্ঞাপন তৈরি করেছে।

Uber, একটি আমেরিকান ট্যাক্সি পরিষেবা প্রদানকারী, কার্যকরভাবে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে। ML-এর সাহায্যে, তারা গ্রাহকের ডেটা বিশ্লেষণ করে, যেমন অবস্থান এবং ভ্রমণের ইতিহাস, এবং ব্যক্তিদের জন্য উপযোগী লক্ষ্যযুক্ত বিজ্ঞাপন তৈরি করে।

অ্যালগরিদম তাদের সর্বোচ্চ দক্ষতার জন্য বিজ্ঞাপন প্রচারাভিযানগুলিকে অপ্টিমাইজ করার অনুমতি দেয়, যার ফলে উবারের সাথে গ্রাহকের অংশগ্রহণ এবং ব্যবহারের হার বেশি হয়।

15. Farfetch তার ইমেল খোলার হার 31% বৃদ্ধি করেছে।

Farfetch একটি বিলাসবহুল ফ্যাশন খুচরা বিক্রেতা যেটি এআই নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করেছে এবং এর ইমেল বিপণন প্রচারাভিযানকে নতুন চেহারা দিয়েছে।

তারা সহযোগিতা করেছে Phrasee, একটি টুল যা সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক ব্র্যান্ড ভয়েস বাছাই করে এবং তার উপর ভিত্তি করে বিষয়বস্তু ধারণা তৈরি করে।

কোম্পানিটি তার ট্রিগার প্রচারাভিযানে গড় ক্লিক রেট 38% বৃদ্ধি এবং 31% গড় খোলা হার বৃদ্ধি সহ, চিত্তাকর্ষক ফলাফলের সাক্ষী হয়েছে।

মার্কেটিং এ মেশিন লার্নিং ব্যবহারের জন্য 5 টি টিপস

মেশিন লার্নিং অত্যন্ত উপকারী হতে পারে, কিন্তু আপনার জানা উচিত কিভাবে এটি কার্যকরভাবে ব্যবহার করা যায়। আপনার মার্কেটিং প্রচেষ্টায় মেশিন লার্নিংকে কার্যকরভাবে ব্যবহার করার জন্য এখানে পাঁচটি টিপস রয়েছে।

1. আপনার বিপণন লক্ষ্যগুলির সাথে সুনির্দিষ্ট হন।

যেহেতু ML প্রচুর ডেটা সেট প্রক্রিয়া করে, আপনি সম্ভবত অপ্রয়োজনীয় ডেটা লোড পাবেন। আপনি কী অর্জন করতে চান তা স্পষ্টভাবে রূপরেখা দিলে আপনি সহজেই এটি এড়াতে পারেন।

আপনার বিপণনের লক্ষ্যগুলিকে সংকুচিত করুন এবং সেগুলিকে শ্রেণীবিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করুন যেমন গ্রাহক বিভাজন, বিজ্ঞাপন অপ্টিমাইজেশান, রূপান্তর ত্বরণ, ইত্যাদি। ছোট আকারের পরীক্ষাগুলি দিয়ে শুরু করুন এবং কিছু ফলাফল পাওয়ার পরে পুনরাবৃত্তি করুন।

2. এক এমএল মডেলের সাথে লেগে থাকবেন না।

একাধিক মেশিন লার্নিং মডেলের সাথে পরীক্ষা করা অপরিহার্য। বিভিন্ন এমএল মডেলের বিভিন্ন ক্ষমতা রয়েছে, প্রতিটির সুবিধা এবং অসুবিধা রয়েছে।

সর্বাধিক দক্ষতার জন্য, আপনাকে বিভিন্ন এমএল মডেল পরীক্ষা করতে হবে যাতে আপনি তাদের কর্মক্ষমতা বস্তুনিষ্ঠভাবে তুলনা করতে পারেন।

উদাহরণস্বরূপ, একটি এমএল মডেল একটি নির্দিষ্ট ধরণের ডেটা টাস্কে এক্সেল করতে পারে তবে একটি ভিন্ন পরিস্থিতিতে কম পারফর্ম করতে পারে।

3. ML টুলের উপর অতিরিক্ত নির্ভরশীল হবেন না।

যদিও মেশিন লার্নিং মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে পারে, এটির উপর অতিরিক্ত নির্ভর করা বিপণনকারীদের জন্য ক্ষতিকর হতে পারে। এমএল মডেলগুলি এখনও বিকশিত হচ্ছে, এবং তারা নিখুঁত নয় এবং মানুষের দক্ষতা ছাড়া সম্পূর্ণরূপে কাজ করতে পারে না।

