Gépi tanulás és marketing: eszközök, példák és tippek, amelyeket a legtöbb csapat használhat

Machine learning, a subset of AI, is a powerful tool that’s rapidly transforming marketing.

A HubSpot adatai szerint a marketingszakemberek körülbelül 35%-a mesterséges intelligenciát használ a munkája egyszerűsítésére és az unalmas feladatok automatizálására. legújabb kutatások. However, the same research reveals that 96% of marketers still adjust AI-generated outputs — indicating that it’s still far from perfect.

A mai bejegyzésből megtudhatja, hogyan tudja a gépi tanulás feldobni marketingcsapatát. Megosztunk gyakorlati példákat is olyan valós vállalatoktól, amelyek gépi tanulást valósítanak meg, és jelentős fejlesztéseket észlelnek.

Tartalomjegyzék

Gépi tanulás és marketing

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia (AI) egyik formája, amely lehetővé teszi a szoftveralkalmazások számára, hogy pontosabban előre jelezzék az eredményeket anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket.

A marketingszakemberek az ML segítségével megértik az ügyfelek viselkedését, és nagy adatkészletekben azonosítják a trendeket, lehetővé téve számukra, hogy hatékonyabb marketingkampányokat hozzanak létre és javítsák a marketing megtérülését.

Például a Netflix gépi tanulást használ az ajánlási algoritmus javítására, a kereslet előrejelzésére és az ügyfelek elkötelezettségének növelésére.

By leveraging customers’ viewing history, the company gains powerful insights into customer preferences, enabling them to make relevant content suggestions.

Tekintse meg az alábbi képet, hogy megtudja, mi készteti az üzleti szakembereket az ML és AI technológia.

Képforrás

Hogyan javíthatja a gépi tanulás a marketinget?

A gépi tanulás számtalan módon javíthatja a marketinget. Íme a leggyakoribb használati esetek:

1. Mérje fel az ügyfelek hangulatát

A gépi tanulási algoritmusok automatikusan azonosítani tudják az ügyfelek véleményét, beleértve a pozitív, semleges vagy negatív véleményeket.

Kezdetben szöveges adatokat gyűjtenek különböző forrásokból, például vásárlói véleményekből, közösségi média említésekből, visszajelzési űrlapokból vagy felmérési válaszokból.

Ezt követően az adatok előfeldolgozáson esnek át, és a megfelelő hangulatnak megfelelően címkéződnek. Ez lehetővé teszi a marketingesek számára, hogy betekintést nyerjenek a vásárlói hangulatba, és a visszajelzések alapján fejlesztéseket hajtsanak végre.

2. A felhasználói élmény személyre szabása

A gépi tanulási modellek elemezhetik a felhasználói viselkedést és az előzményadatokat, hogy előre jelezzék az ügyfelek preferenciáit. A marketingszakemberek ezt a lehetőséget arra használják, hogy személyre szabott ajánlatokat készítsenek az ügyfelek számára, például termékajánlatokat, promóciókat vagy kedvezményeket.

Ezenkívül az ML a felhasználói érdeklődések alapján válogathat tartalomtáblázatokat, és személyre szabott emlékeztetőket küldhet az ügyfeleknek.

3. Optimalizálja a tartalomterjesztési erőfeszítéseket

A gépi tanulás elemzi a különböző tartalomterjesztési csatornák teljesítményét, és optimalizálási stratégiákat kínál.

Az előzményadatok elérésével meghatározhatja a a legjobb idő a posztoláshoz és a tartalomterjesztés optimális gyakorisága a közönség túlterhelésének elkerülése érdekében.

A leghatékonyabb elosztási csatornákat is azonosíthatja, lehetővé téve a marketingesek számára, hogy bölcsen osztják el erőforrásaikat, és a ROI mellett maximális elkötelezettséget érjenek el.

4. Optimalizálja a hirdetéscélzást és az ajánlattételt

Az ML forradalmasítja a célzott reklámozást.

A hatalmas mennyiségű vásárlói adat elemzésével a gépi tanulás előrejelzi az ügyfelek viselkedését, és a felhasználókat a közös tulajdonságok és jellemzők alapján szegmensekbe csoportosítja.

A marketingszakemberek ezeknek az adatoknak az alapján szabják a hirdetéseket ezekhez a szegmensekhez, hogy kapcsolatba léphessenek azokkal a célközönségekkel, amelyek nagyobb valószínűséggel lépnek kapcsolatba a hirdetéssel.

