Maskinlæring og markedsføring: Værktøjer, eksempler og tips, de fleste teams kan bruge

Machine learning, en undergruppe af AI, er et kraftfuldt værktøj, der hurtigt transformerer marketing.

Omkring 35 % af marketingfolk bruger kunstig intelligens til at forenkle deres job og automatisere kedelige opgaver, ifølge HubSpots seneste forskning. Den samme forskning afslører dog, at 96 % af marketingfolkene stadig justerer AI-genererede output - hvilket indikerer, at det stadig er langt fra perfekt.

I dagens indlæg lærer du, hvordan maskinlæring kan overlade dit marketingteam. Vi deler også praktiske eksempler fra virksomheder i den virkelige verden, der implementerer maskinlæring og bemærker betydelige forbedringer.

Indholdsfortegnelse

Machine Learning og Marketing

Machine learning er en form for kunstig intelligens (AI), der gør det muligt for softwareapplikationer at blive mere præcise til at forudsige resultater uden at være eksplicit programmeret.

Marketingfolk bruger ML til at forstå kundeadfærd og identificere tendenser i store datasæt, hvilket giver dem mulighed for at skabe mere effektive marketingkampagner og forbedre marketing ROI.

For eksempel bruger Netflix maskinlæring til at forbedre sin anbefalingsalgoritme, forudsige efterspørgsel og øge kundernes engagement.

Ved at udnytte kundernes visningshistorik får virksomheden kraftfuld indsigt i kundernes præferencer, hvilket gør dem i stand til at komme med relevante indholdsforslag.

Se på billedet nedenfor for at se, hvad der får erhvervsfolk til at adoptere ML og AI teknologi.

Image Source

Hvordan maskinlæring kan forbedre markedsføringen

Maskinlæring kan forbedre markedsføringen på utallige måder. Her er de mest almindelige tilfælde:

1. Mål kundefølelse

Maskinlæringsalgoritmer kan automatisk identificere kundernes følelser og omfatte positive, neutrale eller negative meninger.

Til at begynde med indsamler de tekstdata fra forskellige kilder som kundeanmeldelser, omtaler på sociale medier, feedbackformularer eller undersøgelsessvar.

Efterfølgende gennemgår dataene forbehandling og mærkes i henhold til den tilsvarende stemning. Dette giver marketingfolk mulighed for at få indsigt i kundernes følelser og foretage forbedringer baseret på feedback.

2. Tilpas brugeroplevelsen

Maskinlæringsmodeller kan analysere brugeradfærd og historiske data for at forudsige kundernes præferencer. Markedsførere bruger denne mulighed til at skabe personlige tilbud til kunder, såsom produktanbefalinger, kampagner eller rabatter.

Derudover kan ML kurere indholdsfeeds baseret på brugerinteresser og sende personlige påmindelser til kunder.

3. Optimer indsatsen for indholdsdistribution

Maskinlæring kan analysere ydeevnen af ​​forskellige indholdsdistributionskanaler og tilbyde optimeringsstrategier.

Ved at få adgang til historiske data kan den bestemme bedste tidspunkt for opslag og den optimale frekvens af indholdsdistribution for at undgå at overvælde publikum.

Det kan også identificere de mest effektive distributionskanaler, hvilket giver marketingfolk mulighed for at allokere deres ressourcer klogt og opnå maksimalt engagement sammen med ROI.

4. Optimer annoncemålretning og budgivning

ML revolutionerer målrettet annoncering.

Ved at analysere en stor mængde kundedata forudsiger maskinlæring kundeadfærd og grupperer brugere i segmenter baseret på fælles træk og karakteristika.

Markedsførere bruger derefter disse data til at skræddersy annoncer til disse segmenter og forbinder dem med målgrupper, der er mere tilbøjelige til at engagere sig i annoncen.

5. Strømline A/B-testprocesser

A / B-test spiller en vigtig rolle i markedsføringen, da den tydeligt viser, hvad der virker, og hvad der ikke virker.

