Maskinlæring og markedsføring: Verktøy, eksempler og tips de fleste team kan bruke

Maskinlæring, en undergruppe av AI, er et kraftig verktøy som raskt transformerer markedsføring.

Rundt 35 % av markedsførerne bruker kunstig intelligens for å forenkle jobbene sine og automatisere kjedelige oppgaver, ifølge HubSpots siste forskning. Imidlertid avslører den samme forskningen at 96 % av markedsførerne fortsatt justerer AI-genererte utdata – noe som indikerer at det fortsatt er langt fra perfekt.

I dagens innlegg lærer du hvordan maskinlæring kan overlade markedsføringsteamet ditt. Vi vil også dele praktiske eksempler fra virkelige selskaper som implementerer maskinlæring og legger merke til betydelige forbedringer.

Innholdsfortegnelse

Maskinlæring og markedsføring

Maskinlæring er en form for kunstig intelligens (AI) som gjør at programvareapplikasjoner kan bli mer nøyaktige til å forutsi utfall uten å være eksplisitt programmert.

Markedsførere bruker ML for å forstå kundeadferd og identifisere trender i store datasett, slik at de kan lage mer effektive markedsføringskampanjer og forbedre markedsføringsavkastningen.

Netflix bruker for eksempel maskinlæring for å forbedre anbefalingsalgoritmen, forutsi etterspørselen og øke kundeengasjementet.

Ved å utnytte kundenes seerhistorikk får selskapet kraftig innsikt i kundenes preferanser, slik at de kan komme med relevante innholdsforslag.

Se på bildet nedenfor for å se hva som får forretningsfolk til å ta i bruk ML og AI teknologi.

Image Source

Hvordan maskinlæring kan forbedre markedsføringen

Maskinlæring kan forbedre markedsføringen på utallige måter. Her er de vanligste brukstilfellene:

1. Mål kundefølelsen

Maskinlæringsalgoritmer kan automatisk identifisere kundenes sentiment, som omfatter positive, nøytrale eller negative meninger.

Til å begynne med samler de tekstdata fra forskjellige kilder som kundeanmeldelser, omtaler på sosiale medier, tilbakemeldingsskjemaer eller undersøkelsessvar.

Deretter gjennomgår dataene forhåndsbehandling og merkes i henhold til den tilsvarende følelsen. Dette lar markedsførere få innsikt i kundesentiment og gjøre forbedringer basert på tilbakemeldinger.

2. Tilpass brukeropplevelsen

Maskinlæringsmodeller kan analysere brukeratferd og historiske data for å forutsi kundepreferanser. Markedsførere bruker denne muligheten til å lage personlige tilbud for kunder, for eksempel produktanbefalinger, kampanjer eller rabatter.

I tillegg kan ML kurere innholdsfeeder basert på brukerinteresser og sende personlige påminnelser til kunder.

3. Optimaliser innsatsen for innholdsdistribusjon

Maskinlæring kan analysere ytelsen til forskjellige innholdsdistribusjonskanaler og tilby optimaliseringsstrategier.

Ved å få tilgang til historiske data kan den bestemme beste tidspunkt for innlegg og den optimale frekvensen av innholdsdistribusjon for å unngå å overvelde publikum.

Den kan også identifisere de mest effektive distribusjonskanalene, slik at markedsførere kan allokere ressursene sine klokt og oppnå maksimalt engasjement sammen med avkastning.

4. Optimaliser annonsemålretting og budgivning

ML revolusjonerer målrettet annonsering.

Ved å analysere en enorm mengde kundedata, forutsier maskinlæring kundeatferd og grupperer brukere i segmenter basert på felles egenskaper og egenskaper.

Markedsførere bruker deretter disse dataene til å skreddersy annonser til disse segmentene, og knytter til målgrupper som er mer sannsynlig å engasjere seg i annonsen.

5. Strømlinjeforme A/B-testprosesser

A / B-testing spiller en viktig rolle i markedsføringen, siden den tydelig viser hva som fungerer og hva som ikke fungerer.

