मशीन लर्निंग और मार्केटिंग: उपकरण, उदाहरण और युक्तियाँ जिनका अधिकांश टीमें उपयोग कर सकती हैं

मशीन लर्निंग, एआई का एक उपसमूह, एक शक्तिशाली उपकरण है जो तेजी से मार्केटिंग में बदलाव ला रहा है।

हबस्पॉट के अनुसार, लगभग 35% विपणक अपनी नौकरियों को सरल बनाने और कठिन कार्यों को स्वचालित करने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं। नवीनतम शोध. हालाँकि, उसी शोध से पता चलता है कि 96% विपणक अभी भी एआई-जनरेटेड आउटपुट को समायोजित करते हैं - यह दर्शाता है कि यह अभी भी सही से बहुत दूर है।

आज की पोस्ट में, आप सीखेंगे कि कैसे मशीन लर्निंग आपकी मार्केटिंग टीम को सुपरचार्ज कर सकती है। हम मशीन लर्निंग को लागू करने वाली और महत्वपूर्ण सुधार देखने वाली वास्तविक दुनिया की कंपनियों के कार्रवाई योग्य उदाहरण भी साझा करेंगे।

विषय - सूची

मशीन लर्निंग और मार्केटिंग

मशीन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का एक रूप है जो सॉफ्टवेयर अनुप्रयोगों को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना परिणामों की भविष्यवाणी करने में अधिक सटीक बनाने में सक्षम बनाता है।

विपणक ग्राहक के व्यवहार को समझने और बड़े डेटासेट में रुझानों की पहचान करने के लिए एमएल का उपयोग करते हैं, जिससे उन्हें अधिक कुशल विपणन अभियान बनाने और विपणन आरओआई में सुधार करने की अनुमति मिलती है।

उदाहरण के लिए, नेटफ्लिक्स अपनी अनुशंसा एल्गोरिदम को बढ़ाने, मांग का पूर्वानुमान लगाने और ग्राहक जुड़ाव बढ़ाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है।

ग्राहकों के देखने के इतिहास का लाभ उठाकर, कंपनी ग्राहकों की प्राथमिकताओं में शक्तिशाली अंतर्दृष्टि प्राप्त करती है, जिससे वे प्रासंगिक सामग्री सुझाव देने में सक्षम होते हैं।

यह देखने के लिए नीचे दी गई छवि देखें कि व्यावसायिक पेशेवर एमएल को क्यों अपनाते हैं AI प्रौद्योगिकी।

छवि स्रोत

कैसे मशीन लर्निंग मार्केटिंग को बेहतर बना सकती है

मशीन लर्निंग कई तरीकों से मार्केटिंग में सुधार कर सकती है। यहां सबसे आम उपयोग के मामले हैं:

1. ग्राहक भावना को मापें

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम सकारात्मक, तटस्थ या नकारात्मक राय को शामिल करते हुए स्वचालित रूप से ग्राहक भावना की पहचान कर सकता है।

प्रारंभ में, वे ग्राहक समीक्षा, सोशल मीडिया उल्लेख, फीडबैक फॉर्म या सर्वेक्षण प्रतिक्रियाओं जैसे विभिन्न स्रोतों से पाठ्य डेटा एकत्र करते हैं।

इसके बाद, डेटा प्रीप्रोसेसिंग से गुजरता है और संबंधित भावना के अनुसार लेबल किया जाता है। इससे विपणक को ग्राहकों की भावनाओं के बारे में जानकारी प्राप्त करने और फीडबैक के आधार पर सुधार करने की अनुमति मिलती है।

2. उपयोगकर्ता अनुभव को वैयक्तिकृत करें

मशीन लर्निंग मॉडल ग्राहकों की प्राथमिकताओं का अनुमान लगाने के लिए उपयोगकर्ता के व्यवहार और ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं। विपणक इस अवसर का उपयोग ग्राहकों के लिए उत्पाद अनुशंसाएं, प्रचार या छूट जैसे वैयक्तिकृत ऑफ़र बनाने के लिए करते हैं।

इसके अतिरिक्त, एमएल उपयोगकर्ता की रुचियों के आधार पर सामग्री फ़ीड को क्यूरेट कर सकता है और ग्राहकों को वैयक्तिकृत अनुस्मारक भेज सकता है।

3. सामग्री वितरण प्रयासों को अनुकूलित करें

मशीन लर्निंग विभिन्न सामग्री वितरण चैनलों के प्रदर्शन का विश्लेषण कर सकती है और अनुकूलन रणनीतियों की पेशकश कर सकती है।

