Koneoppiminen ja markkinointi: työkaluja, esimerkkejä ja vinkkejä, joita useimmat tiimit voivat käyttää

Koneoppiminen ja markkinointi: työkaluja, esimerkkejä ja vinkkejä, joita useimmat tiimit voivat käyttää

Aikaleima: 24. lokakuuta 2023, klo 7
Lähdesolmu: 2954119

Koneoppiminen, tekoälyn osajoukko, on tehokas työkalu, joka muuttaa markkinointia nopeasti.

henkilö koodaa koneoppimis- ja markkinointiohjelman yritykselle

HubSpotin mukaan noin 35 % markkinoijista käyttää tekoälyä yksinkertaistaakseen työtään ja automatisoidakseen tylsiä tehtäviä. uusinta tutkimusta. Sama tutkimus kuitenkin paljastaa, että 96 % markkinoijista säätää edelleen tekoälyn tuottamia tuloksia – mikä osoittaa, että se on vielä kaukana täydellisestä.

Ilmainen raportti: Tekoälyn tila vuonna 2023

Tämän päivän postauksessa opit, kuinka koneoppiminen voi tehostaa markkinointitiimiäsi. Jaamme myös käyttökelpoisia esimerkkejä todellisista yrityksistä, jotka toteuttavat koneoppimista ja ovat huomanneet merkittäviä parannuksia.

Sisällysluettelo

Koneoppiminen ja markkinointi

Koneoppiminen on tekoälyn (AI) muoto, jonka avulla ohjelmistosovellukset voivat ennustaa tuloksia tarkemmin ilman, että niitä on erikseen ohjelmoitu.

Markkinoijat käyttävät ML:ää ymmärtääkseen asiakkaiden käyttäytymistä ja tunnistaakseen trendejä suurissa tietojoukoissa, jolloin he voivat luoda tehokkaampia markkinointikampanjoita ja parantaa markkinoinnin sijoitetun pääoman tuottoprosenttia.

Esimerkiksi Netflix käyttää koneoppimista parantaakseen suositusalgoritmiaan, ennustaakseen kysyntää ja lisätäkseen asiakkaiden sitoutumista.

Hyödyntämällä asiakkaiden katseluhistoriaa yritys saa tehokkaan näkemyksen asiakkaiden mieltymyksistä, jolloin he voivat tehdä olennaisia ​​sisältöehdotuksia.

Katso alla olevasta kuvasta, mikä saa liike-elämän ammattilaiset omaksumaan ML:n ja AI teknologiaa.

Image Source

Kuinka koneoppiminen voi parantaa markkinointia

Koneoppiminen voi parantaa markkinointia monella tavalla. Tässä on yleisimmät käyttötapaukset:

1. Mittaa asiakkaan mielipide

Koneoppimisalgoritmit voivat automaattisesti tunnistaa asiakkaan tunteen, sisältäen positiiviset, neutraalit tai negatiiviset mielipiteet.

Aluksi he keräävät tekstitietoja eri lähteistä, kuten asiakasarvosteluista, sosiaalisen median maininnoista, palautelomakkeista tai kyselyvastauksista.

Myöhemmin data käy läpi esikäsittelyn ja merkitään vastaavan tunteen mukaan. Näin markkinoijat voivat saada käsityksen asiakkaiden mielipiteistä ja tehdä parannuksia palautteen perusteella.

2. Mukauta käyttökokemusta

Koneoppimismallit voivat analysoida käyttäjien käyttäytymistä ja historiallisia tietoja asiakkaiden mieltymysten ennustamiseksi. Markkinoijat käyttävät tätä tilaisuutta luodakseen asiakkaille räätälöityjä tarjouksia, kuten tuotesuosituksia, tarjouksia tai alennuksia.

Lisäksi ML voi kuratoida sisältösyötteitä käyttäjien kiinnostuksen kohteiden perusteella ja lähettää asiakkaille räätälöityjä muistutuksia.

3. Optimoi sisällön jakeluponnistelut

Koneoppimisen avulla voidaan analysoida eri sisällön jakelukanavien suorituskykyä ja tarjota optimointistrategioita.

Käyttämällä historiallisia tietoja se voi määrittää paras aika postaamiseen ja sisällön jakelun optimaalinen tiheys, jotta yleisö ei ylikuormittaisi.