ML hjelper med å automatisere A/B-testprosesser og gjøre dem mer nøyaktige. Sanntidsovervåking av testprosessen reduserer manuell intervensjon og sannsynligheten for potensielle feil.

Videre reduserer maskinlæring testvarigheten, noe som sparer tid og ressurser når en variant overgår den andre betydelig.

15 Eksempler på maskinlæring og markedsføring

Forrester anslår at nesten 100 % av bedriftene vil implementere en eller annen form for kunstig intelligens innen 2025. To år igjen, men mange selskaper har allerede tatt i bruk kunstig intelligens.

Her er 15 eksempler fra virkelige selskaper som så betydelige forbedringer etter implementering av maskinlæring.

1. Amazon økte nettoomsetningen med 9 %.

Maskinlæring har lenge vært en integrert del av Amazon, en av de største forhandlerne i verden.

Netthandelsgiganten har brukt ML til en rekke formål, for eksempel å få innsikt i kundeadferd og analysere nettlesings- og kjøpshistorikk for å gi personlige produktanbefalinger.

Disse forbedrer kundeopplevelsen ettersom brukerne enkelt finner nye produkter som ligner deres tidligere handleopplevelse. I tillegg lager Amazon målrettede annonser for brukere basert på etterspørselsprognoser.

I følge sin siste økonomiske rapporterer, økte selskapets nettoomsetning 9 % til 127.4 milliarder dollar i første kvartal, sammenlignet med 116.4 milliarder dollar i første kvartal 2022.

2. Netflix ble en industrileder på grunn av sine personlige filmforslag.

En av hovedgrunnene til at Netflix-tjenester er populære, er at de bruker kunstig intelligens og maskinlæringsløsninger for å generere intuitive forslag.

Selskapet bruker maskinlæring å analysere kundenes filmvalg og komme med relevante innholdsforslag. Men hvordan fungerer det?

Når du blar gjennom filmkatalogen deres, ser deres intelligente algoritmer på hva slags filmer som fanger deg, hvor du klikker, hvor mange minutter du fortsetter å se den samme filmen, osv.

Deretter analyserer Netflix seervanene dine og kuraterer en personlig tilpasset film-/TV-serie for deg. Det er en vinn-vinn.

3. Armor VPN spådde livstidsverdi og maksimerte innsats for brukeranskaffelse.

Armor VPN er en programvare for forbrukercybersikkerhet (VPN) som ønsket å lage en solid brukeranskaffelsesstrategi for å tiltrekke seg nye kunder. Med begrensede markedsføringsbudsjetter ønsket ikke eierne å gå gjennom en prøving-og-feil-prosess.

Dermed gikk de sammen med Pecan AI, et prediktivt analyseverktøy, for å ta strategiske beslutninger ved hjelp av modeller for predikert levetidsverdi (pLTV).

Image Source

Med verktøyets spådommer identifiserte klienten et gap på 25 % i gjennomsnitt mellom den faktiske brukerens levetidsverdi og hva de forventet at brukernes verdi skulle være.

På denne måten kan Armor VPN lage en mer effektiv og datadrevet strategi for å drive innsatsen for brukeranskaffelse.

4. Devex skalerte prosessene for innholdsskaping og reduserte kostnadene med 50 ganger.

Devex, med base i Washington, DC, er en stor leverandør av rekrutterings- og forretningsutviklingstjenester for global utvikling.

Selskapet mottar omtrent 3000 tekststykker ukentlig, som krever manuell gjennomgang av innholdsteamet. Til slutt blir bare 300 av disse brikkene ansett som verdige og merket deretter.

Inntil nylig ble evalueringen gjort manuelt, noe som tok rundt 10 timer å fullføre. For å automatisere prosessen tok Devex kontakt MonkeyLearn, en tekstanalyseplattform drevet av maskinlæringsmodeller.

Devex bygde en tekstklassifisering som hjalp dem med å behandle data og deretter merke om teksten var relevant.

