Machine Learning en Marketing: tools, voorbeelden en tips die de meeste teams kunnen gebruiken

Machine learning, een subset van AI, is een krachtig hulpmiddel dat marketing snel transformeert.

Ongeveer 35% van de marketeers gebruikt AI om hun werk te vereenvoudigen en vervelende taken te automatiseren, aldus HubSpot's laatste onderzoek. Uit hetzelfde onderzoek blijkt echter dat 96% van de marketeers de door AI gegenereerde output nog steeds aanpast, wat aangeeft dat deze nog steeds verre van perfect is.

In de post van vandaag leert u hoe machine learning uw marketingteam een ​​boost kan geven. We zullen ook bruikbare voorbeelden delen van bedrijven uit de echte wereld die machine learning implementeren en aanzienlijke verbeteringen opmerken.

Inhoudsopgave

Machine learning en marketing

Machine learning is een vorm van kunstmatige intelligentie (AI) waarmee softwareapplicaties nauwkeuriger kunnen worden in het voorspellen van resultaten zonder dat ze expliciet zijn geprogrammeerd.

Marketeers gebruiken ML om het gedrag van klanten te begrijpen en trends in grote datasets te identificeren, waardoor ze efficiëntere marketingcampagnes kunnen opzetten en de marketing-ROI kunnen verbeteren.

Netflix gebruikt bijvoorbeeld machine learning om zijn aanbevelingsalgoritme te verbeteren, de vraag te voorspellen en de klantbetrokkenheid te vergroten.

Door gebruik te maken van de kijkgeschiedenis van klanten krijgt het bedrijf krachtige inzichten in de voorkeuren van klanten, waardoor ze relevante contentsuggesties kunnen doen.

Kijk naar de onderstaande afbeelding om te zien waarom zakelijke professionals ML adopteren AI technologie.

Image Source

Hoe machine learning marketing kan verbeteren

Machine learning kan marketing op talloze manieren verbeteren. Dit zijn de meest voorkomende gebruiksscenario's:

1. Meet het klantsentiment

Machine learning-algoritmen kunnen automatisch het klantsentiment identificeren, inclusief positieve, neutrale of negatieve meningen.

In eerste instantie verzamelen ze tekstuele gegevens uit verschillende bronnen, zoals klantrecensies, vermeldingen op sociale media, feedbackformulieren of antwoorden op enquêtes.

Vervolgens worden de gegevens voorbewerkt en gelabeld volgens het bijbehorende sentiment. Hierdoor kunnen marketeers inzicht krijgen in het klantsentiment en op basis van feedback verbeteringen aanbrengen.

2. Personaliseer de gebruikerservaring

Machine learning-modellen kunnen gebruikersgedrag en historische gegevens analyseren om klantvoorkeuren te voorspellen. Marketeers maken van deze mogelijkheid gebruik om gepersonaliseerde aanbiedingen voor klanten te maken, zoals productaanbevelingen, promoties of kortingen.

Bovendien kan ML contentfeeds samenstellen op basis van gebruikersinteresses en gepersonaliseerde herinneringen naar klanten sturen.

3. Optimaliseer de inspanningen voor inhoudsdistributie

Machine learning kan de prestaties van verschillende contentdistributiekanalen analyseren en optimalisatiestrategieën aanbieden.

Door toegang te krijgen tot historische gegevens kan het de beste tijd om te posten en de optimale frequentie van inhoudsdistributie om te voorkomen dat het publiek wordt overweldigd.

Het kan ook de meest effectieve distributiekanalen identificeren, waardoor marketeers hun middelen verstandig kunnen inzetten en maximale betrokkenheid kunnen bereiken naast ROI.

4. Optimaliseer advertentietargeting en biedingen

ML zorgt voor een revolutie in gericht adverteren.

Door een enorme hoeveelheid klantgegevens te analyseren, voorspelt machine learning het gedrag van klanten en groepeert gebruikers in segmenten op basis van gedeelde eigenschappen en karakteristieken.

Marketeers gebruiken deze gegevens vervolgens om advertenties op die segmenten af ​​te stemmen, zodat ze in contact komen met doelgroepen waarvan de kans groter is dat ze op de advertentie reageren.

5. Stroomlijn A/B-testprocessen

A / B-testen speelt een belangrijke rol in marketing, omdat het duidelijk laat zien wat werkt en wat niet.

