למידת מכונה ושיווק: כלים, דוגמאות וטיפים שרוב הצוותים יכולים להשתמש בהם

למידת מכונה, תת-קבוצה של AI, היא כלי רב עוצמה שמשנה במהירות את השיווק.

כ-35% מהמשווקים משתמשים בבינה מלאכותית כדי לפשט את עבודתם ולהפוך משימות מייגעות לאוטומטיות, לפי HubSpot's המחקר העדכני ביותר. עם זאת, אותו מחקר מגלה ש-96% מהמשווקים עדיין מתאימים את התפוקות שנוצרו על ידי AI - מה שמצביע על כך שזה עדיין רחוק מלהיות מושלם.

בפוסט של היום, תלמד כיצד למידת מכונה יכולה להטעין את צוות השיווק שלך. אנו גם נשתף דוגמאות מעשיות מחברות בעולם האמיתי המיישמות למידת מכונה ומבחינות בשיפורים משמעותיים.

תוכן העניינים

למידת מכונה ושיווק

למידת מכונה היא סוג של בינה מלאכותית (AI) המאפשרת ליישומי תוכנה להיות מדויקים יותר בחיזוי תוצאות מבלי להיות מתוכנתים במפורש.

משווקים משתמשים ב-ML כדי להבין את התנהגות הלקוחות ולזהות מגמות במערכי נתונים גדולים, מה שמאפשר להם ליצור קמפיינים שיווקיים יעילים יותר ולשפר את החזר ה-ROI השיווקי.

לדוגמה, נטפליקס משתמשת בלמידת מכונה כדי לשפר את אלגוריתם ההמלצות שלה, לחזות ביקוש ולהגביר את מעורבות הלקוחות.

על ידי מינוף היסטוריית הצפייה של הלקוחות, החברה משיגה תובנות עוצמתיות לגבי העדפות הלקוחות, המאפשרות להם להציע הצעות תוכן רלוונטיות.

עיין בתמונה למטה כדי לראות מה גורם לאנשי מקצוע עסקיים לאמץ ML ו AI טכנולוגיה.

מקור תמונה

כיצד למידת מכונה יכולה לשפר את השיווק

למידת מכונה יכולה לשפר את השיווק במספר דרכים. להלן מקרי השימוש הנפוצים ביותר:

1. מדדו את סנטימנט הלקוחות

אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים לזהות אוטומטית את סנטימנט הלקוחות, וכוללים דעות חיוביות, ניטרליות או שליליות.

בתחילה, הם אוספים נתונים טקסטואליים ממקורות מגוונים כמו ביקורות של לקוחות, אזכורים במדיה חברתית, טפסי משוב או תגובות לסקר.

לאחר מכן, הנתונים עוברים עיבוד מקדים ומסומנים בהתאם לסנטימנט המתאים. זה מאפשר למשווקים לקבל תובנות לגבי סנטימנט הלקוחות ולבצע שיפורים על סמך משוב.

2. התאם אישית את חווית המשתמש

מודלים של למידת מכונה יכולים לנתח התנהגות משתמשים ונתונים היסטוריים כדי לחזות העדפות לקוחות. משווקים משתמשים בהזדמנות זו כדי ליצור הצעות מותאמות אישית ללקוחות, כגון המלצות על מוצרים, מבצעים או הנחות.

בנוסף, ML יכול לאצור עדכוני תוכן על סמך תחומי עניין של המשתמש ולשלוח תזכורות מותאמות אישית ללקוחות.

3. ייעל את מאמצי הפצת התוכן

למידת מכונה יכולה לנתח את הביצועים של ערוצי הפצת תוכן שונים ולהציע אסטרטגיות אופטימיזציה.

על ידי גישה לנתונים היסטוריים, הוא יכול לקבוע את הזמן הטוב ביותר לפרסום ואת התדירות האופטימלית של הפצת תוכן כדי למנוע הצפה של הקהל.

היא גם יכולה לזהות את ערוצי ההפצה היעילים ביותר, מה שמאפשר למשווקים להקצות את המשאבים שלהם בצורה נבונה ולהשיג מעורבות מקסימלית לצד החזר ROI.