ML hjælper med at automatisere A/B-testprocesser og gøre dem mere nøjagtige. Realtidsovervågning af testprocessen reducerer manuel indgriben og sandsynligheden for potentielle fejl.

Maskinlæring reducerer desuden testvarigheden, hvilket sparer tid og ressourcer, når den ene variation udkonkurrerer den anden markant.

15 Eksempler på Machine Learning og Marketing

Forrester forudsiger, at næsten 100 % af virksomhederne vil implementere en form for kunstig intelligens i 2025. To år endnu, men adskillige virksomheder har allerede med succes adopteret kunstig intelligens.

Her er 15 eksempler fra virksomheder i den virkelige verden, der oplevede betydelige forbedringer efter implementering af machine learning.

1. Amazon øgede sit nettosalg med 9 %.

Machine learning har længe været en integreret del af Amazon, en af ​​de største forhandlere i verden.

E-handelsgiganten har brugt ML til en række forskellige formål, såsom at få indsigt i kundeadfærd og analysere browsing- og købshistorik for at give personlige produktanbefalinger.

Disse forbedrer kundeoplevelsen, da brugerne nemt finder nye produkter, der ligner deres tidligere shoppingoplevelse. Derudover opretter Amazon målrettede annoncer til brugere baseret på efterspørgselsprognoser.

Ifølge dens seneste finansielle indberette, steg virksomhedens nettosalg med 9 % til 127.4 milliarder USD i første kvartal sammenlignet med 116.4 milliarder USD i første kvartal af 2022.

2. Netflix blev førende i branchen på grund af sine personlige filmforslag.

En af hovedårsagerne til, at Netflix-tjenester er populære, er, at de bruger kunstig intelligens og maskinlæringsløsninger til at generere intuitive forslag.

Virksomheden bruger machine learning at analysere sine kunders filmvalg og komme med relevante indholdsforslag. Men hvordan virker det?

Når du gennemser deres filmkatalog, ser deres intelligente algoritmer, hvilken slags film der fanger dig, hvor du klikker, hvor mange minutter du bliver ved med at se den samme film osv.

Derefter analyserer Netflix dine seervaner og sammensætter et personligt film-/tv-show-feed til dig. Det er en win-win.

3. Armor VPN forudsagde levetidsværdi og maksimerede brugeranskaffelsesindsats.

Armor VPN er en forbruger-cybersikkerhedssoftware (VPN), der ønskede at skabe en solid brugererhvervelsesstrategi for at tiltrække nye kunder. Med begrænsede marketingbudgetter ønskede ejerne ikke at gå igennem en prøve-og-fejl-proces.

Således samarbejdede de med Pecan AI, et forudsigende analyseværktøj, til at træffe strategiske beslutninger ved hjælp af modeller for forudsagt levetidsværdi (pLTV).

Image Source

Med værktøjets forudsigelser identificerede klienten en forskel på 25 % i gennemsnit mellem den faktiske brugerlevetidsværdi og hvad de forventede, at brugernes værdi skulle være.

På denne måde kunne Armor VPN skabe en mere effektiv og datadrevet strategi til at sætte skub i dens indsats for at erhverve brugere.

4. Devex skalerede sine processer til oprettelse af indhold og reducerede omkostningerne med 50x.

Devex, der er baseret i Washington, DC, er en stor leverandør af rekrutterings- og forretningsudviklingstjenester til global udvikling.

Virksomheden modtager cirka 3000 stykker tekst ugentligt, som kræver manuel gennemgang af indholdsteamet. Til sidst er kun 300 af disse stykker anset for værdige og mærket i overensstemmelse hermed.

Indtil for nylig blev evalueringen udført manuelt, hvilket tog omkring 10 timer at gennemføre. For at automatisere processen kontaktede Devex MonkeyLearn, en tekstanalyseplatform drevet af maskinlæringsmodeller.

Devex byggede en tekstklassifikator, der hjalp dem med at behandle data og derefter tagge, hvis teksten var relevant.

Det resulterede i 66 % tidsbesparelser, og driftsomkostningerne faldt med 50x, da der var behov for mindre menneskelig indblanding.

