기계 학습 및 마케팅: 대부분의 팀에서 사용할 수 있는 도구, 예 및 팁

AI의 하위 집합인 머신러닝은 마케팅을 빠르게 변화시키는 강력한 도구입니다.

HubSpot의 조사에 따르면 마케팅 담당자의 약 35%가 AI를 사용하여 업무를 단순화하고 지루한 작업을 자동화하고 있습니다. 최신 연구. 그러나 동일한 연구에 따르면 마케팅 담당자의 96%가 여전히 AI로 생성된 결과물을 조정하는 것으로 나타났습니다. 이는 여전히 완벽함과는 거리가 멀다는 것을 나타냅니다.

오늘 게시물에서는 머신러닝이 어떻게 마케팅 팀을 강화할 수 있는지 알아보겠습니다. 또한 기계 학습을 구현하고 상당한 개선을 확인한 실제 회사의 실행 가능한 사례도 공유할 것입니다.

차례

기계 학습 및 마케팅

머신 러닝은 소프트웨어 애플리케이션이 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 결과를 더 정확하게 예측할 수 있게 해주는 인공 지능(AI)의 한 형태입니다.

마케팅 담당자는 ML을 사용하여 고객 행동을 이해하고 대규모 데이터 세트의 추세를 식별함으로써 보다 효율적인 마케팅 캠페인을 만들고 마케팅 ROI를 향상시킬 수 있습니다.

예를 들어 Netflix는 기계 학습을 사용하여 추천 알고리즘을 강화하고 수요를 예측하며 고객 참여를 늘립니다.

회사는 고객의 시청 기록을 활용하여 고객 선호도에 대한 강력한 통찰력을 얻고 고객이 관련 콘텐츠를 제안할 수 있도록 합니다.

아래 이미지를 통해 비즈니스 전문가가 ML을 채택하고 AI 기술.

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머신러닝이 마케팅을 개선하는 방법

머신러닝은 다양한 방법으로 마케팅을 개선할 수 있습니다. 가장 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

1. 고객 감정 측정

기계 학습 알고리즘은 긍정적, 중립적, 부정적 의견을 포함하여 고객 감정을 자동으로 식별할 수 있습니다.

처음에는 고객 리뷰, 소셜 미디어 언급, 피드백 양식 또는 설문 조사 응답과 같은 다양한 소스에서 텍스트 데이터를 수집합니다.

그 후, 데이터는 전처리를 거쳐 해당 감정에 따라 레이블이 지정됩니다. 이를 통해 마케팅 담당자는 고객 정서에 대한 통찰력을 얻고 피드백을 기반으로 개선할 수 있습니다.

2. 사용자 경험 개인화

기계 학습 모델은 사용자 행동과 기록 데이터를 분석하여 고객 선호도를 예측할 수 있습니다. 마케팅 담당자는 이 기회를 활용하여 제품 추천, 프로모션, 할인 등 고객을 위한 맞춤형 제안을 제공합니다.

또한 ML은 사용자 관심 사항을 기반으로 콘텐츠 피드를 선별하고 고객에게 개인화된 알림을 보낼 수 있습니다.

3. 콘텐츠 배포 노력 최적화

머신러닝은 다양한 콘텐츠 배포 채널의 성과를 분석하고 최적화 전략을 제안할 수 있습니다.

과거 데이터에 액세스하여 다음을 결정할 수 있습니다. 포스팅하기 가장 좋은 시간 청중이 압도되지 않도록 최적의 콘텐츠 배포 빈도를 제공합니다.

또한 가장 효과적인 유통 채널을 식별하여 마케팅 담당자가 리소스를 현명하게 할당하고 ROI와 함께 참여도를 극대화할 수 있습니다.

4. 광고 타겟팅 및 입찰 최적화

ML은 타겟 광고에 혁명을 일으키고 있습니다.

머신러닝은 방대한 양의 고객 데이터를 분석하여 고객 행동을 예측하고 공유된 특징과 특징을 기반으로 사용자를 세그먼트로 그룹화합니다.

그런 다음 마케팅 담당자는 이 데이터를 사용하여 해당 세그먼트에 맞게 광고를 맞춤화하고 광고에 참여할 가능성이 더 높은 대상 고객과 연결됩니다.

5. A/B 테스트 프로세스 간소화

A / B 테스트 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지를 명확하게 보여주기 때문에 마케팅에서 중요한 역할을 합니다.