5. Az A/B tesztelési folyamatok egyszerűsítése

A / B tesztelés fontos szerepet játszik a marketingben, mivel egyértelműen megmutatja, mi működik és mi nem.

Az ML segít az A/B tesztelési folyamatok automatizálásában és pontosabbá tételében. A tesztelési folyamat valós idejű nyomon követése csökkenti a kézi beavatkozást és az esetleges hibák valószínűségét.

Ezenkívül a gépi tanulás csökkenti a teszt időtartamát, így időt és erőforrásokat takarít meg, ha az egyik variáció jelentősen felülmúlja a másikat.

15 Példák a gépi tanulásra és marketingre

Forrester az előrejelzések szerint 100-re a vállalkozások közel 2025%-a bevezeti a mesterséges intelligencia valamilyen formáját. Még két év van hátra, de számos vállalat már sikeresen átvette az AI-t.

Íme 15 példa olyan valós vállalatoktól, amelyek jelentős javulást tapasztaltak a gépi tanulás bevezetése után.

1. Az Amazon 9%-kal növelte nettó árbevételét.

A gépi tanulás már régóta szerves részét képezi az Amazonnak, a világ egyik legnagyobb kiskereskedőjének.

Az e-kereskedelmi óriás az ML-t különféle célokra használja, például betekintést nyert az ügyfelek viselkedésébe, valamint elemzi a böngészési és vásárlási előzményeket, hogy személyre szabott termékajánlatokat adjon.

Ezek javítják a vásárlói élményt, mivel a felhasználók könnyen találnak olyan új termékeket, amelyek hasonlóak korábbi vásárlási élményükhöz. Ezenkívül az Amazon a kereslet előrejelzése alapján célzott hirdetéseket hoz létre a felhasználók számára.

A legfrissebb pénzügyi adatai szerint jelentést, a vállalat nettó árbevétele 9%-kal 127.4 milliárd dollárra nőtt az első negyedévben, szemben a 116.4 első negyedévi 2022 milliárd dollárral.

2. A Netflix a személyre szabott filmjavaslatoknak köszönhetően iparágvezetővé vált.

Az egyik fő oka annak, hogy a Netflix szolgáltatásai népszerűek, az, hogy használják mesterséges intelligencia és gépi tanulási megoldások intuitív javaslatok generálásához.

A társaság használ gépi tanulás hogy elemezze ügyfelei filmválasztásait, és releváns tartalmi javaslatokat tegyen. De hogyan működik?

Amikor böngészi a filmkönyvtárukat, intelligens algoritmusaik figyelik, hogy milyen filmek ragadnak meg, hova kattintasz, hány percig nézed ugyanazt a filmet stb.

Ezután a Netflix elemezve megtekintési szokásait személyre szabott film-/TV-műsor-feedeket készít Önnek. Ez egy win-win.

3. Az Armor VPN előrejelzett élettartam-értéket és maximalizálta a felhasználószerzési erőfeszítéseket.

Az Armor VPN egy fogyasztói kiberbiztonsági (VPN) szoftver, amely szilárd felhasználószerzési stratégiát kívánt kialakítani az új ügyfelek vonzására. A korlátozott marketing költségvetés miatt a tulajdonosok nem akartak próba-hiba eljáráson menni.

Így partneri viszonyba léptek Pekándió AI, egy prediktív elemző eszköz, amellyel stratégiai döntéseket hozhatunk előrejelzett élettartam-érték (pLTV) modellek segítségével.

Képforrás

Az eszköz előrejelzéseivel az ügyfél azonosította magát átlagosan 25%-os különbség a tényleges felhasználói élettartam értéke és a felhasználók által várt érték között.

Ily módon az Armor VPN hatékonyabb és adatközpontúbb stratégiát tud létrehozni a felhasználószerzési erőfeszítéseihez.

4. A Devex méretezte tartalomkészítési folyamatait, és 50-szeresére csökkentette a költségeket.

A washingtoni székhelyű Devex a globális fejlődést szolgáló munkaerő-toborzási és üzletfejlesztési szolgáltatások egyik fő szolgáltatója.

Hetente hozzávetőleg 3000 szöveg érkezik a céghez, amelyeket a tartalommal foglalkozó csapatnak manuálisan ellenőriznie kell. Végül ezek közül csak 300 darabot ítélnek méltónak és ennek megfelelően címkéznek.

Egészen a közelmúltig az értékelés manuálisan történt, ami körülbelül 10 órát vett igénybe. A folyamat automatizálása érdekében a Devex felvette a kapcsolatot MonkeyLearn, egy gépi tanulási modelleken alapuló szövegelemző platform.