ML helpt A/B-testprocessen te automatiseren en nauwkeuriger te maken. Realtime monitoring van het testproces vermindert handmatige tussenkomst en de kans op mogelijke fouten.

Bovendien verkort machinaal leren de testduur, waardoor tijd en middelen worden bespaard wanneer de ene variant aanzienlijk beter presteert dan de andere.

15 voorbeelden van machinaal leren en marketing

Forrester voorspelt dat bijna 100% van de bedrijven in 2025 een of andere vorm van AI zal implementeren. Nog twee jaar te gaan, maar talloze bedrijven hebben AI al met succes geïmplementeerd.

Hier zijn 15 voorbeelden van bedrijven uit de echte wereld die aanzienlijke verbeteringen zagen na de implementatie van machine learning.

1. Amazon verhoogde zijn netto-omzet met 9%.

Machine learning is lange tijd een integraal onderdeel geweest van Amazon, een van de grootste retailers ter wereld.

De e-commercegigant gebruikt ML voor verschillende doeleinden, zoals het verkrijgen van inzicht in het gedrag van klanten en het analyseren van de browse- en aankoopgeschiedenis om gepersonaliseerde productaanbevelingen te geven.

Deze verbeteren de klantervaring omdat gebruikers gemakkelijk nieuwe producten kunnen vinden die vergelijkbaar zijn met hun vorige winkelervaring. Bovendien maakt Amazon gerichte advertenties voor gebruikers op basis van vraagvoorspellingen.

Volgens de laatste financiële verslagDe netto-omzet van het bedrijf steeg met 9% tot $127.4 miljard in het eerste kwartaal, vergeleken met $116.4 miljard in het eerste kwartaal van 2022.

2. Netflix werd marktleider dankzij de gepersonaliseerde filmsuggesties.

Een van de belangrijkste redenen waarom Netflix-services populair zijn, is dat ze er gebruik van maken kunstmatige intelligentie en machine learning-oplossingen om intuïtieve suggesties te genereren.

Het bedrijf gebruikt machine learning om de filmkeuzes van zijn klanten te analyseren en relevante inhoudsuggesties te doen. Maar hoe werkt het?

Wanneer u door hun filmmap bladert, kijken hun intelligente algoritmen naar wat voor soort films u boeien, waar u klikt, hoeveel minuten u naar dezelfde film blijft kijken, enz.

Vervolgens analyseert Netflix uw kijkgedrag en stelt een gepersonaliseerde film-/tv-programmafeed voor u samen. Het is een win-winsituatie.

3. Armor VPN voorspelde de levenslange waarde en maximaliseerde de inspanningen voor gebruikerswerving.

Armor VPN is software voor cyberbeveiliging (VPN) voor consumenten die een solide strategie voor gebruikersacquisitie wilde creëren om nieuwe klanten aan te trekken. Met beperkte marketingbudgetten wilden de eigenaren geen proces van vallen en opstaan ​​doorlopen.

Zo werkten ze samen met Pecannoten AI, een hulpmiddel voor voorspellende analyse, om strategische beslissingen te nemen met behulp van modellen voor voorspelde levenslange waarde (pLTV).

Image Source

Met de voorspellingen van de tool identificeerde de klant zich gemiddeld een verschil van 25% tussen de werkelijke levensduurwaarde van de gebruiker en wat zij verwachtten dat de waarde van de gebruiker zou zijn.

Op deze manier zou Armor VPN een effectievere en datagestuurde strategie kunnen creëren om zijn inspanningen voor gebruikerswerving te stimuleren.

4. Devex heeft zijn processen voor het maken van content geschaald en de kosten met 50x verlaagd.

Devex, gevestigd in Washington, DC, is een belangrijke leverancier van rekruterings- en bedrijfsontwikkelingsdiensten voor mondiale ontwikkeling.

Het bedrijf ontvangt wekelijks ongeveer 3000 stukjes tekst, die handmatig moeten worden beoordeeld door het inhoudsteam. Uiteindelijk worden slechts 300 van deze stukken waardig geacht en dienovereenkomstig getagd.

Tot voor kort gebeurde de evaluatie handmatig, wat ongeveer 10 uur in beslag nam. Om het proces te automatiseren nam Devex contact op AapLeren, een tekstanalyseplatform dat wordt aangedreven door machine learning-modellen.

Devex bouwde een tekstclassificator waarmee ze gegevens konden verwerken en vervolgens konden labelen of de tekst relevant was.