4. בצע אופטימיזציה של מיקוד מודעות והצעות מחיר

ML מחוללת מהפכה בפרסום ממוקד.

על ידי ניתוח כמות עצומה של נתוני לקוחות, למידת מכונה מנבאת את התנהגות הלקוחות ומקבצת משתמשים למקטעים על סמך תכונות ומאפיינים משותפים.

לאחר מכן, המשווקים משתמשים בנתונים האלה כדי להתאים מודעות לפלחונים הללו, תוך חיבור לקהלי יעד שיש להם סיכוי גבוה יותר לעסוק במודעה.

5. ייעול תהליכי בדיקות A/B

בדיקת A / B ממלא תפקיד חשוב בשיווק, מכיוון שהוא מראה בבירור מה עובד ומה לא.

ML עוזר להפוך תהליכי בדיקות A/B לאוטומטיים ולהפוך אותם למדוייקים יותר. ניטור בזמן אמת של תהליך הבדיקה מפחית התערבות ידנית ואת הסבירות לטעויות אפשריות.

יתר על כן, למידת מכונה מקטינה את משך המבחן, וחוסכת זמן ומשאבים כאשר וריאציה אחת עולה על האחרת באופן משמעותי.

15 דוגמאות של למידת מכונה ושיווק

פורסטר תחזיות שכמעט 100% מהארגונים יישמו צורה כלשהי של בינה מלאכותית עד 2025. עוד שנתיים לסיום, אבל חברות רבות כבר אימצו בהצלחה בינה מלאכותית.

הנה 15 דוגמאות מחברות בעולם האמיתי שראו שיפורים משמעותיים לאחר הטמעת למידת מכונה.

1. אמזון הגדילה את מכירותיה נטו ב-9%.

למידת מכונה היא כבר מזמן חלק בלתי נפרד מאמזון, אחת הקמעונאים הגדולים בעולם.

ענקית המסחר האלקטרוני משתמשת ב-ML למגוון מטרות, כמו קבלת תובנות לגבי התנהגות לקוחות וניתוח היסטוריית גלישה ורכישות כדי לספק המלצות מוצר מותאמות אישית.

אלה משפרים את חווית הלקוח כאשר משתמשים מוצאים בקלות מוצרים חדשים הדומים לחוויית הקנייה הקודמת שלהם. בנוסף, אמזון יוצרת מודעות ממוקדות למשתמשים על סמך חיזוי ביקוש.

על פי הפיננסי האחרון שלה לדווח, המכירות הנקיות של החברה עלו ב-9% ל-127.4 מיליארד דולר ברבעון הראשון, בהשוואה ל-116.4 מיליארד דולר ברבעון הראשון של 2022.

2. נטפליקס הפכה למובילה בתעשייה בזכות הצעות הסרטים המותאמות אישית שלה.

אחת הסיבות העיקריות לכך ששירותי Netflix פופולריים היא שהם משתמשים בינה מלאכותית ופתרונות למידת מכונה ליצירת הצעות אינטואיטיביות.

החברה משתמשת למידת מכונה לנתח את בחירות הסרטים של לקוחותיה ולהציע הצעות תוכן רלוונטיות. אבל איך זה עובד?

כשאתה גולש בספריית הסרטים שלהם, האלגוריתמים החכמים שלהם צופים באיזה סוג סרטים שובה אותך, היכן אתה לוחץ, כמה דקות אתה ממשיך לצפות באותו סרט וכו'.

לאחר מכן מנתח את הרגלי הצפייה שלך, נטפליקס אוצרת עבורך עדכון מותאם אישית של סרטים/תוכניות טלוויזיה. זה win-win.

3. Armor VPN חזה ערך לכל החיים ומקסם מאמצי רכישת משתמשים.

Armor VPN היא תוכנת אבטחת סייבר לצרכן (VPN) שרצתה ליצור אסטרטגיית רכישת משתמשים מוצקה כדי למשוך לקוחות חדשים. עם תקציבי שיווק מוגבלים, הבעלים לא רצו לעבור תהליך ניסוי וטעייה.