সর্বাধিক ফলাফলের জন্য, মানব জ্ঞানের সাথে ML একত্রিত করা ভাল। প্রতিটি ভূমিকা পরিষ্কারভাবে সংজ্ঞায়িত করুন এবং কখন ML ব্যবহার করতে হবে এবং কখন মানুষের সিদ্ধান্তের উপর নির্ভর করতে হবে তার একটি সুস্থ সীমানা নির্ধারণ করুন।

4. তথ্য বিজ্ঞানীদের সাথে অংশীদার।

প্রত্যেকেরই ইন-হাউস ডেটা সায়েন্টিস্ট জ্ঞান নেই। আপনি যদি সবে শুরু করে থাকেন, তাহলে সঠিক ML মডেলগুলি বাস্তবায়নের জন্য একজন ডেটা বিজ্ঞানীর সাথে সহযোগিতা করা একটি ভাল ধারণা।

মেশিন লার্নিং বিশেষজ্ঞদের এমএল মডেলের সীমাবদ্ধতা ব্যাখ্যা করতে বলুন যাতে আপনার অবাস্তব প্রত্যাশা না থাকে।

5. ডেটা নীতিকে সম্মান করুন এবং স্বচ্ছ হোন।

AI এবং ML টুলগুলি ডেটা লঙ্ঘন এবং গোপনীয়তার উদ্বেগের জন্য হুমকি সৃষ্টি করে।

যেহেতু গ্রাহকের ডেটা ঝুঁকিপূর্ণ, তাই আপনাকে নিশ্চিত করতে হবে যে আপনি ডেটা গোপনীয়তা প্রবিধান মেনে চলছেন। গ্রাহক ডেটার অনৈতিক ব্যবহার এড়িয়ে চলুন এবং স্বচ্ছ হোন।

আপনার গ্রাহকদের সাথে বিশ্বাস গড়ে তোলার জন্য এগুলি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

মার্কেটারদের জন্য 5টি মেশিন লার্নিং টুল

যেহেতু বাজার ML সরঞ্জামগুলির সাথে পরিপূর্ণ, তাই আমরা তালিকাটি সংকুচিত করেছি এবং শুধুমাত্র সেরাগুলি অন্তর্ভুক্ত করেছি৷ এখানে পাঁচটি এমএল টুল রয়েছে যা আপনাকে আপনার বিপণন প্রচেষ্টাকে স্ট্রিমলাইন করতে এবং আপনার লাভকে সর্বাধিক করতে সাহায্য করবে।

1. হাবস্পট বিষয়বস্তু সহকারী

HubSpot এর AI টুল দিয়ে শুরু করুন।

হাবস্পট এর বিষয়বস্তু সহকারী একটি শক্তিশালী হাতিয়ার যা মার্কেটারদের কন্টেন্ট অপারেশনকে সুপারচার্জ করতে এবং উৎপাদনশীলতা উন্নত করতে দেয়।

এটি স্থানীয়ভাবে HubSpot পণ্যগুলির সাথে সংহত করে এবং আপনি ইমেল, ওয়েবসাইট, ব্লগ পোস্ট ইত্যাদির জন্য অনুলিপি তৈরি করতে AI এবং ম্যানুয়াল সামগ্রী তৈরির মধ্যে টগল করতে পারেন।

বিষয়বস্তু সহকারী ব্যবহার করতে, আপনাকে কেবল ফর্মটি পূরণ করতে হবে, আপনি কী সামগ্রী চান তা বর্ণনা করতে হবে এবং তারপরে "জেনারেট করুন" এ ক্লিক করতে হবে৷ কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে, আপনার কাছে আপনার অনুলিপি থাকবে।

কোর বৈশিষ্ট্য

• ব্যক্তিগতকৃত বিক্রয় এবং বিপণন ইমেল, ব্লগ পোস্ট ধারণা, এবং রূপরেখা তৈরি করুন
• অনুচ্ছেদ তৈরি করুন এবং আকর্ষণীয় CTA তৈরি করুন
• অন্যান্য হাবস্পট পণ্যের সাথে একীভূত করুন

দাম: Hubspot CRM ব্যবহারকারীদের জন্য বিনামূল্যে।

প্রো টিপ: ভাগ করা বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে সম্ভাবনাগুলি ভাগ করুন এবং তারপরে বিষয়বস্তু সহকারীতে তালিকাগুলি যুক্ত করুন৷ টুলটি ডেটা প্রক্রিয়া করবে এবং আপনার আউটরিচকে প্রবাহিত করতে ব্যক্তিগতকৃত ইমেল তৈরি করবে।

