Maschinelles Lernen und Marketing: Tools, Beispiele und Tipps, die die meisten Teams verwenden können

Maschinelles Lernen, eine Teilmenge der KI, ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das das Marketing rasant verändert.

Laut HubSpot nutzen rund 35 % der Vermarkter KI, um ihre Arbeit zu vereinfachen und mühsame Aufgaben zu automatisieren Neueste Forschung. Dieselbe Untersuchung zeigt jedoch, dass 96 % der Vermarkter immer noch KI-generierte Ergebnisse anpassen – was darauf hindeutet, dass sie noch lange nicht perfekt sind.

Im heutigen Beitrag erfahren Sie, wie maschinelles Lernen Ihr Marketingteam voranbringen kann. Wir werden auch umsetzbare Beispiele von Unternehmen aus der Praxis vorstellen, die maschinelles Lernen implementieren und erhebliche Verbesserungen feststellen.

Inhaltsverzeichnis

Maschinelles Lernen und Marketing

Maschinelles Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz (KI), die es Softwareanwendungen ermöglicht, Ergebnisse genauer vorherzusagen, ohne explizit programmiert zu werden.

Vermarkter nutzen ML, um das Kundenverhalten zu verstehen und Trends in großen Datensätzen zu erkennen, sodass sie effizientere Marketingkampagnen erstellen und den Marketing-ROI verbessern können.

Beispielsweise nutzt Netflix maschinelles Lernen, um seinen Empfehlungsalgorithmus zu verbessern, die Nachfrage vorherzusagen und die Kundenbindung zu erhöhen.

Durch die Nutzung der Sehhistorie der Kunden erhält das Unternehmen aussagekräftige Einblicke in die Vorlieben der Kunden und ermöglicht es ihnen, relevante Inhaltsvorschläge zu machen.

Schauen Sie sich das Bild unten an, um zu sehen, was Geschäftsleute dazu bewegt, ML einzuführen AI Technologie.

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Wie maschinelles Lernen das Marketing verbessern kann

Maschinelles Lernen kann das Marketing auf vielfältige Weise verbessern. Hier sind die häufigsten Anwendungsfälle:

1. Ermitteln Sie die Kundenstimmung

Algorithmen für maschinelles Lernen können die Kundenstimmung automatisch erkennen und dabei positive, neutrale oder negative Meinungen umfassen.

Zunächst sammeln sie Textdaten aus verschiedenen Quellen wie Kundenrezensionen, Erwähnungen in sozialen Medien, Feedback-Formularen oder Umfrageantworten.

Anschließend werden die Daten einer Vorverarbeitung unterzogen und entsprechend der entsprechenden Stimmung gekennzeichnet. Dadurch können Vermarkter Einblicke in die Kundenstimmung gewinnen und auf der Grundlage des Feedbacks Verbesserungen vornehmen.

2. Personalisieren Sie die Benutzererfahrung

Modelle des maschinellen Lernens können Benutzerverhalten und historische Daten analysieren, um Kundenpräferenzen vorherzusagen. Marketer nutzen diese Möglichkeit, um personalisierte Angebote für Kunden zu erstellen, etwa Produktempfehlungen, Aktionen oder Rabatte.

Darüber hinaus kann ML Content-Feeds basierend auf Benutzerinteressen kuratieren und personalisierte Erinnerungen an Kunden senden.

3. Optimieren Sie die Bemühungen zur Inhaltsverteilung

Maschinelles Lernen kann die Leistung verschiedener Vertriebskanäle für Inhalte analysieren und Optimierungsstrategien anbieten.

Durch den Zugriff auf historische Daten kann es die ermitteln Beste Zeit zum Posten und die optimale Häufigkeit der Inhaltsverteilung, um das Publikum nicht zu überfordern.

Darüber hinaus können die effektivsten Vertriebskanäle identifiziert werden, sodass Vermarkter ihre Ressourcen sinnvoll einsetzen und neben dem ROI auch ein maximales Engagement erzielen können.

4. Optimieren Sie die Anzeigenausrichtung und Gebote

ML revolutioniert gezielte Werbung.