Het resulteerde in een tijdsbesparing van 66% en de operationele kosten daalden met een factor 50, omdat er minder menselijke tussenkomst nodig was.

5. Airbnb optimaliseerde de huurprijzen en maakte ruwe schattingen.

Airbnb kreeg te maken met uitdagingen bij het optimaliseren van de huurprijzen voor klanten.

Om dit te overwinnen, Airbnb gebruikte machine learning om ruwe schattingen aan potentiële klanten te geven. De prijzen waren gebaseerd op verschillende criteria, zoals locatie, grootte, type onroerend goed, seizoensinvloeden, voorzieningen, enz.

Vervolgens konden ze, door EDA uit te voeren, begrijpen hoe huuradvertenties zich over de VS verspreidden.

In de laatste stap implementeerde het bedrijf ML-modellen, zoals lineaire regressie, om schattingen te genereren en te visualiseren hoe prijzen in de loop van de tijd veranderen. Hierdoor konden ze aantrekkelijke marketingaanbiedingen creëren en nieuwe klanten winnen.

6. Re:member verhoogde de conversies met 43% met heatmaps en sessie-opnames.

Onthouden is een van de toonaangevende creditcardbedrijven in Scandinavië. Onlangs merkte hun marketingteam dat gebruikers meer dan normaal hun creditcardaanvraagformulier afstuurden.

Gefrustreerd wendde het marketingteam zich tot Hotjar om een ​​volledig beeld te krijgen van hoe klanten hun website gebruikten en wat het probleem veroorzaakte. Ze gebruikten sessie-opnamen om de volledige tijd die een gebruiker op de website doorbracht, opnieuw af te spelen.

Dankzij heatmaps konden ze identificeren op welke pagina's klanten vaker klikten.

Door de gegevens te combineren, merkte het marketingteam van Re:member dat veel mensen afkomstig van aangesloten bedrijven meteen vertrokken.

Na het bekijken van heatmaps en sessieopnamen kwam het team tot de conclusie dat bezoekers aanvankelijk geïnteresseerd waren in de voordelensectie, maar meer informatie nodig hadden.

Daarom hebben ze de applicatiepagina opnieuw ontworpen, wat resulteerde in een stijging van 43% in conversies.

7. Tuff behaalde een succespercentage van 75% bij partnerschapsvoorstellen.

Tuff is een SEO-marketingbureau dat in slechts drie jaar tijd een aanzienlijke ARR-groei heeft gerealiseerd. Aanvankelijk hadden ze moeite met het creëren van pitches voor klanten vanwege het ontbreken van een betrouwbare SEO-tool voor grondig concurrentie- en trefwoordonderzoek.

Na gebruik SEMRush, een toonaangevend hulpprogramma voor zoekwoordonderzoek met machine-learning-algoritmen, zou Tuff de organische prestaties van potentiële klanten kunnen analyseren en gepersonaliseerde voorstellen kunnen maken die zijn afgestemd op hun specifieke behoeften.

Dit leidde tot een succespercentage van 75% bij het winnen van nieuwe klanten.

8. Kasasa zorgde voor een groei van het organische verkeer met 92%.

Kasasa, een financiële dienstverlener, wilde zijn contentactiviteiten opschalen en organisch verkeer genereren. Zij adopteerden MarketMuse, een tool voor inhoudoptimalisatie op basis van AI en ML, om tijd en middelen te besparen.

Met behulp van vereenvoudigde inhoudsoverzichten van MarketMuse produceerde Kasasa veel sneller betekenisvolle inhoud. Hierdoor werd het bedrijf een expert in de sector en werd de bekendheid vergroot, wat leidde tot een groei van 92% in het organische verkeer.

9. Spotify creëerde gepersonaliseerde afspeellijsten en versterkte de klantbetrokkenheid.

Spotify maakt gebruik van machine learning-algoritmen om klantgegevens, zoals afspeellijsten en luistergeschiedenis, te analyseren.

Hierdoor kan de aanbieder van digitale muziekdiensten klantsegmenten creëren op basis van muziekvoorkeuren, waardoor gepersonaliseerde muziekaanbevelingen en afspeellijsten voor elke gebruiker mogelijk worden gemaakt, waardoor de klantbetrokkenheid uiteindelijk toeneemt.