A Devex felépített egy szövegosztályozót, amely segített nekik feldolgozni az adatokat, majd címkézni, ha a szöveg releváns volt.

66%-os időmegtakarítást eredményezett, az üzemeltetési költségek pedig 50-szeresére csökkentek, mivel kevesebb emberi beavatkozásra volt szükség.

5. Az Airbnb optimalizálta a bérleti árakat, és hozzávetőleges becsléseket készített.

Az Airbnb kihívásokkal szembesült, amikor megpróbálta optimalizálni az ügyfelek bérleti díjait.

Ennek leküzdésére, Airbnb gépi tanulást használt, hogy durva becsléseket adjon a potenciális ügyfeleknek. Az árak különböző kritériumokon alapultak, például elhelyezkedés, méret, ingatlan típusa, szezonalitás, felszereltség stb.

Ezután az EDA végrehajtásával megértették, hogyan terjedtek el a bérleti díjak az Egyesült Államokban.

Az utolsó lépésben a vállalat ML modelleket, például lineáris regressziót vezetett be, hogy becsléseket generáljon, és megjelenítse az árak időbeli változását. Ez lehetővé tette számukra, hogy vonzó marketing ajánlatokat hozzanak létre, és új ügyfeleket szerezzenek.

6. A Re:member 43%-kal növelte a konverziók számát hőtérképekkel és munkamenet-felvételekkel.

Emlékezik Skandinávia egyik vezető hitelkártya-társasága. A közelmúltban marketingcsapatuk észrevette, hogy a felhasználók a szokásosnál gyakrabban ugrálják le a hitelkártya igénylőlapjukat.

A marketingcsapat csalódottan fordult hozzá Hotjar hogy teljes képet kapjon arról, hogyan használták az ügyfelek webhelyüket, és mi okozta a problémát. Munkamenet-felvételeket használtak a felhasználó által a webhelyen töltött teljes idő visszajátszására.

A hőtérképek segítségével azonosították, hogy az ügyfelek mely oldalakra kattintottak többet.

Combining the data, Re:member’s marketing team noticed that many people coming from affiliates were leaving right away.

A hőtérképek és a munkamenet-felvételek áttekintése után a csapat arra a következtetésre jutott, hogy a látogatók kezdetben érdeklődtek az előnyökről szóló rész iránt, de további információra van szükségük.

Következésképpen újratervezték az alkalmazásoldalt, ami 43%-os konverziónövekedést eredményezett.

7. Tuff 75%-os sikerarányt ért el a partnerségi javaslatokon.

A Tuff egy SEO marketing ügynökség, amely mindössze három év alatt jelentős ARR növekedést ért el. Kezdetben az ügyfélbemutatók létrehozásával küzdöttek, mivel nem álltak rendelkezésre megbízható SEO-eszköz az alapos versenytársak és kulcsszavak kutatásához.

Használat után Semrush, a leading keyword research tool with machine-learning algorithms, Tuff could analyze prospective customers’ organic performance and create personalized proposals tailored to their specific needs.

Ez 75%-os sikerarányt eredményezett az új ügyfelek megnyerésében.

8. A Kasasa 92%-kal növelte az organikus forgalmat.

A Kasasa, a pénzügyi szolgáltató vállalat célja a tartalomszolgáltatások bővítése és az organikus forgalom növelése volt. Örökbe fogadtak MarketMuse, egy mesterséges intelligencia és ML alapú tartalomoptimalizáló eszköz, amely időt és erőforrásokat takarít meg.

A MarketMuse egyszerűsített tartalmi összefoglalói segítségével a Kasasa sokkal gyorsabban készített értelmes tartalmat. Ezzel a céget iparági szakértővé tette, és növelte ismertségét, ami az organikus forgalom 92%-os növekedését eredményezte.

9. A Spotify személyre szabott lejátszási listákat hozott létre, és fokozta az ügyfelek elkötelezettségét.

A Spotify gépi tanulási algoritmusokat használ az ügyféladatok, például a lejátszási listák és a hallgatási előzmények elemzéséhez.

Ez lehetővé teszi a digitális zenei szolgáltató számára, hogy a zenei preferenciákon alapuló ügyfélszegmenseket hozzon létre, lehetővé téve személyre szabott zenei ajánlásokat és lejátszási listákat minden felhasználó számára, ami végső soron növeli az ügyfelek elkötelezettségét.