Durch die Analyse einer großen Menge an Kundendaten prognostiziert maschinelles Lernen das Kundenverhalten und gruppiert Benutzer anhand gemeinsamer Merkmale und Merkmale in Segmente.

Vermarkter verwenden diese Daten dann, um Anzeigen auf diese Segmente zuzuschneiden und Zielgruppen anzusprechen, die mit größerer Wahrscheinlichkeit mit der Anzeige interagieren.

5. Optimieren Sie A/B-Testprozesse

A / B-Tests spielt eine wichtige Rolle im Marketing, da es klar zeigt, was funktioniert und was nicht.

ML hilft dabei, A/B-Testprozesse zu automatisieren und genauer zu machen. Die Echtzeitüberwachung des Testprozesses reduziert manuelle Eingriffe und die Wahrscheinlichkeit potenzieller Fehler.

Darüber hinaus verkürzt maschinelles Lernen die Testdauer und spart Zeit und Ressourcen, wenn eine Variante die andere deutlich übertrifft.

15 Beispiele für maschinelles Lernen und Marketing

Forrester prognostiziert, dass bis 100 fast 2025 % der Unternehmen irgendeine Form von KI implementieren werden. Noch zwei Jahre, aber zahlreiche Unternehmen haben KI bereits erfolgreich eingeführt.

Hier sind 15 Beispiele von Unternehmen aus der Praxis, die nach der Implementierung von maschinellem Lernen erhebliche Verbesserungen verzeichneten.

1. Amazon steigerte seinen Nettoumsatz um 9 %.

Maschinelles Lernen ist seit langem ein fester Bestandteil von Amazon, einem der größten Einzelhändler der Welt.

Der E-Commerce-Riese nutzt ML für verschiedene Zwecke, beispielsweise um Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen und den Browser- und Kaufverlauf zu analysieren, um personalisierte Produktempfehlungen bereitzustellen.

Diese verbessern das Kundenerlebnis, da Benutzer leicht neue Produkte finden, die ihrem vorherigen Einkaufserlebnis ähneln. Darüber hinaus erstellt Amazon basierend auf Nachfrageprognosen zielgerichtete Anzeigen für Benutzer.

Laut seiner neuesten Finanzlage berichtenDer Nettoumsatz des Unternehmens stieg im ersten Quartal um 9 % auf 127.4 Milliarden US-Dollar, verglichen mit 116.4 Milliarden US-Dollar im ersten Quartal 2022.

2. Netflix wurde aufgrund seiner personalisierten Filmvorschläge zum Branchenführer.

Einer der Hauptgründe, warum Netflix-Dienste beliebt sind, ist ihre Nutzung künstliche Intelligenz und Lösungen für maschinelles Lernen, um intuitive Vorschläge zu generieren.

Das Unternehmen nutzt Maschinelles Lernen um die Filmauswahl seiner Kunden zu analysieren und relevante Inhaltsvorschläge zu machen. Aber wie funktioniert es?

Wenn Sie ihr Filmverzeichnis durchsuchen, beobachten ihre intelligenten Algorithmen, welche Art von Filmen Sie fesseln, wo Sie klicken, wie viele Minuten Sie denselben Film ansehen usw.

Anschließend analysiert Netflix Ihre Sehgewohnheiten und erstellt einen personalisierten Film-/TV-Sendungs-Feed für Sie. Es ist eine Win-Win-Situation.

3. Armor VPN prognostizierte den Lifetime-Wert und maximierte die Bemühungen zur Benutzerakquise.

Armor VPN ist eine Consumer-Cybersicherheitssoftware (VPN), die eine solide Strategie zur Benutzerakquise entwickeln wollte, um neue Kunden zu gewinnen. Angesichts der begrenzten Marketingbudgets wollten die Eigentümer keinen Versuch-und-Irrtum-Prozess durchlaufen.

Daher gingen sie eine Partnerschaft mit ein Pekannuss-KI, ein prädiktives Analysetool, um mithilfe von Predicted Lifetime Value (pLTV)-Modellen strategische Entscheidungen zu treffen.

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Mit den Vorhersagen des Tools identifizierte sich der Kunde eine durchschnittliche Lücke von 25 % zwischen dem tatsächlichen User Lifetime Value und dem erwarteten User Value.

