Învățare automată și marketing: instrumente, exemple și sfaturi pe care majoritatea echipelor le pot folosi

Învățarea automată, un subset al AI, este un instrument puternic care transformă rapid marketingul.

Aproximativ 35% dintre specialiști în marketing folosesc AI pentru a-și simplifica munca și pentru a automatiza sarcinile obositoare, potrivit HubSpot ultima cercetare. Cu toate acestea, aceeași cercetare dezvăluie că 96% dintre agenții de marketing încă ajustează rezultatele generate de AI, ceea ce indică faptul că este încă departe de a fi perfect.

În postarea de astăzi, veți afla cum învățarea automată vă poate supraalimenta echipa de marketing. De asemenea, vom împărtăși exemple concrete de la companii din lumea reală care implementează învățarea automată și observă îmbunătățiri semnificative.

Cuprins

Învățare automată și marketing

Învățarea automată este o formă de inteligență artificială (AI) care permite aplicațiilor software să devină mai precise la prezicerea rezultatelor fără a fi programate în mod explicit.

Specialiștii în marketing folosesc ML pentru a înțelege comportamentul clienților și pentru a identifica tendințele în seturi mari de date, permițându-le să creeze campanii de marketing mai eficiente și să îmbunătățească rentabilitatea investiției în marketing.

De exemplu, Netflix folosește învățarea automată pentru a-și îmbunătăți algoritmul de recomandări, pentru a prognoza cererea și pentru a crește implicarea clienților.

Prin valorificarea istoricului de vizionare al clienților, compania obține informații puternice asupra preferințelor clienților, permițându-le să facă sugestii relevante de conținut.

Priviți imaginea de mai jos pentru a vedea ce îi face pe profesioniștii din afaceri să adopte ML și AI tehnologie.

Image Source

Cum învățarea automată poate îmbunătăți marketingul

Învățarea automată poate îmbunătăți marketingul în nenumărate moduri. Iată cele mai frecvente cazuri de utilizare:

1. Evaluați sentimentul clienților

Algoritmii de învățare automată pot identifica automat sentimentele clienților, cuprinzând opinii pozitive, neutre sau negative.

Inițial, ei adună date textuale din diverse surse, cum ar fi recenziile clienților, mențiunile din rețelele sociale, formularele de feedback sau răspunsurile la sondaje.

Ulterior, datele sunt supuse preprocesării și sunt etichetate în funcție de sentimentul corespunzător. Acest lucru permite marketerilor să obțină informații despre sentimentul clienților și să facă îmbunătățiri pe baza feedback-ului.

2. Personalizați experiența utilizatorului

Modelele de învățare automată pot analiza comportamentul utilizatorului și datele istorice pentru a prezice preferințele clienților. Specialiștii în marketing folosesc această oportunitate pentru a crea oferte personalizate pentru clienți, cum ar fi recomandări de produse, promoții sau reduceri.

În plus, ML poate organiza fluxuri de conținut în funcție de interesele utilizatorilor și poate trimite mementouri personalizate clienților.

3. Optimizați eforturile de distribuție a conținutului

Învățarea automată poate analiza performanța diferitelor canale de distribuție a conținutului și poate oferi strategii de optimizare.

Prin accesarea datelor istorice, se poate determina cel mai bun moment pentru postare și frecvența optimă de distribuție a conținutului pentru a evita copleșirea publicului.

De asemenea, poate identifica cele mai eficiente canale de distribuție, permițând marketerilor să-și aloce resursele cu înțelepciune și să obțină un angajament maxim alături de rentabilitatea investiției.

4. Optimizați direcționarea și licitarea anunțurilor

ML revoluționează publicitatea direcționată.

Analizând o cantitate mare de date despre clienți, învățarea automată prezice comportamentul clienților și grupează utilizatorii în segmente pe baza trăsăturilor și caracteristicilor comune.

Specialiştii în marketing utilizează apoi aceste date pentru a adapta reclamele la acele segmente, conectându-se cu publicul ţintă care are mai multe şanse de a se implica cu anunţul.

5. Eficientizarea proceselor de testare A/B

A / B de testare joacă un rol important în marketing, deoarece arată clar ce funcționează și ce nu.

ML ajută la automatizarea proceselor de testare A/B și le face mai precise. Monitorizarea în timp real a procesului de testare reduce intervenția manuală și probabilitatea unor potențiale erori.

În plus, învățarea automată scade durata testului, economisind timp și resurse atunci când o variație o depășește semnificativ pe cealaltă.

15 Exemple de învățare automată și marketing

Forrester prognozează că aproape 100% dintre întreprinderi vor implementa o formă de IA până în 2025. Mai sunt doi ani, dar numeroase companii au adoptat deja cu succes IA.

