Μηχανική μάθηση και μάρκετινγκ: Εργαλεία, παραδείγματα και συμβουλές που μπορούν να χρησιμοποιήσουν οι περισσότερες ομάδες

Η μηχανική μάθηση, ένα υποσύνολο του AI, είναι ένα ισχυρό εργαλείο που μεταμορφώνει γρήγορα το μάρκετινγκ.

Περίπου το 35% των επαγγελματιών μάρκετινγκ χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για να απλοποιήσουν τις δουλειές τους και να αυτοματοποιήσουν κουραστικές εργασίες, σύμφωνα με το HubSpot's Πιο πρόσφατη έρευνα. Ωστόσο, η ίδια έρευνα αποκαλύπτει ότι το 96% των επαγγελματιών του μάρκετινγκ εξακολουθούν να προσαρμόζουν τα αποτελέσματα που δημιουργούνται από την τεχνητή νοημοσύνη - υποδεικνύοντας ότι απέχει πολύ από το τέλειο.

Στη σημερινή ανάρτηση, θα μάθετε πώς η μηχανική μάθηση μπορεί να υπερφορτώσει την ομάδα μάρκετινγκ σας. Επίσης, θα μοιραστούμε παραδείγματα από εταιρείες πραγματικού κόσμου που εφαρμόζουν μηχανική εκμάθηση και παρατηρούν σημαντικές βελτιώσεις.

Πίνακας περιεχομένων

Μηχανική Μάθηση και Μάρκετινγκ

Η μηχανική μάθηση είναι μια μορφή τεχνητής νοημοσύνης (AI) που επιτρέπει στις εφαρμογές λογισμικού να γίνονται πιο ακριβείς στην πρόβλεψη των αποτελεσμάτων χωρίς να προγραμματίζονται ρητά.

Οι υπεύθυνοι μάρκετινγκ χρησιμοποιούν ML για να κατανοήσουν τη συμπεριφορά των πελατών και να προσδιορίσουν τις τάσεις σε μεγάλα σύνολα δεδομένων, επιτρέποντάς τους να δημιουργήσουν πιο αποτελεσματικές καμπάνιες μάρκετινγκ και να βελτιώσουν την απόδοση επένδυσης (ROI) μάρκετινγκ.

Για παράδειγμα, το Netflix χρησιμοποιεί μηχανική εκμάθηση για να βελτιώσει τον αλγόριθμο συστάσεων, να προβλέψει τη ζήτηση και να αυξήσει την αφοσίωση των πελατών.

Αξιοποιώντας το ιστορικό προβολής των πελατών, η εταιρεία αποκτά ισχυρές γνώσεις σχετικά με τις προτιμήσεις των πελατών, δίνοντάς τους τη δυνατότητα να κάνουν σχετικές προτάσεις περιεχομένου.

Κοιτάξτε την παρακάτω εικόνα για να δείτε τι κάνει τους επαγγελματίες των επιχειρήσεων να υιοθετούν ML και AI τεχνολογία.

Πηγή εικόνας

Πώς η μηχανική μάθηση μπορεί να βελτιώσει το μάρκετινγκ

Η μηχανική μάθηση μπορεί να βελτιώσει το μάρκετινγκ με πολλούς τρόπους. Ακολουθούν οι πιο συνηθισμένες περιπτώσεις χρήσης:

1. Μετρήστε το συναίσθημα των πελατών

Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να προσδιορίσουν αυτόματα το συναίσθημα των πελατών, περιλαμβάνοντας θετικές, ουδέτερες ή αρνητικές απόψεις.

Αρχικά, συλλέγουν δεδομένα κειμένου από διάφορες πηγές, όπως κριτικές πελατών, αναφορές μέσων κοινωνικής δικτύωσης, φόρμες σχολίων ή απαντήσεις σε έρευνες.

Στη συνέχεια, τα δεδομένα υποβάλλονται σε προεπεξεργασία και επισημαίνονται σύμφωνα με το αντίστοιχο συναίσθημα. Αυτό επιτρέπει στους επαγγελματίες του μάρκετινγκ να αποκτήσουν γνώσεις για το συναίσθημα των πελατών και να κάνουν βελτιώσεις με βάση τα σχόλια.

2. Εξατομικεύστε την εμπειρία χρήστη

Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης μπορούν να αναλύσουν τη συμπεριφορά των χρηστών και τα ιστορικά δεδομένα για να προβλέψουν τις προτιμήσεις των πελατών. Οι έμποροι χρησιμοποιούν αυτήν την ευκαιρία για να δημιουργήσουν εξατομικευμένες προσφορές για πελάτες, όπως προτάσεις προϊόντων, προσφορές ή εκπτώσεις.

Επιπλέον, η ML μπορεί να επιμελείται ροές περιεχομένου με βάση τα ενδιαφέροντα των χρηστών και να στέλνει εξατομικευμένες υπενθυμίσεις στους πελάτες.

