Uczenie maszynowe i marketing: narzędzia, przykłady i wskazówki, z których może skorzystać większość zespołów

Uczenie maszynowe, podzbiór sztucznej inteligencji, to potężne narzędzie, które szybko zmienia marketing.

Według HubSpot około 35% marketerów korzysta ze sztucznej inteligencji, aby uprościć swoją pracę i zautomatyzować żmudne zadania najnowsze badania. Jednak to samo badanie pokazuje, że 96% marketerów nadal dostosowuje wyniki generowane przez sztuczną inteligencję, co wskazuje, że nadal jest to dalekie od doskonałości.

W dzisiejszym poście dowiesz się, jak uczenie maszynowe może usprawnić Twój zespół marketingowy. Podzielimy się także praktycznymi przykładami z rzeczywistych firm wdrażających uczenie maszynowe i zauważających znaczące ulepszenia.

Spis treści

Uczenie maszynowe i marketing

Uczenie maszynowe to forma sztucznej inteligencji (AI), która umożliwia aplikacjom dokładniejsze przewidywanie wyników bez konieczności bezpośredniego programowania.

Marketerzy wykorzystują ML do zrozumienia zachowań klientów i identyfikacji trendów w dużych zbiorach danych, co pozwala im tworzyć skuteczniejsze kampanie marketingowe i poprawiać zwrot z inwestycji w marketing.

Na przykład Netflix wykorzystuje uczenie maszynowe do ulepszania algorytmu rekomendacji, prognozowania popytu i zwiększania zaangażowania klientów.

Wykorzystując historię przeglądania klientów, firma uzyskuje dokładny wgląd w preferencje klientów, umożliwiając im przedstawianie odpowiednich sugestii dotyczących treści.

Spójrz na poniższy obrazek, aby zobaczyć, co sprawia, że ​​profesjonaliści biznesowi wdrażają ML i AI technologia.

Image Source

Jak uczenie maszynowe może usprawnić marketing

Uczenie maszynowe może usprawnić marketing na wiele sposobów. Oto najczęstsze przypadki użycia:

1. Zmierz nastroje klientów

Algorytmy uczenia maszynowego mogą automatycznie identyfikować nastroje klientów, uwzględniając opinie pozytywne, neutralne lub negatywne.

Początkowo zbierają dane tekstowe z różnych źródeł, takich jak recenzje klientów, wzmianki w mediach społecznościowych, formularze opinii lub odpowiedzi z ankiet.

Następnie dane poddawane są wstępnemu przetwarzaniu i oznaczane zgodnie z odpowiednimi sentymentami. Dzięki temu marketerzy mogą uzyskać wgląd w nastroje klientów i wprowadzać ulepszenia w oparciu o opinie.

2. Spersonalizuj doświadczenie użytkownika

Modele uczenia maszynowego mogą analizować zachowania użytkowników i dane historyczne, aby przewidzieć preferencje klientów. Marketerzy wykorzystują tę możliwość do tworzenia spersonalizowanych ofert dla klientów, takich jak rekomendacje produktów, promocje czy rabaty.

Ponadto ML może wybierać źródła treści w oparciu o zainteresowania użytkowników i wysyłać klientom spersonalizowane przypomnienia.

3. Optymalizuj wysiłki związane z dystrybucją treści

Uczenie maszynowe może analizować wydajność różnych kanałów dystrybucji treści i oferować strategie optymalizacji.

Korzystając z danych historycznych, może określić najlepszy czas na publikację oraz optymalną częstotliwość dystrybucji treści, aby nie przytłoczyć odbiorców.

Potrafi także zidentyfikować najskuteczniejsze kanały dystrybucji, umożliwiając marketerom rozsądną alokację zasobów i osiągnięcie maksymalnego zaangażowania przy jednoczesnym ROI.

4. Optymalizuj kierowanie reklam i stawki

ML rewolucjonizuje reklamę ukierunkowaną.