10. Sephora bouwde langdurige klantloyaliteit op met Sephora Virtual Artist.

Sephora, een gigantische cosmeticaretailer, maakt al meer dan tien jaar gebruik van geavanceerde technologieën, waaronder AI en machine learning. Hun virtuele kunstenaar stelt klanten in staat nieuwe producten virtueel uit te proberen zonder ze te dragen.

Via gezichtsherkenningstechnologie herkennen machine learning-algoritmen automatisch de meest compatibele kleur en bevelen ze producten aan, waardoor gepersonaliseerde productaanbevelingen worden aangeboden, de klantbetrokkenheid wordt vergroot en loyaliteit wordt bevorderd.

Image Source

11. Coca-Cola verbeterde zijn verkoop- en distributie-inspanningen met bijna 30%.

Coca-Cola loopt voorop bij het implementeren van ML- en AI-oplossingen in zijn marketingstrategieën.

Om zijn leiderschap in de sector te behouden, creëerde het Amerikaanse bedrijf een AI-systeem om verkoopgegevens te analyseren en trends in klantvoorkeuren te detecteren.

Ze gebruikten ook machine learning-algoritmen om de verpakking en distributie van hun producten te optimaliseren, wat resulteerde in een opmerkelijke winststijging van 30%.

Daarnaast ontwikkelden ze een virtuele assistent om klanten te helpen met veelvoorkomende vragen.

12. Yelp stuurt wekelijks gepersonaliseerde aanbevelingen.

Yelp is een platform voor gebruikersrecensies en aanbevelingen dat gebruikmaakt van machine learning-algoritmen. Ze maken gebruik van machine learning en algoritmische sortering om gepersonaliseerde gebruikersaanbevelingen te creëren.

Met machine learning ontvangen gebruikers wekelijkse aanbevelingen op basis van bedrijven die ze de afgelopen week hebben bekeken of binnen hun specifieke interesses. In 2023 introduceerde het bedrijf ook zijn AI-aangedreven recensieschrijfservice.

13. Cyber ​​Inc. verdubbelde de productie van videocursussen.

Cyber ​​Inc. is een beveiligings- en privacybewustzijnsbedrijf gevestigd in Nederland. Het bedrijf biedt trainingsprogramma's aan en wilde het proces voor het maken van videocursussen opschalen.

Ze werkten samen met Synthesiaeen AI-aangedreven video creatieplatform, om het maken van video's te stroomlijnen en video's in meerdere talen te produceren.

De samenwerking heeft de kosten voor het inhuren van acteurs verlaagd, aangezien de tool een avatar ter vervanging biedt. Cyber ​​Inc slaagde erin om twee keer sneller video-inhoud te produceren en zijn wereldwijde bereik uit te breiden.

14. Uber heeft gerichte advertenties gemaakt die voor elke gebruiker zijn gepersonaliseerd.

Uber, een Amerikaanse taxidienstverlener, maakt effectief gebruik van machine learning. Met behulp van ML analyseren ze klantgegevens, zoals locatie en reisgeschiedenis, en creëren ze gerichte advertenties op maat van individuen.

Met algoritmen kunnen ze advertentiecampagnes optimaliseren voor maximale efficiëntie, wat resulteert in een hogere klantbetrokkenheid en gebruikspercentages bij Uber.

15. Farfetch verhoogde het openingspercentage van zijn e-mails met 31%.

Farfetch is een luxe moderetailer die experimenteerde met AI en een frisse kijk gaf op zijn e-mailmarketingcampagnes.

Ze werkten samen met Phrasee, een tool die de meest relevante merkstem kiest en op basis daarvan contentideeën genereert.

Het bedrijf was getuige van indrukwekkende resultaten, met een stijging van 38% in de gemiddelde klikfrequentie en een gemiddelde stijging van het openpercentage van 31% in zijn triggercampagnes.

5 tips voor het gebruik van machine learning in marketing

Machine learning kan zeer nuttig zijn, maar u moet weten hoe u het effectief kunt gebruiken. Hier volgen vijf tips om machine learning effectief in te zetten bij uw marketinginspanningen.

1. Wees specifiek met uw marketingdoelen.

Omdat ML enorme datasets verwerkt, krijg je waarschijnlijk heel veel onnodige gegevens. Je kunt dit gemakkelijk voorkomen als je duidelijk schetst wat je wilt bereiken.

Beperk uw marketingdoelen en groepeer ze in categorieën zoals klantsegmentatie, advertentieoptimalisatie, conversieversnelling, enz. Begin met kleinschalige experimenten en herhaal deze zodra u enkele resultaten heeft.