לפיכך, הם שיתפו פעולה עם AI של פקאן, כלי ניתוח חיזוי, לקבלת החלטות אסטרטגיות בעזרת מודלים חזויים של ערך חיים (pLTV).

מקור תמונה

עם התחזיות של הכלי, הלקוח זיהה פער של 25% בממוצע בין ערך חיי המשתמש בפועל לבין מה שהם ציפו שיהיה ערך המשתמשים.

בדרך זו, Armor VPN יכול ליצור אסטרטגיה יעילה יותר ומונעת נתונים כדי לתדלק את מאמצי רכישת המשתמשים שלו.

4. Devex הגדילה את תהליכי יצירת התוכן שלה והקטינה את העלויות פי 50.

Devex, שבסיסה בוושינגטון, היא ספקית מרכזית של שירותי גיוס ופיתוח עסקי לפיתוח גלובלי.

החברה מקבלת כ-3000 פיסות טקסט מדי שבוע, אשר דורשות בדיקה ידנית על ידי צוות התוכן. בסופו של דבר, רק 300 מהיצירות הללו נחשבות ראויות ומתויגות בהתאם.

עד לאחרונה, ההערכה נעשתה באופן ידני, אשר נמשכה כ-10 שעות. כדי להפוך את התהליך לאוטומטי, Devex יצרה קשר MonkeyLearn, פלטפורמת ניתוח טקסט המופעלת על ידי מודלים של למידת מכונה.

Devex בנתה מסווג טקסט שעזר להם לעבד נתונים ואז לתייג אם הטקסט רלוונטי.

זה הביא לחיסכון של 66% בזמן, ועלויות התפעול ירדו פי 50, מכיוון שנדרשה פחות התערבות אנושית.

5. Airbnb ביצעה אופטימיזציה של מחירי השכירות ויצרה הערכות גסות.

Airbnb התמודדה עם אתגרים בניסיון לייעל את מחירי השכירות ללקוחות.

כדי להתגבר על זה, Airbnb השתמש בלמידת מכונה כדי לספק הערכות גסות ללקוחות פוטנציאליים. המחירים התבססו על קריטריונים שונים כגון מיקום, גודל, סוג הנכס, עונתיות, שירותים וכו'.

לאחר מכן, על ידי ביצוע EDA, הם יכלו להבין כיצד רישומים להשכרה מתפשטים ברחבי ארה"ב.

בשלב האחרון, החברה הטמיעה מודלים של ML, כגון רגרסיה ליניארית, כדי ליצור הערכות ולהמחיש כיצד המחירים משתנים לאורך זמן. זה אפשר להם ליצור הצעות שיווק אטרקטיביות ולזכות בלקוחות חדשים.

6. Re:member הגדיל את ההמרות ב-43% עם מפות חום והקלטות הפעלה.

זכור היא אחת מחברות כרטיסי האשראי המובילות בסקנדינביה. לאחרונה, צוות השיווק שלהם שם לב שמשתמשים מחזירים את טופס הבקשה לכרטיס האשראי שלהם יותר מהרגיל.

מתוסכל, פנה צוות השיווק הוטאר כדי לקבל תמונה מלאה של האופן שבו הלקוחות השתמשו באתר האינטרנט שלהם ומה גרם לבעיה. הם השתמשו בהקלטות הפעלות כדי להשמיע מחדש את כל הזמן שמשתמש בילה באתר.

מפות חום עזרו להם לזהות על אילו דפים לקוחות נטו ללחוץ יותר.

בשילוב הנתונים, צוות השיווק של Re:member הבחין שאנשים רבים שהגיעו משותפים עוזבים מיד.

לאחר סקירת מפות חום והקלטות הפעלות, הצוות הגיע למסקנה שהמבקרים התעניינו בתחילה בסעיף ההטבות אך זקוקים למידע נוסף.

כתוצאה מכך, הם עיצבו מחדש את דף האפליקציה, והביאו לעלייה של 43% בהמרות.

7. טוף השיגה אחוזי הצלחה של 75% בהצעות לשותפות.

Tuff היא סוכנות שיווק SEO שהשיגה צמיחה משמעותית ב-ARR תוך שלוש שנים בלבד. בתחילה, הם התקשו ליצור הצעות ללקוח עקב היעדר כלי SEO אמין למחקר יסודי של מתחרים ומילות מפתח.