Auf diese Weise könnte Armor VPN eine effektivere und datengesteuerte Strategie entwickeln, um seine Bemühungen zur Benutzerakquise voranzutreiben.

4. Devex hat seine Content-Erstellungsprozesse skaliert und die Kosten um das Fünfzigfache gesenkt.

Devex mit Sitz in Washington, D.C. ist ein bedeutender Anbieter von Personalbeschaffungs- und Geschäftsentwicklungsdienstleistungen für die globale Entwicklung.

Das Unternehmen erhält wöchentlich etwa 3000 Texte, die eine manuelle Prüfung durch das Content-Team erfordern. Letztendlich werden nur 300 dieser Stücke als würdig erachtet und entsprechend gekennzeichnet.

Bis vor kurzem erfolgte die Auswertung manuell, was etwa 10 Stunden in Anspruch nahm. Um den Prozess zu automatisieren, kontaktierte Devex MonkeyLearn, eine Textanalyseplattform, die auf Modellen des maschinellen Lernens basiert.

Devex hat einen Textklassifikator entwickelt, der ihnen dabei half, Daten zu verarbeiten und sie dann zu kennzeichnen, wenn der Text relevant war.

Dies führte zu einer Zeitersparnis von 66 % und die Betriebskosten sanken um das Fünfzigfache, da weniger menschliche Eingriffe erforderlich waren.

5. Airbnb optimierte die Mietpreise und erstellte grobe Schätzungen.

Airbnb stand vor Herausforderungen, als es versuchte, die Mietpreise für Kunden zu optimieren.

Um dies zu überwinden, Airbnb nutzte maschinelles Lernen, um potenziellen Kunden grobe Schätzungen zu geben. Die Preise basierten auf verschiedenen Kriterien wie Lage, Größe, Objekttyp, Saisonalität, Ausstattung usw.

Durch die Durchführung einer EDA konnten sie dann verstehen, wie sich Mietangebote in den USA verbreiteten.

Im letzten Schritt implementierte das Unternehmen ML-Modelle wie die lineare Regression, um Schätzungen zu erstellen und zu visualisieren, wie sich Preise im Laufe der Zeit ändern. Dadurch konnten attraktive Marketingangebote erstellt und neue Kunden gewonnen werden.

6. Re:member steigerte die Conversions mit Heatmaps und Sitzungsaufzeichnungen um 43 %.

Merken ist eines der führenden Kreditkartenunternehmen in Skandinavien. Kürzlich stellte ihr Marketingteam fest, dass Benutzer häufiger als gewöhnlich von ihrem Kreditkartenantragsformular abfielen.

Frustriert wandte sich das Marketingteam an Hotjar um ein vollständiges Bild davon zu erhalten, wie Kunden ihre Website nutzen und was das Problem verursacht. Sie nutzten Sitzungsaufzeichnungen, um die gesamte Zeit, die ein Benutzer auf der Website verbrachte, wiederzugeben.

Mithilfe von Heatmaps konnten sie ermitteln, welche Seiten Kunden tendenziell häufiger anklickten.

Durch die Kombination der Daten stellte das Marketingteam von Re:member fest, dass viele Leute, die von Affiliate-Partnern kamen, das Unternehmen sofort verließen.

Nach der Durchsicht von Heatmaps und Sitzungsaufzeichnungen kam das Team zu dem Schluss, dass die Besucher zunächst an dem Abschnitt „Vorteile“ interessiert waren, aber weitere Informationen benötigten.

Infolgedessen gestalteten sie die Anwendungsseite neu, was zu einer Steigerung der Conversions um 43 % führte.

7. Tuff erzielte bei Partnerschaftsvorschlägen eine Erfolgsquote von 75 %.

Tuff ist eine SEO-Marketingagentur, die in nur drei Jahren ein deutliches ARR-Wachstum erzielt hat. Anfangs hatten sie Schwierigkeiten, Kundenpräsentationen zu erstellen, da ihnen ein zuverlässiges SEO-Tool für eine gründliche Konkurrenz- und Keyword-Recherche fehlte.