3. Βελτιστοποιήστε τις προσπάθειες διανομής περιεχομένου

Η μηχανική εκμάθηση μπορεί να αναλύσει την απόδοση διαφορετικών καναλιών διανομής περιεχομένου και να προσφέρει στρατηγικές βελτιστοποίησης.

Με την πρόσβαση σε ιστορικά δεδομένα, μπορεί να προσδιορίσει το καλύτερη στιγμή για ανάρτηση και τη βέλτιστη συχνότητα διανομής περιεχομένου για να αποφευχθεί η συντριβή του κοινού.

Μπορεί επίσης να εντοπίσει τα πιο αποτελεσματικά κανάλια διανομής, επιτρέποντας στους επαγγελματίες του μάρκετινγκ να κατανέμουν τους πόρους τους με σύνεση και να επιτύχουν τη μέγιστη δέσμευση παράλληλα με την απόδοση επένδυσης.

4. Βελτιστοποιήστε τη στόχευση και την υποβολή προσφορών διαφημίσεων

Το ML φέρνει επανάσταση στη στοχευμένη διαφήμιση.

Με την ανάλυση ενός τεράστιου όγκου δεδομένων πελατών, η μηχανική μάθηση προβλέπει τη συμπεριφορά των πελατών και ομαδοποιεί τους χρήστες σε τμήματα με βάση κοινά χαρακτηριστικά και χαρακτηριστικά.

Στη συνέχεια, οι έμποροι χρησιμοποιούν αυτά τα δεδομένα για να προσαρμόσουν τις διαφημίσεις σε αυτά τα τμήματα, συνδέοντας με το κοινό-στόχο που είναι πιο πιθανό να αλληλεπιδράσουν με τη διαφήμιση.

5. Βελτιώστε τις διαδικασίες δοκιμών A/B

Α / Β δοκιμές παίζει σημαντικό ρόλο στο μάρκετινγκ, καθώς δείχνει ξεκάθαρα τι λειτουργεί και τι όχι.

Η ML βοηθά στην αυτοματοποίηση των διαδικασιών δοκιμών A/B και στη βελτίωση της ακρίβειας. Η παρακολούθηση της διαδικασίας δοκιμών σε πραγματικό χρόνο μειώνει τη χειρωνακτική παρέμβαση και την πιθανότητα πιθανών σφαλμάτων.

Επιπλέον, η μηχανική εκμάθηση μειώνει τη διάρκεια της δοκιμής, εξοικονομώντας χρόνο και πόρους όταν η μία παραλλαγή υπερέχει σημαντικά της άλλης.

15 Παραδείγματα Μηχανικής Μάθησης και Μάρκετινγκ

Forrester προβλέπει ότι σχεδόν το 100% των επιχειρήσεων θα εφαρμόσει κάποια μορφή τεχνητής νοημοσύνης έως το 2025. Έμειναν ακόμη δύο χρόνια, αλλά πολλές εταιρείες έχουν ήδη υιοθετήσει με επιτυχία την τεχνητή νοημοσύνη.

Ακολουθούν 15 παραδείγματα από εταιρείες πραγματικού κόσμου που είδαν σημαντικές βελτιώσεις μετά την εφαρμογή της μηχανικής εκμάθησης.

1. Η Amazon αύξησε τις καθαρές πωλήσεις της κατά 9%.

Η μηχανική μάθηση αποτελεί εδώ και καιρό αναπόσπαστο μέρος της Amazon, ενός από τους μεγαλύτερους λιανοπωλητές στον κόσμο.

Ο γίγαντας του ηλεκτρονικού εμπορίου χρησιμοποιεί την ML για διάφορους σκοπούς, όπως η λήψη πληροφοριών σχετικά με τη συμπεριφορά των πελατών και η ανάλυση του ιστορικού περιήγησης και αγορών για να παρέχει εξατομικευμένες προτάσεις προϊόντων.

Αυτά ενισχύουν την εμπειρία του πελάτη καθώς οι χρήστες βρίσκουν εύκολα νέα προϊόντα που είναι παρόμοια με την προηγούμενη εμπειρία αγορών τους. Επιπλέον, η Amazon δημιουργεί στοχευμένες διαφημίσεις για χρήστες με βάση την πρόβλεψη ζήτησης.

Σύμφωνα με τα τελευταία οικονομικά της αναφέρουν, οι καθαρές πωλήσεις της εταιρείας αυξήθηκαν κατά 9% στα 127.4 δισεκατομμύρια δολάρια το πρώτο τρίμηνο, σε σύγκριση με 116.4 δισεκατομμύρια δολάρια το πρώτο τρίμηνο του 2022.

2. Το Netflix έγινε ηγέτης του κλάδου λόγω των εξατομικευμένων προτάσεων ταινιών του.

Ένας από τους κύριους λόγους για τους οποίους οι υπηρεσίες Netflix είναι δημοφιλείς είναι ότι χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη και λύσεις μηχανικής εκμάθησης για τη δημιουργία έξυπνων προτάσεων.