לאחר השימוש סראש, כלי מוביל למחקר מילות מפתח עם אלגוריתמים של למידת מכונה, Tuff יכול לנתח את הביצועים האורגניים של לקוחות פוטנציאליים וליצור הצעות מותאמות אישית המותאמות לצרכים הספציפיים שלהם.

זה הוביל לשיעור הצלחה של 75% בזכייה של לקוחות חדשים.

8. קססה הגדילה את התנועה האורגנית ב-92%.

Kasasa, חברת שירותים פיננסיים, שמה לה למטרה להגדיל את פעולות התוכן שלה ולהניע תנועה אורגנית. הם אימצו שוק, כלי אופטימיזציה של תוכן המבוסס על AI ו-ML, כדי לחסוך זמן ומשאבים.

באמצעות תקצירי תוכן פשוטים מ-MarketMuse, Kasasa הפיק תוכן משמעותי הרבה יותר מהר. זה ביסס את החברה כמומחה בתעשייה והגביר את ההכרה שלה, מה שהוביל לצמיחה של 92% בתנועה האורגנית.

9. Spotify יצרה פלייליסטים מותאמים אישית והגבירה את מעורבות הלקוחות.

Spotify משתמש באלגוריתמים של למידת מכונה כדי לנתח נתוני לקוחות, כגון רשימות השמעה והיסטוריית האזנה.

זה מאפשר לספק שירותי המוזיקה הדיגיטלית ליצור פלחים של לקוחות המבוססים על העדפות מוזיקה, מה שמאפשר המלצות מוזיקה ורשימות השמעה מותאמות אישית לכל משתמש, ובסופו של דבר להגביר את מעורבות הלקוחות.

10. Sephora בנתה נאמנות לקוחות לטווח ארוך עם Sephora Virtual Artist.

Sephora, קמעונאית ענקית של מוצרי קוסמטיקה, ממנפת טכנולוגיות מתקדמות, כולל AI ולמידת מכונה, כבר למעלה מעשור. האמן הוירטואלי שלהם מאפשר ללקוחות לנסות וירטואלית מוצרים חדשים מבלי ללבוש אותם.

באמצעות טכנולוגיית זיהוי פנים, אלגוריתמי למידת מכונה מזהים אוטומטית את הגוון התואם ביותר וממליצים על מוצרים, מציעים המלצות מוצר מותאמות אישית, מעודדים מעורבות של לקוחות ומטפחים נאמנות.

מקור תמונה

11. קוקה קולה שיפרה את מאמצי המכירות וההפצה שלה בכמעט 30%.

קוקה קולה הייתה בחזית הטמעת פתרונות ML ו-AI באסטרטגיות השיווק שלה.

כדי לשמור על מובילותה בתעשייה, החברה האמריקאית יצרה מערכת AI לניתוח נתוני מכירות וזיהוי מגמות בהעדפות הלקוחות.

הם גם השתמשו באלגוריתמים של למידת מכונה כדי לייעל את אריזת המוצרים והפצתם, והביאו לעלייה מדהימה של 30% ברווחים.

בנוסף, הם פיתחו עוזר וירטואלי כדי לעזור ללקוחות עם שאילתות נפוצות.

12. Yelp שולחת המלצות מותאמות אישית מדי שבוע.

לילל היא פלטפורמת ביקורות והמלצות משתמשים המשתמשת באלגוריתמי למידת המכונה שלה. הם ממנפים למידת מכונה ומיון אלגוריתמי כדי ליצור המלצות משתמש מותאמות אישית.

עם למידת מכונה, משתמשים מקבלים המלצות שבועיות על סמך עסקים שהם צפו בשבוע הקודם או לפי תחומי העניין הספציפיים שלהם. בשנת 2023, החברה הציגה גם את שירות כתיבת חוות דעת המופעל על ידי AI.

13. Cyber ​​Inc הכפילה את הפקת קורס הווידאו שלה.

Cyber ​​Inc. היא חברה למודעות אבטחה ופרטיות שבסיסה בהולנד. החברה מציעה תוכניות הדרכה ורצתה להגדיל את תהליך יצירת קורס הווידאו שלה.