Nach dem Gebrauch Semrush, einem führenden Keyword-Recherchetool mit Algorithmen für maschinelles Lernen, konnte Tuff die organische Leistung potenzieller Kunden analysieren und personalisierte Vorschläge erstellen, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Dies führte zu einer Erfolgsquote von 75 % bei der Gewinnung neuer Kunden.

8. Kasasa steigerte den organischen Traffic um 92 %.

Kasasa, ein Finanzdienstleistungsunternehmen, wollte seine Content-Aktivitäten skalieren und den organischen Traffic steigern. Sie haben adoptiert MarktMuse, ein auf KI und ML basierendes Tool zur Inhaltsoptimierung, um Zeit und Ressourcen zu sparen.

Mithilfe der vereinfachten Inhaltsbeschreibungen von MarketMuse konnte Kasasa viel schneller aussagekräftige Inhalte erstellen. Dadurch etablierte sich das Unternehmen als Branchenexperte und steigerte seinen Bekanntheitsgrad, was zu einem Wachstum des organischen Traffics um 92 % führte.

9. Spotify hat personalisierte Playlists erstellt und die Kundenbindung gesteigert.

Spotify nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um Kundendaten wie Playlists und den Hörverlauf zu analysieren.

Dies ermöglicht es dem Anbieter digitaler Musikdienste, Kundensegmente basierend auf Musikpräferenzen zu erstellen, personalisierte Musikempfehlungen und Playlists für jeden Benutzer zu ermöglichen und letztendlich die Kundenbindung zu erhöhen.

10. Sephora baute mit Sephora Virtual Artist eine langfristige Kundenbindung auf.

Sephora, ein riesiger Kosmetikeinzelhändler, nutzt seit über einem Jahrzehnt modernste Technologien, darunter KI und maschinelles Lernen. Ihr virtueller Künstler ermöglicht es Kunden, neue Produkte virtuell auszuprobieren, ohne sie zu tragen.

Durch Gesichtserkennungstechnologie erkennen maschinelle Lernalgorithmen automatisch die am besten kompatible Farbe und empfehlen Produkte, bieten personalisierte Produktempfehlungen, fördern die Kundenbindung und fördern die Loyalität.

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11. Coca-Cola verbesserte seine Verkaufs- und Vertriebsanstrengungen um fast 30 %.

Coca-Cola war Vorreiter bei der Implementierung von ML- und KI-Lösungen in seine Marketingstrategien.

Um seine Branchenführerschaft zu behaupten, hat das amerikanische Unternehmen ein KI-System entwickelt, um Verkaufsdaten zu analysieren und Trends bei Kundenpräferenzen zu erkennen.

Sie nutzten außerdem maschinelle Lernalgorithmen, um die Verpackung und den Vertrieb ihrer Produkte zu optimieren, was zu einer bemerkenswerten Gewinnsteigerung von 30 % führte.

Darüber hinaus haben sie einen virtuellen Assistenten entwickelt, der Kunden bei häufigen Fragen hilft.

12. Yelp sendet wöchentlich personalisierte Empfehlungen.

Yelp ist eine Plattform für Benutzerbewertungen und Empfehlungen, die ihre Algorithmen für maschinelles Lernen nutzt. Sie nutzen maschinelles Lernen und algorithmische Sortierung, um personalisierte Benutzerempfehlungen zu erstellen.

Durch maschinelles Lernen erhalten Benutzer wöchentliche Empfehlungen basierend auf Unternehmen, die sie sich in der Vorwoche angesehen haben, oder im Rahmen ihrer spezifischen Interessen. Im Jahr 2023 führte das Unternehmen außerdem seinen KI-gestützten Service zum Verfassen von Rezensionen ein.

13. Cyber ​​Inc. hat seine Videokursproduktion verdoppelt.

Cyber ​​Inc. ist ein Unternehmen für Sicherheit und Datenschutz mit Sitz in den Niederlanden. Das Unternehmen bietet Schulungsprogramme an und wollte seinen Prozess zur Erstellung von Videokursen skalieren.

Sie taten sich zusammen mit Synthesia, ein KI-gestütztes Video Erstellungsplattform, um die Videoerstellung zu optimieren und Videos in mehreren Sprachen zu produzieren.