Det resulterte i 66 % tidsbesparelser, og driftskostnadene falt med 50 ganger, da mindre menneskelig innblanding var nødvendig.

5. Airbnb optimaliserte leieprisene og laget grove estimater.

Airbnb møtte utfordringer når de forsøkte å optimalisere leieprisene for kundene.

For å overvinne dette, airbnb brukte maskinlæring for å gi grove estimater til potensielle kunder. Prisene var basert på ulike kriterier som beliggenhet, størrelse, eiendomstype, sesongvariasjoner, fasiliteter osv.

Deretter, ved å utføre EDA, kunne de forstå hvordan utleieoppføringer spredte seg over hele USA.

I det siste trinnet implementerte selskapet ML-modeller, for eksempel lineær regresjon, for å generere estimater og visualisere hvordan prisene endrer seg over tid. Det tillot dem å lage attraktive markedsføringstilbud og vinne nye kunder.

6. Re:member økte konverteringene med 43 % med varmekart og øktopptak.

Huske er et av de ledende kredittkortselskapene i Skandinavia. Nylig la markedsføringsteamet deres merke til at brukere avviste søknadsskjemaet for kredittkort mer enn vanlig.

Markedsføringsteamet vendte seg frustrert til Hotjar for å få et fullstendig bilde av hvordan kundene brukte nettsiden deres og hva som forårsaket problemet. De brukte øktopptak for å spille av hele tiden en bruker brukte på nettstedet.

Heatmaps hjalp dem med å identifisere hvilke sider kunder hadde en tendens til å klikke mer på.

Ved å kombinere dataene la Re:members markedsføringsteam merke til at mange personer fra tilknyttede selskaper dro med en gang.

Etter å ha gjennomgått varmekart og øktopptak, konkluderte teamet med at besøkende i utgangspunktet var interessert i fordelsdelen, men trengte mer informasjon.

Følgelig redesignet de søknadssiden, noe som resulterte i en økning på 43 % i konverteringer.

7. Tuff oppnådde en suksessrate på 75 % på partnerskapsforslag.

Tuff er et SEO-markedsføringsbyrå som oppnådde betydelig ARR-vekst på bare tre år. Til å begynne med slet de med å lage kundepitcher på grunn av mangelen på et pålitelig SEO-verktøy for grundig konkurrent- og søkeordundersøkelse.

Etter bruk Semrush, et ledende søkeordundersøkelsesverktøy med maskinlæringsalgoritmer, kunne Tuff analysere potensielle kunders organiske ytelse og lage personlige forslag skreddersydd for deres spesifikke behov.

Dette førte til en suksessrate på 75 % i å vinne nye kunder.

8. Kasasa økte organisk trafikk med 92 %.

Kasasa, et finanstjenesteselskap, hadde som mål å skalere innholdsvirksomheten og drive organisk trafikk. De adopterte MarketMuse, et innholdsoptimaliseringsverktøy basert på AI og ML, for å spare tid og ressurser.

Ved å bruke forenklede innholdstrusser fra MarketMuse produserte Kasasa meningsfylt innhold mye raskere. Dette etablerte selskapet som en bransjeekspert og økte dets anerkjennelse, noe som førte til en 92% vekst i organisk trafikk.

9. Spotify laget personlige spillelister og økte kundeengasjementet.

Spotify bruker maskinlæringsalgoritmer for å analysere kundedata, for eksempel spillelister og lyttehistorikk.

Dette lar leverandøren av digitale musikktjenester lage kundesegmenter basert på musikkpreferanser, noe som muliggjør personlig tilpassede musikkanbefalinger og spillelister for hver bruker, noe som til slutt øker kundeengasjementet.

10. Sephora bygget langsiktig kundelojalitet med Sephora Virtual Artist.

Sephora, en gigantisk kosmetikkforhandler, har utnyttet banebrytende teknologier, inkludert AI og maskinlæring, i over et tiår. Deres virtuelle artist lar kundene praktisk talt prøve nye produkter uten å ha dem på seg.