Η εταιρεία χρησιμοποιεί μάθηση μηχανής να αναλύει τις επιλογές ταινιών των πελατών της και να κάνει σχετικές προτάσεις περιεχομένου. Πώς λειτουργεί όμως;

Όταν περιηγείστε στον κατάλογο ταινιών τους, οι έξυπνοι αλγόριθμοί τους παρακολουθούν τι είδους ταινίες σας αιχμαλωτίζουν, πού κάνετε κλικ, πόσα λεπτά συνεχίζετε να παρακολουθείτε την ίδια ταινία κ.λπ.

Στη συνέχεια, αναλύοντας τις συνήθειες προβολής σας, το Netflix επιμελείται μια εξατομικευμένη ροή ταινιών/τηλεοπτικών εκπομπών για εσάς. Είναι win-win.

3. Το Armor VPN προέβλεψε αξία διάρκειας ζωής και μεγιστοποίησε τις προσπάθειες απόκτησης χρηστών.

Το Armor VPN είναι ένα λογισμικό καταναλωτικής ασφάλειας στον κυβερνοχώρο (VPN) που ήθελε να δημιουργήσει μια σταθερή στρατηγική απόκτησης χρηστών για να προσελκύσει νέους πελάτες. Με περιορισμένους προϋπολογισμούς μάρκετινγκ, οι ιδιοκτήτες δεν ήθελαν να περάσουν από μια διαδικασία δοκιμής και λάθους.

Έτσι, συνεργάστηκαν με Πεκάν AI, ένα εργαλείο προγνωστικής ανάλυσης, για τη λήψη στρατηγικών αποφάσεων με τη βοήθεια μοντέλων προβλεπόμενης αξίας ζωής (pLTV).

Πηγή εικόνας

Με τις προβλέψεις του εργαλείου, ο πελάτης αναγνώρισε χάσμα 25% κατά μέσο όρο μεταξύ της πραγματικής τιμής διάρκειας ζωής χρήστη και της αξίας που περίμεναν να είναι η αξία των χρηστών.

Με αυτόν τον τρόπο, το Armor VPN θα μπορούσε να δημιουργήσει μια πιο αποτελεσματική και βασισμένη σε δεδομένα στρατηγική για να τροφοδοτήσει τις προσπάθειες απόκτησης χρηστών.

4. Η Devex κλιμάκωσε τις διαδικασίες δημιουργίας περιεχομένου της και μείωσε το κόστος κατά 50 φορές.

Η Devex, με έδρα την Ουάσιγκτον, DC, είναι ένας σημαντικός πάροχος υπηρεσιών προσλήψεων και επιχειρηματικής ανάπτυξης για παγκόσμια ανάπτυξη.

Η εταιρεία λαμβάνει περίπου 3000 κομμάτια κειμένου την εβδομάδα, τα οποία απαιτούν μη αυτόματο έλεγχο από την ομάδα περιεχομένου. Τελικά, μόνο 300 από αυτά τα κομμάτια κρίνονται άξια και επισημαίνονται ανάλογα.

Μέχρι πρόσφατα, η αξιολόγηση γινόταν χειροκίνητα, η οποία χρειάστηκε περίπου 10 ώρες για να ολοκληρωθεί. Για την αυτοματοποίηση της διαδικασίας, η Devex επικοινώνησε Μαϊμού, μια πλατφόρμα ανάλυσης κειμένου που υποστηρίζεται από μοντέλα μηχανικής μάθησης.

Η Devex δημιούργησε έναν ταξινομητή κειμένου που τους βοήθησε να επεξεργαστούν δεδομένα και στη συνέχεια να προσθέσουν ετικέτες εάν το κείμενο ήταν σχετικό.

Είχε ως αποτέλεσμα 66% εξοικονόμηση χρόνου και το κόστος λειτουργίας μειώθηκε κατά 50 φορές, καθώς απαιτούνταν λιγότερη ανθρώπινη παρέμβαση.

5. Η Airbnb βελτιστοποίησε τις τιμές ενοικίασης και δημιούργησε πρόχειρες εκτιμήσεις.

Η Airbnb αντιμετώπισε προκλήσεις όταν προσπάθησε να βελτιστοποιήσει τις τιμές ενοικίασης για τους πελάτες.

Για να το ξεπεράσεις αυτό, Airbnb χρησιμοποίησε τη μηχανική εκμάθηση για να παρέχει πρόχειρες εκτιμήσεις σε πιθανούς πελάτες. Οι τιμές βασίστηκαν σε διαφορετικά κριτήρια όπως τοποθεσία, μέγεθος, τύπος ακινήτου, εποχικότητα, ανέσεις κ.λπ.

Στη συνέχεια, πραγματοποιώντας EDA, μπορούσαν να καταλάβουν πώς οι καταχωρίσεις ενοικίασης εξαπλώθηκαν σε όλες τις ΗΠΑ.

Στο τελευταίο βήμα, η εταιρεία εφάρμοσε μοντέλα ML, όπως η γραμμική παλινδρόμηση, για να δημιουργήσει εκτιμήσεις και να απεικονίσει πώς αλλάζουν οι τιμές με την πάροδο του χρόνου. Τους επέτρεψε να δημιουργήσουν ελκυστικές προσφορές μάρκετινγκ και να κερδίσουν νέους πελάτες.