הם חברו ל סינתזה, וידאו המופעל על ידי AI פלטפורמת יצירה, לייעל את יצירת הווידאו והפקת סרטונים במספר שפות.

שיתוף הפעולה הפחית עלויות על שכירת שחקנים מכיוון שהכלי מציע אווטאר כתחליף. Cyber ​​Inc הצליחה לייצר תוכן וידאו פי שניים מהר יותר והרחיבה את הטווח הגלובלי שלה.

14. Uber יצרה מודעות ממוקדות המותאמות אישית לכל משתמש.

Uber, ספקית שירותי מוניות אמריקאית, משתמשת ביעילות למידת מכונה. בעזרת ML, הם מנתחים נתוני לקוחות, כגון היסטוריית מיקום והיסטוריית נסיעות, ויוצרים מודעות ממוקדות המותאמות ליחידים.

אלגוריתמים מאפשרים להם לבצע אופטימיזציה של מסעות פרסום ליעילות מקסימלית, וכתוצאה מכך מעורבות לקוחות ושיעורי שימוש גבוהים יותר עם Uber.

15. Farfetch הגדילה את שיעור פתיחת האימייל שלה ב-31%.

Farfetch היא קמעונאית אופנה יוקרתית שהתנסתה ב-AI והעניקה מראה רענן למסעות השיווק שלה בדוא"ל.

הם שיתפו פעולה עם פרסי, כלי שבוחר את קול המותג הרלוונטי ביותר ומייצר רעיונות תוכן על סמך זה.

החברה ראתה תוצאות מרשימות, עם עלייה של 38% בשיעור הקליקים הממוצע ועלייה של 31% בשיעור הפתיחה הממוצע בקמפיינים הטריגרים שלה.

5 טיפים לשימוש בלמידה חישובית בשיווק

למידת מכונה יכולה להיות מאוד מועילה, אבל אתה צריך לדעת איך להשתמש בה ביעילות. להלן חמישה טיפים למינוף יעיל של למידת מכונה במאמצי השיווק שלך.

1. היו ספציפיים עם יעדי השיווק שלכם.

מכיוון ש-ML מעבד מערכי נתונים אדירים, סביר להניח שתקבל המון נתונים מיותרים. אתה יכול בקלות להימנע מכך אם אתה מתאר בבירור מה אתה רוצה להשיג.

צמצם את יעדי השיווק שלך וקבץ אותם לקטגוריות כגון פילוח לקוחות, אופטימיזציה של מודעות, האצת המרות וכו'. התחל עם ניסויים בקנה מידה קטן וחזור על זה ברגע שיש לך כמה תוצאות.

2. אל תישארו עם דגם ML אחד.

ניסוי עם מודלים מרובים של למידת מכונה חיוני. לדגמי ML שונים יש יכולות שונות, לכל אחד את היתרונות והחסרונות שלו.

ליעילות מקסימלית, תצטרך לבדוק מודלים שונים של ML כדי שתוכל להשוות את הביצועים שלהם באופן אובייקטיבי.

לדוגמה, מודל ML אחד יכול להצטיין בסוג מסוים של משימת נתונים, אך עלול להפגין ביצועים נמוכים בתרחיש אחר.

3. אל תהפוך להסתמך יתר על המידה על כלי ML.

בעוד שלמידת מכונה יכולה לייצר תובנות חשובות, הסתמכות יתרה עליה עלולה להזיק למשווקים. מודלים של ML עדיין מתפתחים, והם אינם מושלמים ואינם יכולים לתפקד באופן מלא ללא מומחיות אנושית.

לתוצאות מקסימליות, עדיף לשלב ML עם ידע אנושי. הגדירו בבירור כל תפקיד והצבו גבול בריא של מתי להשתמש ב-ML ומתי להסתמך על החלטות אנושיות.

4. שותפות עם מדעני נתונים.

לא לכולם יש ידע פנימי של מדעני נתונים. אם אתה רק מתחיל, מומלץ לשתף פעולה עם מדען נתונים כדי ליישם את המודלים הנכונים של ML.