Analizując ogromną ilość danych o klientach, uczenie maszynowe przewiduje zachowania klientów i grupuje użytkowników w segmenty w oparciu o wspólne cechy i cechy.

Marketerzy wykorzystują następnie te dane do dostosowywania reklam do tych segmentów, nawiązując kontakt z docelowymi odbiorcami, którzy są bardziej skłonni do interakcji z reklamą.

5. Usprawnij procesy testów A/B

Testy A / B odgrywa ważną rolę w marketingu, ponieważ wyraźnie pokazuje, co się sprawdza, a co nie.

ML pomaga zautomatyzować procesy testów A/B i zwiększyć ich dokładność. Monitorowanie procesu testowania w czasie rzeczywistym zmniejsza konieczność ręcznej interwencji i prawdopodobieństwo potencjalnych błędów.

Co więcej, uczenie maszynowe skraca czas trwania testu, oszczędzając czas i zasoby, gdy jedna odmiana znacznie przewyższa drugą.

15 przykładów uczenia maszynowego i marketingu

Forrester prognozuje, że do 100 r. prawie 2025% przedsiębiorstw wdroży jakąś formę sztucznej inteligencji. Jeszcze dwa lata przed nami, ale wiele firm już z sukcesem wdrożyło sztuczną inteligencję.

Oto 15 przykładów z rzeczywistych firm, które odnotowały znaczną poprawę po wdrożeniu uczenia maszynowego.

1. Amazon zwiększył sprzedaż netto o 9%.

Uczenie maszynowe od dawna jest integralną częścią Amazona, jednego z największych sprzedawców detalicznych na świecie.

Gigant e-commerce wykorzystuje ML do różnych celów, takich jak uzyskiwanie wglądu w zachowania klientów oraz analizowanie historii przeglądania i zakupów w celu dostarczania spersonalizowanych rekomendacji produktów.

Poprawiają one doświadczenie klienta, ponieważ użytkownicy z łatwością znajdują nowe produkty, które są podobne do ich poprzednich zakupów. Dodatkowo Amazon tworzy ukierunkowane reklamy dla użytkowników na podstawie prognoz popytu.

Według najnowszego raportu finansowego raportsprzedaż netto firmy wzrosła o 9% do 127.4 miliarda dolarów w pierwszym kwartale w porównaniu do 116.4 miliarda dolarów w pierwszym kwartale 2022 roku.

2. Netflix stał się liderem branży dzięki spersonalizowanym sugestiom filmowym.

Jednym z głównych powodów popularności usług Netflix jest to, że z nich korzystają sztuczna inteligencja oraz rozwiązania do uczenia maszynowego umożliwiające generowanie intuicyjnych sugestii.

Firma korzysta uczenie maszynowe analizować wybory filmowe swoich klientów i przedstawiać odpowiednie sugestie dotyczące treści. Ale jak to działa?

Kiedy przeglądasz ich katalog filmów, ich inteligentne algorytmy sprawdzają, jaki rodzaj filmów Cię urzeka, gdzie klikasz, ile minut oglądasz ten sam film itp.

Następnie analizując Twoje nawyki związane z oglądaniem, Netflix tworzy dla Ciebie spersonalizowany kanał filmów/programów telewizyjnych. To korzystna sytuacja.

3. Armor VPN przewidywała wartość dożywotnią i maksymalizowała wysiłki w zakresie pozyskiwania użytkowników.

Armor VPN to oprogramowanie zapewniające cyberbezpieczeństwo konsumenckie (VPN), które chciało stworzyć solidną strategię pozyskiwania użytkowników w celu przyciągnięcia nowych klientów. Mając ograniczone budżety marketingowe, właściciele nie chcieli przechodzić procesu prób i błędów.

W ten sposób nawiązali współpracę z Sztuczna inteligencja pekana, narzędzie do analizy predykcyjnej, umożliwiające podejmowanie strategicznych decyzji za pomocą modeli przewidywanej wartości życiowej (pLTV).