6. Το Re:member αύξησε τις μετατροπές κατά 43% με θερμικούς χάρτες και εγγραφές περιόδων σύνδεσης.

Θυμάμαι είναι μία από τις κορυφαίες εταιρείες πιστωτικών καρτών στη Σκανδιναβία. Πρόσφατα, η ομάδα μάρκετινγκ παρατήρησε ότι οι χρήστες αναπηδούσαν από τη φόρμα αίτησης πιστωτικής κάρτας περισσότερο από ό,τι συνήθως.

Απογοητευμένη, η ομάδα μάρκετινγκ στράφηκε στο Hotjar για να αποκτήσετε μια πλήρη εικόνα του πώς οι πελάτες χρησιμοποιούσαν τον ιστότοπό τους και τι προκαλούσε το πρόβλημα. Χρησιμοποίησαν εγγραφές συνεδρίας για να αναπαράγουν ξανά όλο το χρόνο που ένας χρήστης πέρασε στον ιστότοπο.

Οι χάρτες θερμότητας τους βοήθησαν να προσδιορίσουν ποιες σελίδες είχαν την τάση να κάνουν περισσότερο κλικ οι πελάτες.

Συνδυάζοντας τα δεδομένα, η ομάδα μάρκετινγκ του Re:member παρατήρησε ότι πολλά άτομα που προέρχονταν από θυγατρικές έφευγαν αμέσως.

Αφού εξέτασε τους χάρτες θερμότητας και τις εγγραφές συνεδριών, η ομάδα κατέληξε στο συμπέρασμα ότι οι επισκέπτες αρχικά ενδιαφέρθηκαν για την ενότητα των πλεονεκτημάτων, αλλά χρειάζονταν περισσότερες πληροφορίες.

Κατά συνέπεια, επανασχεδίασαν τη σελίδα της εφαρμογής, με αποτέλεσμα την αύξηση των μετατροπών κατά 43%.

7. Η Tuff πέτυχε ποσοστό επιτυχίας 75% σε προτάσεις συνεργασίας.

Η Tuff είναι μια εταιρεία μάρκετινγκ SEO που πέτυχε σημαντική ανάπτυξη ARR σε μόλις τρία χρόνια. Αρχικά, δυσκολεύτηκαν να δημιουργήσουν θέσεις πελατών λόγω της έλλειψης ενός αξιόπιστου εργαλείου SEO για ενδελεχή έρευνα ανταγωνιστών και λέξεων-κλειδιών.

Μετά τη χρήση Semrust, ένα κορυφαίο εργαλείο έρευνας λέξεων-κλειδιών με αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, ο Tuff θα μπορούσε να αναλύσει την οργανική απόδοση των υποψηφίων πελατών και να δημιουργήσει εξατομικευμένες προτάσεις προσαρμοσμένες στις συγκεκριμένες ανάγκες τους.

Αυτό οδήγησε σε ποσοστό επιτυχίας 75% στην απόκτηση νέων πελατών.

8. Η Kasasa αύξησε την οργανική κίνηση κατά 92%.

Η Kasasa, μια εταιρεία χρηματοοικονομικών υπηρεσιών, είχε ως στόχο να κλιμακώσει τις λειτουργίες περιεχομένου της και να αυξήσει την οργανική επισκεψιμότητα. Υιοθέτησαν MarketMuse, ένα εργαλείο βελτιστοποίησης περιεχομένου που βασίζεται σε AI και ML, για εξοικονόμηση χρόνου και πόρων.

Χρησιμοποιώντας απλοποιημένες περιγραφές περιεχομένου από το MarketMuse, το Kasasa παρήγαγε ουσιαστικό περιεχόμενο πολύ πιο γρήγορα. Αυτό καθιέρωσε την εταιρεία ως εμπειρογνώμονα του κλάδου και αύξησε την αναγνωρισιμότητά της, οδηγώντας σε αύξηση 92% της οργανικής κυκλοφορίας.

9. Το Spotify δημιούργησε εξατομικευμένες λίστες αναπαραγωγής και ενίσχυσε την αφοσίωση των πελατών.

Το Spotify χρησιμοποιεί αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης για την ανάλυση δεδομένων πελατών, όπως λίστες αναπαραγωγής και ιστορικό ακρόασης.

Αυτό επιτρέπει στον πάροχο υπηρεσιών ψηφιακής μουσικής να δημιουργεί τμήματα πελατών με βάση τις μουσικές προτιμήσεις, επιτρέποντας εξατομικευμένες προτάσεις μουσικής και λίστες αναπαραγωγής για κάθε χρήστη, αυξάνοντας τελικά την αφοσίωση των πελατών.

10. Η Sephora δημιούργησε μακροπρόθεσμη πίστη πελατών με το Sephora Virtual Artist.