Se voi myös tunnistaa tehokkaimmat jakelukanavat, jolloin markkinoijat voivat kohdistaa resurssinsa viisaasti ja saavuttaa maksimaalisen sitoutumisen ROI:n rinnalla.

4. Optimoi mainosten kohdistus ja hinnoittelu

ML mullistaa kohdistetun mainonnan.

Analysoimalla valtavan määrän asiakasdataa koneoppiminen ennustaa asiakkaiden käyttäytymistä ja ryhmittelee käyttäjät segmentteihin yhteisten ominaisuuksien ja ominaisuuksien perusteella.

Tämän jälkeen markkinoijat käyttävät näitä tietoja räätälöidäkseen mainoksia kyseisiin segmentteihin ja tavoittaakseen kohdeyleisöjä, jotka todennäköisemmin sitoutuvat mainokseen.

5. Virtaviivaista A/B-testausprosesseja

/ B-testaus on tärkeä rooli markkinoinnissa, sillä se näyttää selkeästi mikä toimii ja mikä ei.

ML auttaa automatisoimaan A/B-testausprosesseja ja tekemään niistä tarkempia. Testausprosessin reaaliaikainen seuranta vähentää manuaalista puuttumista ja mahdollisten virheiden todennäköisyyttä.

Lisäksi koneoppiminen lyhentää testin kestoa, mikä säästää aikaa ja resursseja, kun yksi muunnelma on huomattavasti parempi kuin toinen.

15 Esimerkkejä koneoppimisesta ja markkinoinnista

Forrester ennustaa, että lähes 100 % yrityksistä ottaa jonkinlaisen tekoälyn käyttöön vuoteen 2025 mennessä. Vielä kaksi vuotta jäljellä, mutta monet yritykset ovat jo onnistuneet ottamaan tekoälyn käyttöön.

Tässä on 15 esimerkkiä todellisista yrityksistä, jotka kokivat merkittäviä parannuksia koneoppimisen käyttöönoton jälkeen.

1. Amazon kasvatti liikevaihtoaan 9 %.

Koneoppiminen on pitkään ollut olennainen osa Amazonia, joka on yksi maailman suurimmista jälleenmyyjistä.

Verkkokaupan jättiläinen on käyttänyt ML:ää moniin tarkoituksiin, kuten saadakseen tietoa asiakkaiden käyttäytymisestä ja analysoidakseen selaus- ja ostohistoriaa tarjotakseen henkilökohtaisia ​​tuotesuosituksia.

Nämä parantavat asiakaskokemusta, kun käyttäjät löytävät helposti uusia tuotteita, jotka muistuttavat aiempaa ostokokemustaan. Lisäksi Amazon luo kohdistettuja mainoksia käyttäjille kysyntäennusteen perusteella.

Uusimpien taloustietojensa mukaan raportti, yhtiön liikevaihto kasvoi 9 prosenttia 127.4 miljardiin dollariin ensimmäisellä neljänneksellä, kun se vuoden 116.4 ensimmäisellä neljänneksellä oli 2022 miljardia dollaria.

2. Netflixistä tuli alan johtava henkilökohtaisten elokuvaehdotustensa ansiosta.

Yksi tärkeimmistä syistä, miksi Netflix-palvelut ovat suosittuja, on niiden käyttö tekoäly ja koneoppimisratkaisut intuitiivisten ehdotusten luomiseen.

Yhtiö käyttää koneoppiminen analysoida asiakkaidensa elokuvavalintoja ja tehdä asiaankuuluvia sisältöehdotuksia. Mutta miten se toimii?

Kun selaat heidän elokuvahakemistoaan, heidän älykkäät algoritmit tarkkailevat, millaiset elokuvat kiehtovat sinua, missä napsautat, kuinka monta minuuttia jatkat saman elokuvan katsomista jne.

Sen jälkeen Netflix analysoi katselutottumuksiasi ja kokoaa sinulle henkilökohtaisen elokuva-/TV-syötteen. Se on win-win.

3. Armor VPN ennusti elinkaariarvon ja maksimoi käyttäjien hankintaponnistelut.

Armor VPN on kuluttajien kyberturvallisuusohjelmisto (VPN), joka halusi luoda vankan käyttäjähankintastrategian uusien asiakkaiden houkuttelemiseksi. Rajoitettujen markkinointibudjettien vuoksi omistajat eivät halunneet käydä läpi yrityksen ja erehdysten prosessia.