Iată 15 exemple de la companii din lumea reală care au înregistrat îmbunătățiri semnificative după implementarea învățării automate.

1. Amazon și-a crescut vânzările nete cu 9%.

Învățarea automată a fost de mult timp o parte integrantă a Amazon, unul dintre cei mai mari retaileri din lume.

Gigantul comerțului electronic a folosit ML pentru o varietate de scopuri, cum ar fi obținerea de informații despre comportamentul clienților și analiza istoricului de navigare și achiziții pentru a oferi recomandări personalizate de produse.

Acestea îmbunătățesc experiența clienților, deoarece utilizatorii găsesc cu ușurință produse noi care sunt similare cu experiența lor anterioară de cumpărături. În plus, Amazon creează reclame direcționate pentru utilizatori pe baza prognozei cererii.

Potrivit ultimului său financiar raportează, vânzările nete ale companiei au crescut cu 9% la 127.4 miliarde USD în primul trimestru, comparativ cu 116.4 miliarde USD în primul trimestru din 2022.

2. Netflix a devenit lider în industrie datorită sugestiilor sale personalizate de filme.

Unul dintre principalele motive pentru care serviciile Netflix sunt populare este că le folosesc inteligență artificială și soluții de învățare automată pentru a genera sugestii intuitive.

Compania folosește masina de învățare să analizeze alegerile de filme ale clienților săi și să facă sugestii relevante de conținut. Dar cum funcționează?

Când răsfoiți directorul lor de filme, algoritmii lor inteligenți urmăresc ce fel de filme vă captivează, unde dați clic, câte minute continuați să vizionați același film etc.

Apoi, analizându-vă obiceiurile de vizionare, Netflix vă organizează un flux personalizat de filme/emisiune TV. Este un câștig-câștig.

3. Armor VPN a prezis valoarea de viață și a maximizat eforturile de achiziție a utilizatorilor.

Armor VPN este un software de securitate cibernetică a consumatorilor (VPN) care a dorit să creeze o strategie solidă de achiziție de utilizatori pentru a atrage noi clienți. Cu bugete limitate de marketing, proprietarii nu au vrut să treacă printr-un proces de încercare și eroare.

Astfel, s-au asociat cu Pecan AI, un instrument de analiză predictivă, pentru a lua decizii strategice cu ajutorul modelelor de valoare estimată a duratei de viață (pLTV).

Image Source

Cu previziunile instrumentului, clientul a identificat un decalaj de 25% în medie între valoarea reală a duratei de viață a utilizatorului și ceea ce se așteptau să fie valoarea utilizatorilor.

În acest fel, Armor VPN ar putea crea o strategie mai eficientă și bazată pe date pentru a-și alimenta eforturile de achiziție de utilizatori.

4. Devex și-a scalat procesele de creare de conținut și a redus costurile de 50 ori.

Devex, cu sediul în Washington, DC, este un furnizor important de servicii de recrutare și dezvoltare a afacerilor pentru dezvoltarea globală.

Compania primește aproximativ 3000 de texte săptămânal, care necesită o revizuire manuală de către echipa de conținut. În cele din urmă, doar 300 dintre aceste piese sunt considerate demne și etichetate în consecință.

Până de curând, evaluarea se făcea manual, ceea ce dura în jur de 10 ore. Pentru a automatiza procesul, Devex a contactat MonkeyLearn, o platformă de analiză de text alimentată de modele de învățare automată.

Devex a creat un clasificator de text care i-a ajutat să proceseze datele și apoi să eticheteze dacă textul era relevant.

A rezultat o economie de timp de 66%, iar costurile de operare au scăzut de 50 ori, deoarece a fost necesară mai puțină interferență umană.

5. Airbnb a optimizat prețurile de închiriere și a creat estimări aproximative.

Airbnb s-a confruntat cu provocări atunci când a încercat să optimizeze prețurile de închiriere pentru clienți.

Pentru a depăși acest lucru, Airbnb a folosit învățarea automată pentru a oferi estimări aproximative clienților potențiali. Prețurile s-au bazat pe diferite criterii precum locație, dimensiune, tip de proprietate, sezonalitate, facilități etc.

Apoi, efectuând EDA, ei ar putea înțelege cum s-au răspândit listele de închiriere în SUA.

În pasul final, compania a implementat modele ML, cum ar fi regresia liniară, pentru a genera estimări și a vizualiza modul în care prețurile se modifică în timp. Le-a permis să creeze oferte de marketing atractive și să câștige noi clienți.

6. Re:member a crescut conversiile cu 43% cu hărțile termice și înregistrările de sesiuni.

Tine minte este una dintre cele mai importante companii de carduri de credit din Scandinavia. Recent, echipa lor de marketing a observat că utilizatorii renunțau la formularul de cerere pentru cardul de credit mai mult decât de obicei.