Die Zusammenarbeit senkte die Kosten für die Einstellung von Schauspielern, da das Tool einen Avatar als Ersatz anbietet. Cyber ​​Inc. gelang es, Videoinhalte doppelt so schnell zu produzieren und seine globale Reichweite zu vergrößern.

14. Uber hat gezielte, für jeden Benutzer personalisierte Werbung erstellt.

Uber, ein amerikanischer Taxidienstleister, nutzt maschinelles Lernen effektiv. Mithilfe von ML analysieren sie Kundendaten wie Standort und Reiseverlauf und erstellen gezielte, auf Einzelpersonen zugeschnittene Anzeigen.

Mithilfe von Algorithmen können sie Werbekampagnen für maximale Effizienz optimieren, was zu einer höheren Kundenbindung und höheren Nutzungsraten bei Uber führt.

15. Farfetch steigerte seine E-Mail-Öffnungsrate um 31 %.

Farfetch ist ein Einzelhändler für Luxusmode, der mit KI experimentiert und seinen E-Mail-Marketingkampagnen ein neues Aussehen verliehen hat.

Sie haben mit zusammengearbeitet Phrasee, ein Tool, das die relevanteste Markenstimme auswählt und darauf basierend Content-Ideen generiert.

Das Unternehmen verzeichnete beeindruckende Ergebnisse mit einem Anstieg der durchschnittlichen Klickrate um 38 % und einem Anstieg der durchschnittlichen Öffnungsrate um 31 % in seinen Trigger-Kampagnen.

5 Tipps für den Einsatz von maschinellem Lernen im Marketing

Maschinelles Lernen kann von großem Nutzen sein, Sie sollten jedoch wissen, wie Sie es effektiv nutzen können. Hier sind fünf Tipps für den effektiven Einsatz von maschinellem Lernen in Ihren Marketingbemühungen.

1. Formulieren Sie Ihre Marketingziele konkret.

Da ML enorme Datensätze verarbeitet, werden Sie wahrscheinlich eine Menge unnötiger Daten erhalten. Dies können Sie leicht vermeiden, wenn Sie klar darlegen, was Sie erreichen möchten.

Grenzen Sie Ihre Marketingziele ein und gruppieren Sie sie in Kategorien wie Kundensegmentierung, Anzeigenoptimierung, Conversion-Beschleunigung usw. Beginnen Sie mit kleinen Experimenten und wiederholen Sie diese, sobald Sie einige Ergebnisse haben.

2. Bleiben Sie nicht bei einem ML-Modell.

Das Experimentieren mit mehreren Modellen des maschinellen Lernens ist unerlässlich. Verschiedene ML-Modelle verfügen über unterschiedliche Fähigkeiten, jedes mit seinen Vor- und Nachteilen.

Für maximale Effizienz müssen Sie verschiedene ML-Modelle testen, damit Sie deren Leistung objektiv vergleichen können.

Beispielsweise kann ein ML-Modell bei einer bestimmten Art von Datenaufgabe hervorragende Leistungen erbringen, in einem anderen Szenario jedoch möglicherweise eine unterdurchschnittliche Leistung erbringen.

3. Verlassen Sie sich nicht zu sehr auf ML-Tools.

Während maschinelles Lernen wertvolle Erkenntnisse liefern kann, kann es für Vermarkter schädlich sein, sich zu sehr darauf zu verlassen. ML-Modelle befinden sich noch in der Entwicklung, sie sind jedoch nicht perfekt und können ohne menschliches Fachwissen nicht vollständig funktionieren.

Für maximale Ergebnisse ist es besser, ML mit menschlichem Wissen zu kombinieren. Definieren Sie jede Rolle klar und legen Sie eine gesunde Grenze fest, wann Sie ML verwenden und wann Sie sich auf menschliche Entscheidungen verlassen sollten.

4. Arbeiten Sie mit Datenwissenschaftlern zusammen.

Nicht jeder verfügt über interne Kenntnisse als Datenwissenschaftler. Wenn Sie gerade erst anfangen, ist es eine gute Idee, mit einem Datenwissenschaftler zusammenzuarbeiten, um die richtigen ML-Modelle zu implementieren.