2. বানর শিখুন

MonkeyLearn হল একটি AI টুল যা ব্যবসাগুলিকে মেশিন লার্নিং দিয়ে ডেটা বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে। এটি ইমেল, সমীক্ষা এবং পোস্টের মতো বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা বের করে এবং গ্রাহকের প্রতিক্রিয়া এক জায়গায় ভিজ্যুয়ালাইজ করে।

কোর বৈশিষ্ট্য

• বিভিন্ন পাঠ্য বিন্যাস সমর্থিত, যেমন ইমেল, সমর্থন টিকিট, পর্যালোচনা, NPS সমীক্ষা, টুইট ইত্যাদি।
• শ্রেণীতে পাঠ্য শ্রেণীবিভাগ: অনুভূতি, বিষয়, দিক, অভিপ্রায়, অগ্রাধিকার, ইত্যাদি।
• জেনডেস্ক, এয়ারটেবল, টাইপফর্ম, ইন্টারকম ইত্যাদির মতো শত শত অ্যাপ্লিকেশনের সাথে একীকরণ।

দাম: দুটি মূল্য পরিকল্পনা আছে. "টিম" প্যাকেজ $299 থেকে শুরু হয়, এবং একটি বিনামূল্যে ট্রায়াল আছে। "ব্যবসা" স্তরের মূল্য সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ নয়, এবং আপনাকে অবশ্যই বিক্রয় দলের সাথে যোগাযোগ করতে হবে৷

আমরা যা পছন্দ করি: টুলটি অতি স্বজ্ঞাত, এবং কোন কোডিং অভিজ্ঞতার প্রয়োজন নেই। এছাড়াও, গ্রাহকদের কাছে পাঠ্য বিশ্লেষণের বিস্তৃত বিকল্প রয়েছে এবং তারা একটি কেন্দ্রীয় অবস্থানে প্রতিক্রিয়া দেখতে পারেন।

3. পেকান এআই

চিত্র উত্স

পেকান এআই হল একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণী প্ল্যাটফর্ম যা মাত্র কয়েক ঘন্টার মধ্যে নির্ভুল, কর্মযোগ্য ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে।

টুলটি কার্যকরভাবে প্রচুর পরিমাণে কাঁচা ডেটা ব্যবহার করে এবং গ্রাহক মন্থন, এলটিভি ইত্যাদির মতো রাজস্ব প্রভাবিত ঝুঁকি এবং ফলাফলের পূর্বাভাস দেয়।

কোর বৈশিষ্ট্য

• পূর্ব-নির্মিত, কাস্টমাইজযোগ্য SQL টেমপ্লেট
• চাহিদার পূর্বাভাস
• SKAN ব্যবহার করে প্রচারাভিযান অপ্টিমাইজেশান
• তৃতীয় পক্ষের অ্যাপের সাথে ইন্টিগ্রেশন

দাম: টুলটির তিনটি মূল্য পরিকল্পনা রয়েছে। "স্টার্টার" প্ল্যানটি প্রতি মাসে $50, "পেশাদার" হল $280৷ মূল্যের বিবরণ জানতে আপনার এন্টারপ্রাইজ অ্যাকাউন্টের জন্য একটি মিটিং বুক করা উচিত।

আমরা যা পছন্দ করি: টুলটি আমাদেরকে কৌশলগত সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময় এআই-এর শক্তিকে কাজে লাগাতে এবং অনুমানকে দূর করতে দেয়।

4. জ্যাসপার এআই

চিত্র উত্স

Jasper AI ব্লগ, ওয়েবসাইট, ইমেল, সোশ্যাল মিডিয়া ইত্যাদির জন্য মানুষের মতো কপি তৈরি করতে মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে৷ এই কপিরাইটিং সহকারী ব্যবসাগুলিকে তাদের বিষয়বস্তু উত্পাদন প্রচেষ্টাকে স্কেল করতে এবং মূল্যবান সময় বাঁচাতে সহায়তা করে৷

আপনি কেবল ভয়েসের স্বর চয়ন করুন, প্রচারাভিযানের সংক্ষিপ্ত আপলোড করুন এবং সামগ্রীর ধরন নির্বাচন করুন৷ এটি মাত্র 15 সেকেন্ডের মধ্যে একটি অনুলিপি তৈরি করবে।