Näin ollen he tekivät yhteistyötä Pekaanipähkinä AI, ennustava analytiikkatyökalu strategisten päätösten tekemiseen ennustetun elinkaariarvon (pLTV) avulla.

Image Source

Työkalun ennusteiden avulla asiakas tunnisti keskimäärin 25 prosentin ero todellisen käyttäjän elinkaariarvon ja käyttäjien odotetun arvon välillä.

Tällä tavalla Armor VPN voisi luoda tehokkaamman ja tietopohjaisemman strategian käyttäjien hankintapyrkimyksiensä ruokkimiseksi.

4. Devex skaalasi sisällöntuotantoprosessejaan ja laski kustannuksia 50-kertaiseksi.

Devex, jonka kotipaikka on Washington, DC, on merkittävä rekrytointi- ja liiketoiminnan kehittämispalveluiden tarjoaja maailmanlaajuista kehitystä varten.

Yritys saa viikoittain noin 3000 tekstiä, jotka edellyttävät sisältötiimin manuaalista tarkistusta. Lopulta vain 300 näistä kappaleista katsotaan kelvollisiksi ja merkitään vastaavasti.

Viime aikoihin asti arviointi tehtiin manuaalisesti, mikä kesti noin 10 tuntia. Prosessin automatisoimiseksi Devex otti yhteyttä ApinaOpi, tekstianalyysialusta, joka perustuu koneoppimismalleihin.

Devex rakensi tekstiluokittimen, joka auttoi heitä käsittelemään tietoja ja sitten merkitsemään, jos teksti oli olennaista.

Se johti 66 %:n ajansäästöön ja käyttökustannukset laskivat 50-kertaisesti, koska tarvittiin vähemmän ihmisen puuttumista asiaan.

5. Airbnb optimoi vuokrahinnat ja loi karkeita arvioita.

Airbnb kohtasi haasteita yrittäessään optimoida asiakkaiden vuokrahintoja.

Tämän voittamiseksi, Airbnb käytti koneoppimista tarjotakseen karkeita arvioita potentiaalisille asiakkaille. Hinnat perustuivat erilaisiin kriteereihin, kuten sijaintiin, kokoon, kiinteistön tyyppiin, sesonkiin, mukavuuksiin jne.

Sitten EDA:n avulla he saattoivat ymmärtää, kuinka vuokra-ilmoitukset levisivät kaikkialle Yhdysvaltoihin.

Viimeisessä vaiheessa yritys otti käyttöön ML-malleja, kuten lineaarisen regression, luodakseen arvioita ja visualisoidakseen hintojen muuttumista ajan myötä. Se antoi heille mahdollisuuden luoda houkuttelevia markkinointitarjouksia ja saada uusia asiakkaita.

6. Re:member lisäsi konversioita 43 % lämpökarttojen ja istuntotallenteiden avulla.

Muistaa on yksi Skandinavian johtavista luottokorttiyhtiöistä. Äskettäin heidän markkinointitiiminsä huomasi, että käyttäjät pomppivat luottokorttihakemuslomakkeesta tavallista enemmän.

Turhautuneena markkinointitiimi kääntyi puoleen Hotjar saadaksesi täydellisen kuvan siitä, kuinka asiakkaat käyttivät verkkosivustoaan ja mikä aiheutti ongelman. He käyttivät istuntotallenteita toistaakseen koko ajan, jonka käyttäjä vietti verkkosivustolla.

Lämpökartat auttoivat heitä tunnistamaan, mitä sivuja asiakkaat klikkasivat enemmän.

Yhdistämällä tietoja Re:memberin markkinointitiimi huomasi, että monet tytäryhtiöistä tulevat ihmiset lähtivät heti.

Tutkittuaan lämpökartat ja istuntojen tallenteet, tiimi totesi, että vierailijat olivat aluksi kiinnostuneita eduista, mutta tarvitsivat lisätietoja.

Tämän seurauksena he suunnittelivat sovellussivun uudelleen, mikä johti 43 prosentin lisäykseen konversioissa.