Image Source

Z przewidywaniami narzędzia identyfikował się klient średnio 25% różnicy pomiędzy rzeczywistą wartością od początku istnienia użytkownika a oczekiwaną wartością użytkownika.

W ten sposób Armor VPN może stworzyć skuteczniejszą i opartą na danych strategię, która będzie napędzać wysiłki związane z pozyskiwaniem użytkowników.

4. Devex skalował swoje procesy tworzenia treści i obniżył koszty 50-krotnie.

Devex z siedzibą w Waszyngtonie jest głównym dostawcą usług rekrutacyjnych i rozwoju biznesu na rzecz globalnego rozwoju.

Co tydzień firma otrzymuje około 3000 tekstów, które wymagają ręcznej recenzji przez zespół merytoryczny. Ostatecznie tylko 300 z tych dzieł zostało uznanych za wartościowe i odpowiednio oznakowane.

Do niedawna ocenę przeprowadzano ręcznie, co zajmowało około 10 godzin. Aby zautomatyzować proces, skontaktował się z Devex MałpaUcz się, platforma do analizy tekstu oparta na modelach uczenia maszynowego.

Devex zbudował klasyfikator tekstu, który pomógł im przetworzyć dane, a następnie oznaczyć, czy tekst był istotny.

Zaowocowało to 66% oszczędnością czasu, a koszty operacyjne spadły 50-krotnie, ponieważ wymagana była mniejsza ingerencja człowieka.

5. Airbnb zoptymalizował ceny wynajmu i stworzył przybliżone szacunki.

Airbnb stanęło przed wyzwaniami, próbując zoptymalizować ceny wynajmu dla klientów.

Aby to przezwyciężyć, Airbnb wykorzystał uczenie maszynowe, aby zapewnić potencjalnym klientom przybliżone szacunki. Ceny ustalano w oparciu o różne kryteria, takie jak lokalizacja, wielkość, rodzaj nieruchomości, sezonowość, udogodnienia itp.

Następnie, wykonując EDA, mogli zrozumieć, w jaki sposób ogłoszenia o wynajmie rozprzestrzeniają się w całych Stanach Zjednoczonych.

W ostatnim kroku firma wdrożyła modele ML, takie jak regresja liniowa, w celu wygenerowania szacunków i wizualizacji zmian cen w czasie. Pozwoliło im to stworzyć atrakcyjne oferty marketingowe i pozyskać nowych klientów.

6. Re:member zwiększył konwersję o 43% dzięki mapom cieplnym i nagraniom sesji.

Zapamiętaj jest jedną z wiodących firm obsługujących karty kredytowe w Skandynawii. Niedawno ich zespół marketingowy zauważył, że użytkownicy częściej niż zwykle odbijali formularz wniosku o kartę kredytową.

Sfrustrowany zespół marketingowy zwrócił się do Hotjar aby uzyskać pełny obraz tego, jak klienci korzystali z ich witryny i co było przyczyną problemu. Wykorzystali nagrania sesji, aby odtworzyć cały czas spędzony przez użytkownika na stronie internetowej.

Mapy cieplne pomogły im określić, które strony klienci najczęściej klikali.

Łącząc dane, zespół marketingowy Re:member zauważył, że wiele osób pochodzących z oddziałów od razu odchodziło.

Po przejrzeniu map cieplnych i nagrań sesji zespół doszedł do wniosku, że odwiedzający byli początkowo zainteresowani sekcją dotyczącą korzyści, ale potrzebowali więcej informacji.

W rezultacie przeprojektowali stronę aplikacji, co zaowocowało 43% wzrostem konwersji.

7. Tuff osiągnął 75% wskaźnik sukcesu w przypadku propozycji partnerstwa.

Tuff to agencja marketingu SEO, która osiągnęła znaczny wzrost ARR w ciągu zaledwie trzech lat. Początkowo mieli trudności z tworzeniem ofert dla klientów ze względu na brak niezawodnego narzędzia SEO do dokładnego badania konkurencji i słów kluczowych.