Η Sephora, ένας τεράστιος λιανοπωλητής καλλυντικών, αξιοποιεί τεχνολογίες αιχμής, συμπεριλαμβανομένης της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης, για πάνω από μια δεκαετία. Ο εικονικός καλλιτέχνης τους επιτρέπει στους πελάτες να δοκιμάζουν εικονικά νέα προϊόντα χωρίς να τα φοράνε.

Μέσω της τεχνολογίας αναγνώρισης προσώπου, οι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης αναγνωρίζουν αυτόματα την πιο συμβατή απόχρωση και προτείνουν προϊόντα, προσφέροντας εξατομικευμένες προτάσεις προϊόντων, αυξάνοντας την αφοσίωση των πελατών και ενισχύοντας την αφοσίωση.

Πηγή εικόνας

11. Η Coca-Cola βελτίωσε τις προσπάθειες πωλήσεων και διανομής της κατά σχεδόν 30%.

Η Coca-Cola βρίσκεται στην πρώτη γραμμή της εφαρμογής λύσεων ML και AI στις στρατηγικές μάρκετινγκ της.

Για να διατηρήσει την ηγετική της θέση στον κλάδο, η αμερικανική εταιρεία δημιούργησε ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης για την ανάλυση δεδομένων πωλήσεων και τον εντοπισμό των τάσεων στις προτιμήσεις των πελατών.

Χρησιμοποίησαν επίσης αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για να βελτιστοποιήσουν τη συσκευασία και τη διανομή των προϊόντων τους, με αποτέλεσμα μια αξιοσημείωτη αύξηση 30% στα κέρδη.

Επιπλέον, ανέπτυξαν έναν εικονικό βοηθό για να βοηθά τους πελάτες με κοινά ερωτήματα.

12. Το Yelp στέλνει εξατομικευμένες προτάσεις κάθε εβδομάδα.

Ουρλιάζω είναι μια πλατφόρμα κριτικών και προτάσεων χρηστών που χρησιμοποιεί τους αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης. Αξιοποιούν τη μηχανική εκμάθηση και την αλγοριθμική ταξινόμηση για να δημιουργήσουν εξατομικευμένες προτάσεις χρηστών.

Με τη μηχανική εκμάθηση, οι χρήστες λαμβάνουν εβδομαδιαίες προτάσεις με βάση τις επιχειρήσεις που έχουν δει την προηγούμενη εβδομάδα ή με βάση τα συγκεκριμένα ενδιαφέροντά τους. Το 2023, η εταιρεία εισήγαγε επίσης την υπηρεσία γραφής κριτικής που υποστηρίζεται από AI.

13. Η Cyber ​​Inc. διπλασίασε την παραγωγή μαθημάτων βίντεο.

Cyber ​​Inc. είναι μια εταιρεία ευαισθητοποίησης για την ασφάλεια και το απόρρητο με έδρα την Ολλανδία. Η εταιρεία προσφέρει εκπαιδευτικά προγράμματα και ήθελε να κλιμακώσει τη διαδικασία δημιουργίας μαθημάτων βίντεο.

Συνεργάστηκαν με Σύνθεση, μια Βίντεο με τεχνητή νοημοσύνη πλατφόρμα δημιουργίας, για τον εξορθολογισμό της δημιουργίας βίντεο και την παραγωγή βίντεο σε πολλές γλώσσες.

Η συνεργασία μείωσε το κόστος για την πρόσληψη ηθοποιών, καθώς το εργαλείο προσφέρει ένα avatar ως αντικατάσταση. Η Cyber ​​Inc κατάφερε να παράγει περιεχόμενο βίντεο δύο φορές πιο γρήγορα και διεύρυνε την παγκόσμια απήχησή της.

14. Η Uber δημιούργησε στοχευμένες διαφημίσεις εξατομικευμένες για κάθε χρήστη.

Η Uber, ένας Αμερικανός πάροχος υπηρεσιών ταξί, χρησιμοποιεί αποτελεσματικά τη μηχανική εκμάθηση. Με τη βοήθεια του ML, αναλύουν δεδομένα πελατών, όπως τοποθεσία και ιστορικό ταξιδιού, και δημιουργούν στοχευμένες διαφημίσεις προσαρμοσμένες σε άτομα.

Οι αλγόριθμοι τους επιτρέπουν να βελτιστοποιούν τις διαφημιστικές καμπάνιες για μέγιστη αποτελεσματικότητα, με αποτέλεσμα υψηλότερα ποσοστά αφοσίωσης πελατών και χρήσης με την Uber.

15. Η Farfetch αύξησε το ποσοστό ανοίγματος email κατά 31%.

Farfetch είναι ένας λιανοπωλητής μόδας πολυτελείας που πειραματίστηκε με την τεχνητή νοημοσύνη και έδωσε μια νέα ματιά στις καμπάνιες μάρκετινγκ μέσω email.

Συνεργάστηκαν με Phrasee, ένα εργαλείο που επιλέγει την πιο σχετική φωνή της επωνυμίας και δημιουργεί ιδέες περιεχομένου με βάση αυτήν.