7. Tuff saavutti 75 %:n onnistumisprosentin kumppanuusehdotuksissa.

Tuff on SEO-markkinointitoimisto, joka saavutti merkittävän ARR-kasvun vain kolmessa vuodessa. Aluksi he kamppailivat luodakseen asiakaspuheita, koska luotettavaa SEO-työkalua ei ollut olemassa perusteellista kilpailija- ja avainsanatutkimusta varten.

Käytön jälkeen Semrush, joka on johtava avainsanojen tutkimustyökalu koneoppimisalgoritmeilla. Tuff voisi analysoida mahdollisten asiakkaiden orgaanista suorituskykyä ja luoda yksilöllisiä ehdotuksia, jotka on räätälöity heidän erityistarpeisiinsa.

Tämä johti 75 prosentin onnistumisasteeseen uusien asiakkaiden saamisessa.

8. Kasasa kasvatti orgaanista liikennettä 92 %.

Finanssipalveluyritys Kasasa pyrki skaalaamaan sisältötoimintaansa ja ohjaamaan orgaanista liikennettä. He adoptoivat MarketMuse, tekoälyyn ja ML:ään perustuva sisällön optimointityökalu, joka säästää aikaa ja resursseja.

MarketMusen yksinkertaistettujen sisältöhousujen avulla Kasasa tuotti mielekästä sisältöä paljon nopeammin. Tämä vakiinnutti yrityksen alan asiantuntijaksi ja lisäsi sen tunnettuutta, mikä johti 92 %:n kasvuun orgaanisessa liikenteessä.

9. Spotify loi personoituja soittolistoja ja lisäsi asiakkaiden sitoutumista.

Spotify käyttää koneoppimisalgoritmeja asiakastietojen, kuten soittolistojen ja kuunteluhistorian, analysointiin.

Tämän ansiosta digitaalisen musiikin palveluntarjoaja voi luoda asiakassegmenttejä musiikkimieltymysten perusteella, mikä mahdollistaa yksilölliset musiikkisuositukset ja soittolistat jokaiselle käyttäjälle, mikä lisää viime kädessä asiakkaiden sitoutumista.

10. Sephora rakensi pitkäaikaista asiakasuskollisuutta Sephora Virtual Artistin kanssa.

Sephora, jättiläinen kosmetiikan jälleenmyyjä, on hyödyntänyt huipputeknologiaa, mukaan lukien tekoäly ja koneoppiminen, yli vuosikymmenen ajan. Heidän virtuaalitaiteilijansa antaa asiakkaille mahdollisuuden kokeilla uusia tuotteita virtuaalisesti käyttämättä niitä.

Kasvojentunnistusteknologian avulla koneoppimisalgoritmit tunnistavat automaattisesti yhteensopivimman sävyn ja suosittelevat tuotteita, jotka tarjoavat henkilökohtaisia ​​tuotesuosituksia, lisäävät asiakkaiden sitoutumista ja edistävät uskollisuutta.

Image Source

11. Coca-Cola paransi myynti- ja jakelupanostuksiaan lähes 30 %.

Coca-Cola on ollut edelläkävijä ML- ja tekoälyratkaisujen toteuttamisessa markkinointistrategioissaan.

Säilyttääkseen alan johtajuutensa amerikkalainen yritys loi tekoälyjärjestelmän analysoimaan myyntitietoja ja havaitsemaan asiakkaiden mieltymysten trendejä.

He myös käyttivät koneoppimisalgoritmeja optimoidakseen tuotteidensa pakkauksen ja jakelun, mikä johti huomattavaan 30 %:n voittoon.

Lisäksi he kehittivät virtuaalisen avustajan auttamaan asiakkaita yleisissä kyselyissä.

12. Yelp lähettää henkilökohtaisia ​​suosituksia viikoittain.

Älähtää on käyttäjien arvostelu- ja suositusalusta, joka hyödyntää koneoppimisalgoritmejaan. Ne hyödyntävät koneoppimista ja algoritmista lajittelua luodakseen henkilökohtaisia ​​käyttäjäsuosituksia.

Koneoppimisen avulla käyttäjät saavat viikoittain suosituksia, jotka perustuvat yrityksiin, joita he ovat tarkastelleet edellisellä viikolla, tai heidän kiinnostuksen kohteidensa mukaan. Vuonna 2023 yritys esitteli myös tekoälypohjaisen arvostelujen kirjoituspalvelunsa.