Po użyciu Semrush, wiodącego narzędzia do badania słów kluczowych z algorytmami uczenia maszynowego, Tuff może analizować wyniki organiczne potencjalnych klientów i tworzyć spersonalizowane propozycje dostosowane do ich konkretnych potrzeb.

Doprowadziło to do 75% skuteczności w pozyskiwaniu nowych klientów.

8. Kasasa zwiększyła ruch organiczny o 92%.

Celem Kasasa, firmy świadczącej usługi finansowe, było skalowanie działań związanych z treścią i zwiększanie ruchu organicznego. Adoptowali MarketMuse, narzędzie do optymalizacji treści oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, aby zaoszczędzić czas i zasoby.

Korzystając z uproszczonych informacji o treści z MarketMuse, Kasasa znacznie szybciej tworzył znaczące treści. Dzięki temu firma stała się ekspertem w branży i zwiększyła jej rozpoznawalność, co przełożyło się na 92% wzrost ruchu organicznego.

9. Spotify stworzyło spersonalizowane playlisty i zwiększyło zaangażowanie klientów.

Spotify wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do analizy danych klientów, takich jak playlisty i historia słuchania.

Umożliwia to dostawcy usług muzyki cyfrowej tworzenie segmentów klientów w oparciu o preferencje muzyczne, umożliwiając spersonalizowane rekomendacje muzyczne i playlisty dla każdego użytkownika, co ostatecznie zwiększa zaangażowanie klientów.

10. Sephora zbudowała długoterminową lojalność klientów dzięki Sephora Virtual Artist.

Sephora, gigantyczny sprzedawca kosmetyków, od ponad dekady wykorzystuje najnowocześniejsze technologie, w tym sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. Ich wirtualny artysta umożliwia klientom wirtualne wypróbowanie nowych produktów bez ich noszenia.

Dzięki technologii rozpoznawania twarzy algorytmy uczenia maszynowego automatycznie rozpoznają najbardziej zgodny odcień i polecają produkty, oferując spersonalizowane rekomendacje produktów, zwiększając zaangażowanie klientów i wspierając lojalność.

Image Source

11. Coca-Cola poprawiła swoje wysiłki w zakresie sprzedaży i dystrybucji o prawie 30%.

Coca-Cola przoduje we wdrażaniu rozwiązań ML i AI w swoich strategiach marketingowych.

Aby utrzymać pozycję lidera w branży, amerykańska firma stworzyła system AI do analizy danych sprzedażowych i wykrywania trendów w preferencjach klientów.

Zastosowali także algorytmy uczenia maszynowego, aby zoptymalizować pakowanie i dystrybucję produktów, co zaowocowało niezwykłym 30% wzrostem zysków.

Dodatkowo opracowali wirtualnego asystenta, który pomaga klientom w przypadku typowych zapytań.

12. Yelp co tydzień wysyła spersonalizowane rekomendacje.

Skowyt to platforma z recenzjami i rekomendacjami użytkowników, która wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego. Wykorzystują uczenie maszynowe i sortowanie algorytmiczne do tworzenia spersonalizowanych rekomendacji użytkowników.

Dzięki uczeniu maszynowemu użytkownicy otrzymują cotygodniowe rekomendacje na podstawie firm, które oglądali w poprzednim tygodniu lub w ramach ich konkretnych zainteresowań. W 2023 roku firma wprowadziła także usługę pisania recenzji opartą na sztucznej inteligencji.

13. Cyber ​​Inc. podwoiła produkcję kursów wideo.

Cyber ​​Inc. to firma z siedzibą w Holandii, zajmująca się świadomością bezpieczeństwa i prywatności. Firma oferuje programy szkoleniowe i chciała skalować proces tworzenia kursów wideo.

