機械学習とマーケティング: ほとんどのチームが使用できるツール、例、ヒント

AI のサブセットである機械学習は、マーケティングを急速に変革する強力なツールです。

HubSpot によると、マーケターの約 35% が AI を使用して業務を簡素化し、退屈なタスクを自動化しています。 最新の研究。 しかし、同じ調査では、マーケターの 96% が依然として AI によって生成された出力を調整していることが明らかになりました。これは、AI がまだ完璧には程遠いことを示しています。

今日の投稿では、機械学習がマーケティング チームをどのように強化できるかを学びます。 また、機械学習を導入し、大幅な改善に気づいた実際の企業の実用的な例も紹介します。

目次

機械学習とマーケティング

機械学習は人工知能 (AI) の一種で、明示的にプログラムしなくても、ソフトウェア アプリケーションがより正確に結果を予測できるようになります。

マーケティング担当者は ML を使用して顧客の行動を理解し、大規模なデータセットの傾向を特定することで、より効率的なマーケティング キャンペーンを作成し、マーケティング ROI を向上させることができます。

たとえば、Netflix は機械学習を使用して、推奨アルゴリズムを強化し、需要を予測し、顧客エンゲージメントを高めます。

顧客の視聴履歴を活用することで、同社は顧客の好みに関する強力な洞察を獲得し、関連性の高いコンテンツを提案できるようになります。

ビジネスプロフェッショナルが ML を採用し、 AI 技術。

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機械学習がマーケティングをどのように改善できるか

機械学習はさまざまな方法でマーケティングを改善できます。 最も一般的な使用例は次のとおりです。

1. 顧客感情を測定する

機械学習アルゴリズムは、肯定的な意見、中立的な意見、否定的な意見を含む顧客のセンチメントを自動的に識別できます。

最初に、顧客レビュー、ソーシャルメディアでの言及、フィードバックフォーム、アンケート回答などのさまざまなソースからテキストデータを収集します。

その後、データは前処理を受け、対応するセンチメントに従ってラベルが付けられます。 これにより、マーケティング担当者は顧客の感情を把握し、フィードバックに基づいて改善を行うことができます。

2. ユーザーエクスペリエンスをパーソナライズする

機械学習モデルは、ユーザーの行動と履歴データを分析して、顧客の好みを予測できます。 マーケティング担当者はこの機会を利用して、製品の推奨、プロモーション、割引など、顧客向けにパーソナライズされたオファーを作成します。

さらに、ML はユーザーの興味に基づいてコンテンツ フィードを厳選し、パーソナライズされたリマインダーを顧客に送信できます。

3. コンテンツ配信の取り組みを最適化する

機械学習は、さまざまなコンテンツ配信チャネルのパフォーマンスを分析し、最適化戦略を提供できます。

履歴データにアクセスすることで、 投稿に最適な時間帯 視聴者を圧倒しないように、コンテンツ配信の最適な頻度を設定します。

また、最も効果的な流通チャネルを特定できるため、マーケティング担当者はリソースを賢く割り当て、ROI とともに最大のエンゲージメントを達成できます。

4. 広告のターゲティングと入札を最適化する

ML はターゲットを絞った広告に革命を起こしています。

機械学習は膨大な量の顧客データを分析することで顧客の行動を予測し、共通の特徴や特性に基づいてユーザーをセグメントにグループ化します。

マーケティング担当者はこのデータを使用して、広告をそれらのセグメントに合わせて調整し、広告に興味を持つ可能性が高いターゲット ユーザーとつながります。

5. A/B テストプロセスの合理化

A / Bテスト 何が機能していて何が機能していないのかを明確に示すため、マーケティングにおいて重要な役割を果たします。

ML は、A/B テスト プロセスを自動化し、より正確にするのに役立ちます。 テストプロセスをリアルタイムで監視することで、手動による介入が減り、潜在的なエラーが発生する可能性が減ります。

さらに、機械学習によりテスト時間が短縮され、一方のバリエーションが他方のバリエーションよりも大幅に優れた場合に時間とリソースが節約されます。

機械学習とマーケティングの 15 の例

フォレスター は、100 年までにほぼ 2025% の企業が何らかの AI を導入すると予測しています。あと XNUMX 年ありますが、すでに多くの企業が AI の導入に成功しています。

ここでは、機械学習を導入した後に大幅な改善が見られた実際の企業の 15 の例を紹介します。

1. Amazon は純売上高を 9% 増加させました。

機械学習は、世界最大の小売業者の XNUMX つである Amazon にとって長年にわたって不可欠な部分でした。

電子商取引の巨人である同社は、顧客の行動に関する洞察を得たり、閲覧履歴や購入履歴を分析してパーソナライズされた製品を推奨したりするなど、さまざまな目的で ML を使用してきました。