ऐतिहासिक डेटा तक पहुंच कर, यह निर्धारित कर सकता है पोस्ट करने का सर्वोत्तम समय और दर्शकों को अभिभूत होने से बचाने के लिए सामग्री वितरण की इष्टतम आवृत्ति।

यह सबसे प्रभावी वितरण चैनलों की भी पहचान कर सकता है, जिससे विपणक को अपने संसाधनों को बुद्धिमानी से आवंटित करने और आरओआई के साथ अधिकतम जुड़ाव हासिल करने की अनुमति मिलती है।

4. विज्ञापन लक्ष्यीकरण और बोली को अनुकूलित करें

एमएल लक्षित विज्ञापन में क्रांति ला रहा है।

बड़ी मात्रा में ग्राहक डेटा का विश्लेषण करके, मशीन लर्निंग ग्राहक के व्यवहार की भविष्यवाणी करता है और उपयोगकर्ताओं को साझा लक्षणों और विशेषताओं के आधार पर खंडों में समूहित करता है।

विपणक इस डेटा का उपयोग उन खंडों के लिए विज्ञापन तैयार करने के लिए करते हैं, जो लक्षित दर्शकों से जुड़ते हैं जिनकी विज्ञापन के साथ जुड़ने की अधिक संभावना होती है।

5. ए/बी परीक्षण प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करें

A / B परीक्षण मार्केटिंग में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, क्योंकि यह स्पष्ट रूप से दिखाता है कि क्या काम कर रहा है और क्या नहीं।

एमएल ए/बी परीक्षण प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और उन्हें अधिक सटीक बनाने में मदद करता है। परीक्षण प्रक्रिया की वास्तविक समय की निगरानी से मैन्युअल हस्तक्षेप और संभावित त्रुटियों की संभावना कम हो जाती है।

इसके अलावा, मशीन लर्निंग से परीक्षण की अवधि कम हो जाती है, जिससे समय और संसाधनों की बचत होती है जब एक भिन्नता दूसरे से बेहतर प्रदर्शन करती है।

मशीन लर्निंग और मार्केटिंग के 15 उदाहरण

फॉरेस्टर पूर्वानुमान है कि लगभग 100% उद्यम 2025 तक एआई के किसी न किसी रूप को लागू कर देंगे। अभी दो साल बाकी हैं, लेकिन कई कंपनियां पहले ही एआई को सफलतापूर्वक अपना चुकी हैं।

यहां वास्तविक दुनिया की कंपनियों के 15 उदाहरण दिए गए हैं जिनमें मशीन लर्निंग को लागू करने के बाद महत्वपूर्ण सुधार देखा गया।

1. अमेज़न ने अपनी शुद्ध बिक्री में 9% की वृद्धि की।

मशीन लर्निंग लंबे समय से दुनिया के सबसे बड़े खुदरा विक्रेताओं में से एक अमेज़ॅन का एक अभिन्न अंग रहा है।

ईकॉमर्स दिग्गज कई उद्देश्यों के लिए एमएल का उपयोग कर रहा है, जैसे ग्राहक व्यवहार में अंतर्दृष्टि प्राप्त करना और वैयक्तिकृत उत्पाद सिफारिशें प्रदान करने के लिए ब्राउज़िंग और खरीदारी इतिहास का विश्लेषण करना।

ये ग्राहक अनुभव को बढ़ाते हैं क्योंकि उपयोगकर्ताओं को आसानी से नए उत्पाद मिलते हैं जो उनके पिछले खरीदारी अनुभव के समान होते हैं। इसके अतिरिक्त, अमेज़ॅन मांग पूर्वानुमान के आधार पर उपयोगकर्ताओं के लिए लक्षित विज्ञापन बनाता है।

इसके नवीनतम वित्तीय के अनुसार रिपोर्टपहली तिमाही में कंपनी की शुद्ध बिक्री 9% बढ़कर 127.4 बिलियन डॉलर हो गई, जबकि 116.4 की पहली तिमाही में यह 2022 बिलियन डॉलर थी।

2. नेटफ्लिक्स अपने वैयक्तिकृत मूवी सुझावों के कारण उद्योग में अग्रणी बन गया।

नेटफ्लिक्स सेवाओं के लोकप्रिय होने का एक मुख्य कारण उनका उपयोग करना है कृत्रिम बुद्धिमत्ता और सहज ज्ञान युक्त सुझाव उत्पन्न करने के लिए मशीन लर्निंग समाधान।

कंपनी उपयोग करती है यंत्र अधिगम अपने ग्राहकों की मूवी पसंद का विश्लेषण करना और प्रासंगिक सामग्री सुझाव देना। लेकिन ये कैसे काम करता है?