13. Cyber ​​Inc. kaksinkertaisti videokurssituotantonsa.

Cyber ​​Inc. on Alankomaissa toimiva turvallisuus- ja yksityisyystietoisuusyritys. Yritys tarjoaa koulutusohjelmia ja halusi skaalata videokurssien luomisprosessia.

He liittyivät yhteen Synteesia, AI-käyttöinen video luontialustalla virtaviivaistaa videoiden luomista ja tuottaa videoita useilla kielillä.

Yhteistyö alensi näyttelijöiden palkkaamiskustannuksia, koska työkalu tarjoaa avatarin tilalle. Cyber ​​Inc onnistui tuottamaan videosisältöä kaksi kertaa nopeammin ja laajentamaan maailmanlaajuista kattavuuttaan.

14. Uber loi kohdistettuja mainoksia, jotka on räätälöity jokaiselle käyttäjälle.

Uber, yhdysvaltalainen taksipalvelujen tarjoaja, käyttää koneoppimista tehokkaasti. ML:n avulla he analysoivat asiakastietoja, kuten sijainti- ja matkahistoriaa, ja luovat kohdistettuja, yksilöille räätälöityjä mainoksia.

Algoritmien avulla he voivat optimoida mainoskampanjoita mahdollisimman tehokkaaksi, mikä parantaa asiakkaiden sitoutumista ja käyttöastetta Uberin kanssa.

15. Farfetch lisäsi sähköpostin avausprosenttiaan 31 %.

Farfetch on luksusmuotiliike, joka kokeili tekoälyä ja antoi uuden ilmeen sähköpostimarkkinointikampanjoilleen.

He tekivät yhteistyötä Phrasee, työkalu, joka poimii osuvimman brändiäänen ja luo sisältöideoita sen perusteella.

Yritys saavutti vaikuttavia tuloksia: sen käynnistyskampanjoiden keskimääräinen klikkausprosentti nousi 38 % ja avautumisprosentti 31 %.

5 vinkkiä koneoppimisen käyttämiseen markkinoinnissa

Koneoppimisesta voi olla paljon hyötyä, mutta sinun tulee osata käyttää sitä tehokkaasti. Tässä on viisi vinkkiä koneoppimisen tehokkaaseen hyödyntämiseen markkinointiponnisteluissasi.

1. Ole täsmällinen markkinointitavoitteidesi suhteen.

Koska ML käsittelee valtavia tietojoukkoja, saat todennäköisesti paljon tarpeettomia tietoja. Voit helposti välttää tämän, jos hahmotat selkeästi, mitä haluat saavuttaa.

Rajoita markkinointitavoitteitasi ja ryhmittele ne luokkiin, kuten asiakassegmentointiin, mainosten optimointiin, tuloskiihdytykseen jne. Aloita pienimuotoisilla kokeiluilla ja toista, kun sinulla on tuloksia.

2. Älä pidä kiinni yhteen ML-malliin.

Useiden koneoppimismallien kokeileminen on välttämätöntä. Eri ML-malleilla on erilaiset ominaisuudet, joista jokaisella on hyvät ja huonot puolensa.

Maksimitehokkuuden saavuttamiseksi sinun on testattava erilaisia ​​ML-malleja, jotta voit vertailla niiden suorituskykyä objektiivisesti.

Esimerkiksi yksi ML-malli voi olla erinomaista tietyntyyppisessä datatehtävässä, mutta se saattaa toimia huonommin eri skenaariossa.

3. Älä ole liian riippuvainen ML-työkaluista.

Vaikka koneoppiminen voi tuottaa arvokkaita oivalluksia, siihen liiallinen luottaminen voi olla haitallista markkinoijille. ML-mallit kehittyvät edelleen, eivätkä ne ole täydellisiä eivätkä voi täysin toimia ilman ihmisen asiantuntemusta.

Parhaan tuloksen saavuttamiseksi on parempi yhdistää ML ihmistietoon. Määrittele selkeästi jokainen rooli ja aseta terve raja sille, milloin käyttää ML:ää ja milloin luottaa ihmisen päätöksiin.

4. Yhteistyötä datatieteilijöiden kanssa.

Kaikilla ei ole talon sisäistä tietotieteilijää. Jos olet vasta aloittamassa, on hyvä idea tehdä yhteistyötä datatieteilijän kanssa oikeiden ML-mallien toteuttamiseksi.