Gjennom ansiktsgjenkjenningsteknologi gjenkjenner maskinlæringsalgoritmer automatisk den mest kompatible fargen og anbefaler produkter, tilbyr personlige produktanbefalinger, øker kundeengasjement og fremmer lojalitet.

Image Source

11. Coca-Cola forbedret sin salgs- og distribusjonsinnsats med nesten 30 %.

Coca-Cola har vært i forkant med implementering av ML- og AI-løsninger i sine markedsføringsstrategier.

For å opprettholde sin bransjelederskap opprettet det amerikanske selskapet et AI-system for å analysere salgsdata og oppdage trender i kundepreferanser.

De brukte også maskinlæringsalgoritmer for å optimalisere produktpakkingen og distribusjonen, noe som resulterte i en bemerkelsesverdig økning på 30 % i fortjeneste.

I tillegg utviklet de en virtuell assistent for å hjelpe kunder med vanlige spørsmål.

12. Yelp sender personlige anbefalinger ukentlig.

Yelp er en plattform for brukeranmeldelser og anbefalinger som bruker maskinlæringsalgoritmene. De utnytter maskinlæring og algoritmisk sortering for å lage personlige brukeranbefalinger.

Med maskinlæring mottar brukere ukentlige anbefalinger basert på bedrifter de har sett i forrige uke eller innenfor deres spesifikke interesser. I 2023 introduserte selskapet også sin AI-drevne anmeldelsestjeneste.

13. Cyber ​​Inc. doblet produksjonen av videokurs.

Cyber ​​Inc. er et sikkerhets- og personvernbevissthetsselskap basert i Nederland. Selskapet tilbyr opplæringsprogrammer og ønsket å skalere prosessen med å lage videokurs.

De slo seg sammen med Synthesia, En AI-drevet video opprettelsesplattform, for å strømlinjeforme videooppretting og produsere videoer på flere språk.

Samarbeidet kuttet ned kostnadene ved å ansette skuespillere siden verktøyet tilbyr en avatar som erstatning. Cyber ​​Inc klarte å produsere videoinnhold to ganger raskere og utvidet sin globale rekkevidde.

14. Uber laget målrettede annonser tilpasset for hver bruker.

Uber, en amerikansk drosjeleverandør, bruker maskinlæring effektivt. Ved hjelp av ML analyserer de kundedata, som plassering og reisehistorikk, og lager målrettede annonser tilpasset enkeltpersoner.

Algoritmer lar dem optimalisere annonsekampanjer for maksimal effektivitet, noe som resulterer i høyere kundeengasjement og bruksrater med Uber.

15. Farfetch økte åpningsraten for e-post med 31 %.

Farfetch er en luksusmoteforhandler som eksperimenterte med kunstig intelligens og ga et nytt utseende til sine e-postmarkedsføringskampanjer.

De samarbeidet med Phrasee, et verktøy som velger den mest relevante merkestemmen og genererer innholdsideer basert på det.

Selskapet var vitne til imponerende resultater, med en økning på 38 % i gjennomsnittlig klikkfrekvens og en gjennomsnittlig økning på 31 % åpen rate i triggerkampanjene.

5 tips for bruk av maskinlæring i markedsføring

Maskinlæring kan være svært fordelaktig, men du bør vite hvordan du bruker den effektivt. Her er fem tips for å effektivt utnytte maskinlæring i markedsføringstiltakene dine.

1. Vær spesifikk med markedsføringsmålene dine.

Siden ML behandler enorme datasett, vil du sannsynligvis få massevis av unødvendige data. Dette kan du enkelt unngå hvis du tydelig skisserer hva du ønsker å oppnå.

Begrens markedsføringsmålene dine og grupper dem i kategorier som kundesegmentering, annonseoptimalisering, konverteringsakselerasjon osv. Start med småskala-eksperimenter og gjenta når du har noen resultater.