これらにより、ユーザーは以前のショッピング エクスペリエンスに似た新しい製品を簡単に見つけることができるため、顧客エクスペリエンスが向上します。 さらに、Amazon は需要予測に基づいてユーザー向けにターゲットを絞った広告を作成します。

最新の財務報告によると、 レポート、同社の純売上高は、9年第127.4四半期の116.4億ドルと比較して、第2022四半期にはXNUMX%増加してXNUMX億ドルとなりました。

2. Netflix は、パーソナライズされた映画の提案により業界のリーダーになりました。

Netflix サービスが人気がある主な理由の XNUMX つは、 人工知能 直感的な提案を生成する機械学習ソリューション。

同社は 機械学習 顧客の映画の選択を分析し、関連するコンテンツの提案を行うため。 しかし、それはどのように機能するのでしょうか?

映画ディレクトリを閲覧すると、インテリジェントなアルゴリズムが、どのような種類の映画に魅了されたか、どこをクリックしたか、同じ映画を何分間見続けたかなどを監視します。

次に、Netflix はあなたの視聴習慣を分析して、あなたに合わせてパーソナライズされた映画/テレビ番組フィードを厳選します。 それは双方にとって有利です。

3. Armor VPN は生涯価値を予測し、ユーザー獲得の取り組みを最大化します。

Armor VPN は、新規顧客を引き付けるための堅固なユーザー獲得戦略を作成したいと考えていた消費者向けサイバーセキュリティ (VPN) ソフトウェアです。 マーケティング予算が限られているため、オーナーは試行錯誤のプロセスを経たくありませんでした。

したがって、彼らは提携しました ピーカンAI、予測分析ツールであり、予測生涯価値 (pLTV) モデルを利用して戦略的な意思決定を行います。

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ツールの予測により、クライアントは次のことを特定しました。 平均25%の差 実際のユーザーのライフタイムバリューとユーザーの期待値との間の値。

このようにして、Armor VPN は、ユーザー獲得の取り組みを促進するための、より効果的でデータ主導型の戦略を作成できます。

4. Devex はコンテンツ作成プロセスを拡大し、コストを 50 分の XNUMX に削減しました。

ワシントン DC に本拠を置く Devex は、グローバル展開のための採用および事業開発サービスを提供する大手プロバイダーです。

同社は毎週約 3000 件のテキストを受け取りますが、コンテンツ チームによる手作業によるレビューが必要です。 最終的に、これらの作品のうち価値があると判断され、それに応じてタグ付けされるのは 300 件だけです。

最近まで評価は手動で行われており、完了までに約 10 時間かかりました。 プロセスを自動化するために、Devex は次の問い合わせを行いました。 モンキーラーン、機械学習モデルを活用したテキスト分析プラットフォーム。

Devex は、データを処理し、テキストが関連性があるかどうかをタグ付けするのに役立つテキスト分類器を構築しました。

必要な人間の介入が減ったので、時間が 66% 節約され、運用コストが 50 分の XNUMX に削減されました。

5. Airbnb はレンタル価格を最適化し、大まかな見積もりを作成しました。

Airbnb は、顧客のレンタル価格を最適化する際に課題に直面しました。

これを克服するには、 のAirbnb は機械学習を使用して、潜在的な顧客に大まかな見積もりを提供しました。 価格は、場所、広さ、物件の種類、季節性、設備などのさまざまな基準に基づいています。

次に、EDA を実行することで、レンタル物件がどのように米国全土に広まったのかを理解することができました。

最終ステップでは、同社は線形回帰などの ML モデルを実装して、推定値を生成し、時間の経過とともに価格がどのように変化するかを視覚化しました。 これにより、魅力的なマーケティング オファーを作成し、新規顧客を獲得できるようになりました。

6. Re:member は、ヒートマップとセッション録画によりコンバージョンを 43% 増加させました。

覚えて は、スカンジナビアの大手クレジット カード会社の XNUMX つです。 最近、同社のマーケティング チームは、ユーザーがクレジット カードの申し込みフォームを通常よりも頻繁に拒否していることに気づきました。

不満を抱いたマーケティング チームは、 ホットジャー 顧客がウェブサイトをどのように使用し、何が問題の原因となっているかを完全に把握するため。 彼らはセッション記録を利用して、ユーザーが Web サイトで費やした時間全体を再生しました。