কোর বৈশিষ্ট্য

• আপনার ব্র্যান্ড শৈলীর সাথে মেলে ভয়েস বিকল্পগুলির একাধিক টোন: গাল, আনুষ্ঠানিক, সাহসী এবং জলদস্যু৷
• 30 টিরও বেশি ভাষায় বিষয়বস্তুর অনুবাদ
• 50টি ভিন্ন ব্যবহার-কেস টেমপ্লেট
• এআই আর্ট জেনারেটর আপনার কপিগুলির জন্য ভিজ্যুয়াল তৈরি করতে

দাম: টুল তিনটি মূল্য পরিকল্পনা সঙ্গে আসে. "সৃষ্টিকর্তা" প্ল্যানের দাম যথাক্রমে $39 এবং "টিম" প্ল্যান $99 প্রতি মাসে। আপনার "ব্যবসা" পরিকল্পনার প্রয়োজন হলে আপনাকে তাদের বিক্রয় দলের সাথে যোগাযোগ করতে হবে।

আমরা যা পছন্দ করি: ব্যক্তিগতকৃত বিষয়বস্তু তৈরি করতে ভয়েসের বিভিন্ন টোন এবং পূর্ব-তৈরি প্রচারাভিযান টেমপ্লেট। আপনার ব্রাউজারে টুলটি অ্যাক্সেস করার জন্য একটি সহজে ব্যবহারযোগ্য ব্রাউজার এক্সটেনশন।

5. এআই মার্কেটার

এআই মার্কেটার হল একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ সরঞ্জাম যা আপনাকে আপনার সবচেয়ে মূল্যবান গ্রাহকদের সনাক্ত করতে এবং লক্ষ্য করতে দেয়।

মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করে, এটি গ্রাহকের ক্রয়ের সম্ভাবনার পূর্বাভাস দেয় এবং নির্দিষ্ট সময়ে গ্রাহকদের লক্ষ্য করে সময় অপ্টিমাইজেশান বিজ্ঞপ্তি পাঠায়।

আপনি এমন গ্রাহকদেরও লক্ষ্য করতে পারেন যারা মন্থনের উচ্চ ঝুঁকিতে রয়েছে। এটি আপনাকে গ্রাহক ধরে রাখতে সহায়তা করে এবং আপনার বিপণন প্রচারাভিযানের প্রভাবকে সর্বাধিক করতে সহায়তা করে।

কোর বৈশিষ্ট্য

• স্বতন্ত্র ভিত্তিতে গ্রাহক আচরণের পূর্বাভাস
• স্মার্ট লক্ষ্যবস্তু
• ডেটা-চালিত অপ্টিমাইজেশান সুপারিশ

দাম: মূল্যের তথ্য সর্বজনীনভাবে প্রকাশ করা হয় না। আপনি একটি ডেমো অনুরোধ করা উচিত. এছাড়াও একটি বিনামূল্যে ট্রায়াল আছে.

আমরা যা পছন্দ করি: ব্যক্তিগতকৃত বিষয়বস্তু তৈরি করতে ভয়েসের বিভিন্ন টোন এবং পূর্ব-তৈরি প্রচারাভিযান টেমপ্লেট। এটিতে একটি সহজে ব্যবহারযোগ্য ব্রাউজার এক্সটেনশনও রয়েছে যাতে আপনি আপনার ব্রাউজার থেকে টুলটি অ্যাক্সেস করতে পারেন।

বিপণনের প্রচেষ্টাকে সর্বাধিক করার জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা

এআই এবং মেশিন লার্নিং সলিউশন মার্কেটিং গেমকে এগিয়ে নিয়ে যাচ্ছে। যদিও সেগুলি এখনও বিকশিত হচ্ছে, আপনার দৈনন্দিন স্ট্যাকের মধ্যে অত্যাধুনিক প্রযুক্তিগুলিকে একীভূত করা কোনও ক্ষতি করবে না৷

পরিবর্তে, এটি আপনাকে পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে এবং গ্রাহকের আচরণে শক্তিশালী অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে সহায়তা করবে, আপনাকে অত্যন্ত কার্যকর বিপণন প্রচারাভিযান তৈরি করতে সক্ষম করে যা ফলাফল দেয়৷

প্রযুক্তির প্রবণতাগুলিতে নজর রাখুন এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের শক্তিকে কাজে লাগান৷

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://blog.hubspot.com/marketing/machine-learning-and-marketing