Sprzymierzyli się z Synthesia, Wideo napędzane sztuczną inteligencją platformę do tworzenia, która usprawnia tworzenie filmów i produkcję filmów w wielu językach.

Współpraca obniżyła koszty zatrudniania aktorów, ponieważ narzędzie oferuje awatar jako zamiennik. Cyber ​​Inc udało się dwukrotnie szybciej wyprodukować treści wideo i rozszerzyć swój globalny zasięg.

14. Uber stworzył reklamy kierowane, spersonalizowane dla każdego użytkownika.

Uber, amerykański dostawca usług taksówkowych, skutecznie wykorzystuje uczenie maszynowe. Za pomocą ML analizują dane klientów, takie jak lokalizacja i historia podróży, i tworzą reklamy targetowane dostosowane do konkretnych osób.

Algorytmy pozwalają im optymalizować kampanie reklamowe pod kątem maksymalnej wydajności, co skutkuje większym zaangażowaniem klientów i większymi wskaźnikami wykorzystania Ubera.

15. Farfetch zwiększył współczynnik otwarć e-maili o 31%.

Farfetch to sprzedawca odzieży luksusowej, który eksperymentował ze sztuczną inteligencją i nadał świeże spojrzenie swoim kampaniom e-mail marketingu.

Współpracowali z Zwrot, narzędzie, które wybiera najtrafniejszy głos marki i na tej podstawie generuje pomysły na treści.

Firma odnotowała imponujące wyniki, ze wzrostem średniego współczynnika klikalności o 38% i średnim wzrostem współczynnika otwarć o 31% w swoich kampaniach wyzwalających.

5 wskazówek dotyczących wykorzystania uczenia maszynowego w marketingu

Uczenie maszynowe może być bardzo korzystne, ale należy wiedzieć, jak z niego skutecznie korzystać. Oto pięć wskazówek, jak skutecznie wykorzystać uczenie maszynowe w swoich działaniach marketingowych.

1. Określ swoje cele marketingowe konkretnie.

Ponieważ ML przetwarza ogromne zbiory danych, prawdopodobnie otrzymasz mnóstwo niepotrzebnych danych. Możesz tego łatwo uniknąć, jeśli jasno określisz, co chcesz osiągnąć.

Zawęź swoje cele marketingowe i pogrupuj je w kategorie, takie jak segmentacja klientów, optymalizacja reklam, przyspieszenie konwersji itp. Zacznij od eksperymentów na małą skalę i powtarzaj, gdy uzyskasz pewne wyniki.

2. Nie trzymaj się jednego modelu ML.

Niezbędne jest eksperymentowanie z wieloma modelami uczenia maszynowego. Różne modele ML mają różne możliwości, każdy ma swoje zalety i wady.

Aby uzyskać maksymalną wydajność, musisz przetestować różne modele ML, aby móc obiektywnie porównać ich wydajność.

Na przykład jeden model uczenia maszynowego może wyróżniać się w przypadku określonego typu zadań związanych z danymi, ale może działać gorzej w innym scenariuszu.

3. Nie polegaj nadmiernie na narzędziach ML.

Chociaż uczenie maszynowe może generować cenne spostrzeżenia, nadmierne poleganie na nim może być szkodliwe dla marketerów. Modele uczenia maszynowego wciąż ewoluują, nie są doskonałe i nie mogą w pełni funkcjonować bez wiedzy człowieka.

Aby uzyskać maksymalne rezultaty, lepiej połączyć ML z ludzką wiedzą. Jasno zdefiniuj każdą rolę i ustal zdrową granicę pomiędzy tym, kiedy używać ML, a kiedy polegać na ludzkich decyzjach.

4. Współpracuj z analitykami danych.

Nie każdy ma wewnętrzną wiedzę z zakresu analityki danych. Jeśli dopiero zaczynasz, dobrym pomysłem jest współpraca z analitykiem danych w celu wdrożenia odpowiednich modeli uczenia maszynowego.