ヒートマップは、顧客がどのページをクリックする傾向があるかを特定するのに役立ちました。

データを総合すると、Re:member のマーケティング チームは、アフィリエイトから来た多くの人がすぐに辞めていることに気づきました。

ヒート マップとセッションの記録を検討した結果、チームは、訪問者は最初は特典セクションに興味を持っていたが、さらに詳しい情報が必要であると結論付けました。

その結果、アプリケーション ページを再設計した結果、コンバージョンが 43% 増加しました。

7. タフはパートナーシップの提案に関して 75% の成功率を達成しました。

Tuff は、わずか XNUMX 年で大幅な ARR の成長を達成した SEO マーケティング代理店です。 当初、競合他社やキーワードを徹底的に調査するための信頼できる SEO ツールがなかったため、クライアントへの提案を作成するのに苦労しました。

使用後 サマータイム機械学習アルゴリズムを備えた主要なキーワード調査ツールである Tuff は、見込み顧客のオーガニック パフォーマンスを分析し、顧客の特定のニーズに合わせたパーソナライズされた提案を作成できます。

これにより、新規顧客の獲得成功率は 75% に達しました。

8. Kasasa はオーガニック トラフィックを 92% 増加させました。

金融サービス会社である Kasasa は、コンテンツ運用を拡大し、オーガニック トラフィックを促進することを目指していました。 彼らは採用した MarketMuse、AI と ML に基づくコンテンツ最適化ツールで、時間とリソースを節約します。

MarketMuse の簡略化されたコンテンツ概要を使用して、Kasasa は有意義なコンテンツをより迅速に作成しました。 これにより、同社は業界の専門家としての地位を確立し、認知度が高まり、オーガニック トラフィックが 92% 増加しました。

9. Spotify はパーソナライズされたプレイリストを作成し、顧客エンゲージメントを高めました。

Spotify は機械学習アルゴリズムを利用して、プレイリストや視聴履歴などの顧客データを分析します。

これにより、デジタル音楽サービス プロバイダーは音楽の好みに基づいて顧客セグメントを作成し、ユーザーごとにパーソナライズされた音楽の推奨やプレイリストが可能になり、最終的に顧客エンゲージメントを向上させることができます。

10. Sephora は、Sephora Virtual Artist によって長期的な顧客ロイヤルティを構築しました。

化粧品小売大手のセフォラは、XNUMX 年以上にわたって AI や機械学習などの最先端テクノロジーを活用してきました。 同社のバーチャル アーティストにより、顧客は新製品を着用せずに仮想的に試すことができます。

顔認識テクノロジーを通じて、機械学習アルゴリズムが最も相性の良い色合いを自動的に認識して製品を推奨し、パーソナライズされた製品の推奨を提供し、顧客エンゲージメントを促進し、ロイヤルティを促進します。

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11. コカ・コーラは、販売と流通の取り組みをほぼ 30% 改善しました。

コカ・コーラは、マーケティング戦略における ML および AI ソリューションの導入の最前線に立ってきました。

業界のリーダーシップを維持するために、このアメリカの企業は販売データを分析し、顧客の好みの傾向を検出する AI システムを作成しました。

また、機械学習アルゴリズムを採用して製品のパッケージングと流通を最適化し、その結果、利益が 30% という驚くべき増加をもたらしました。

さらに、顧客の一般的な質問を支援する仮想アシスタントを開発しました。

12. Yelp は、パーソナライズされた推奨事項を毎週送信しています。

悲鳴 は、機械学習アルゴリズムを利用したユーザー レビューと推奨プラットフォームです。 機械学習とアルゴリズムによる並べ替えを利用して、パーソナライズされたユーザーの推奨事項を作成します。

機械学習を使用すると、ユーザーは前週に閲覧したビジネスや特定の興味に基づいた推奨事項を毎週受け取ります。 同社は2023年に、AIを活用したレビュー執筆サービスも導入した。

13. Cyber​​ Inc. はビデオ コースの制作を XNUMX 倍にしました。

株式会社サイバー。 は、オランダに本拠を置くセキュリティとプライバシーの意識を高める企業です。 同社はトレーニング プログラムを提供しており、ビデオ コースの作成プロセスを拡張したいと考えていました。

彼らがチームを組んだのは、 Synthesia、 AI を活用したビデオ ビデオ作成を効率化し、複数の言語でビデオを制作するための作成プラットフォーム。

このツールでは代わりにアバターが提供されるため、このコラボレーションにより俳優の雇用コストが削減されました。 Cyber​​ Inc はビデオ コンテンツを XNUMX 倍の速さで制作することに成功し、世界的な展開を拡大しました。