2. Blijf niet bij één ML-model.

Experimenteren met meerdere machine learning-modellen is essentieel. Verschillende ML-modellen hebben verschillende mogelijkheden, elk met zijn voor- en nadelen.

Voor maximale efficiëntie moet u verschillende ML-modellen testen, zodat u hun prestaties objectief kunt vergelijken.

Eén ML-model kan bijvoorbeeld uitblinken in een bepaald type gegevenstaak, maar kan in een ander scenario ondermaats presteren.

3. Wees niet te afhankelijk van ML-tools.

Hoewel machinaal leren waardevolle inzichten kan genereren, kan het te veel vertrouwen erop schadelijk zijn voor marketeers. ML-modellen zijn nog steeds in ontwikkeling en zijn niet perfect en kunnen niet volledig functioneren zonder menselijke expertise.

Voor maximale resultaten is het beter om ML te combineren met menselijke kennis. Definieer elke rol duidelijk en stel een gezonde grens voor wanneer u ML moet gebruiken en wanneer u op menselijke beslissingen moet vertrouwen.

4. Werk samen met datawetenschappers.

Niet iedereen heeft kennis van datawetenschappers in huis. Als u net begint, is het een goed idee om samen te werken met een datawetenschapper om de juiste ML-modellen te implementeren.

Zorg ervoor dat u de machine learning-experts vraagt ​​om de beperkingen van ML-modellen uit te leggen, zodat u geen onrealistische verwachtingen heeft.

5. Respecteer het databeleid en wees transparant.

AI- en ML-tools vormen een bedreiging voor datalekken en privacyproblemen.

Omdat klantgegevens kwetsbaar zijn, moet u ervoor zorgen dat u voldoet aan de regelgeving inzake gegevensprivacy. Vermijd onethisch gebruik van klantgegevens en wees transparant.

Deze zijn cruciaal voor het opbouwen van vertrouwen bij uw klanten.

5 Machine Learning-tools voor marketeers

Omdat de markt verzadigd is met ML-tools, hebben we de lijst beperkt en alleen de beste opgenomen. Hier zijn vijf ML-tools waarmee u uw marketinginspanningen kunt stroomlijnen en uw winst kunt maximaliseren.

1. Hubspot Inhoudsassistent

Ga aan de slag met de AI-tools van HubSpot.

HubSpot's inhoud assistent is een krachtig hulpmiddel waarmee marketeers hun contentactiviteiten een boost kunnen geven en de productiviteit kunnen verbeteren.

Het integreert native met HubSpot-producten, en u kunt schakelen tussen AI en handmatige contentcreatie om kopieën te maken voor e-mail, website, blogposts, enz.

Om de inhoudsassistent te gebruiken, hoeft u alleen maar het formulier in te vullen, te beschrijven welke inhoud u wilt en vervolgens op ‘Genereren’ te klikken. Binnen een paar seconden heeft u uw exemplaar.

Kernfuncties

• Creëer gepersonaliseerde verkoop- en marketing-e-mails, blogpostideeën en overzichten
• Genereer alinea's en creëer aantrekkelijke CTA's
• Integreer met de andere Hubspot-producten

Prijs: Gratis voor Hubspot CRM-gebruikers.

Pro tip: Segmenteer prospects op basis van gedeelde kenmerken en voeg de lijsten vervolgens toe aan de inhoudsassistent. De tool verwerkt de gegevens en creëert gepersonaliseerde e-mails om uw bereik te stroomlijnen.

2. Aap leren

MonkeyLearn is een AI-tool waarmee bedrijven gegevens kunnen analyseren met machine learning. Het haalt gegevens uit verschillende bronnen, zoals e-mails, enquêtes en berichten, en visualiseert klantfeedback op één plek.

Kernfuncties

• Er worden verschillende tekstformaten ondersteund, zoals e-mails, supporttickets, recensies, NPS-enquêtes, tweets, etc.
• Tekstindeling in categorieën: Sentiment, Onderwerp, Aspecten, Intentie, Prioriteit, etc.
• Integraties met honderden applicaties zoals Zendesk, Airtable, Typeform, Intercom, etc.

Prijs: Er zijn twee tariefplannen. Het “Team”-pakket begint vanaf $ 299, en er is een gratis proefperiode. De prijzen voor het niveau 'Zakelijk' zijn niet openbaar beschikbaar en u moet contact opnemen met het verkoopteam.