ML은 A/B 테스트 프로세스를 자동화하고 더욱 정확하게 만드는 데 도움이 됩니다. 테스트 프로세스를 실시간으로 모니터링하면 수동 개입과 ​​잠재적 오류 가능성이 줄어듭니다.

또한, 기계 학습은 테스트 기간을 줄여서 한 변형이 다른 변형보다 훨씬 뛰어난 경우 시간과 리소스를 절약합니다.

머신러닝과 마케팅의 15가지 예

포레스터 에서는 100년까지 거의 2025%의 기업이 어떤 형태로든 AI를 구현할 것으로 예측합니다. 앞으로 XNUMX년이 더 남았지만 많은 기업이 이미 AI를 성공적으로 도입했습니다.

다음은 머신러닝을 구현한 후 상당한 개선을 본 실제 회사의 15개 사례입니다.

1. 아마존은 순매출을 9% 늘렸습니다.

기계 학습은 오랫동안 세계 최대 소매업체 중 하나인 Amazon의 필수적인 부분이었습니다.

전자상거래 거대 기업은 고객 행동에 대한 통찰력을 얻고 검색 및 구매 내역을 분석하여 개인화된 제품 추천을 제공하는 등 다양한 목적으로 ML을 사용해 왔습니다.

이는 사용자가 이전 쇼핑 경험과 유사한 새로운 제품을 쉽게 찾을 수 있도록 하여 고객 경험을 향상시킵니다. 또한 Amazon은 수요 예측을 기반으로 사용자를 위한 타겟 광고를 만듭니다.

최근 금융정보에 따르면 신고, 회사의 순매출은 9년 127.4분기 116.4억 달러에 비해 2022분기에 XNUMX% 증가한 XNUMX억 달러를 기록했습니다.

2. 넷플릭스는 개인화된 영화 추천으로 업계 선두주자가 되었습니다.

Netflix 서비스가 인기를 끄는 주요 이유 중 하나는 인공 지능 직관적인 제안을 생성하는 머신러닝 솔루션입니다.

회사에서 사용하는 기계 학습 고객의 영화 선택을 분석하고 관련 콘텐츠를 제안합니다. 하지만 어떻게 작동하나요?

귀하가 영화 디렉토리를 탐색할 때 지능형 알고리즘은 어떤 종류의 영화가 귀하를 사로잡는지, 어디를 클릭하는지, 동일한 영화를 몇 분 동안 계속 시청하는지 등을 감시합니다.

그런 다음 Netflix는 시청 습관을 분석하여 맞춤형 영화/TV 프로그램 피드를 선별합니다. 그것은 윈윈(win-win)이다.

3. Armor VPN은 평생 가치를 예측하고 사용자 확보 노력을 극대화했습니다.

Armor VPN은 신규 고객을 유치하기 위해 탄탄한 사용자 확보 전략을 만들고자 했던 소비자 사이버 보안(VPN) 소프트웨어입니다. 제한된 마케팅 예산으로 소유자는 시행착오 과정을 겪고 싶지 않았습니다.

그리하여 그들은 다음과 파트너십을 맺었습니다. 피칸 AI예측 분석 도구인 pLTV(예측 생애 가치) 모델의 도움으로 전략적 결정을 내릴 수 있습니다.

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도구의 예측을 통해 클라이언트는 평균 25%의 격차 실제 사용자 평생 가치와 사용자가 기대하는 가치 사이의 차이입니다.

이러한 방식으로 Armor VPN은 사용자 확보 노력을 촉진하기 위해 보다 효과적이고 데이터 중심적인 전략을 만들 수 있습니다.

4. Devex는 콘텐츠 제작 프로세스를 확장하고 비용을 50배 줄였습니다.

워싱턴 DC에 본사를 둔 Devex는 글로벌 개발을 위한 채용 및 비즈니스 개발 서비스를 제공하는 주요 공급업체입니다.

회사는 매주 약 3000개의 텍스트를 수신하며, 콘텐츠 팀의 수동 검토가 필요합니다. 결국 이 작품 중 300개만이 가치 있는 것으로 간주되어 그에 따라 태그가 지정됩니다.

최근까지 평가는 수동으로 이루어졌으며 완료하는 데 약 10시간이 걸렸습니다. 프로세스를 자동화하기 위해 Devex에 문의했습니다. 원숭이학습, 기계 학습 모델을 기반으로 하는 텍스트 분석 플랫폼입니다.

Devex는 데이터를 처리한 다음 텍스트가 관련되면 태그를 지정하는 데 도움이 되는 텍스트 분류기를 구축했습니다.