जब आप उनकी मूवी निर्देशिका ब्राउज़ करते हैं, तो उनके बुद्धिमान एल्गोरिदम देखते हैं कि किस प्रकार की फिल्में आपको आकर्षित करती हैं, आप कहां क्लिक करते हैं, आप कितने मिनट तक एक ही फिल्म देखते रहते हैं, आदि।

फिर आपकी देखने की आदतों का विश्लेषण करके, नेटफ्लिक्स आपके लिए एक वैयक्तिकृत मूवी/टीवी शो फ़ीड तैयार करता है। यह एक जीत-जीत है.

3. आर्मर वीपीएन ने जीवनकाल मूल्य और अधिकतम उपयोगकर्ता अधिग्रहण प्रयासों की भविष्यवाणी की।

आर्मर वीपीएन एक उपभोक्ता साइबर सुरक्षा (वीपीएन) सॉफ्टवेयर है जो नए ग्राहकों को आकर्षित करने के लिए एक ठोस उपयोगकर्ता अधिग्रहण रणनीति बनाना चाहता था। सीमित विपणन बजट के साथ, मालिक परीक्षण-और-त्रुटि प्रक्रिया से गुजरना नहीं चाहते थे।

इस प्रकार, उन्होंने साझेदारी की पेकान ऐ, पूर्वानुमानित जीवनकाल मूल्य (पीएलटीवी) मॉडल की मदद से रणनीतिक निर्णय लेने के लिए एक पूर्वानुमानित विश्लेषण उपकरण।

छवि स्रोत

टूल की भविष्यवाणियों के साथ, ग्राहक ने पहचान की औसतन 25% का अंतर वास्तविक उपयोगकर्ता जीवनकाल मूल्य और उन्हें उपयोगकर्ताओं का मूल्य क्या होने की उम्मीद है के बीच।

इस तरह, आर्मर वीपीएन अपने उपयोगकर्ता अधिग्रहण प्रयासों को बढ़ावा देने के लिए एक अधिक प्रभावी और डेटा-संचालित रणनीति बना सकता है।

4. डेवेक्स ने अपनी सामग्री निर्माण प्रक्रियाओं को बढ़ाया और लागत में 50 गुना की कमी की।

वाशिंगटन, डीसी में स्थित डेवेक्स, वैश्विक विकास के लिए भर्ती और व्यवसाय विकास सेवाओं का एक प्रमुख प्रदाता है।

कंपनी को साप्ताहिक पाठ के लगभग 3000 टुकड़े प्राप्त होते हैं, जिनकी सामग्री टीम द्वारा मैन्युअल समीक्षा की आवश्यकता होती है। अंततः, इनमें से केवल 300 टुकड़ों को ही योग्य समझा गया और तदनुसार टैग किया गया।

हाल तक, मूल्यांकन मैन्युअल रूप से किया जाता था, जिसे पूरा करने में लगभग 10 घंटे लगते थे। प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए डेवेक्स से संपर्क किया गया मंकी लर्न, मशीन लर्निंग मॉडल द्वारा संचालित एक पाठ विश्लेषण मंच।

डेवेक्स ने एक टेक्स्ट क्लासिफायरियर बनाया जो उन्हें डेटा को संसाधित करने और फिर यदि टेक्स्ट प्रासंगिक था तो टैग करने में मदद करता था।

इसके परिणामस्वरूप 66% समय की बचत हुई और परिचालन लागत 50 गुना कम हो गई, क्योंकि कम मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता थी।

5. Airbnb ने किराये की कीमतों को अनुकूलित किया और मोटा अनुमान बनाया।

ग्राहकों के लिए किराये की कीमतों को अनुकूलित करने का प्रयास करते समय Airbnb को चुनौतियों का सामना करना पड़ा।

इस पर काबू पाने के लिए, Airbnb संभावित ग्राहकों को मोटा अनुमान प्रदान करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया गया। कीमतें विभिन्न मानदंडों जैसे स्थान, आकार, संपत्ति के प्रकार, मौसमी, सुविधाएं आदि पर आधारित थीं।

फिर, ईडीए निष्पादित करके, वे समझ सकते हैं कि किराये की सूची पूरे अमेरिका में कैसे फैली।

अंतिम चरण में, कंपनी ने अनुमान उत्पन्न करने और समय के साथ कीमतें कैसे बदलती हैं, इसकी कल्पना करने के लिए रैखिक प्रतिगमन जैसे एमएल मॉडल लागू किए। इससे उन्हें आकर्षक मार्केटिंग ऑफर बनाने और नए ग्राहक जीतने में मदद मिली।

6. पुन:सदस्य ने हीटमैप्स और सत्र रिकॉर्डिंग के साथ रूपांतरणों में 43% की वृद्धि की।