Muista pyytää koneoppimisen asiantuntijoita selittämään ML-mallien rajoitukset, jotta sinulla ei ole epärealistisia odotuksia.

5. Noudata tietopolitiikkaa ja ole avoin.

Tekoäly- ja ML-työkalut uhkaavat tietomurtoja ja tietosuojaongelmia.

Koska asiakastiedot ovat haavoittuvia, sinun on varmistettava, että noudatat tietosuojamääräyksiä. Vältä asiakastietojen epäeettistä käyttöä ja ole avoin.

Nämä ovat ratkaisevan tärkeitä asiakkaiden luottamuksen rakentamisessa.

5 koneoppimistyökalua markkinoijille

Koska markkinat ovat täynnä ML-työkaluja, olemme kaventaneet luetteloa ja sisällyttäneet siihen vain parhaat. Tässä on viisi ML-työkalua, jotka auttavat sinua virtaviivaistamaan markkinointitoimiasi ja maksimoimaan voittosi.

1. Hubspotin sisältöassistentti

Aloita HubSpotin tekoälytyökalujen käyttö.

HubSpot n sisällön avustaja on tehokas työkalu, jonka avulla markkinoijat voivat tehostaa sisältötoimintoja ja parantaa tuottavuutta.

Se integroituu natiivisti HubSpot-tuotteiden kanssa, ja voit vaihtaa tekoälyn ja manuaalisen sisällön luomisen välillä luodaksesi kopion sähköpostiin, verkkosivustoon, blogikirjoituksiin jne.

Sisältöavustajan käyttö edellyttää, että täytät lomakkeen, kuvailet, mitä sisältöä haluat, ja napsauta sitten Luo. Muutaman sekunnin kuluttua sinulla on kopio.

Perusominaisuudet

  • Luo henkilökohtaisia ​​myynti- ja markkinointisähköposteja, blogipostausideoita ja pääpiirteitä
  • Luo kappaleita ja houkuttelevia toimintakehotuksia
  • Integroi muiden Hubspot-tuotteiden kanssa

Hinta: Ilmainen Hubspot CRM -käyttäjille.

Pro tip: Segmentoi potentiaaliset asiakkaat yhteisten ominaisuuksien perusteella ja lisää sitten luettelot sisältöavustajaan. Työkalu käsittelee tiedot ja luo henkilökohtaisia ​​sähköposteja tehostaakseen tavoitettasi.

2. Apina Opi

MonkeyLearn on tekoälytyökalu, joka auttaa yrityksiä analysoimaan dataa koneoppimisen avulla. Se poimii tiedot eri lähteistä, kuten sähköposteista, kyselyistä ja viesteistä, ja visualisoi asiakaspalautteen yhdessä paikassa.

Perusominaisuudet

  • Erilaisia ​​tekstimuotoja tuetaan, kuten sähköpostit, tukiliput, arvostelut, NPS-kyselyt, tweetit jne.
  • Tekstin luokittelu luokkiin: Tunnelma, Aihe, Näkökohdat, Tarkoitus, Prioriteetti jne.
  • Integraatiot satojen sovellusten kanssa, kuten Zendesk, Airtable, Typeform, Intercom jne.

Hinta: Hinnoittelusuunnitelmia on kaksi. "Team"-paketti alkaa 299 dollarista, ja siellä on ilmainen kokeilu. "Business"-tason hinnoittelu ei ole julkisesti saatavilla, ja sinun on otettava yhteyttä myyntitiimiin.

Mitä pidämme: Työkalu on erittäin intuitiivinen, eikä koodauskokemusta vaadita. Lisäksi asiakkailla on laaja valikoima tekstianalyysivaihtoehtoja ja he voivat tarkastella palautetta yhdestä keskeisestä sijainnista.

3. Pekaanipähkinä AI

Image Source

Pecan AI on ennustava analytiikka-alusta, joka käyttää koneoppimista tarkkojen ja toteutettavien ennusteiden luomiseen muutamassa tunnissa.

Työkalu hyödyntää tehokkaasti suuria määriä raakadataa ja ennustaa tuloihin vaikuttavia riskejä ja tuloksia, kuten asiakkaiden vaihtuvuuden, elinkaariarvon jne.