14. Uber は、ユーザーごとにパーソナライズされたターゲット広告を作成しました。

アメリカのタクシー サービス プロバイダーである Uber は、機械学習を効果的に活用しています。 ML の助けを借りて、位置情報や旅行履歴などの顧客データを分析し、個人に合わせたターゲットを絞った広告を作成します。

アルゴリズムにより広告キャンペーンを最適化して効率を最大限に高めることができ、その結果、顧客エンゲージメントと Uber の利用率が向上します。

15. Farfetch は電子メールの開封率を 31% 増加させました。

Farfetch は、AI を実験し、電子メール マーケティング キャンペーンに新たな外観を与えた高級ファッション小売業者です。

彼らが協力したのは、 プラシー、最も関連性の高いブランドの声を選択し、それに基づいてコンテンツのアイデアを生成するツールです。

同社は、トリガー キャンペーンで平均クリック率が 38% 増加し、平均開封率が 31% 上昇するという目覚ましい成果を上げました。

マーケティングで機械学習を使用するための 5 つのヒント

機械学習は非常に有益ですが、それを効果的に使用する方法を知っておく必要があります。 ここでは、マーケティング活動で機械学習を効果的に活用するための XNUMX つのヒントを紹介します。

1. マーケティング目標を具体的にします。

ML は膨大なデータセットを処理するため、不要なデータが大量に取得される可能性があります。 達成したいことの概要を明確にしておけば、これを簡単に回避できます。

マーケティング目標を絞り込み、顧客セグメンテーション、広告の最適化、コンバージョン促進などのカテゴリにグループ化します。小規模な実験から始めて、結果が得られたら繰り返します。

2. XNUMX つの ML モデルに固執しないでください。

複数の機械学習モデルを実験することが不可欠です。 ML モデルが異なれば機能も異なり、それぞれに長所と短所があります。

効率を最大化するには、さまざまな ML モデルをテストして、パフォーマンスを客観的に比較できるようにする必要があります。

たとえば、ある ML モデルは、特定の種類のデータ タスクでは優れたパフォーマンスを発揮できますが、別のシナリオではパフォーマンスが低下する可能性があります。

3. ML ツールに過度に依存しないでください。

機械学習は貴重な洞察を生み出すことができますが、それに過度に依存するとマーケターにとって有害になる可能性があります。 ML モデルはまだ進化しており、完璧ではなく、人間の専門知識がなければ完全に機能しません。

最大の結果を得るには、ML と人間の知識を組み合わせる方が良いでしょう。 それぞれの役割を明確に定義し、ML を使用する時期と人間の決定に依存する時期の健全な境界を設定します。

4. データサイエンティストと提携する。

誰もが社内のデータ サイエンティストの知識を持っているわけではありません。 始めたばかりの場合は、データ サイエンティストと協力して適切な ML モデルを実装することをお勧めします。

非現実的な期待を抱かないよう、必ず機械学習の専門家に ML モデルの制限について説明を依頼してください。

5. データポリシーを尊重し、透明性を保ちます。

AI および ML ツールは、データ侵害やプライバシーの懸念に対する脅威をもたらします。

顧客データは脆弱であるため、データ プライバシー規制を必ず遵守する必要があります。 顧客データの非倫理的な使用を避け、透明性を保ちます。

これらは顧客との信頼を築くために非常に重要です。

マーケター向けの 5 つの機械学習ツール

市場には ML ツールが飽和しているため、リストを絞り込み、最良のものだけを含めました。 ここでは、マーケティング活動を合理化し、利益を最大化するのに役立つ XNUMX つの ML ツールを紹介します。

1. Hubspot コンテンツ アシスタント

HubSpot の AI ツールを使ってみましょう。

HubSpotの コンテンツ アシスタント は、マーケティング担当者がコンテンツ運用を強化し、生産性を向上させる強力なツールです。

HubSpot 製品とネイティブに統合されており、AI と手動コンテンツ作成を切り替えて、電子メール、Web サイト、ブログ投稿などのコピーを作成できます。

コンテンツ アシスタントを使用するには、フォームに記入し、必要なコンテンツを説明して、[生成] をクリックするだけです。 数秒以内にコピーが作成されます。

コアの特長

• パーソナライズされた販売およびマーケティング電子メール、ブログ投稿のアイデア、概要を作成する
• 段落を生成し、魅力的な CTA を作成する
• 他の Hubspot 製品と統合する

価格： Hubspot CRM ユーザーは無料です。

プロヒント： 共通の特性に基づいて見込み客をセグメント化し、そのリストをコンテンツ アシスタントに追加します。 このツールはデータを処理し、パーソナライズされた電子メールを作成して、アウトリーチを効率化します。