Wat we leuk vinden: De tool is superintuïtief en er is geen codeerervaring vereist. Bovendien hebben klanten een breed scala aan tekstanalysemogelijkheden en kunnen ze feedback op één centrale locatie bekijken.

3. Pecannoten AI

Image Source

Pecan AI is een voorspellend analyseplatform dat machine learning gebruikt om in slechts een paar uur nauwkeurige, bruikbare voorspellingen te genereren.

De tool maakt effectief gebruik van grote hoeveelheden ruwe data en voorspelt risico's en resultaten die de omzet beïnvloeden, zoals klantverloop, LTV, enz.

Kernfuncties

• Vooraf gebouwde, aanpasbare SQL-sjablonen
• Eis voorspelling
• Campagne-optimalisatie met SKAN
• Integraties met apps van derden

Prijs: De tool heeft drie tariefplannen. Het ‘Starter’-abonnement kost $ 50 per maand, het ‘Professional’-abonnement kost $ 280. U moet een vergadering voor Enterprise-accounts boeken om de prijsdetails te kennen.

Wat we leuk vinden: Met de tool kunnen we de kracht van AI benutten en giswerk elimineren terwijl we strategische beslissingen nemen.

4. Jasper A.I

Image Source

Jasper AI maakt gebruik van machinaal leren en kunstmatige intelligentie om mensachtige teksten te genereren voor blogs, websites, e-mails, sociale media, enz. Deze copywriting-assistent helpt bedrijven hun inspanningen voor de productie van inhoud op te schalen en kostbare tijd te besparen.

U kiest eenvoudig de tone of voice, uploadt de campagnebriefing en selecteert het type inhoud. Er wordt in slechts 15 seconden een kopie gegenereerd.

Kernfuncties

• Meerdere stemtonen die bij uw merkstijl passen: brutaal, formeel, krachtig en piraat
• Vertaling van inhoud in meer dan 30 talen
• 50 verschillende use-case-sjablonen
• AI-kunstgenerator om visuals voor uw kopieën te maken

Prijs: De tool wordt geleverd met drie tariefplannen. Het ‘Creator’-abonnement kost respectievelijk $39 en het ‘Teams’-abonnement $99 per maand. U moet contact opnemen met hun verkoopteam als u het “Business”-plan nodig heeft.

Wat we leuk vinden: Verschillende tone of voice en kant-en-klare campagnesjablonen om gepersonaliseerde inhoud te creëren. Een eenvoudig te gebruiken browserextensie waarmee u rechtstreeks in uw browser toegang krijgt tot de tool.

5. AI-marketeer

AI Marketer is een voorspellende analysetool waarmee u uw meest waardevolle klanten kunt identificeren en targeten.

Door machine learning-modellen te gebruiken, voorspelt het de waarschijnlijkheid van klantaankopen en verzendt het tijdoptimalisatiemeldingen naar klanten op specifieke tijdstippen.

U kunt zich ook richten op klanten die een hoog risico lopen op churning. Dit helpt u het klantenbehoud te vergroten en de impact van uw marketingcampagnes te maximaliseren.

Kernfuncties

• Voorspellingen van klantgedrag op individuele basis
• Slimmere targeting
• Datagedreven optimalisatieaanbevelingen

Prijs: De prijsinformatie wordt niet openbaar gemaakt. U dient een demo aan te vragen. Er is ook een gratis proefperiode.

Wat we leuk vinden: Verschillende tone of voice en kant-en-klare campagnesjablonen om gepersonaliseerde inhoud te creëren. Het beschikt ook over een eenvoudig te gebruiken browserextensie, zodat u vanuit uw browser toegang kunt krijgen tot de tool.

Machine Learning gebruiken om marketinginspanningen te maximaliseren

AI- en machine learning-oplossingen versterken het marketingspel. Hoewel ze nog steeds in ontwikkeling zijn, kan het geen kwaad om de allernieuwste technologieën in uw dagelijkse stapel te integreren.

In plaats daarvan helpt het u repetitieve taken te automatiseren en krachtige inzichten te verkrijgen in het gedrag van klanten, waardoor u zeer effectieve marketingcampagnes kunt opzetten die resultaat opleveren.

Houd technologische trends in de gaten en benut de kracht van machine learning-algoritmen.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://blog.hubspot.com/marketing/machine-learning-and-marketing