Pamiętaj, aby poprosić ekspertów ds. uczenia maszynowego o wyjaśnienie ograniczeń modeli uczenia maszynowego, aby uniknąć nierealistycznych oczekiwań.

5. Przestrzegaj polityki dotyczącej danych i bądź przejrzysty.

Narzędzia AI i ML stwarzają zagrożenie dla naruszeń danych i problemów związanych z prywatnością.

Ponieważ dane klientów są wrażliwe, musisz upewnić się, że przestrzegasz przepisów dotyczących prywatności danych. Unikaj nieetycznego wykorzystania danych klientów i zachowaj przejrzystość.

Są one niezbędne do budowania zaufania wśród klientów.

5 narzędzi uczenia maszynowego dla marketerów

Ponieważ rynek jest nasycony narzędziami ML, zawęziliśmy listę i uwzględniliśmy tylko te najlepsze. Oto pięć narzędzi ML, które pomogą Ci usprawnić działania marketingowe i zmaksymalizować zyski.

1. Asystent treści Hubspot

Zacznij korzystać z narzędzi AI HubSpot.

HubSpot's asystent treści to potężne narzędzie, które pozwala marketerom usprawnić działania związane z treścią i poprawić produktywność.

Natywnie integruje się z produktami HubSpot i możesz przełączać się między sztuczną inteligencją a ręcznym tworzeniem treści, aby tworzyć kopie do wiadomości e-mail, strony internetowej, postów na blogu itp.

Aby skorzystać z asystenta treści, wystarczy wypełnić formularz, opisać, jakiej treści szukasz, a następnie kliknąć „Generuj”. Za kilka sekund będziesz mieć swoją kopię.

Podstawowe cechy

• Twórz spersonalizowane e-maile dotyczące sprzedaży i marketingu, pomysły na wpisy na blogu i konspekty
• Twórz akapity i twórz przekonujące wezwania do działania
• Zintegruj się z innymi produktami Hubspot

Cena: Bezpłatnie dla użytkowników Hubspot CRM.

Pro tip: Segmentuj potencjalnych klientów na podstawie wspólnych cech, a następnie dodaj listy do asystenta treści. Narzędzie przetworzy dane i utworzy spersonalizowane e-maile, aby usprawnić Twój zasięg.

2. Małpa ucz się

MonkeyLearn to narzędzie AI, które pomaga firmom analizować dane za pomocą uczenia maszynowego. Wyodrębnia dane z różnych źródeł, takich jak e-maile, ankiety i posty, a następnie wizualizuje opinie klientów w jednym miejscu.

Podstawowe cechy

• Obsługiwane są różne formaty tekstowe, takie jak e-maile, zgłoszenia do pomocy technicznej, recenzje, ankiety NPS, tweety itp.
• Klasyfikacja tekstu na kategorie: Sentyment, Temat, Aspekty, Intencja, Priorytet itp.
• Integracje z setkami aplikacji, takich jak Zendesk, Airtable, Typeform, Intercom itp.

Cena: Istnieją dwa plany cenowe. Pakiet „Team” zaczyna się od 299 USD i obejmuje bezpłatny okres próbny. Ceny poziomu „Biznes” nie są publicznie dostępne i należy skontaktować się z zespołem sprzedaży.

Co lubimy: Narzędzie jest niezwykle intuicyjne i nie wymaga żadnego doświadczenia w kodowaniu. Ponadto klienci mają do dyspozycji szeroką gamę opcji analizy tekstu i mogą przeglądać opinie w jednym centralnym miejscu.

3. Sztuczna inteligencja pekana

Image Source

Pecan AI to platforma do analiz predykcyjnych, która wykorzystuje uczenie maszynowe do generowania dokładnych, praktycznych przewidywań w ciągu zaledwie kilku godzin.

Narzędzie skutecznie wykorzystuje duże ilości surowych danych i przewiduje ryzyko i wyniki wpływające na przychody, takie jak odpływ klientów, LTV itp.