10. A Sephora hosszú távú vásárlói hűséget alakított ki a Sephora Virtual Artist segítségével.

A Sephora, egy óriási kozmetikai kiskereskedő, több mint egy évtizede alkalmazza a legmodernebb technológiákat, beleértve a mesterséges intelligenciát és a gépi tanulást. Virtuális művészük lehetővé teszi az ügyfelek számára, hogy virtuálisan kipróbálják az új termékeket anélkül, hogy viselnék őket.

Az arcfelismerő technológia révén a gépi tanulási algoritmusok automatikusan felismerik a leginkább kompatibilis árnyalatot, és termékeket ajánlanak, személyre szabott termékajánlatokat kínálva, növelve a vásárlók elkötelezettségét és erősítve a hűséget.

Képforrás

11. A Coca-Cola csaknem 30%-kal javította értékesítési és forgalmazási erőfeszítéseit.

A Coca-Cola élen járt az ML és AI megoldások marketingstratégiájában való megvalósításában.

Iparági vezető szerepének megőrzése érdekében az amerikai vállalat mesterséges intelligencia-rendszert hozott létre az értékesítési adatok elemzésére és a vásárlói preferenciák tendenciáinak kimutatására.

Gépi tanulási algoritmusokat is alkalmaztak termékeik csomagolásának és forgalmazásának optimalizálására, ami jelentős, 30%-os profitnövekedést eredményezett.

Ezenkívül kifejlesztettek egy virtuális asszisztenst, amely segíti az ügyfeleket a gyakori kérdésekben.

12. A Yelp hetente küld személyre szabott ajánlásokat.

Ugat egy felhasználói vélemények és ajánlások platformja, amely gépi tanulási algoritmusait használja. A gépi tanulást és az algoritmikus rendezést kihasználva személyre szabott felhasználói ajánlásokat készítenek.

A gépi tanulás révén a felhasználók hetente ajánlásokat kapnak az előző héten megtekintett vállalkozások vagy konkrét érdeklődési körük alapján. 2023-ban a vállalat bevezette mesterségesintelligencia-alapú véleményíró szolgáltatását is.

13. A Cyber ​​Inc. megduplázta videotanfolyamok gyártását.

Cyber ​​Inc. egy hollandiai székhelyű biztonsági és adatvédelmi figyelemfelkeltő cég. A cég képzési programokat kínál, és bővíteni akarta a videó tanfolyam létrehozási folyamatát.

Összeálltak Szintézia, Egy AI-alapú videó létrehozási platform a videókészítés egyszerűsítésére és videók készítésére több nyelven.

Az együttműködés csökkentette a színészek felvételének költségeit, mivel az eszköz egy avatart kínál helyettesítőként. A Cyber ​​Inc. kétszer gyorsabban tudott videotartalmat előállítani, és kiterjesztette globális hatókörét.

14. Az Uber minden felhasználó számára személyre szabott célzott hirdetéseket készített.

Az Uber, egy amerikai taxiszolgáltató hatékonyan használja a gépi tanulást. Az ML segítségével elemzik az ügyfelek adatait, például a hely- és utazási előzményeket, és célzott, személyre szabott hirdetéseket készítenek.

Az algoritmusok lehetővé teszik számukra a hirdetési kampányok optimalizálását a maximális hatékonyság érdekében, ami magasabb ügyfélelköteleződést és használati arányt eredményez az Uberrel.

15. A Farfetch 31%-kal növelte az e-mailek megnyitási arányát.

Farfetch egy luxus divatárusító, amely kísérletezett a mesterséges intelligenciával, és új pillantást vetett az e-mailes marketing kampányaira.

Együttműködtek Kifejezés, egy olyan eszköz, amely kiválasztja a legrelevánsabb márkahangot, és ez alapján tartalmi ötleteket generál.

A vállalat lenyűgöző eredményeket ért el: 38%-kal nőtt az átlagos kattintási arány, és 31%-kal nőtt az átlagos megnyitási arány a kiváltó kampányaiban.

5 tipp a gépi tanulás használatához a marketingben

A gépi tanulás nagyon hasznos lehet, de tudnia kell, hogyan kell hatékonyan használni. Íme öt tipp a gépi tanulás hatékony kiaknázásához marketing erőfeszítései során.

1. Legyen konkrét marketingcélja.

Since ML processes enormous data sets, you’ll likely get loads of unnecessary data. You can easily avoid this if you clearly outline what you want to achieve.