याद कीजिए स्कैंडिनेविया की अग्रणी क्रेडिट कार्ड कंपनियों में से एक है। हाल ही में, उनकी मार्केटिंग टीम ने देखा कि उपयोगकर्ता अपने क्रेडिट कार्ड आवेदन फॉर्म को सामान्य से अधिक बाउंस कर रहे थे।

निराश होकर मार्केटिंग टीम की ओर रुख किया Hotjar ग्राहक उनकी वेबसाइट का उपयोग कैसे कर रहे थे और समस्या का कारण क्या था, इसकी पूरी तस्वीर प्राप्त करने के लिए। उन्होंने उपयोगकर्ता द्वारा वेबसाइट पर बिताए गए पूरे समय को दोबारा चलाने के लिए सत्र रिकॉर्डिंग का उपयोग किया।

हीटमैप्स ने उन्हें यह पहचानने में मदद की कि ग्राहक किन पेजों पर अधिक क्लिक करते हैं।

डेटा को संयोजित करते हुए, री: मेंबर की मार्केटिंग टीम ने देखा कि सहयोगी कंपनियों से आने वाले कई लोग तुरंत चले जा रहे थे।

हीट मैप और सत्र रिकॉर्डिंग की समीक्षा करने के बाद, टीम ने निष्कर्ष निकाला कि आगंतुकों को शुरू में लाभ अनुभाग में रुचि थी लेकिन उन्हें अधिक जानकारी की आवश्यकता थी।

नतीजतन, उन्होंने एप्लिकेशन पेज को फिर से डिज़ाइन किया, जिसके परिणामस्वरूप रूपांतरणों में 43% की वृद्धि हुई।

7. टफ ने साझेदारी प्रस्तावों पर 75% सफलता दर हासिल की।

टफ एक एसईओ मार्केटिंग एजेंसी है जिसने केवल तीन वर्षों में महत्वपूर्ण एआरआर वृद्धि हासिल की है। प्रारंभ में, संपूर्ण प्रतिस्पर्धी और कीवर्ड अनुसंधान के लिए विश्वसनीय एसईओ टूल की कमी के कारण उन्हें क्लाइंट पिच बनाने में संघर्ष करना पड़ा।

उपयोग करने के बाद Semrushमशीन-लर्निंग एल्गोरिदम के साथ एक अग्रणी कीवर्ड अनुसंधान उपकरण, टफ संभावित ग्राहकों के जैविक प्रदर्शन का विश्लेषण कर सकता है और उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप वैयक्तिकृत प्रस्ताव बना सकता है।

इससे नए ग्राहक जीतने में 75% सफलता दर प्राप्त हुई।

8. कसासा ने जैविक ट्रैफ़िक में 92% की वृद्धि की।

कसासा, एक वित्तीय सेवा कंपनी, का लक्ष्य अपने सामग्री संचालन को बढ़ाना और जैविक ट्रैफ़िक को बढ़ाना है। उन्होंने अपनाया MarketMuseसमय और संसाधनों को बचाने के लिए एआई और एमएल पर आधारित एक सामग्री अनुकूलन उपकरण।

मार्केटम्यूज से सरलीकृत सामग्री संक्षेप का उपयोग करते हुए, कसासा ने बहुत तेजी से सार्थक सामग्री तैयार की। इसने कंपनी को एक उद्योग विशेषज्ञ के रूप में स्थापित किया और इसकी मान्यता बढ़ाई, जिससे ऑर्गेनिक ट्रैफ़िक में 92% की वृद्धि हुई।

9. Spotify ने व्यक्तिगत प्लेलिस्ट बनाई और ग्राहक जुड़ाव बढ़ाया।

Spotify ग्राहक डेटा, जैसे प्लेलिस्ट और सुनने के इतिहास का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है।

यह डिजिटल संगीत सेवा प्रदाता को संगीत प्राथमिकताओं के आधार पर ग्राहक खंड बनाने की अनुमति देता है, जिससे प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए वैयक्तिकृत संगीत अनुशंसाएं और प्लेलिस्ट सक्षम होती हैं, जिससे अंततः ग्राहक जुड़ाव बढ़ता है।

10. सेफोरा ने सेफोरा वर्चुअल आर्टिस्ट के साथ दीर्घकालिक ग्राहक वफादारी बनाई।

सेफोरा, एक विशाल सौंदर्य प्रसाधन खुदरा विक्रेता, एक दशक से अधिक समय से एआई और मशीन लर्निंग सहित अत्याधुनिक तकनीकों का लाभ उठा रहा है। उनका आभासी कलाकार ग्राहकों को नए उत्पादों को बिना पहने ही उन्हें आज़माने की अनुमति देता है।