Η εταιρεία σημείωσε εντυπωσιακά αποτελέσματα, με αύξηση 38% στο μέσο ποσοστό κλικ και 31% μέση αύξηση του ποσοστού ανοιχτού στις καμπάνιες ενεργοποίησης.

5 Συμβουλές για τη χρήση της Μηχανικής Μάθησης στο Μάρκετινγκ

Η μηχανική μάθηση μπορεί να είναι πολύ ωφέλιμη, αλλά θα πρέπει να ξέρετε πώς να τη χρησιμοποιείτε αποτελεσματικά. Ακολουθούν πέντε συμβουλές για την αποτελεσματική αξιοποίηση της μηχανικής μάθησης στις προσπάθειες μάρκετινγκ που κάνετε.

1. Να είστε συγκεκριμένοι με τους στόχους μάρκετινγκ.

Δεδομένου ότι η ML επεξεργάζεται τεράστια σύνολα δεδομένων, πιθανότατα θα λάβετε πολλά περιττά δεδομένα. Μπορείτε εύκολα να το αποφύγετε αυτό εάν σκιαγραφήσετε ξεκάθαρα τι θέλετε να επιτύχετε.

Περιορίστε τους στόχους μάρκετινγκ και ομαδοποιήστε τους σε κατηγορίες όπως η τμηματοποίηση πελατών, η βελτιστοποίηση διαφημίσεων, η επιτάχυνση μετατροπών κ.λπ. Ξεκινήστε με πειράματα μικρής κλίμακας και επαναλάβετε τη διαδικασία μόλις έχετε κάποια αποτελέσματα.

2. Μην κολλάτε με ένα μοντέλο ML.

Ο πειραματισμός με πολλά μοντέλα μηχανικής εκμάθησης είναι απαραίτητος. Διαφορετικά μοντέλα ML έχουν διαφορετικές δυνατότητες, το καθένα με τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματά του.

Για μέγιστη απόδοση, θα πρέπει να δοκιμάσετε διαφορετικά μοντέλα ML, ώστε να μπορείτε να συγκρίνετε την απόδοσή τους αντικειμενικά.

Για παράδειγμα, ένα μοντέλο ML μπορεί να υπερέχει σε έναν συγκεκριμένο τύπο εργασίας δεδομένων, αλλά μπορεί να έχει χαμηλή απόδοση σε διαφορετικό σενάριο.

3. Μην βασίζεστε υπερβολικά στα εργαλεία ML.

Ενώ η μηχανική μάθηση μπορεί να δημιουργήσει πολύτιμες πληροφορίες, η υπερβολική βάση σε αυτήν μπορεί να είναι επιζήμια για τους εμπόρους του μάρκετινγκ. Τα μοντέλα ML εξακολουθούν να εξελίσσονται και δεν είναι τέλεια και δεν μπορούν να λειτουργήσουν πλήρως χωρίς την ανθρώπινη εμπειρία.

Για μέγιστα αποτελέσματα, είναι καλύτερο να συνδυάσετε την ML με την ανθρώπινη γνώση. Καθορίστε με σαφήνεια κάθε ρόλο και ορίστε ένα υγιές όριο για το πότε να χρησιμοποιείτε ML και πότε να βασίζεστε σε ανθρώπινες αποφάσεις.

4. Συνεργαστείτε με επιστήμονες δεδομένων.

Δεν έχουν όλοι εσωτερικές γνώσεις επιστημόνων δεδομένων. Εάν μόλις ξεκινάτε, είναι καλή ιδέα να συνεργαστείτε με έναν επιστήμονα δεδομένων για να εφαρμόσετε τα σωστά μοντέλα ML.

Φροντίστε να ζητήσετε από τους ειδικούς της μηχανικής εκμάθησης να εξηγήσουν τους περιορισμούς των μοντέλων ML, ώστε να μην έχετε μη ρεαλιστικές προσδοκίες.

5. Σεβαστείτε την πολιτική δεδομένων και να είστε διαφανείς.

Τα εργαλεία AI και ML αποτελούν απειλή για παραβιάσεις δεδομένων και ανησυχίες σχετικά με το απόρρητο.

Δεδομένου ότι τα δεδομένα πελατών είναι ευάλωτα, θα πρέπει να βεβαιωθείτε ότι συμμορφώνεστε με τους κανονισμούς απορρήτου δεδομένων. Αποφύγετε την ανήθικη χρήση των δεδομένων πελατών και να είστε διαφανείς.

Αυτά είναι ζωτικής σημασίας για την οικοδόμηση εμπιστοσύνης με τους πελάτες σας.

5 Εργαλεία Μηχανικής Εκμάθησης για Μάρκετινγκ

Καθώς η αγορά είναι κορεσμένη με εργαλεία ML, περιορίσαμε τη λίστα και συμπεριλάβαμε μόνο τα καλύτερα. Ακολουθούν πέντε εργαλεία ML που θα σας βοηθήσουν να βελτιώσετε τις προσπάθειες μάρκετινγκ και να μεγιστοποιήσετε το κέρδος σας.

1. Βοηθός περιεχομένου Hubspot

Ξεκινήστε με τα εργαλεία AI του HubSpot.