Szűkítse le marketingcéljait, és csoportosítsa azokat kategóriákba, például ügyfélszegmentáció, hirdetésoptimalizálás, konverziógyorsítás stb. Kezdje kis léptékű kísérletekkel, és ismételje meg, amint megvan az eredménye.

2. Ne ragaszkodjon egyetlen ML modellhez.

A több gépi tanulási modellel való kísérletezés elengedhetetlen. A különböző ML modellek eltérő képességekkel rendelkeznek, mindegyiknek megvannak a maga előnyei és hátrányai.

For maximum efficiency, you’ll have to test different ML models so you can compare their performance objectively.

Például egy ML-modell kiváló lehet egy bizonyos típusú adatfeladatban, de alulteljesíthet egy másik forgatókönyvben.

3. Ne támaszkodjon túlzottan az ML eszközökre.

While machine learning can generate valuable insights, over-relying on it can be detrimental for marketers. ML models are still evolving, and they are not perfect and can’t fully function without human expertise.

For maximum results, it’s better to combine ML with human knowledge. Clearly define each role and set a healthy boundary of when to use ML and when to rely on human decisions.

4. Partner az adattudósokkal.

Nem mindenki rendelkezik házon belüli adattudományi ismeretekkel. Ha még csak most kezdi, érdemes együttműködni egy adatkutatóval a megfelelő ML-modellek megvalósításában.

Make sure to ask the machine learning experts to explain the limitations of ML models so you don’t have unrealistic expectations.

5. Tartsa tiszteletben az adatkezelési szabályzatot és legyen átlátható.

Az AI és az ML eszközök fenyegetést jelentenek az adatvédelmi incidensekre és az adatvédelmi aggályokra.

Since customer data is vulnerable, you’ll need to make sure you comply with data privacy regulations. Avoid unethical usage of customer data and be transparent.

Ezek kulcsfontosságúak az ügyfelek iránti bizalom kialakításához.

5 gépi tanulási eszköz marketingesek számára

Mivel a piac telített az ML eszközökkel, leszűkítettük a listát, és csak a legjobbakat vettük fel. Íme öt ML-eszköz, amelyek segítenek racionalizálni marketingtevékenységét és maximalizálni a profitot.

1. Hubspot Content Assistant

Get started with HubSpot’s AI tools.

HubSpot tartalom asszisztens egy hatékony eszköz, amely lehetővé teszi a marketingesek számára a tartalomműveletek feltöltését és a termelékenység javítását.

Natívan integrálható a HubSpot termékekkel, és válthat az AI és a kézi tartalomkészítés között, hogy másolatot készítsen e-mailekhez, webhelyekhez, blogbejegyzésekhez stb.

A tartalomsegéd használatához egyszerűen ki kell töltenie az űrlapot, le kell írnia, hogy milyen tartalmat szeretne, majd kattintson a „Létrehozás” gombra. Néhány másodperc múlva megkapja a másolatát.

Alapvető szolgáltatások

• Hozzon létre személyre szabott értékesítési és marketing e-maileket, blogbejegyzés ötleteket és vázlatokat
• Generáljon bekezdéseket és hozzon létre lenyűgöző CTA-kat
• Integrálja a többi Hubspot termékkel

Ár: Ingyenes a Hubspot CRM-felhasználók számára.

Tipp: A Szegmentálja a potenciális ügyfeleket a megosztott jellemzők alapján, majd adja hozzá a listákat a tartalomsegédhez. Az eszköz feldolgozza az adatokat, és személyre szabott e-maileket hoz létre a kapcsolattartás egyszerűsítése érdekében.

2. Majom Tanulj

A MonkeyLearn egy mesterséges intelligencia-eszköz, amely segít a vállalkozásoknak gépi tanulással elemezni az adatokat. Különböző forrásokból, például e-mailekből, felmérésekből és bejegyzésekből nyeri ki az adatokat, és egy helyen jeleníti meg az ügyfelek visszajelzéseit.

Alapvető szolgáltatások

• Különféle szövegformátumok támogatottak, például e-mailek, támogatási jegyek, ismertetők, NPS-felmérések, tweetek stb.
• Szöveg besorolása kategóriákba: érzelem, téma, szempontok, szándék, prioritás stb.
• Integráció több száz alkalmazással, például Zendesk, Airtable, Typeform, Intercom stb.

Ár: Két árazási terv létezik. A „Team” csomag 299 dollártól indul, és van egy ingyenes próbaverzió. Az „Üzleti” szint árazása nem nyilvános, ezért kapcsolatba kell lépnie az értékesítési csapattal.