그 결과 66%의 시간이 절약되었고, 사람의 개입이 덜 필요해 운영 비용이 50배 감소했습니다.

5. Airbnb는 임대 가격을 최적화하고 대략적인 견적을 작성했습니다.

Airbnb는 고객을 위한 임대 가격을 최적화하려고 할 때 어려움에 직면했습니다.

이를 극복하기 위해, Airbnb 잠재 고객에게 대략적인 견적을 제공하기 위해 기계 학습을 사용했습니다. 가격은 위치, 크기, 부동산 유형, 계절성, 편의 시설 등과 같은 다양한 기준에 따라 결정되었습니다.

그런 다음 EDA를 수행하여 임대 목록이 미국 전역에 어떻게 확산되는지 이해할 수 있었습니다.

마지막 단계에서 회사는 선형 회귀와 같은 ML 모델을 구현하여 추정치를 생성하고 시간에 따른 가격 변화를 시각화했습니다. 이를 통해 매력적인 마케팅 제안을 만들고 신규 고객을 확보할 수 있었습니다.

6. Re:member는 히트맵과 세션 기록을 통해 전환율을 43% 높였습니다.

기억하다 스칸디나비아 최고의 신용 카드 회사 중 하나입니다. 최근 마케팅 팀은 사용자가 평소보다 신용카드 신청 양식을 더 많이 거부한다는 사실을 발견했습니다.

실망한 마케팅팀은 Hotjar 고객이 웹사이트를 사용하는 방식과 문제의 원인을 전체적으로 파악합니다. 그들은 세션 녹음을 활용하여 사용자가 웹사이트에서 보낸 전체 시간을 재생했습니다.

히트맵은 고객이 어떤 페이지를 더 많이 클릭하는지 파악하는 데 도움이 되었습니다.

데이터를 종합해 보면 Re:member의 마케팅팀은 제휴사에서 온 많은 사람들이 바로 떠나고 있음을 발견했습니다.

히트맵과 세션 기록을 검토한 후 팀에서는 방문자가 처음에는 혜택 섹션에 관심이 있었지만 더 많은 정보가 필요하다는 결론을 내렸습니다.

그 결과, 애플리케이션 페이지를 다시 디자인하여 전환율이 43% 증가했습니다.

7. Tuff는 파트너십 제안 성공률 75%를 달성했습니다.

Tuff는 단 XNUMX년 만에 상당한 ARR 성장을 달성한 SEO 마케팅 대행사입니다. 처음에는 철저한 경쟁업체 및 키워드 조사를 위한 신뢰할 수 있는 SEO 도구가 부족하여 고객 홍보 자료를 만드는 데 어려움을 겪었습니다.

사용 후 쑥갓기계 학습 알고리즘을 갖춘 선도적인 키워드 연구 도구인 Tuff는 잠재 고객의 유기적 성과를 분석하고 특정 요구 사항에 맞는 맞춤형 제안을 만들 수 있었습니다.

그 결과 신규 고객 유치 성공률이 75%에 이르렀습니다.

8. Kasasa는 유기적 트래픽을 92% 늘렸습니다.

금융 서비스 회사인 Kasasa는 콘텐츠 운영을 확장하고 유기적인 트래픽을 유도하는 것을 목표로 삼았습니다. 그들은 입양했다 MarketMuse, AI 및 ML 기반 콘텐츠 최적화 도구로 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.

Kasasa는 MarketMuse의 단순화된 콘텐츠 개요를 사용하여 의미 있는 콘텐츠를 훨씬 빠르게 제작했습니다. 이를 통해 회사는 업계 전문가로 자리 잡았고 인지도가 높아져 유기적 트래픽이 92% 증가했습니다.

9. Spotify는 개인화된 재생 목록을 만들고 고객 참여를 높였습니다.

Spotify는 기계 학습 알고리즘을 활용하여 재생 목록 및 청취 기록과 같은 고객 데이터를 분석합니다.

이를 통해 디지털 음악 서비스 제공업체는 음악 선호도에 따라 고객 세그먼트를 생성하고 각 사용자에 대한 개인화된 음악 추천 및 재생 목록을 제공하여 궁극적으로 고객 참여를 높일 수 있습니다.

10. Sephora는 Sephora Virtual Artist를 통해 장기적인 고객 충성도를 구축했습니다.

거대 화장품 소매업체인 세포라(Sephora)는 XNUMX년 넘게 AI와 머신러닝을 포함한 최첨단 기술을 활용해 왔습니다. 가상 아티스트를 통해 고객은 신제품을 착용하지 않고도 가상으로 신제품을 시험해 볼 수 있습니다.