2. モンキーラーン

MonkeyLearn は、企業が機械学習を使用してデータを分析できるようにする AI ツールです。 電子メール、アンケート、投稿などのさまざまなソースからデータを抽出し、顧客のフィードバックを XNUMX か所で視覚化します。

コアの特長

• 電子メール、サポート チケット、レビュー、NPS アンケート、ツイートなど、さまざまなテキスト形式がサポートされています。
• テキストをカテゴリに分類: 感情、トピック、側面、意図、優先度など。
• Zendesk、Airtable、Typeform、Intercom などの何百ものアプリケーションとの統合。

価格： 料金プランは299つあります。 「チーム」パッケージは XNUMX ドルから始まり、無料トライアルがあります。 「ビジネス」層の価格は公開されていないため、営業チームに問い合わせる必要があります。

私たちが好きなもの： このツールは非常に直感的で、コーディングの経験は必要ありません。 さらに、顧客は幅広いテキスト分析オプションを利用でき、フィードバックを XNUMX か所で確認できます。

3. ピーカンAI

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Pecan AI は、機械学習を使用して、わずか数時間で正確で実用的な予測を生成する予測分析プラットフォームです。

このツールは大量の生データを効果的に活用し、顧客離れや LTV など、収益に影響を与えるリスクと結果を予測します。

コアの特長

• 事前に構築されたカスタマイズ可能な SQL テンプレート
• 需要予測
• SKANを使用したキャンペーンの最適化
• サードパーティアプリとの統合

価格： このツールには 50 つの料金プランがあります。 「スターター」プランは月額280ドル、「プロフェッショナル」プランは月額XNUMXドルです。 価格の詳細を確認するには、Enterprise アカウントのミーティングを予約する必要があります。

私たちが好きなもの： このツールを使用すると、AI の力を活用し、戦略的な意思決定を行う際に推測を排除できます。

4. ジャスパーAI

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Jasper AI は、機械学習と人工知能を使用して、ブログ、Web サイト、電子メール、ソーシャル メディアなどの人間のようなコピーを生成します。このコピーライティング アシスタントは、企業がコンテンツ制作の取り組みを拡大し、貴重な時間を節約するのに役立ちます。

声のトーンを選択し、キャンペーン概要をアップロードし、コンテンツの種類を選択するだけです。 わずか 15 秒でコピーが生成されます。

コアの特長

• ブランド スタイルに合わせた複数の声のトーン オプション: 生意気、フォーマル、大胆、海賊版
• 30 を超える言語でのコンテンツの翻訳
• 50 の異なるユースケース テンプレート
• コピーのビジュアルを作成する AI アート ジェネレーター

価格： このツールには 39 つの料金プランが付属しています。 「Creator」プランは月額 99 ドル、「Teams」プランは月額 XNUMX ドルかかります。 「ビジネス」プランが必要な場合は、営業チームに問い合わせる必要があります。

私たちが好きなもの： パーソナライズされたコンテンツを作成するためのさまざまな声のトーンと事前に作成されたキャンペーン テンプレート。 ブラウザ内でツールに直接アクセスするための使いやすいブラウザ拡張機能。

5. AIマーケター

AI Marketer は、最も価値のある顧客を特定してターゲットを絞ることができる予測分析ツールです。

機械学習モデルを使用することで、顧客の購入の可能性を予測し、特定の時間に対象顧客に時間の最適化通知を送信します。

離脱のリスクが高い顧客をターゲットにすることもできます。 これは、顧客維持率を高め、マーケティング キャンペーンの効果を最大化するのに役立ちます。

コアの特長

• 個別の顧客行動予測
• よりスマートなターゲティング
• データ駆動型の最適化に関する推奨事項

価格： 価格情報は公開されていません。 デモをリクエストする必要があります。 無料トライアルもあります。

私たちが好きなもの： パーソナライズされたコンテンツを作成するためのさまざまな声のトーンと事前に作成されたキャンペーン テンプレート。 また、使いやすいブラウザ拡張機能も備えているため、ブラウザからツールにアクセスできます。

機械学習を使用してマーケティング努力を最大化する

AI と機械学習のソリューションは、マーケティング戦略を強化しています。 それらはまだ進化していますが、最先端のテクノロジーを日常のスタックに統合しても害はありません。

代わりに、反復的なタスクを自動化し、顧客の行動に関する強力な洞察を得るのに役立ち、結果をもたらす非常に効果的なマーケティング キャンペーンを作成できるようになります。

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• 情報源： https://blog.hubspot.com/marketing/machine-learning-and-marketing