Frustrată, echipa de marketing a apelat la Hotjar pentru a obține o imagine completă a modului în care clienții își foloseau site-ul web și a ceea ce a cauzat problema. Ei au folosit înregistrările de sesiune pentru a reda întregul timp petrecut de un utilizator pe site.

Hărțile termice i-au ajutat să identifice paginile pe care clienții au tendința să facă clic mai mult.

Combinând datele, echipa de marketing a Re:member a observat că mulți oameni care veneau de la afiliați pleacă imediat.

După ce a analizat hărțile termice și înregistrările sesiunilor, echipa a ajuns la concluzia că vizitatorii erau inițial interesați de secțiunea de beneficii, dar aveau nevoie de mai multe informații.

În consecință, au reproiectat pagina aplicației, rezultând o creștere cu 43% a conversiilor.

7. Tuff a atins o rată de succes de 75% la propunerile de parteneriat.

Tuff este o agenție de marketing SEO care a obținut o creștere semnificativă a ARR în doar trei ani. Inițial, s-au luptat să creeze propuneri pentru clienți din cauza lipsei unui instrument SEO de încredere pentru cercetarea amănunțită a concurenței și a cuvintelor cheie.

După utilizare Semrush, un instrument important de cercetare a cuvintelor cheie cu algoritmi de învățare automată, Tuff ar putea analiza performanța organică a potențialilor clienți și poate crea propuneri personalizate adaptate nevoilor lor specifice.

Acest lucru a condus la o rată de succes de 75% în câștigarea de noi clienți.

8. Kasasa a crescut traficul organic cu 92%.

Kasasa, o companie de servicii financiare, și-a propus să-și extindă operațiunile de conținut și să genereze trafic organic. Au adoptat MarketMuse, un instrument de optimizare a conținutului bazat pe AI și ML, pentru a economisi timp și resurse.

Folosind rezumate de conținut simplificate de la MarketMuse, Kasasa a produs conținut semnificativ mult mai rapid. Acest lucru a stabilit compania ca expert în industrie și a sporit recunoașterea acesteia, ducând la o creștere de 92% a traficului organic.

9. Spotify a creat liste de redare personalizate și a sporit implicarea clienților.

Spotify utilizează algoritmi de învățare automată pentru a analiza datele clienților, cum ar fi listele de redare și istoricul de ascultare.

Acest lucru permite furnizorului de servicii de muzică digitală să creeze segmente de clienți pe baza preferințelor muzicale, permițând recomandări muzicale personalizate și liste de redare pentru fiecare utilizator, crescând în cele din urmă implicarea clienților.

10. Sephora a fidelizat clienții pe termen lung cu Sephora Virtual Artist.

Sephora, un comerciant gigant de produse cosmetice, folosește tehnologii de ultimă oră, inclusiv inteligența artificială și învățarea automată, de peste un deceniu. Artistul lor virtual permite clienților să încerce virtual produse noi fără a le purta.

Prin tehnologia de recunoaștere a feței, algoritmii de învățare automată recunosc automat cea mai compatibilă nuanță și recomandă produse, oferind recomandări personalizate de produse, stimulând implicarea clienților și stimulând loialitatea.

Image Source

11. Coca-Cola și-a îmbunătățit eforturile de vânzări și distribuție cu aproape 30%.

Coca-Cola a fost în fruntea implementării soluțiilor ML și AI în strategiile sale de marketing.

Pentru a-și menține liderul în industrie, compania americană a creat un sistem AI pentru a analiza datele de vânzări și a detecta tendințele în preferințele clienților.

De asemenea, au folosit algoritmi de învățare automată pentru a-și optimiza ambalarea și distribuția produselor, rezultând o creștere remarcabilă de 30% a profiturilor.

În plus, au dezvoltat un asistent virtual pentru a ajuta clienții cu întrebări frecvente.

12. Yelp trimite săptămânal recomandări personalizate.

Scheunat este o platformă de recenzii și recomandări de utilizatori care utilizează algoritmii de învățare automată. Ei valorifică învățarea automată și sortarea algoritmică pentru a crea recomandări personalizate pentru utilizatori.

Cu învățarea automată, utilizatorii primesc recomandări săptămânale bazate pe companiile pe care le-au văzut în săptămâna anterioară sau în funcție de interesele lor specifice. În 2023, compania a introdus și serviciul său de scriere de recenzii bazat pe inteligență artificială.

13. Cyber ​​Inc. și-a dublat producția de cursuri video.

Cyber ​​Inc. este o companie de securitate și conștientizare a confidențialității cu sediul în Țările de Jos. Compania oferă programe de formare și a dorit să-și extindă procesul de creare a cursurilor video.