5. Airbnb optimerede lejepriser og lavede groft skøn.

Airbnb stod over for udfordringer, da de forsøgte at optimere lejepriserne for kunderne.

For at overvinde dette, Airbnb brugt maskinlæring til at give groft skøn til potentielle kunder. Priserne var baseret på forskellige kriterier såsom beliggenhed, størrelse, ejendomstype, sæsonbestemt, faciliteter osv.

Så ved at udføre EDA kunne de forstå, hvordan udlejningsannoncer spredte sig over hele USA.

I det sidste trin implementerede virksomheden ML-modeller, såsom lineær regression, for at generere estimater og visualisere, hvordan priserne ændrer sig over tid. Det gav dem mulighed for at skabe attraktive marketingtilbud og vinde nye kunder.

6. Re:member øgede konverteringer med 43 % med heatmaps og sessionsoptagelser.

Husk er et af de førende kreditkortselskaber i Skandinavien. For nylig har deres marketingteam bemærket, at brugerne afviste deres kreditkortansøgningsformular mere end normalt.

Frustreret henvendte marketingteamet sig til Hotjar for at få et komplet billede af, hvordan kunderne brugte deres hjemmeside, og hvad der forårsagede problemet. De brugte sessionsoptagelser til at afspille hele den tid, en bruger brugte på webstedet.

Heatmaps hjalp dem med at identificere, hvilke sider kunder havde en tendens til at klikke mere på.

Ved at kombinere dataene bemærkede Re:members marketingteam, at mange mennesker, der kom fra tilknyttede selskaber, forlod med det samme.

Efter at have gennemgået heat maps og sessionsoptagelser konkluderede holdet, at besøgende oprindeligt var interesserede i fordelssektionen, men havde brug for mere information.

Derfor redesignede de ansøgningssiden, hvilket resulterede i en stigning på 43 % i konverteringer.

7. Tuff opnåede en succesrate på 75 % på partnerskabsforslag.

Tuff er et SEO-marketingbureau, der opnåede betydelig ARR-vækst på kun tre år. Til at begynde med kæmpede de for at skabe kundepitches på grund af manglen på et pålideligt SEO-værktøj til grundig konkurrent- og søgeordsforskning.

Efter brug Semrush, et førende søgeordsforskningsværktøj med maskinlæringsalgoritmer, kunne Tuff analysere potentielle kunders organiske ydeevne og skabe personlige forslag, der er skræddersyet til deres specifikke behov.

Dette førte til en succesrate på 75 % i at vinde nye kunder.

8. Kasasa øgede den organiske trafik med 92 %.

Kasasa, en finansiel servicevirksomhed, havde til formål at skalere sin indholdsdrift og drive organisk trafik. De adopterede MarketMuse, et indholdsoptimeringsværktøj baseret på AI og ML, for at spare tid og ressourcer.

Ved at bruge forenklede indholdstrusser fra MarketMuse producerede Kasasa meningsfuldt indhold meget hurtigere. Dette etablerede virksomheden som en brancheekspert og øgede dens anerkendelse, hvilket førte til en vækst på 92 % i den organiske trafik.

9. Spotify skabte personlige afspilningslister og øgede kundernes engagement.

Spotify bruger maskinlæringsalgoritmer til at analysere kundedata, såsom afspilningslister og lyttehistorik.

Dette giver den digitale musiktjenesteudbyder mulighed for at oprette kundesegmenter baseret på musikpræferencer, hvilket muliggør personlige musikanbefalinger og afspilningslister for hver bruger, hvilket i sidste ende øger kundernes engagement.

10. Sephora byggede langsigtet kundeloyalitet med Sephora Virtual Artist.

Sephora, en gigantisk kosmetikforhandler, har udnyttet banebrydende teknologier, herunder kunstig intelligens og maskinlæring, i over et årti. Deres virtuelle kunstner giver kunderne mulighed for virtuelt at prøve nye produkter uden at bære dem.