Mi tetszik: Az eszköz rendkívül intuitív, és nincs szükség kódolási tapasztalatra. Ezenkívül az ügyfelek a szövegelemzési lehetőségek széles skáláját kínálják, és egyetlen központi helyen tekinthetik meg a visszajelzéseket.

3. Pekándió AI

Képforrás

A Pecan AI egy prediktív analitikai platform, amely gépi tanulást használ, hogy néhány óra alatt pontos, megvalósítható előrejelzéseket állítson elő.

Az eszköz hatékonyan hasznosít nagy mennyiségű nyers adatot, és megjósolja a bevételt befolyásoló kockázatokat és eredményeket, például az ügyfelek lemorzsolódását, az LTV-t stb.

Alapvető szolgáltatások

• Előre elkészített, testreszabható SQL-sablonok
• Igény előrejelzése
• Kampányoptimalizálás SKAN használatával
• Integráció harmadik féltől származó alkalmazásokkal

Ár: Az eszköznek három árazási terve van. A „Kezdő” terv havi 50 USD, a „Professzionális” 280 USD. Az árazás részleteinek megismeréséhez érdemes egy megbeszélést lefoglalni az Enterprise fiókok számára.

Mi tetszik: Az eszköz lehetővé teszi számunkra, hogy kihasználjuk az AI erejét, és kiküszöböljük a találgatásokat stratégiai döntések meghozatala közben.

4. Jasper AI

Képforrás

A Jasper AI gépi tanulást és mesterséges intelligenciát használ, hogy emberszerű másolatot készítsen blogokhoz, webhelyekhez, e-mailekhez, közösségi médiához stb. Ez a szövegíró asszisztens segít a vállalkozásoknak tartalomgyártási erőfeszítéseik bővítésében, és értékes időt takaríthat meg.

Egyszerűen válassza ki a hangszínt, töltse fel a kampánytájékoztatót, és válassza ki a tartalom típusát. Mindössze 15 másodperc alatt készít másolatot.

Alapvető szolgáltatások

• Többféle hangzási lehetőség a márkastílusodhoz: pimasz, formális, merész és kalóz
• Tartalomfordítás több mint 30 nyelven
• 50 különböző használati eset sablon
• AI művészeti generátor, amellyel látványelemeket hozhat létre másolataihoz

Ár: The tool comes with three pricing plans. The “Creator” plan costs $39 and the “Teams” plan $99 per month, respectively. You’ll have to contact their sales team if you need the “Business” plan.

Mi tetszik: Különböző hangszínek és előre elkészített kampánysablonok személyre szabott tartalom létrehozásához. Könnyen használható böngészőbővítmény, amellyel közvetlenül a böngészőben érheti el az eszközt.

5. AI marketinges

Az AI Marketer egy prediktív elemző eszköz, amely lehetővé teszi a legértékesebb ügyfelek azonosítását és megcélzását.

A gépi tanulási modellek használatával előrejelzi a vásárlók vásárlásának valószínűségét, és időoptimalizálási értesítéseket küld a megcélzott ügyfeleknek meghatározott időpontokban.

Olyan ügyfeleket is megcélozhat, akiknél nagy a lemorzsolódás kockázata. Ez segít növelni az ügyfelek megtartását és maximalizálni marketingkampányai hatását.

Alapvető szolgáltatások

• Ügyfélviselkedés előrejelzések egyéni alapon
• Okosabb célzás
• Adatvezérelt optimalizálási javaslatok

Ár: Az árakkal kapcsolatos információkat nem hozzák nyilvánosságra. Demót kell kérned. Ingyenes próbaverzió is van.

Mi tetszik: Különböző hangszínek és előre elkészített kampánysablonok személyre szabott tartalom létrehozásához. Egy könnyen használható böngészőbővítményt is tartalmaz, így böngészőjéből is elérheti az eszközt.

A gépi tanulás használata a marketing erőfeszítések maximalizálására

A mesterséges intelligencia és a gépi tanulási megoldások fokozzák a marketingjátékot. Bár még mindig fejlődnek, a legmodernebb technológiák integrálása a napi stackbe nem fog ártani.

Instead, it’ll help you automate repetitive tasks and gain powerful insights into customer behavior, enabling you to create highly effective marketing campaigns that yield results.

Tartsa szemmel a technológiai trendeket, és használja ki a gépi tanulási algoritmusok erejét.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://blog.hubspot.com/marketing/machine-learning-and-marketing