הקפד לבקש ממומחי למידת מכונה להסביר את המגבלות של מודלים של ML כדי שלא יהיו לך ציפיות לא מציאותיות.

5. כבד את מדיניות הנתונים והיה שקוף.

כלי בינה מלאכותית ו-ML מהווים איום על הפרות נתונים ודאגות לפרטיות.

מכיוון שנתוני לקוחות הם פגיעים, תצטרך לוודא שאתה מציית לתקנות פרטיות הנתונים. הימנע משימוש לא אתי בנתוני לקוחות והיה שקוף.

אלה חיוניים לבניית אמון עם הלקוחות שלך.

5 כלים למידת מכונה למשווקים

מכיוון שהשוק רווי בכלי ML, צמצמנו את הרשימה וכללנו רק את הטובים ביותר. להלן חמישה כלי ML שיעזרו לך לייעל את מאמצי השיווק שלך ולמקסם את הרווח שלך.

1. עוזר תוכן Hubspot

התחל עם כלי הבינה המלאכותית של HubSpot.

HubSpot עוזר תוכן הוא כלי רב עוצמה המאפשר למשווקים להטעין את פעולות התוכן ולשפר את הפרודוקטיביות.

זה משתלב באופן טבעי עם מוצרי HubSpot, ואתה יכול לעבור בין AI ויצירת תוכן ידנית כדי ליצור עותק עבור דואר אלקטרוני, אתר אינטרנט, פוסטים בבלוג וכו'.

כדי להשתמש בעוזר התוכן, אתה פשוט צריך למלא את הטופס, לתאר איזה תוכן אתה רוצה ולאחר מכן ללחוץ על "צור". תוך כמה שניות, תקבל את העותק שלך.

תכונות הליבה

• צור אימיילים מותאמים אישית למכירות ושיווק, רעיונות לפוסטים בבלוג וקווי מתאר
• צור פסקאות וצור CTAs משכנעים
• השתלב עם מוצרי Hubspot האחרים

מחיר: חינם למשתמשי Hubspot CRM.

טיפ Pro: פלח לקוחות פוטנציאליים על סמך מאפיינים משותפים, ולאחר מכן הוסף את הרשימות לעוזר התוכן. הכלי יעבד את הנתונים וייצור אימיילים מותאמים אישית כדי לייעל את הפנייה שלך.

2. קוף למד

MonkeyLearn הוא כלי בינה מלאכותית שעוזר לעסקים לנתח נתונים עם למידת מכונה. הוא מחלץ נתונים ממקורות שונים, כגון מיילים, סקרים ופוסטים, ומדמיין משוב לקוחות במקום אחד.

תכונות הליבה

• תבניות טקסט שונות נתמכות, כגון מיילים, כרטיסי תמיכה, ביקורות, סקרי NPS, ציוצים וכו'.
• סיווג טקסט לקטגוריות: סנטימנט, נושא, היבטים, כוונה, עדיפות וכו'.
• אינטגרציות עם מאות אפליקציות כגון Zendesk, Airtable, Typeform, Intercom וכו'.

מחיר: יש שתי תוכניות תמחור. חבילת "צוות" מתחילה מ-$299, ויש ניסיון חינם. התמחור של שכבת "עסקים" אינו זמין לציבור, ועליכם ליצור קשר עם צוות המכירות.

מה שאנחנו אוהבים: הכלי סופר אינטואיטיבי, ואין צורך בניסיון בקידוד. בנוסף, ללקוחות יש מגוון רחב של אפשרויות ניתוח טקסט והם יכולים להסתכל על משוב במיקום מרכזי אחד.

3. AI של פקאן

מקור תמונה

Pecan AI היא פלטפורמת ניתוח חזוי המשתמשת בלמידת מכונה כדי ליצור תחזיות מדויקות וניתנות לפעולה תוך מספר שעות בלבד.

הכלי ממנף ביעילות כמויות גדולות של נתונים גולמיים ומנבא סיכונים ותוצאות המשפיעות על ההכנסות, כגון נטישת לקוחות, LTV וכו'.