얼굴 인식 기술을 통해 기계 학습 알고리즘은 가장 호환되는 색상을 자동으로 인식하고 제품을 추천하여 개인화된 제품 추천을 제공하고 고객 참여를 유도하며 충성도를 높입니다.

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11. 코카콜라는 판매 및 유통 노력을 거의 30% 향상시켰습니다.

코카콜라는 마케팅 전략에서 ML 및 AI 솔루션을 구현하는 데 앞장서 왔습니다.

업계 리더십을 유지하기 위해 미국 회사는 판매 데이터를 분석하고 고객 선호도 추세를 감지하는 AI 시스템을 만들었습니다.

또한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 제품 포장 및 유통을 최적화하여 수익이 30%나 증가했습니다.

또한 고객의 일반적인 질문을 돕기 위해 가상 도우미를 개발했습니다.

12. Yelp는 매주 맞춤형 추천을 보내고 있습니다.

큰소리로 말하다 머신러닝 알고리즘을 활용하는 사용자 리뷰 및 추천 플랫폼입니다. 그들은 기계 학습과 알고리즘 정렬을 활용하여 개인화된 사용자 추천을 생성합니다.

기계 학습을 통해 사용자는 지난 주에 본 비즈니스 또는 특정 관심 분야에 따라 주간 추천을 받습니다. 2023년에는 AI 기반 리뷰 작성 서비스도 선보였습니다.

13. Cyber ​​Inc.는 비디오 코스 제작을 두 배로 늘렸습니다.

사이버 주식회사. 네덜란드에 본사를 둔 보안 및 개인 정보 보호 인식 회사입니다. 이 회사는 교육 프로그램을 제공하고 있으며 비디오 코스 생성 프로세스를 확장하기를 원했습니다.

그들은 팀을 이루어 종합, AI 기반 비디오 비디오 제작을 간소화하고 여러 언어로 비디오를 제작할 수 있는 제작 플랫폼입니다.

이 도구는 대체 아바타를 제공하므로 협업을 통해 배우 고용 비용이 절감되었습니다. Cyber ​​Inc는 비디오 콘텐츠를 XNUMX배 더 빠르게 제작하고 글로벌 도달 범위를 확장했습니다.

14. Uber는 각 사용자에게 맞춤화된 타겟 광고를 만들었습니다.

미국의 택시 서비스 제공업체인 Uber는 기계 학습을 효과적으로 사용합니다. ML의 도움으로 위치, 여행 이력 등 고객 데이터를 분석하고 개인에게 맞춤화된 타겟 광고를 만듭니다.

알고리즘을 사용하면 광고 캠페인을 최적화하여 효율성을 극대화할 수 있으며, 그 결과 고객 참여도와 Uber 이용률이 높아집니다.

15. Farfetch는 이메일 오픈율을 31% 높였습니다.

Farfetch AI를 실험하고 이메일 마케팅 캠페인에 새로운 모습을 더한 럭셔리 패션 소매업체입니다.

그들은 다음과 협력했습니다. 프라시, 가장 관련성이 높은 브랜드 보이스를 선택하고 이를 기반으로 콘텐츠 아이디어를 생성하는 도구입니다.

이 회사는 트리거 캠페인에서 평균 클릭률이 38% 증가하고 평균 오픈률이 31% 급증하는 등 인상적인 결과를 얻었습니다.

마케팅에 머신러닝을 활용하기 위한 5가지 팁

머신러닝은 매우 유익할 수 있지만 효과적으로 사용하는 방법을 알아야 합니다. 마케팅 활동에 머신러닝을 효과적으로 활용하기 위한 XNUMX가지 팁은 다음과 같습니다.

1. 마케팅 목표를 구체적으로 설정하세요.

ML은 엄청난 양의 데이터 세트를 처리하므로 불필요한 데이터가 잔뜩 쌓일 가능성이 높습니다. 달성하려는 목표를 명확하게 설명하면 이러한 문제를 쉽게 피할 수 있습니다.

마케팅 목표를 좁히고 고객 세분화, 광고 최적화, 전환 가속화 등과 같은 카테고리로 그룹화하세요. 소규모 실험으로 시작하고 결과가 나오면 반복하세요.

2. 하나의 ML 모델을 고수하지 마십시오.