फेस रिकग्निशन तकनीक के माध्यम से, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम स्वचालित रूप से सबसे संगत शेड को पहचानते हैं और उत्पादों की सिफारिश करते हैं, वैयक्तिकृत उत्पाद सिफारिशें पेश करते हैं, ग्राहक जुड़ाव बढ़ाते हैं और वफादारी को बढ़ावा देते हैं।

छवि स्रोत

11. कोका-कोला ने अपनी बिक्री और वितरण प्रयासों में लगभग 30% सुधार किया।

कोका-कोला अपनी मार्केटिंग रणनीतियों में एमएल और एआई समाधान लागू करने में सबसे आगे रहा है।

अपने उद्योग नेतृत्व को बनाए रखने के लिए, अमेरिकी कंपनी ने बिक्री डेटा का विश्लेषण करने और ग्राहक प्राथमिकताओं में रुझान का पता लगाने के लिए एक एआई प्रणाली बनाई।

उन्होंने अपने उत्पाद की पैकेजिंग और वितरण को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का भी उपयोग किया, जिसके परिणामस्वरूप मुनाफे में 30% की उल्लेखनीय वृद्धि हुई।

इसके अतिरिक्त, उन्होंने ग्राहकों को सामान्य प्रश्नों में मदद करने के लिए एक आभासी सहायक विकसित किया।

12. येल्प साप्ताहिक वैयक्तिकृत सिफ़ारिशें भेज रहा है।

भौंकना एक उपयोगकर्ता समीक्षा और अनुशंसा मंच है जो अपने मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है। वे वैयक्तिकृत उपयोगकर्ता अनुशंसाएँ बनाने के लिए मशीन लर्निंग और एल्गोरिथम सॉर्टिंग का लाभ उठाते हैं।

मशीन लर्निंग के साथ, उपयोगकर्ताओं को पिछले सप्ताह में देखे गए व्यवसायों या उनकी विशिष्ट रुचियों के आधार पर साप्ताहिक सिफारिशें प्राप्त होती हैं। 2023 में, कंपनी ने अपनी AI-संचालित समीक्षा लेखन सेवा भी पेश की।

13. साइबर इंक ने अपना वीडियो कोर्स उत्पादन दोगुना कर दिया।

साइबर इंक. नीदरलैंड में स्थित एक सुरक्षा और गोपनीयता जागरूकता कंपनी है। कंपनी प्रशिक्षण कार्यक्रम पेश करती है और अपनी वीडियो पाठ्यक्रम निर्माण प्रक्रिया को बढ़ाना चाहती है।

उन्होंने साथ मिलकर काम किया Synthesia, एक एआई-संचालित वीडियो निर्माण मंच, वीडियो निर्माण को सुव्यवस्थित करने और कई भाषाओं में वीडियो बनाने के लिए।

इस सहयोग से अभिनेताओं को काम पर रखने की लागत कम हो गई क्योंकि टूल प्रतिस्थापन के रूप में एक अवतार प्रदान करता है। साइबर इंक दो गुना तेजी से वीडियो सामग्री तैयार करने में कामयाब रहा और अपनी वैश्विक पहुंच का विस्तार किया।

14. उबर ने प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए वैयक्तिकृत लक्षित विज्ञापन बनाए।

उबर, एक अमेरिकी टैक्सी सेवा प्रदाता, मशीन लर्निंग का प्रभावी ढंग से उपयोग करता है। एमएल की मदद से, वे ग्राहक डेटा, जैसे स्थान और यात्रा इतिहास का विश्लेषण करते हैं, और व्यक्तियों के अनुरूप लक्षित विज्ञापन बनाते हैं।

एल्गोरिदम उन्हें अधिकतम दक्षता के लिए विज्ञापन अभियानों को अनुकूलित करने की अनुमति देता है, जिसके परिणामस्वरूप उबर के साथ ग्राहक जुड़ाव और उपयोग दर अधिक होती है।

15. फ़ार्फ़ेच ने अपनी ईमेल ओपन दर में 31% की वृद्धि की।

Farfetch एक लक्जरी फैशन रिटेलर है जिसने एआई के साथ प्रयोग किया और अपने ईमेल मार्केटिंग अभियानों को एक नया रूप दिया।

उन्होंने सहयोग किया Phrasee, एक उपकरण जो सबसे अधिक प्रासंगिक ब्रांड की आवाज़ चुनता है और उसके आधार पर सामग्री विचार उत्पन्न करता है।

कंपनी ने प्रभावशाली परिणाम देखे, औसत क्लिक दर में 38% की वृद्धि और इसके ट्रिगर अभियानों में 31% औसत ओपन रेट वृद्धि हुई।

