כיצד ניתן להשתמש בלמידה חישובית כדי להגדיל את ההמרות בתשלום

ללימוד מכונה יש יישומים רבים בעסקים בתעשיות שונות. שיווק, למשל, יכול להפיק תועלת מיכולות עיבוד הנתונים והלמידה שלו כדי להמיר לידים פוטנציאליים ללקוחות מאומתים. גלה כיצד אתה יכול להשתמש בלמידה חישובית כדי להגדיל את ההמרות בתשלום.

"למידת מכונה (ML) היא בינה מלאכותית (AI) המשתמשת באלגוריתמים מתקדמים כדי לבצע תחזיות והחלטות על ידי עיבוד נתונים." 

מפתחים מאכילים מודלים של למידת מכונה בכמויות אדירות של נתונים באיכות גבוהה כדי ללמד אותם כיצד להגיב להזדמנויות שונות ללא פקודות או הוראות. טכנולוגיה מתפתחת זו יכולה להשתלט על פונקציות בסיסיות ולהגביר אותן כדי לשפר את הביצועים, הפונקציונליות והיעילות.

למידת מכונה יכולה להמיר מבקרים פוטנציאליים ללקוחות משלמים על ידי ניתוח נתונים ממקורות שונים, והתאמת אסטרטגיות פרסום, שיווק ומכירה קיימות. זה יכול להשלים תהליכים כמו יצירת לידים על ידי טיפוח לקוחות פוטנציאליים באמצעות מאמצים אוטומטיים כמו תמיכה בצ'אטבוט, מודעות ממוקדות, המלצות למוצרים ועוד.

הטכנולוגיה המתפתחת הפכה לכלי פרסום, שיווק ומכירות יעיל וחיוני מכיוון שהיא יכולה לעבד במהירות כמויות אדירות של נתונים ולהפיק תובנות חשובות. ארגונים יכולים להשתמש בתחזיות ניתנות לפעולה כדי לקבל החלטות עסקיות שמייצרות הכנסה ומשפרים קמפיינים עתידיים.

היתרונות של למידת מכונה בהמרת לידים

"למידה מכונה יכולה להמיר לידים או מבקרים פוטנציאליים ללקוחות משלמים על ידי ניתוח נתונים ממקורות שונים והתאמת אסטרטגיות פרסום, שיווק ומכירה קיימות." 

יצירת לידים היא תעשייה של מיליארדי דולרים. זה עוזר לחברות לזהות את קהל היעד שלהן ולהתקרב ללקוחות פוטנציאליים פוטנציאליים לבצע רכישה מאומתת. בארה"ב לבדה, שוק יצירת לידים היה מוערך ב $ 4.6 מיליארד דולר בשנת 2021. בקיצור, יצירת לידים והמרה מובילים לצמיחה בכל עסק, כולל שלך.

הנה כמה יתרונות של למידת מכונה שהעסק שלך יכול ליהנות:

• ניתוח ועיבוד נתונים: טיפול, עיבוד וניתוח כמויות אדירות של נתונים יכולים להיות מכריעים אפילו עבור רואי החשבון ומדעני הנתונים הטובים ביותר. למידת מכונה יכולה לעשות את המשימות הכבדות עבור הצוותים שלך כדי לאפשר להם להתמקד במשימות קריטיות הדורשות קלט יצירתי ופתרון בעיות.
• יצירת תובנות: למידת מכונה היא כלי רב עוצמה המשמש ליצירת תובנות חשובות מנתונים שנאספו. אתה יכול לקבל החלטות מושכלות על סמך תגובות ניתנות לפעולה כמו צ'ק-אין עם לידים מטופחים ולקוחות חוזרים, או בדיקת היסטוריית הרכישות של המבקרים שלך עבור המלצות מוצרים רלוונטיות.
• אוטומציה של משימות גוזלות זמן: משימות פרסום, שיווק ומכירה רבות יכולות להיות מייגעות וחוזרות על עצמן. למידת מכונה יכולה להשתלט על פונקציות חוזרות בצורה יעילה יותר כדי למקסם את הפרודוקטיביות 24/7. הצוותים שלך יכולים לנצל את הזמן שהתפנה מלמידת מכונה לתהליכים בעלי ערך אחרים כמו תכנון ואסטרטגיה.
• למידה והתאמה מתמשכת: מודלים של למידת מכונה הופכים טובים יותר במשימות ספציפיות ככל שהם עושים זאת. נתונים איכותיים מגבירים את הביצועים ומעודדים למידה והתאמה מתמדת להתאמה לצרכי החברה שלך.
• מקל על עומס העבודה: למידת מכונה מפחיתה את עומס העבודה של צוותי פרסום, שיווק ומכירות על ידי לקיחת משימות עתירות עבודה. יכולות החישוב החזקות שלו והפונקציונליות מסביב לשעון יכולים להגביר את המאמצים האנושיים לעזור לצוות שלך לייצר את עבודתם הטובה ביותר.
• הכנסה מוגברת: מודעות בתשלום יכולות להיות יקרות, בעיקר אם אתה מסתמך על שיטות ניתוח התנהגות משתמשים מיושנות ונתוני לקוחות. על ידי מינוף היכולות המתקדמות שלה, אתה יכול להשתמש בלמידת מכונה כדי להפחית עלויות ולהגדיל את ההכנסות.