2. Ikke hold deg til én ML-modell.

Det er viktig å eksperimentere med flere maskinlæringsmodeller. Ulike ML-modeller har forskjellige muligheter, hver med sine fordeler og ulemper.

For maksimal effektivitet må du teste forskjellige ML-modeller slik at du kan sammenligne ytelsen objektivt.

For eksempel kan én ML-modell utmerke seg i en bestemt type dataoppgave, men kan underprestere i et annet scenario.

3. Ikke bli overavhengig av ML-verktøy.

Selv om maskinlæring kan generere verdifull innsikt, kan det være skadelig for markedsførere å stole på det for mye. ML-modeller er fortsatt under utvikling, og de er ikke perfekte og kan ikke fungere fullt ut uten menneskelig ekspertise.

For maksimale resultater er det bedre å kombinere ML med menneskelig kunnskap. Definer tydelig hver rolle og sett en sunn grense for når du skal bruke ML og når du skal stole på menneskelige avgjørelser.

4. Samarbeid med dataforskere.

Ikke alle har intern kunnskap fra dataforskere. Hvis du nettopp har startet, er det en god idé å samarbeide med en dataforsker for å implementere de riktige ML-modellene.

Sørg for å spørre maskinlæringsekspertene om å forklare begrensningene til ML-modeller, slik at du ikke har urealistiske forventninger.

5. Respekter datapolitikken og vær transparent.

AI- og ML-verktøy utgjør en trussel mot datainnbrudd og personvernhensyn.

Siden kundedata er sårbare, må du sørge for at du overholder personvernforskriftene. Unngå uetisk bruk av kundedata og vær transparent.

Disse er avgjørende for å bygge tillit hos kundene dine.

5 Maskinlæringsverktøy for markedsførere

Siden markedet er mettet med ML-verktøy, har vi begrenset listen og inkludert kun de beste. Her er fem ML-verktøy som vil hjelpe deg å strømlinjeforme markedsføringstiltak og maksimere fortjenesten.

1. Hubspot innholdsassistent

Kom i gang med HubSpots AI-verktøy.

HubSpot innholdsassistent er et kraftig verktøy som lar markedsførere forsterke innholdsoperasjoner og forbedre produktiviteten.

Den integreres naturlig med HubSpot-produkter, og du kan veksle mellom AI og manuell innholdsoppretting for å lage kopi for e-post, nettside, blogginnlegg, etc.

For å bruke innholdsassistenten trenger du bare å fylle ut skjemaet, beskrive hvilket innhold du vil ha, og deretter klikke på «Generer». Om noen sekunder har du kopien din.

Kjernefunksjoner

• Lag personlig tilpassede salgs- og markedsførings-e-poster, blogginnleggsideer og skisser
• Generer avsnitt og lag overbevisende CTAer
• Integrer med de andre Hubspot-produktene

Pris: Gratis for Hubspot CRM-brukere.

Pro tip: Segmenter potensielle kunder basert på delte egenskaper, og legg deretter listene til innholdsassistenten. Verktøyet vil behandle dataene og lage personlig tilpassede e-poster for å effektivisere din oppsøkende rekkevidde.

2. Monkey Learn

MonkeyLearn er et AI-verktøy som hjelper bedrifter med å analysere data med maskinlæring. Den trekker ut data fra forskjellige kilder, for eksempel e-poster, undersøkelser og innlegg, og visualiserer tilbakemeldinger fra kunder på ett sted.

Kjernefunksjoner

• Ulike tekstformater støttes, for eksempel e-post, støttebilletter, anmeldelser, NPS-undersøkelser, tweets, etc.
• Tekstklassifisering i kategorier: Sentiment, Emne, Aspekter, Hensikt, Prioritet, etc.
• Integrasjoner med hundrevis av applikasjoner som Zendesk, Airtable, Typeform, Intercom, etc.

Pris: Det er to prisplaner. "Team"-pakken starter fra $299, og det er en gratis prøveversjon. "Business"-nivåets priser er ikke offentlig tilgjengelig, og du må kontakte salgsteamet.