मार्केटिंग में मशीन लर्निंग का उपयोग करने के लिए 5 युक्तियाँ

मशीन लर्निंग अत्यधिक फायदेमंद हो सकती है, लेकिन आपको पता होना चाहिए कि इसका प्रभावी ढंग से उपयोग कैसे किया जाए। आपके मार्केटिंग प्रयासों में मशीन लर्निंग का प्रभावी ढंग से लाभ उठाने के लिए यहां पांच युक्तियां दी गई हैं।

1. अपने मार्केटिंग लक्ष्यों के प्रति विशिष्ट रहें।

चूंकि एमएल विशाल डेटा सेट को संसाधित करता है, इसलिए आपको बहुत सारा अनावश्यक डेटा मिलने की संभावना है। यदि आप स्पष्ट रूप से बताएं कि आप क्या हासिल करना चाहते हैं तो आप इससे आसानी से बच सकते हैं।

अपने मार्केटिंग लक्ष्यों को सीमित करें और उन्हें ग्राहक विभाजन, विज्ञापन अनुकूलन, रूपांतरण त्वरण इत्यादि जैसी श्रेणियों में समूहित करें। छोटे पैमाने के प्रयोगों से शुरुआत करें और कुछ परिणाम मिलने के बाद इसे दोहराएँ।

2. एक एमएल मॉडल तक सीमित न रहें।

एकाधिक मशीन लर्निंग मॉडल के साथ प्रयोग करना आवश्यक है। विभिन्न एमएल मॉडल में अलग-अलग क्षमताएं होती हैं, प्रत्येक के अपने फायदे और नुकसान होते हैं।

अधिकतम दक्षता के लिए, आपको विभिन्न एमएल मॉडल का परीक्षण करना होगा ताकि आप उनके प्रदर्शन की तुलना निष्पक्ष रूप से कर सकें।

उदाहरण के लिए, एक एमएल मॉडल एक निश्चित प्रकार के डेटा कार्य में उत्कृष्टता प्राप्त कर सकता है, लेकिन एक अलग परिदृश्य में खराब प्रदर्शन कर सकता है।

3. एमएल टूल्स पर अत्यधिक निर्भर न बनें।

जबकि मशीन लर्निंग मूल्यवान अंतर्दृष्टि उत्पन्न कर सकती है, इस पर अधिक भरोसा करना विपणक के लिए हानिकारक हो सकता है। एमएल मॉडल अभी भी विकसित हो रहे हैं, और वे परिपूर्ण नहीं हैं और मानव विशेषज्ञता के बिना पूरी तरह से कार्य नहीं कर सकते हैं।

अधिकतम परिणामों के लिए, एमएल को मानवीय ज्ञान के साथ जोड़ना बेहतर है। प्रत्येक भूमिका को स्पष्ट रूप से परिभाषित करें और कब एमएल का उपयोग करना है और कब मानवीय निर्णयों पर भरोसा करना है, इसकी एक स्वस्थ सीमा निर्धारित करें।

4. डेटा वैज्ञानिकों के साथ साझेदारी करें।

हर किसी के पास घरेलू डेटा वैज्ञानिक ज्ञान नहीं होता है। यदि आप अभी शुरुआत कर रहे हैं, तो सही एमएल मॉडल लागू करने के लिए डेटा वैज्ञानिक के साथ सहयोग करना एक अच्छा विचार है।

मशीन लर्निंग विशेषज्ञों से एमएल मॉडल की सीमाओं को समझाने के लिए पूछना सुनिश्चित करें ताकि आपकी अवास्तविक अपेक्षाएं न रहें।

5. डेटा नीति का सम्मान करें और पारदर्शी रहें।

एआई और एमएल उपकरण डेटा उल्लंघनों और गोपनीयता संबंधी चिंताओं के लिए खतरा पैदा करते हैं।

चूंकि ग्राहक डेटा असुरक्षित है, इसलिए आपको यह सुनिश्चित करना होगा कि आप डेटा गोपनीयता नियमों का अनुपालन करें। ग्राहक डेटा के अनैतिक उपयोग से बचें और पारदर्शी रहें।

ये आपके ग्राहकों के साथ विश्वास बनाने के लिए महत्वपूर्ण हैं।

विपणक के लिए 5 मशीन लर्निंग टूल

चूंकि बाजार एमएल टूल्स से भरा हुआ है, इसलिए हमने सूची को छोटा कर दिया है और केवल सर्वोत्तम टूल्स को शामिल किया है। यहां पांच एमएल उपकरण हैं जो आपके मार्केटिंग प्रयासों को सुव्यवस्थित करने और आपके लाभ को अधिकतम करने में आपकी सहायता करेंगे।