שימושים של למידת מכונה בהגדלת המרות בתשלום

"יצירת לידים היא תעשייה של מיליארדי דולרים. זה עוזר לחברות לזהות את קהל היעד שלהן ולהתקרב ללקוחות פוטנציאליים משכנעים לבצע רכישה מאומתת". 

עסקים בכל המגזרים מסתמכים על טכנולוגיות מתפתחות כמו AI ולמידת מכונה כדי לשפר תהליכים ולהגדיל את כוח העבודה. הנה כמה מקרי שימוש של למידת מכונה בהמרת לידים ללקוחות משלמים.

המלצות אישיות

הפיכת קונים לקונים דורשת הרבה זמן ומאמץ, אבל אתה יכול להגדיל את פוטנציאל שיעור ההמרה ב-63% עם אסטרטגיות התאמה אישית ממוקדות היטב בשלב טיפוח הלידים. השתמש בלמידת מכונה כדי לנתח את הנתונים הדמוגרפיים של המשתמשים, היסטוריית הרכישות ומשתנים אחרים כדי לקבל המלצות מותאמות אישית עבור מוצרים ושירותים שפותרים את נקודות הכאב של הלקוח שלך ולהדהד איתם.

צ'אטבוטים ותמיכת לקוחות

שירות לקוחות הוא קריטי בסגירת עסקאות, אז השתמש בלמידת מכונה כדי להכניס צ'אטבוטים למערכות קיימות לתמיכת לקוחות 24/7. הם יכולים לענות על שאלות נפוצות לגבי המוצרים שלך, משלוח, מימוש ומידע מועיל אחר. סיוע מיידי וחווית משתמש חיובית יכולים להיות ההבדל בין ביצוע מכירה לבין אובדן לקוח פוטנציאלי.

ניתוח חזוי

"חברות צריכות למנף את יכולות עיבוד הנתונים והניתוח של ML כדי לטפח לקוחות פוטנציאליים ולייצר הכנסות על ידי השפעה עליהם לקבל החלטת רכישה חיובית." 

למידת מכונה יכולה ליצור משפכי מכירות כדי ליצור ולהמיר לידים. היכולות האנליטיות המוצקות שלו משתמשות במאגרי נתונים מסיביים כדי למפות התנהגות משתמשים בהתבסס על פעילויות קודמות כמו פריטים שחיפשו, דפוסי גלישה ונתונים היסטוריים אחרים. אז צוות השיווק שלך יכול להתמקד בלידים חמים ולהרפות ממשתמשים שיש להם סיכוי נמוך יותר להפוך ללקוחות.

הפעל מודעות ממוקדות משתמש

לגרום לאנשים להירשם לשירותים בתשלום, לקנות מוצרים או למלא טפסי מידע יכול להיות מאתגר, אפילו עבור משווקים ותיקים. ML יכולה לבצע אופטימיזציה של מסעות פרסום קיימים על ידי זיהוי מיקומי מודעות אידיאליים, הודעות מעקב מותאמות אישית ואסטרטגיות מיקוד אחרות. אתה יכול להשתמש בכוח החישוב החזק שלו כדי לעקוב ולנתח אילו ערוצים או פעילויות מכירות מעוררות תגובות חיוביות מהלידים מטופחים.

הגברת המאמצים העסקיים בעזרת למידת מכונה

למידת מכונה היא כלי רב עוצמה בעסקים. חברות צריכות למנף את יכולות עיבוד הנתונים והניתוח שלה כדי לעודד צרכנים פוטנציאליים ולייצר הכנסות על ידי השפעה עליהם לרכוש. מותגים שמשקיעים בטכנולוגיה מתפתחת זו ייהנו מיתרונות רבים אשר יקזזו את עלויות האימוץ הראשוניות.

קרא גם AI גנרטיבי אמור לחולל מהפכה בתעשיית הרכב