Bitten Sie unbedingt die Experten für maschinelles Lernen, die Einschränkungen von ML-Modellen zu erläutern, damit Sie keine unrealistischen Erwartungen haben.

5. Respektieren Sie die Datenrichtlinien und seien Sie transparent.

KI- und ML-Tools stellen eine Bedrohung für Datenschutzverletzungen und Datenschutzbedenken dar.

Da Kundendaten gefährdet sind, müssen Sie sicherstellen, dass Sie die Datenschutzbestimmungen einhalten. Vermeiden Sie die unethische Nutzung von Kundendaten und seien Sie transparent.

Diese sind entscheidend für den Vertrauensaufbau bei Ihren Kunden.

5 Tools für maschinelles Lernen für Vermarkter

Da der Markt mit ML-Tools gesättigt ist, haben wir die Liste eingegrenzt und nur die besten aufgenommen. Hier sind fünf ML-Tools, die Ihnen helfen, Ihre Marketingbemühungen zu optimieren und Ihren Gewinn zu maximieren.

1. Hubspot-Inhaltsassistent

Beginnen Sie mit den KI-Tools von HubSpot.

HubSpots Inhaltsassistent ist ein leistungsstarkes Tool, das es Marketingfachleuten ermöglicht, Content-Operationen zu beschleunigen und die Produktivität zu steigern.

Es lässt sich nativ in HubSpot-Produkte integrieren und Sie können zwischen KI und manueller Inhaltserstellung wechseln, um Texte für E-Mails, Websites, Blogbeiträge usw. zu erstellen.

Um den Inhaltsassistenten zu verwenden, müssen Sie lediglich das Formular ausfüllen, den gewünschten Inhalt beschreiben und dann auf „Generieren“ klicken. In wenigen Sekunden erhalten Sie Ihr Exemplar.

Kernfunktionen

• Erstellen Sie personalisierte Vertriebs- und Marketing-E-Mails, Blog-Post-Ideen und Skizzen
• Generieren Sie Absätze und erstellen Sie überzeugende CTAs
• Integration mit den anderen Hubspot-Produkten

Preis: Kostenlos für Hubspot CRM-Benutzer.

Profi-Tipp: Segmentieren Sie Interessenten anhand gemeinsamer Merkmale und fügen Sie die Listen dann dem Inhaltsassistenten hinzu. Das Tool verarbeitet die Daten und erstellt personalisierte E-Mails, um Ihre Kontaktaufnahme zu optimieren.

2. Affe lernen

MonkeyLearn ist ein KI-Tool, das Unternehmen dabei hilft, Daten mit maschinellem Lernen zu analysieren. Es extrahiert Daten aus verschiedenen Quellen wie E-Mails, Umfragen und Beiträgen und visualisiert Kundenfeedback an einem Ort.

Kernfunktionen

• Es werden verschiedene Textformate unterstützt, z. B. E-Mails, Support-Tickets, Bewertungen, NPS-Umfragen, Tweets usw.
• Textklassifizierung in Kategorien: Stimmung, Thema, Aspekte, Absicht, Priorität usw.
• Integrationen mit Hunderten von Anwendungen wie Zendesk, Airtable, Typeform, Intercom usw.

Preis: Es gibt zwei Preispläne. Das „Team“-Paket beginnt bei 299 US-Dollar und es gibt eine kostenlose Testversion. Die Preise für die Stufe „Business“ sind nicht öffentlich verfügbar und Sie müssen sich an das Vertriebsteam wenden.

Was wir mögen: Das Tool ist super intuitiv und es sind keine Programmierkenntnisse erforderlich. Darüber hinaus stehen den Kunden vielfältige Möglichkeiten zur Textanalyse zur Verfügung und sie können Feedback an einem zentralen Ort einsehen.

3. Pekannuss-KI

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Pecan AI ist eine prädiktive Analyseplattform, die maschinelles Lernen nutzt, um in nur wenigen Stunden genaue, umsetzbare Vorhersagen zu generieren.

Das Tool nutzt effektiv große Mengen an Rohdaten und prognostiziert umsatzbeeinflussende Risiken und Ergebnisse wie Kundenabwanderung, LTV usw.