Το HubSpot's βοηθός περιεχομένου είναι ένα ισχυρό εργαλείο που επιτρέπει στους επαγγελματίες του μάρκετινγκ να επιβαρύνουν τις λειτουργίες περιεχομένου και να βελτιώσουν την παραγωγικότητα.

Ενσωματώνεται εγγενώς με προϊόντα HubSpot και μπορείτε να κάνετε εναλλαγή μεταξύ τεχνητής νοημοσύνης και μη αυτόματης δημιουργίας περιεχομένου για να δημιουργήσετε αντίγραφο για email, ιστότοπο, αναρτήσεις ιστολογίου κ.λπ.

Για να χρησιμοποιήσετε τον βοηθό περιεχομένου, πρέπει απλώς να συμπληρώσετε τη φόρμα, να περιγράψετε το περιεχόμενο που θέλετε και, στη συνέχεια, να κάνετε κλικ στο «Δημιουργία». Σε λίγα δευτερόλεπτα, θα έχετε το αντίγραφό σας.

Βασικά χαρακτηριστικά

• Δημιουργήστε εξατομικευμένα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου πωλήσεων και μάρκετινγκ, ιδέες για αναρτήσεις ιστολογίου και περιγράμματα
• Δημιουργήστε παραγράφους και δημιουργήστε συναρπαστικές CTA
• Ενσωματωθείτε με τα άλλα προϊόντα Hubspot

Τιμή: Δωρεάν για χρήστες Hubspot CRM.

Pro tip: Τμηματοποιήστε τις προοπτικές βάσει κοινών χαρακτηριστικών και, στη συνέχεια, προσθέστε τις λίστες στον βοηθό περιεχομένου. Το εργαλείο θα επεξεργαστεί τα δεδομένα και θα δημιουργήσει εξατομικευμένα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου για να βελτιστοποιήσει την προσέγγιση σας.

2. Monkey Learn

Το MonkeyLearn είναι ένα εργαλείο AI που βοηθά τις επιχειρήσεις να αναλύουν δεδομένα με μηχανική μάθηση. Εξάγει δεδομένα από διαφορετικές πηγές, όπως μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, έρευνες και αναρτήσεις και οπτικοποιεί τα σχόλια των πελατών σε ένα μέρος.

Βασικά χαρακτηριστικά

• Υποστηρίζονται διαφορετικές μορφές κειμένου, όπως μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, εισιτήρια υποστήριξης, κριτικές, έρευνες NPS, tweets κ.λπ.
• Ταξινόμηση κειμένου σε κατηγορίες: Συναίσθημα, Θέμα, Όψεις, Πρόθεση, Προτεραιότητα κ.λπ.
• Ενσωματώσεις με εκατοντάδες εφαρμογές όπως Zendesk, Airtable, Typeform, Intercom κ.λπ.

Τιμή: Υπάρχουν δύο σχέδια τιμολόγησης. Το πακέτο "Team" ξεκινά από $299 και υπάρχει δωρεάν δοκιμή. Η τιμολόγηση του επιπέδου "Business" δεν είναι δημόσια διαθέσιμη και πρέπει να επικοινωνήσετε με την ομάδα πωλήσεων.

Τι μας αρέσει: Το εργαλείο είναι εξαιρετικά διαισθητικό και δεν απαιτείται εμπειρία κωδικοποίησης. Επιπλέον, οι πελάτες έχουν ένα ευρύ φάσμα επιλογών ανάλυσης κειμένου και μπορούν να δουν τα σχόλια σε μια κεντρική τοποθεσία.

3. Πεκάν AI

Πηγή εικόνας

Το Pecan AI είναι μια πλατφόρμα πρόβλεψης αναλυτικών στοιχείων που χρησιμοποιεί μηχανική μάθηση για να δημιουργήσει ακριβείς, εφαρμόσιμες προβλέψεις μέσα σε λίγες μόνο ώρες.

Το εργαλείο αξιοποιεί αποτελεσματικά μεγάλες ποσότητες ακατέργαστων δεδομένων και προβλέπει κινδύνους και αποτελέσματα που επηρεάζουν τα έσοδα, όπως η απόρριψη πελατών, η LTV κ.λπ.

Βασικά χαρακτηριστικά

• Προκατασκευασμένα, προσαρμόσιμα πρότυπα SQL
• Πρόβλεψη ζήτησης
• Βελτιστοποίηση καμπάνιας με χρήση SKAN
• Ενσωματώσεις με εφαρμογές τρίτων

Τιμή: Το εργαλείο έχει τρία σχέδια τιμολόγησης. Το πρόγραμμα "Starter" είναι $50 το μήνα, το "Professional" είναι $280. Θα πρέπει να κλείσετε μια συνάντηση για λογαριασμούς Enterprise για να μάθετε τις λεπτομέρειες τιμολόγησης.

Τι μας αρέσει: Το εργαλείο μας επιτρέπει να αξιοποιήσουμε τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης και να εξαλείψουμε τις εικασίες κατά τη λήψη στρατηγικών αποφάσεων.