1. हबस्पॉट सामग्री सहायक

हबस्पॉट के एआई टूल के साथ शुरुआत करें।

हबस्पॉट का सामग्री सहायक एक शक्तिशाली उपकरण है जो विपणक को सामग्री संचालन को सुपरचार्ज करने और उत्पादकता में सुधार करने की अनुमति देता है।

यह मूल रूप से हबस्पॉट उत्पादों के साथ एकीकृत होता है, और आप ईमेल, वेबसाइट, ब्लॉग पोस्ट आदि के लिए कॉपी बनाने के लिए एआई और मैन्युअल सामग्री निर्माण के बीच टॉगल कर सकते हैं।

सामग्री सहायक का उपयोग करने के लिए, आपको बस फ़ॉर्म भरना होगा, वर्णन करना होगा कि आप कौन सी सामग्री चाहते हैं, और फिर "जनरेट करें" पर क्लिक करें। कुछ ही सेकंड में, आपकी प्रति आपके पास होगी।

सब से महत्वपूर्ण विशेषता

• वैयक्तिकृत बिक्री और मार्केटिंग ईमेल, ब्लॉग पोस्ट विचार और रूपरेखा बनाएं
• पैराग्राफ बनाएं और आकर्षक सीटीए बनाएं
• अन्य हबस्पॉट उत्पादों के साथ एकीकृत करें

मूल्य: हबस्पॉट सीआरएम उपयोगकर्ताओं के लिए निःशुल्क।

प्रो टिप: साझा विशेषताओं के आधार पर संभावनाओं को विभाजित करें, और फिर सूचियों को सामग्री सहायक में जोड़ें। टूल डेटा संसाधित करेगा और आपके आउटरीच को सुव्यवस्थित करने के लिए वैयक्तिकृत ईमेल बनाएगा।

2. बंदर सीखो

मंकीलर्न एक एआई टूल है जो व्यवसायों को मशीन लर्निंग के साथ डेटा का विश्लेषण करने में मदद करता है। यह ईमेल, सर्वेक्षण और पोस्ट जैसे विभिन्न स्रोतों से डेटा निकालता है और एक ही स्थान पर ग्राहक प्रतिक्रिया की कल्पना करता है।

सब से महत्वपूर्ण विशेषता

• विभिन्न टेक्स्ट प्रारूप समर्थित हैं, जैसे ईमेल, समर्थन टिकट, समीक्षा, एनपीएस सर्वेक्षण, ट्वीट इत्यादि।
• श्रेणियों में पाठ का वर्गीकरण: भावना, विषय, पहलू, आशय, प्राथमिकता, आदि।
• ज़ेंडेस्क, एयरटेबल, टाइपफॉर्म, इंटरकॉम इत्यादि जैसे सैकड़ों अनुप्रयोगों के साथ एकीकरण।

मूल्य: दो मूल्य निर्धारण योजनाएं हैं. "टीम" पैकेज $299 से शुरू होता है, और इसका निःशुल्क परीक्षण है। "बिजनेस" स्तर का मूल्य निर्धारण सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नहीं है, और आपको बिक्री टीम से संपर्क करना होगा।

हमें क्या पसंद है: उपकरण अत्यंत सहज है, और किसी कोडिंग अनुभव की आवश्यकता नहीं है। साथ ही, ग्राहकों के पास टेक्स्ट विश्लेषण विकल्पों की एक विस्तृत श्रृंखला है और वे एक केंद्रीय स्थान पर फीडबैक देख सकते हैं।

3. पेकान ऐ

छवि स्रोत

पेकन एआई एक पूर्वानुमानित विश्लेषण मंच है जो कुछ ही घंटों में सटीक, कार्रवाई योग्य भविष्यवाणियां उत्पन्न करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है।

उपकरण प्रभावी ढंग से बड़ी मात्रा में कच्चे डेटा का लाभ उठाता है और राजस्व-प्रभावकारी जोखिमों और परिणामों की भविष्यवाणी करता है, जैसे ग्राहक मंथन, एलटीवी, आदि।

सब से महत्वपूर्ण विशेषता

• पूर्व-निर्मित, अनुकूलन योग्य SQL टेम्पलेट
• मांग पूर्वानुमान
• SKAN का उपयोग करके अभियान अनुकूलन
• तृतीय-पक्ष ऐप्स के साथ एकीकरण

मूल्य: टूल में तीन मूल्य निर्धारण योजनाएं हैं। "स्टार्टर" योजना $50 प्रति माह है, "प्रोफेशनल" $280 है। आपको मूल्य निर्धारण विवरण जानने के लिए एंटरप्राइज़ खातों के लिए एक मीटिंग बुक करनी चाहिए।