Perusominaisuudet

  • Valmiiksi rakennetut, mukautettavat SQL-mallit
  • Kysynnän ennustaminen
  • Kampanjan optimointi SKAN:n avulla
  • Integraatiot kolmansien osapuolien sovelluksiin

Hinta: Työkalulla on kolme hinnoittelusuunnitelmaa. "Starter"-suunnitelma on 50 dollaria kuukaudessa, "ammattimainen" on 280 dollaria. Sinun tulee varata kokous Enterprise-tilejä varten saadaksesi tietoa hinnoittelusta.

Mitä pidämme: Työkalun avulla voimme hyödyntää tekoälyn voimaa ja eliminoida arvailut tehdessämme strategisia päätöksiä.

4. Jasper AI

Image Source

Jasper AI käyttää koneoppimista ja tekoälyä ihmisten kaltaisten kopioiden luomiseen blogeihin, verkkosivustoihin, sähköposteihin, sosiaaliseen mediaan jne. Tämä tekstinkirjoitusavustaja auttaa yrityksiä skaalatamaan sisällöntuotantoaan ja säästämään arvokasta aikaa.

Valitset vain äänen sävyn, lataat kampanjan tiedotteen ja valitset sisällön tyypin. Se luo kopion vain 15 sekunnissa.

Perusominaisuudet

  • Useita äänivaihtoehtoja, jotka sopivat brändityyliisi: röyhkeä, muodollinen, rohkea ja merirosvo
  • Sisällön käännös yli 30 kielelle
  • 50 erilaista käyttötapausmallia
  • AI-taidegeneraattori visuaalisten kuvien luomiseen kopioillesi

Hinta: Työkalun mukana tulee kolme hinnoittelusuunnitelmaa. Creator-suunnitelma maksaa 39 dollaria ja Teams-suunnitelma 99 dollaria kuukaudessa. Sinun on otettava yhteyttä heidän myyntitiimiinsä, jos tarvitset liiketoimintasuunnitelman.

Mitä pidämme: Erilaiset äänensävyt ja valmiit kampanjamallit yksilöllisen sisällön luomiseen. Helppokäyttöinen selainlaajennus, jolla voit käyttää työkalua suoraan selaimessasi.

5. AI-markkinoija

AI Marketer on ennakoiva analytiikkatyökalu, jonka avulla voit tunnistaa ja kohdistaa arvokkaimmat asiakkaasi.

Koneoppimismalleja käyttämällä se ennustaa asiakkaiden ostosten todennäköisyyden ja lähettää ajan optimointiilmoituksia kohdeasiakkaille tiettyinä aikoina.

Voit myös kohdistaa asiakkaisiin, joilla on suuri vaihtumisriski. Tämä auttaa sinua lisäämään asiakkaiden säilyttämistä ja maksimoimaan markkinointikampanjoidesi vaikutuksen.

Perusominaisuudet

  • Asiakkaiden käyttäytymisennusteet yksilöllisesti
  • Älykkäämpi kohdistaminen
  • Tietoihin perustuvan optimoinnin suositukset

Hinta: Hintatietoja ei julkisteta. Sinun pitäisi pyytää demo. Tarjolla on myös ilmainen kokeiluversio.

Mitä pidämme: Erilaiset äänensävyt ja valmiit kampanjamallit yksilöllisen sisällön luomiseen. Siinä on myös helppokäyttöinen selainlaajennus, joten voit käyttää työkalua selaimessasi.

Koneoppimisen käyttäminen markkinointiponnistelujen maksimoimiseksi

Tekoäly ja koneoppimisratkaisut vauhdittavat markkinointipeliä. Vaikka ne kehittyvät edelleen, uusimpien teknologioiden integroiminen päivittäiseen pinoon ei tee mitään haittaa.

Sen sijaan se auttaa sinua automatisoimaan toistuvia tehtäviä ja saamaan tehokkaita näkemyksiä asiakkaiden käyttäytymisestä, jolloin voit luoda erittäin tehokkaita markkinointikampanjoita, jotka tuottavat tuloksia.

Pidä silmällä teknologian trendejä ja hyödynnä koneoppimisalgoritmien teho.

Uusi toiminto-toiminto

Aikaleima:

Lisää aiheesta HubSpot