Kernfunktionen

• Vorgefertigte, anpassbare SQL-Vorlagen
• Nachfragevorhersage
• Kampagnenoptimierung mit SKAN
• Integrationen mit Apps von Drittanbietern

Preis: Das Tool verfügt über drei Preispläne. Der „Starter“-Plan kostet 50 US-Dollar pro Monat, der „Professional“-Plan 280 US-Dollar. Für Enterprise-Konten sollten Sie ein Meeting buchen, um die Preisdetails zu erfahren.

Was wir mögen: Das Tool ermöglicht es uns, die Leistungsfähigkeit der KI zu nutzen und Rätselraten zu vermeiden, während wir strategische Entscheidungen treffen.

4. Jaspis AI

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Jasper AI nutzt maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um menschenähnliche Texte für Blogs, Websites, E-Mails, soziale Medien usw. zu erstellen. Dieser Copywriting-Assistent hilft Unternehmen, ihre Bemühungen bei der Content-Produktion zu skalieren und wertvolle Zeit zu sparen.

Sie wählen einfach den Tonfall, laden das Kampagnenbriefing hoch und wählen die Art des Inhalts aus. In nur 15 Sekunden wird eine Kopie erstellt.

Kernfunktionen

• Mehrere Optionen für den Tonfall, passend zu Ihrem Markenstil: frech, formell, mutig und Piraten
• Inhaltsübersetzung in über 30 Sprachen
• 50 verschiedene Anwendungsfallvorlagen
• KI-Kunstgenerator zum Erstellen von Bildern für Ihre Kopien

Preis: Das Tool wird mit drei Preisplänen geliefert. Der „Creator“-Plan kostet 39 US-Dollar und der „Teams“-Plan 99 US-Dollar pro Monat. Wenn Sie den „Business“-Plan benötigen, müssen Sie sich an das Vertriebsteam wenden.

Was wir mögen: Verschiedene Tonarten und vorgefertigte Kampagnenvorlagen zur Erstellung personalisierter Inhalte. Eine benutzerfreundliche Browsererweiterung für den Zugriff auf das Tool direkt in Ihrem Browser.

5. KI-Vermarkter

AI Marketer ist ein prädiktives Analysetool, mit dem Sie Ihre wertvollsten Kunden identifizieren und gezielt ansprechen können.

Mithilfe von Modellen des maschinellen Lernens wird die Wahrscheinlichkeit von Kundenkäufen vorhergesagt und Zeitoptimierungsbenachrichtigungen zu bestimmten Zeiten an Zielkunden gesendet.

Sie können auch Kunden ansprechen, bei denen ein hohes Abwanderungsrisiko besteht. Dies hilft Ihnen, die Kundenbindung zu steigern und die Wirkung Ihrer Marketingkampagnen zu maximieren.

Kernfunktionen

• Prognosen zum Kundenverhalten auf individueller Basis
• Intelligentere Ausrichtung
• Datengesteuerte Optimierungsempfehlungen

Preis: Die Preisinformationen werden nicht öffentlich bekannt gegeben. Sie sollten eine Demo anfordern. Es gibt auch eine kostenlose Testversion.

Was wir mögen: Verschiedene Tonarten und vorgefertigte Kampagnenvorlagen zur Erstellung personalisierter Inhalte. Es verfügt außerdem über eine benutzerfreundliche Browser-Erweiterung, sodass Sie über Ihren Browser auf das Tool zugreifen können.

Nutzen Sie maschinelles Lernen, um Ihre Marketingbemühungen zu maximieren

KI- und maschinelle Lernlösungen beschleunigen das Marketing. Auch wenn sie sich noch in der Entwicklung befinden, schadet die Integration modernster Technologien in Ihren täglichen Stack nicht.

Stattdessen hilft es Ihnen, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und aussagekräftige Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen, sodass Sie äußerst effektive Marketingkampagnen erstellen können, die Ergebnisse liefern.

Behalten Sie Technologietrends im Auge und nutzen Sie die Leistungsfähigkeit maschineller Lernalgorithmen.

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• PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
• Quelle: https://blog.hubspot.com/marketing/machine-learning-and-marketing