4. Jasper AI

Πηγή εικόνας

Το Jasper AI χρησιμοποιεί μηχανική μάθηση και Τεχνητή Νοημοσύνη για να δημιουργήσει αντίγραφο που μοιάζει με άνθρωπο για ιστολόγια, ιστότοπους, email, μέσα κοινωνικής δικτύωσης κ.λπ. Αυτός ο βοηθός κειμενογράφου βοηθά τις επιχειρήσεις να κλιμακώσουν τις προσπάθειές τους για την παραγωγή περιεχομένου και να εξοικονομήσουν πολύτιμο χρόνο.

Απλώς επιλέγετε τον τόνο της φωνής, ανεβάζετε τη σύνοψη της καμπάνιας και επιλέγετε τον τύπο περιεχομένου. Θα δημιουργήσει ένα αντίγραφο σε μόλις 15 δευτερόλεπτα.

Βασικά χαρακτηριστικά

• Πολλαπλοί τόνοι επιλογών φωνής που ταιριάζουν στο στυλ της επωνυμίας σας: αναιδής, επίσημος, τολμηρός και πειρατικός
• Μετάφραση περιεχομένου σε περισσότερες από 30 γλώσσες
• 50 διαφορετικά πρότυπα χρήσης
• Γεννήτρια τέχνης AI για τη δημιουργία γραφικών για τα αντίγραφά σας

Τιμή: Το εργαλείο συνοδεύεται από τρία σχέδια τιμολόγησης. Το πρόγραμμα "Δημιουργός" κοστίζει 39 $ και το πρόγραμμα "Ομάδες" 99 $ ανά μήνα, αντίστοιχα. Θα πρέπει να επικοινωνήσετε με την ομάδα πωλήσεών τους εάν χρειάζεστε το «Επιχειρηματικό» σχέδιο.

Τι μας αρέσει: Διαφορετικοί τόνοι φωνής και προκατασκευασμένα πρότυπα καμπάνιας για τη δημιουργία εξατομικευμένου περιεχομένου. Μια εύχρηστη επέκταση προγράμματος περιήγησης για πρόσβαση στο εργαλείο απευθείας στο πρόγραμμα περιήγησής σας.

5. Έμπορος AI

Το AI Marketer είναι ένα εργαλείο πρόβλεψης αναλυτικών στοιχείων που σας επιτρέπει να εντοπίσετε και να στοχεύσετε τους πιο πολύτιμους πελάτες σας.

Χρησιμοποιώντας μοντέλα μηχανικής εκμάθησης, προβλέπει την πιθανότητα αγορών από τους πελάτες και στέλνει ειδοποιήσεις βελτιστοποίησης χρόνου σε πελάτες-στόχους σε συγκεκριμένες ώρες.

Μπορείτε επίσης να στοχεύσετε πελάτες που διατρέχουν υψηλό κίνδυνο να αναταράξουν. Αυτό σας βοηθά να ενισχύσετε τη διατήρηση των πελατών και να μεγιστοποιήσετε τον αντίκτυπο των καμπανιών μάρκετινγκ.

Βασικά χαρακτηριστικά

• Προβλέψεις συμπεριφοράς πελατών σε ατομική βάση
• Εξυπνότερη στόχευση
• Προτάσεις βελτιστοποίησης βάσει δεδομένων

Τιμή: Οι πληροφορίες τιμολόγησης δεν αποκαλύπτονται δημόσια. Θα πρέπει να ζητήσετε μια επίδειξη. Υπάρχει επίσης μια δωρεάν δοκιμή.

Τι μας αρέσει: Διαφορετικοί τόνοι φωνής και προκατασκευασμένα πρότυπα καμπάνιας για τη δημιουργία εξατομικευμένου περιεχομένου. Διαθέτει επίσης μια εύχρηστη επέκταση προγράμματος περιήγησης, ώστε να μπορείτε να έχετε πρόσβαση στο εργαλείο από το πρόγραμμα περιήγησής σας.

Χρήση μηχανικής μάθησης για μεγιστοποίηση των προσπαθειών μάρκετινγκ

Οι λύσεις τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης ενισχύουν το παιχνίδι μάρκετινγκ. Αν και εξακολουθούν να εξελίσσονται, η ενσωμάτωση τεχνολογιών αιχμής στην καθημερινή σας στοίβα δεν θα βλάψει.

Αντίθετα, θα σας βοηθήσει να αυτοματοποιήσετε επαναλαμβανόμενες εργασίες και να αποκτήσετε ισχυρές πληροφορίες για τη συμπεριφορά των πελατών, δίνοντάς σας τη δυνατότητα να δημιουργήσετε εξαιρετικά αποτελεσματικές καμπάνιες μάρκετινγκ που αποφέρουν αποτελέσματα.

Παρακολουθήστε τις τάσεις της τεχνολογίας και αξιοποιήστε τη δύναμη των αλγορίθμων μηχανικής εκμάθησης.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://blog.hubspot.com/marketing/machine-learning-and-marketing