Gennem ansigtsgenkendelsesteknologi genkender maskinlæringsalgoritmer automatisk den mest kompatible nuance og anbefaler produkter, tilbyder personlige produktanbefalinger, fremmer kundeengagement og fremmer loyalitet.

Image Source

11. Coca-Cola forbedrede sin salgs- og distributionsindsats med næsten 30 %.

Coca-Cola har været på forkant med at implementere ML- og AI-løsninger i sine marketingstrategier.

For at fastholde sin førende position i branchen skabte den amerikanske virksomhed et AI-system til at analysere salgsdata og opdage tendenser i kundernes præferencer.

De brugte også maskinlæringsalgoritmer til at optimere deres produktemballage og distribution, hvilket resulterede i en bemærkelsesværdig stigning på 30 % i fortjenesten.

Derudover udviklede de en virtuel assistent til at hjælpe kunder med almindelige forespørgsler.

12. Yelp sender personlige anbefalinger ugentligt.

Yelp er en platform for brugeranmeldelser og anbefalinger, der bruger sine maskinlæringsalgoritmer. De udnytter maskinlæring og algoritmisk sortering til at skabe personlige brugeranbefalinger.

Med maskinlæring modtager brugere ugentlige anbefalinger baseret på virksomheder, de har set i den foregående uge eller inden for deres specifikke interesser. I 2023 introducerede virksomheden også sin AI-drevne anmeldelsesskrivningstjeneste.

13. Cyber ​​Inc. fordoblede sin videokursusproduktion.

Cyber ​​Inc. er et sikkerheds- og privatlivsbevidsthedsfirma baseret i Holland. Virksomheden tilbyder træningsprogrammer og ønskede at skalere sin proces til oprettelse af videokurser.

De slog sig sammen med Syntese, en AI-drevet video oprettelsesplatform, for at strømline videooprettelse og producere videoer på flere sprog.

Samarbejdet reducerede omkostningerne til at ansætte skuespillere, da værktøjet tilbyder en avatar som erstatning. Cyber ​​Inc formåede at producere videoindhold to gange hurtigere og udvidede sin globale rækkevidde.

14. Uber skabte målrettede annoncer tilpasset til hver bruger.

Uber, en amerikansk taxaudbyder, bruger maskinlæring effektivt. Ved hjælp af ML analyserer de kundedata, såsom placering og rejsehistorik, og skaber målrettede annoncer skræddersyet til enkeltpersoner.

Algoritmer giver dem mulighed for at optimere annoncekampagner for maksimal effektivitet, hvilket resulterer i højere kundeengagement og brugsrater med Uber.

15. Farfetch øgede sin åbningsrate for e-mails med 31 %.

Farfetch er en luksusmodeforhandler, der eksperimenterede med kunstig intelligens og gav sine e-mail-marketingkampagner et nyt look.

De samarbejdede med Phrasee, et værktøj, der vælger den mest relevante brandstemme og genererer indholdsideer baseret på det.

Virksomheden oplevede imponerende resultater med en stigning på 38 % i den gennemsnitlige klikrate og en stigning på 31 % i den gennemsnitlige åbne rate i sine triggerkampagner.

5 tips til brug af maskinlæring i markedsføring

Maskinlæring kan være meget gavnligt, men du bør vide, hvordan du bruger det effektivt. Her er fem tips til effektivt at udnytte maskinlæring i din marketingindsats.

1. Vær specifik med dine marketingmål.

Da ML behandler enorme datasæt, vil du sandsynligvis få masser af unødvendige data. Det kan du nemt undgå, hvis du tydeligt skitserer, hvad du vil opnå.

Indsnævre dine marketingmål og grupper dem i kategorier som kundesegmentering, annonceoptimering, konverteringsacceleration osv. Start med små eksperimenter og gentag, når du har nogle resultater.

2. Hold dig ikke til én ML-model.

Det er vigtigt at eksperimentere med flere maskinlæringsmodeller. Forskellige ML-modeller har forskellige muligheder, hver med sine fordele og ulemper.

For at opnå maksimal effektivitet bliver du nødt til at teste forskellige ML-modeller, så du kan sammenligne deres ydeevne objektivt.