תכונות הליבה

• תבניות SQL בנויות מראש הניתנות להתאמה אישית
• חיזוי דרישה
• אופטימיזציה של קמפיין באמצעות SKAN
• אינטגרציות עם אפליקציות של צד שלישי

מחיר: לכלי יש שלוש תוכניות תמחור. תוכנית "מתחילים" היא $50 לחודש, "מקצועי" היא $280. עליך להזמין פגישה לחשבונות Enterprise כדי לדעת את פרטי התמחור.

מה שאנחנו אוהבים: הכלי מאפשר לנו לרתום את כוח הבינה המלאכותית ולמנוע ניחושים תוך קבלת החלטות אסטרטגיות.

4. ג'ספר AI

מקור תמונה

ג'ספר AI משתמשת למידת מכונה ובינה מלאכותית כדי ליצור עותק דמוי אדם עבור בלוגים, אתרים, מיילים, מדיה חברתית וכו'. עוזר קופירייטינג זה עוזר לעסקים להגדיל את מאמצי ייצור התוכן שלהם ולחסוך זמן יקר.

אתה פשוט בוחר את טון הדיבור, מעלה את תקציר הקמפיין ובחר את סוג התוכן. זה יפיק עותק תוך 15 שניות בלבד.

תכונות הליבה

• מספר גוונים של אפשרויות קול כדי להתאים לסגנון המותג שלך: חצוף, רשמי, נועז ופיראט
• תרגום תוכן בלמעלה מ-30 שפות
• 50 תבניות שימוש שונות
• מחולל אמנות בינה מלאכותית ליצירת ויזואליות עבור העותקים שלך

מחיר: הכלי מגיע עם שלוש תוכניות תמחור. תוכנית "היוצר" עולה $39 ותוכנית "צוותים" $99 לחודש, בהתאמה. תצטרך ליצור קשר עם צוות המכירות שלהם אם אתה צריך את התוכנית "עסקית".

מה שאנחנו אוהבים: גוונים שונים של קול ותבניות קמפיין מוכנות מראש ליצירת תוכן מותאם אישית. תוסף דפדפן קל לשימוש לגישה לכלי ישירות בדפדפן שלך.

5. משווק בינה מלאכותית

AI Marketer הוא כלי ניתוח חזוי המאפשר לך לזהות ולמקד את הלקוחות היקרים ביותר שלך.

על ידי שימוש במודלים של למידת מכונה, הוא חוזה את הסבירות לרכישות של לקוחות ושולח התראות על אופטימיזציה של זמן למטרות לקוחות בזמנים ספציפיים.

אתה יכול גם למקד ללקוחות שנמצאים בסיכון גבוה להסתובב. זה עוזר לך להגביר את שימור הלקוחות ולמקסם את ההשפעה של מסעות הפרסום השיווקיים שלך.

תכונות הליבה

• תחזיות התנהגות לקוחות על בסיס אישי
• מיקוד חכם יותר
• המלצות לאופטימיזציה מבוססת נתונים

מחיר: מידע התמחור אינו נחשף בפומבי. אתה צריך לבקש הדגמה. יש גם ניסיון חינם.

מה שאנחנו אוהבים: גוונים שונים של קול ותבניות קמפיין מוכנות מראש ליצירת תוכן מותאם אישית. הוא כולל גם הרחבת דפדפן קלה לשימוש כך שתוכל לגשת לכלי מהדפדפן שלך.

שימוש בלמידה חישובית כדי למקסם את מאמצי השיווק

פתרונות בינה מלאכותית ולמידת מכונה מגבירים את משחק השיווק. למרות שהם עדיין מתפתחים, שילוב טכנולוגיות מתקדמות בערימה היומית שלך לא יזיק.

במקום זאת, זה יעזור לך לבצע אוטומציה של משימות שחוזרות על עצמן ולקבל תובנות עוצמתיות לגבי התנהגות לקוחות, מה שיאפשר לך ליצור קמפיינים שיווקיים יעילים ביותר שמניבים תוצאות.

שימו עין על מגמות טכנולוגיות ורתום את הכוח של אלגוריתמי למידת מכונה.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://blog.hubspot.com/marketing/machine-learning-and-marketing