여러 기계 학습 모델을 실험하는 것이 필수적입니다. ML 모델마다 기능이 다르며 각각 장단점이 있습니다.

효율성을 극대화하려면 다양한 ML 모델을 테스트하여 성능을 객관적으로 비교할 수 있어야 합니다.

예를 들어, 하나의 ML 모델은 특정 유형의 데이터 작업에서는 탁월하지만 다른 시나리오에서는 성능이 저하될 수 있습니다.

3. ML 도구에 지나치게 의존하지 마십시오.

머신러닝은 귀중한 통찰력을 창출할 수 있지만, 이에 지나치게 의존하는 것은 마케터에게 해로울 수 있습니다. ML 모델은 계속 발전하고 있으며 완벽하지 않으며 인간의 전문 지식 없이는 완벽하게 작동할 수 없습니다.

최대의 결과를 얻으려면 ML과 인간 지식을 결합하는 것이 좋습니다. 각 역할을 명확하게 정의하고 언제 ML을 사용할지, 언제 인간의 결정에 의존할지에 대한 건전한 경계를 설정하세요.

4. 데이터 과학자와 협력하십시오.

모든 사람이 사내 데이터 과학자 지식을 갖고 있는 것은 아닙니다. 이제 막 시작했다면 데이터 과학자와 협력하여 올바른 ML 모델을 구현하는 것이 좋습니다.

비현실적인 기대를 갖지 않도록 기계 학습 전문가에게 ML 모델의 한계에 대해 설명하도록 요청하세요.

5. 데이터 정책을 존중하고 투명성을 유지합니다.

AI 및 ML 도구는 데이터 유출 및 개인 정보 보호 문제에 대한 위협을 제기합니다.

고객 데이터는 취약하므로 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수해야 합니다. 고객 데이터의 비윤리적인 사용을 방지하고 투명성을 유지하세요.

이는 고객과의 신뢰를 구축하는 데 중요합니다.

마케터를 위한 5가지 머신러닝 도구

시장이 ML 도구로 가득 차 있기 때문에 목록의 범위를 좁혀 최고의 도구만 포함했습니다. 마케팅 활동을 간소화하고 수익을 극대화하는 데 도움이 되는 XNUMX가지 ML 도구는 다음과 같습니다.

1. Hubspot 콘텐츠 도우미

HubSpot의 AI 도구를 시작해보세요.

HubSpot의 콘텐츠 어시스턴트 마케팅 담당자가 콘텐츠 운영을 강화하고 생산성을 향상시킬 수 있는 강력한 도구입니다.

기본적으로 HubSpot 제품과 통합되며 AI와 수동 콘텐츠 생성 간에 전환하여 이메일, 웹 사이트, 블로그 게시물 등에 대한 사본을 만들 수 있습니다.

콘텐츠 도우미를 사용하려면 양식을 작성하고 원하는 콘텐츠를 설명한 다음 "생성"을 클릭하기만 하면 됩니다. 몇 초 안에 사본을 갖게 됩니다.

핵심 기능

• 개인화된 영업 및 마케팅 이메일, 블로그 게시물 아이디어 및 개요를 작성하세요.
• 단락을 생성하고 매력적인 CTA를 만드세요.
• 다른 Hubspot 제품과 통합

가격: Hubspot CRM 사용자에게는 무료입니다.

프로 팁 : 공유된 특성을 기반으로 잠재 고객을 분류한 다음 콘텐츠 지원에 목록을 추가합니다. 이 도구는 데이터를 처리하고 개인화된 이메일을 생성하여 홍보 활동을 간소화합니다.

2. 원숭이 배우기

MonkeyLearn은 기업이 기계 학습을 통해 데이터를 분석하는 데 도움이 되는 AI 도구입니다. 이메일, 설문조사, 게시물 등 다양한 소스에서 데이터를 추출하고 고객 피드백을 한곳에서 시각화합니다.

핵심 기능

• 이메일, 지원 티켓, 리뷰, NPS 설문조사, 트윗 등과 같은 다양한 텍스트 형식이 지원됩니다.
• 카테고리로 텍스트 분류: 감정, 주제, 측면, 의도, 우선순위 등
• Zendesk, Airtable, Typeform, Intercom 등 수백 가지 애플리케이션과 통합

가격: 요금제는 299가지가 있습니다. "팀" 패키지는 XNUMX달러부터 시작하며 무료 평가판이 있습니다. "비즈니스" 계층의 가격은 공개적으로 제공되지 않으며 영업팀에 문의해야 합니다.