For eksempel kan én ML-model udmærke sig i en bestemt type dataopgave, men kan underperforme i et andet scenarie.

3. Bliv ikke over-afhængig af ML-værktøjer.

Mens maskinlæring kan generere værdifuld indsigt, kan overdreven tillid til det være skadeligt for marketingfolk. ML-modeller er stadig under udvikling, og de er ikke perfekte og kan ikke fungere fuldt ud uden menneskelig ekspertise.

For maksimale resultater er det bedre at kombinere ML med menneskelig viden. Definer tydeligt hver rolle og sæt en sund grænse for, hvornår du skal bruge ML, og hvornår du skal stole på menneskelige beslutninger.

4. Partner med data scientists.

Ikke alle har in-house data scientist viden. Hvis du lige er startet, er det en god idé at samarbejde med en dataforsker for at implementere de rigtige ML-modeller.

Sørg for at bede maskinlæringseksperterne om at forklare begrænsningerne ved ML-modeller, så du ikke har urealistiske forventninger.

5. Respekter datapolitikken og vær gennemsigtig.

AI- og ML-værktøjer udgør en trussel mod databrud og privatlivsproblemer.

Da kundedata er sårbare, skal du sikre dig, at du overholder reglerne om databeskyttelse. Undgå uetisk brug af kundedata og vær gennemsigtig.

Disse er afgørende for at opbygge tillid hos dine kunder.

5 Maskinlæringsværktøjer til marketingfolk

Da markedet er mættet med ML-værktøjer, har vi indsnævret listen og inkluderet kun de bedste. Her er fem ML-værktøjer, der hjælper dig med at strømline din marketingindsats og maksimere din profit.

1. Hubspot indholdsassistent

Kom godt i gang med HubSpots AI-værktøjer.

HubSpots indholdsassistent er et kraftfuldt værktøj, der giver marketingfolk mulighed for at supercharge indholdsoperationer og forbedre produktiviteten.

Det integreres naturligt med HubSpot-produkter, og du kan skifte mellem AI og manuel indholdsoprettelse for at oprette kopi til e-mail, hjemmeside, blogindlæg osv.

For at bruge indholdsassistenten skal du blot udfylde formularen, beskrive hvilket indhold du ønsker, og derefter klikke på "Generer". Om et par sekunder har du din kopi.

Kernefunktioner

• Opret personlige salgs- og marketingmails, blogindlægsideer og skitser
• Generer afsnit og lav overbevisende CTA'er
• Integrer med de andre Hubspot-produkter

Pris: Gratis for Hubspot CRM-brugere.

Pro tip: Segmentér kundeemner baseret på delte karakteristika, og føj derefter listerne til indholdsassistenten. Værktøjet vil behandle dataene og oprette personlige e-mails for at strømline din opsøgende rækkevidde.

2. Monkey Learn

MonkeyLearn er et kunstig intelligens-værktøj, der hjælper virksomheder med at analysere data med maskinlæring. Den udtrækker data fra forskellige kilder, såsom e-mails, undersøgelser og indlæg, og visualiserer kundefeedback ét sted.

Kernefunktioner

• Forskellige tekstformater understøttes, såsom e-mails, supportbilletter, anmeldelser, NPS-undersøgelser, tweets osv.
• Tekstklassificering i kategorier: Følelse, emne, aspekter, hensigt, prioritet osv.
• Integrationer med hundredvis af applikationer såsom Zendesk, Airtable, Typeform, Intercom osv.

Pris: Der er to prisplaner. "Team"-pakken starter fra $299, og der er en gratis prøveperiode. "Business"-niveauets prissætning er ikke offentligt tilgængelig, og du skal kontakte salgsteamet.

Hvad vi kan lide: Værktøjet er super intuitivt, og der kræves ingen kodningserfaring. Plus, kunder har en bred vifte af tekstanalysemuligheder og kan se feedback på ét centralt sted.