Hva vi liker: Verktøyet er superintuitivt, og ingen erfaring med koding er nødvendig. I tillegg har kunder et bredt spekter av tekstanalysealternativer og kan se på tilbakemeldinger på ett sentralt sted.

3. Pecan AI

Image Source

Pecan AI er en prediktiv analyseplattform som bruker maskinlæring til å generere nøyaktige, handlingsrettede spådommer på bare noen få timer.

Verktøyet utnytter effektivt store mengder rådata og forutsier inntektspåvirkende risiko og utfall, som kundefragang, LTV, etc.

Kjernefunksjoner

• Forhåndsbygde, tilpassbare SQL-maler
• Forespørsel om etterspørsel
• Kampanjeoptimalisering ved bruk av SKAN
• Integrasjoner med tredjepartsapper

Pris: Verktøyet har tre prisplaner. "Starter"-planen er $50 per måned, "Professional" er $280. Du bør bestille et møte for Enterprise-kontoer for å vite prisdetaljene.

Hva vi liker: Verktøyet lar oss utnytte kraften til AI og eliminere gjetting mens vi tar strategiske beslutninger.

4. Jasper AI

Image Source

Jasper AI bruker maskinlæring og kunstig intelligens for å generere menneskelignende kopi for blogger, nettsteder, e-poster, sosiale medier osv. Denne tekstforfatterassistenten hjelper bedrifter med å skalere innholdsproduksjonen og spare dyrebar tid.

Du velger ganske enkelt stemmen, laster opp kampanjeoversikten og velger type innhold. Den vil generere en kopi på bare 15 sekunder.

Kjernefunksjoner

• Flere toner med stemmealternativer for å matche merkevarestilen din: frekk, formell, dristig og pirat
• Innholdsoversettelse på over 30 språk
• 50 forskjellige bruksmaler
• AI kunstgenerator for å lage grafikk for kopiene dine

Pris: Verktøyet kommer med tre prisplaner. "Creator"-planen koster henholdsvis $39 og "Teams"-planen $99 per måned. Du må kontakte salgsteamet deres hvis du trenger "Business" planen.

Hva vi liker: Ulike toner og ferdiglagde kampanjemaler for å lage personlig innhold. En brukervennlig nettleserutvidelse for å få tilgang til verktøyet rett i nettleseren din.

5. AI-markedsfører

AI Marketer er et prediktivt analyseverktøy som lar deg identifisere og målrette mot dine mest verdifulle kunder.

Ved å bruke maskinlæringsmodeller forutsier den sannsynligheten for kundekjøp og sender varsler om tidsoptimalisering til målkunder på bestemte tidspunkter.

Du kan også målrette mot kunder som har høy risiko for churning. Dette hjelper deg med å øke kundebevaringen og maksimere effekten av markedsføringskampanjene dine.

Kjernefunksjoner

• Kundeatferdsspådommer på individuell basis
• Smartere målretting
• Datadrevne optimaliseringsanbefalinger

Pris: Prisinformasjonen offentliggjøres ikke offentlig. Du bør be om en demo. Det er også en gratis prøveversjon.

Hva vi liker: Ulike toner og ferdiglagde kampanjemaler for å lage personlig innhold. Den har også en brukervennlig nettleserutvidelse slik at du kan få tilgang til verktøyet fra nettleseren din.

Bruk av maskinlæring for å maksimere markedsføringsinnsatsen

AI og maskinlæringsløsninger trapper opp markedsføringsspillet. Selv om de fortsatt utvikler seg, vil det ikke gjøre noen skade å integrere banebrytende teknologier i den daglige stabelen din.

I stedet vil det hjelpe deg med å automatisere repeterende oppgaver og få kraftig innsikt i kundeadferd, slik at du kan lage svært effektive markedsføringskampanjer som gir resultater.

Hold øye med teknologitrender og utnytt kraften til maskinlæringsalgoritmer.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://blog.hubspot.com/marketing/machine-learning-and-marketing