우리가 좋아하는 것 : 이 도구는 매우 직관적이며 코딩 경험이 필요하지 않습니다. 또한 고객은 광범위한 텍스트 분석 옵션을 제공하고 중앙의 한 위치에서 피드백을 볼 수 있습니다.

3. 피칸 AI

이미지 소스

Pecan AI는 기계 학습을 사용하여 단 몇 시간 만에 정확하고 실행 가능한 예측을 생성하는 예측 분석 플랫폼입니다.

이 도구는 대량의 원시 데이터를 효과적으로 활용하고 고객 이탈, LTV 등 수익에 영향을 미치는 위험과 결과를 예측합니다.

핵심 기능

• 사전 구축된 사용자 정의 가능한 SQL 템플릿
• 수요 예측
• SKAN을 사용한 캠페인 최적화
• 타사 앱과의 통합

가격: 이 도구에는 세 가지 가격 계획이 있습니다. "스타터" 플랜은 월 $50이고 "프로페셔널" 플랜은 $280입니다. 가격 세부 사항을 알아보려면 기업 계정에 대한 회의를 예약해야 합니다.

우리가 좋아하는 것 : 이 도구를 사용하면 전략적 결정을 내리는 동안 AI의 힘을 활용하고 추측을 제거할 수 있습니다.

4. 재스퍼 AI

이미지 소스

Jasper AI는 기계 학습과 인공 지능을 사용하여 블로그, 웹사이트, 이메일, 소셜 미디어 등에 대한 인간과 유사한 사본을 생성합니다. 이 카피라이팅 도우미는 기업이 콘텐츠 제작 노력을 확장하고 귀중한 시간을 절약하는 데 도움이 됩니다.

목소리 톤을 선택하고, 캠페인 개요를 업로드하고, 콘텐츠 유형을 선택하기만 하면 됩니다. 단 15초 안에 사본이 생성됩니다.

핵심 기능

• 귀하의 브랜드 스타일에 맞는 다양한 음성 톤 옵션: 건방지고, 형식적이며, 대담하고, 해적적입니다.
• 30개 이상의 언어로 콘텐츠 번역
• 50가지의 다양한 사용 사례 템플릿
• 복사본의 시각적 요소를 생성하는 AI 아트 생성기

가격: 이 도구에는 세 가지 가격 계획이 함께 제공됩니다. "Creator" 플랜은 각각 월 39달러, "Teams" 플랜은 99달러입니다. "비즈니스" 계획이 필요한 경우 해당 영업팀에 문의해야 합니다.

우리가 좋아하는 것 : 다양한 목소리 톤과 사전 제작된 캠페인 템플릿을 통해 개인화된 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 브라우저에서 바로 도구에 액세스할 수 있는 사용하기 쉬운 브라우저 확장 프로그램입니다.

5. AI 마케터

AI Marketer는 가장 가치 있는 고객을 식별하고 타겟팅할 수 있는 예측 분석 도구입니다.

머신러닝 모델을 활용해 고객의 구매 가능성을 예측하고 특정 시간에 타겟 고객에게 시간 최적화 알림을 보낸다.

이탈 위험이 높은 고객을 타겟팅할 수도 있습니다. 이를 통해 고객 유지율을 높이고 마케팅 캠페인의 효과를 극대화할 수 있습니다.

핵심 기능

• 개인별 고객 행동 예측
• 똑똑한 타겟팅
• 데이터 기반 최적화 권장 사항

가격: 가격 정보는 공개적으로 공개되지 않습니다. 데모를 요청해야 합니다. 무료 평가판도 있습니다.

우리가 좋아하는 것 : 다양한 목소리 톤과 사전 제작된 캠페인 템플릿을 통해 개인화된 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 또한 사용하기 쉬운 브라우저 확장 기능이 있어 브라우저에서 도구에 액세스할 수 있습니다.

머신러닝을 사용하여 마케팅 활동 극대화

AI와 머신러닝 솔루션이 마케팅 게임을 강화하고 있습니다. 여전히 진화하고 있지만 최첨단 기술을 일상적인 스택에 통합해도 아무런 해를 끼치지 않습니다.

대신, 반복적인 작업을 자동화하고 고객 행동에 대한 강력한 통찰력을 얻어 결과를 도출하는 매우 효과적인 마케팅 캠페인을 만들 수 있도록 도와줍니다.

기술 동향을 주시하고 기계 학습 알고리즘의 힘을 활용하세요.

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