3. Pecan AI

Image Source

Pecan AI er en forudsigelig analyseplatform, der bruger maskinlæring til at generere nøjagtige, handlingsrettede forudsigelser på blot et par timer.

Værktøjet udnytter effektivt store mængder rådata og forudsiger indtægtspåvirkende risici og resultater, såsom kundeafgang, LTV osv.

Kernefunktioner

• Forudbyggede SQL-skabeloner, der kan tilpasses
• Forespørgsel om efterspørgsel
• Kampagneoptimering vha. SKAN
• Integrationer med tredjeparts apps

Pris: Værktøjet har tre prisplaner. "Starter"-planen er $50 om måneden, "Professional" er $280. Du bør booke et møde for Enterprise-konti for at kende prisoplysningerne.

Hvad vi kan lide: Værktøjet giver os mulighed for at udnytte kraften i AI og eliminere gætværk, mens vi træffer strategiske beslutninger.

4. Jasper AI

Image Source

Jasper AI bruger maskinlæring og kunstig intelligens til at generere menneskelignende kopi til blogs, hjemmesider, e-mails, sociale medier osv. Denne tekstforfatterassistent hjælper virksomheder med at skalere deres indholdsproduktionsindsats og spare kostbar tid.

Du vælger blot tonefaldet, uploader kampagneoversigten og vælger indholdstypen. Den genererer en kopi på kun 15 sekunder.

Kernefunktioner

• Flere toner af stemmeindstillinger, der matcher din brandstil: fræk, formel, fed og pirat
• Indholdsoversættelse på over 30 sprog
• 50 forskellige use-case skabeloner
• AI-kunstgenerator til at skabe billeder til dine kopier

Pris: Værktøjet kommer med tre prisplaner. "Creator"-planen koster henholdsvis $39 og "Teams"-planen $99 om måneden. Du bliver nødt til at kontakte deres salgsteam, hvis du har brug for "Business" planen.

Hvad vi kan lide: Forskellige toner i stemmen og færdiglavede kampagneskabeloner til at skabe personligt indhold. En nem at bruge browserudvidelse for at få adgang til værktøjet direkte i din browser.

5. AI marketingmedarbejder

AI Marketer er et forudsigende analyseværktøj, der giver dig mulighed for at identificere og målrette dine mest værdifulde kunder.

Ved at bruge maskinlæringsmodeller forudsiger den sandsynligheden for kundekøb og sender notifikationer om tidsoptimering til målkunder på bestemte tidspunkter.

Du kan også målrette mod kunder, der er i høj risiko for at churning. Dette hjælper dig med at booste kundefastholdelse og maksimere effekten af ​​dine marketingkampagner.

Kernefunktioner

• Kundeadfærdsforudsigelser på individuel basis
• Smartere målretning
• Datadrevne optimeringsanbefalinger

Pris: Prisoplysningerne offentliggøres ikke offentligt. Du bør anmode om en demo. Der er også en gratis prøveperiode.

Hvad vi kan lide: Forskellige toner i stemmen og færdiglavede kampagneskabeloner til at skabe personligt indhold. Den har også en nem at bruge browserudvidelse, så du kan få adgang til værktøjet fra din browser.

Brug af maskinlæring til at maksimere marketingindsatsen

AI og maskinlæringsløsninger øger markedsføringsspillet. Selvom de stadig er under udvikling, vil det ikke gøre nogen skade at integrere banebrydende teknologier i din daglige stak.

I stedet vil det hjælpe dig med at automatisere gentagne opgaver og få kraftfuld indsigt i kundernes adfærd, så du kan skabe yderst effektive marketingkampagner, der giver resultater.

Hold øje med teknologitrends, og udnyt kraften i maskinlæringsalgoritmer.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk dig selv. Adgang her.
• PlatoAiStream. Web3 intelligens. Viden forstærket. Adgang her.
• PlatoESG. Kulstof, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Affaldshåndtering. Adgang her.
• PlatoHealth. Bioteknologiske og kliniske forsøgs intelligens. Adgang her.
• Kilde: https://blog.hubspot.com/marketing/machine-learning-and-marketing