Podstawowe cechy

• Gotowe, konfigurowalne szablony SQL
• Prognozowanie popytu
• Optymalizacja kampanii za pomocą SKAN
• Integracje z aplikacjami innych firm

Cena: Narzędzie posiada trzy plany cenowe. Plan „Starter” kosztuje 50 USD miesięcznie, „Profesjonalny” to 280 USD. Aby poznać szczegóły cennika, warto zarezerwować spotkanie dla kont Enterprise.

Co lubimy: Narzędzie pozwala wykorzystać moc sztucznej inteligencji i wyeliminować domysły przy podejmowaniu strategicznych decyzji.

4. Jaspis AI

Image Source

Jasper AI wykorzystuje uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję do generowania tekstów przypominających ludzi na blogi, strony internetowe, e-maile, media społecznościowe itp. Ten asystent copywritingu pomaga firmom skalować wysiłki związane z produkcją treści i oszczędzać cenny czas.

Wystarczy wybrać ton głosu, przesłać brief kampanii i wybrać rodzaj treści. Wygeneruje kopię w zaledwie 15 sekund.

Podstawowe cechy

• Wiele opcji głosu pasujących do stylu Twojej marki: bezczelny, formalny, odważny i piracki
• Tłumaczenie treści na ponad 30 języków
• 50 różnych szablonów przypadków użycia
• Generator grafiki AI do tworzenia wizualizacji dla Twoich kopii

Cena: Narzędzie jest dostarczane z trzema planami cenowymi. Plan „Twórca” kosztuje odpowiednio 39 USD, a plan „Zespoły” 99 USD miesięcznie. Jeśli potrzebujesz planu „Biznes”, musisz skontaktować się z ich zespołem sprzedaży.

Co lubimy: Różne tony głosu i gotowe szablony kampanii umożliwiające tworzenie spersonalizowanych treści. Łatwe w użyciu rozszerzenie przeglądarki umożliwiające dostęp do narzędzia bezpośrednio w przeglądarce.

5. Marketing AI

AI Marketer to narzędzie do analizy predykcyjnej, które pozwala identyfikować i docierać do najcenniejszych klientów.

Wykorzystując modele uczenia maszynowego, przewiduje prawdopodobieństwo zakupów klientów i wysyła powiadomienia o optymalizacji czasu do docelowych klientów w określonych godzinach.

Możesz także kierować reklamy do klientów, którzy są narażeni na wysokie ryzyko odejścia. Pomaga to zwiększyć utrzymanie klientów i zmaksymalizować wpływ kampanii marketingowych.

Podstawowe cechy

• Prognozy zachowań klientów indywidualnie
• Inteligentniejsze kierowanie
• Zalecenia dotyczące optymalizacji opartej na danych

Cena: Informacje o cenach nie są podawane do wiadomości publicznej. Powinieneś poprosić o demonstrację. Dostępny jest również bezpłatny okres próbny.

Co lubimy: Różne tony głosu i gotowe szablony kampanii umożliwiające tworzenie spersonalizowanych treści. Zawiera również łatwe w obsłudze rozszerzenie przeglądarki, dzięki czemu możesz uzyskać dostęp do narzędzia z poziomu przeglądarki.

Wykorzystanie uczenia maszynowego do maksymalizacji wysiłków marketingowych

Rozwiązania w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego usprawniają grę marketingową. Chociaż wciąż ewoluują, włączenie najnowocześniejszych technologii do codziennego stosu nie zaszkodzi.

Zamiast tego pomoże Ci zautomatyzować powtarzalne zadania i uzyskać dokładny wgląd w zachowania klientów, umożliwiając tworzenie wysoce skutecznych kampanii marketingowych, które przynoszą rezultaty.

Obserwuj trendy technologiczne i wykorzystuj moc algorytmów uczenia maszynowego.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://blog.hubspot.com/marketing/machine-learning-and-marketing