हमें क्या पसंद है: यह टूल हमें एआई की शक्ति का उपयोग करने और रणनीतिक निर्णय लेते समय अनुमान को खत्म करने की अनुमति देता है।

4. जैस्पर एआई

छवि स्रोत

जैस्पर एआई ब्लॉग, वेबसाइट, ईमेल, सोशल मीडिया आदि के लिए मानव जैसी कॉपी तैयार करने के लिए मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करता है। यह कॉपी राइटिंग सहायक व्यवसायों को उनके सामग्री उत्पादन प्रयासों को बढ़ाने और कीमती समय बचाने में मदद करता है।

आप बस आवाज़ का लहजा चुनें, अभियान संक्षिप्त अपलोड करें और सामग्री का प्रकार चुनें। यह महज 15 सेकंड में एक कॉपी तैयार कर देगा।

सब से महत्वपूर्ण विशेषता

• आपकी ब्रांड शैली से मेल खाने के लिए आवाज के कई विकल्प: चुटीले, औपचारिक, बोल्ड और समुद्री डाकू
• 30 से अधिक भाषाओं में सामग्री का अनुवाद
• 50 अलग-अलग उपयोग-मामले टेम्पलेट
• आपकी प्रतियों के लिए दृश्य बनाने के लिए एआई कला जनरेटर

मूल्य: यह टूल तीन मूल्य निर्धारण योजनाओं के साथ आता है। "निर्माता" योजना की लागत क्रमशः $39 और "टीम" योजना की लागत $99 प्रति माह है। यदि आपको "व्यवसाय" योजना की आवश्यकता है तो आपको उनकी बिक्री टीम से संपर्क करना होगा।

हमें क्या पसंद है: वैयक्तिकृत सामग्री बनाने के लिए आवाज के विभिन्न स्वर और पूर्व-निर्मित अभियान टेम्पलेट। सीधे आपके ब्राउज़र में टूल तक पहुंचने के लिए उपयोग में आसान ब्राउज़र एक्सटेंशन।

5. एआई विपणक

एआई मार्केटर एक पूर्वानुमानित विश्लेषण उपकरण है जो आपको अपने सबसे मूल्यवान ग्राहकों की पहचान करने और उन्हें लक्षित करने की अनुमति देता है।

मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके, यह ग्राहकों की खरीदारी की संभावना की भविष्यवाणी करता है और विशिष्ट समय पर लक्षित ग्राहकों को समय अनुकूलन सूचनाएं भेजता है।

आप उन ग्राहकों को भी लक्षित कर सकते हैं जिनमें मंथन का जोखिम अधिक है। इससे आपको ग्राहक प्रतिधारण बढ़ाने और अपने मार्केटिंग अभियानों के प्रभाव को अधिकतम करने में मदद मिलती है।

सब से महत्वपूर्ण विशेषता

• व्यक्तिगत आधार पर ग्राहक व्यवहार की भविष्यवाणी
• होशियार को निशाना बनाया
• डेटा-संचालित अनुकूलन अनुशंसाएँ

मूल्य: मूल्य निर्धारण की जानकारी सार्वजनिक रूप से प्रकट नहीं की गई है। आपको डेमो का अनुरोध करना चाहिए. नि:शुल्क परीक्षण भी है.

हमें क्या पसंद है: वैयक्तिकृत सामग्री बनाने के लिए आवाज के विभिन्न स्वर और पूर्व-निर्मित अभियान टेम्पलेट। इसमें उपयोग में आसान ब्राउज़र एक्सटेंशन भी है ताकि आप अपने ब्राउज़र से टूल तक पहुंच सकें।

मार्केटिंग प्रयासों को अधिकतम करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करना

एआई और मशीन लर्निंग समाधान मार्केटिंग गेम को आगे बढ़ा रहे हैं। हालाँकि वे अभी भी विकसित हो रहे हैं, अत्याधुनिक तकनीकों को अपने दैनिक स्टैक में एकीकृत करने से कोई नुकसान नहीं होगा।

इसके बजाय, यह आपको दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने और ग्राहक व्यवहार में शक्तिशाली अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद करेगा, जिससे आप परिणाम देने वाले अत्यधिक प्रभावी विपणन अभियान बनाने में सक्षम होंगे।

प्रौद्योगिकी रुझानों पर नज़र रखें और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की शक्ति का उपयोग करें।

• एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
• प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
• प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
• प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
• प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
• स्रोत: https://blog.hubspot.com/marketing/machine-learning-and-marketing