Au făcut echipă cu Synthesia, O Video cu AI platformă de creație, pentru a eficientiza crearea video și pentru a produce videoclipuri în mai multe limbi.

Colaborarea a redus costurile de angajare a actorilor, deoarece instrumentul oferă un avatar ca înlocuitor. Cyber ​​Inc a reușit să producă conținut video de două ori mai rapid și și-a extins acoperirea globală.

14. Uber a creat reclame direcționate personalizate pentru fiecare utilizator.

Uber, un furnizor american de servicii de taxi, folosește în mod eficient învățarea automată. Cu ajutorul ML, ei analizează datele clienților, cum ar fi locația și istoricul călătoriilor, și creează reclame direcționate, adaptate persoanelor fizice.

Algoritmii le permit să optimizeze campaniile publicitare pentru o eficiență maximă, rezultând o implicare mai mare a clienților și rate de utilizare cu Uber.

15. Farfetch și-a crescut rata de deschidere a e-mailurilor cu 31%.

Farfetch este un retailer de modă de lux care a experimentat cu inteligența artificială și a dat un aspect nou campaniilor sale de marketing prin e-mail.

Au colaborat cu Phrasee, un instrument care alege cea mai relevantă voce a mărcii și generează idei de conținut pe baza acesteia.

Compania a asistat la rezultate impresionante, cu o creștere de 38% a ratei medii de clic și o creștere a ratei medii de deschidere cu 31% în campaniile sale de declanșare.

5 sfaturi pentru utilizarea machine learning în marketing

Învățarea automată poate fi extrem de benefică, dar ar trebui să știți cum să o utilizați eficient. Iată cinci sfaturi pentru a valorifica eficient învățarea automată în eforturile tale de marketing.

1. Fii specific cu obiectivele tale de marketing.

Deoarece ML procesează seturi enorme de date, probabil că veți obține o mulțime de date inutile. Puteți evita cu ușurință acest lucru dacă schițați clar ceea ce doriți să realizați.

Restrângeți-vă obiectivele de marketing și grupați-le în categorii precum segmentarea clienților, optimizarea anunțurilor, accelerarea conversiilor etc. Începeți cu experimente la scară mică și repetați odată ce obțineți unele rezultate.

2. Nu rămâneți cu un model ML.

Experimentarea cu mai multe modele de învățare automată este esențială. Diferite modele ML au capacități diferite, fiecare cu avantajele și dezavantajele sale.

Pentru o eficiență maximă, va trebui să testați diferite modele ML, astfel încât să le puteți compara performanța în mod obiectiv.

De exemplu, un model ML poate excela într-un anumit tip de sarcină de date, dar poate avea performanțe slabe într-un scenariu diferit.

3. Nu deveniți prea dependenți de instrumentele ML.

În timp ce învățarea automată poate genera informații valoroase, baza excesivă pe ea poate fi dăunătoare pentru agenții de marketing. Modelele ML sunt încă în evoluție și nu sunt perfecte și nu pot funcționa pe deplin fără expertiză umană.

Pentru rezultate maxime, este mai bine să combinați ML cu cunoștințele umane. Definiți în mod clar fiecare rol și stabiliți o limită sănătoasă a când să utilizați ML și când să vă bazați pe deciziile umane.

4. Colaborați cu oamenii de știință de date.

Nu toată lumea are cunoștințe interne în domeniul științei datelor. Dacă abia sunteți la început, este o idee bună să colaborați cu un cercetător de date pentru a implementa modelele ML potrivite.

Asigurați-vă că cereți experților în învățarea automată să explice limitările modelelor ML, astfel încât să nu aveți așteptări nerealiste.

5. Respectați politica de date și fiți transparent.

Instrumentele AI și ML reprezintă o amenințare pentru încălcarea datelor și preocupările legate de confidențialitate.

Deoarece datele clienților sunt vulnerabile, va trebui să vă asigurați că respectați reglementările privind confidențialitatea datelor. Evitați utilizarea neetică a datelor clienților și fiți transparent.

Acestea sunt cruciale pentru a construi încrederea cu clienții dvs.

5 instrumente de învățare automată pentru marketeri

Deoarece piața este saturată de instrumente ML, am restrâns lista și am inclus doar pe cele mai bune. Iată cinci instrumente ML care vă vor ajuta să vă eficientizați eforturile de marketing și să vă maximizați profitul.

1. Asistent de conținut Hubspot

Începeți cu instrumentele AI HubSpot.

HubSpot asistent de conținut este un instrument puternic care permite marketerilor să supraalimenteze operațiunile de conținut și să îmbunătățească productivitatea.

Se integrează în mod nativ cu produsele HubSpot și puteți comuta între AI și crearea manuală de conținut pentru a crea copii pentru e-mail, site-uri web, postări de blog etc.

Pentru a utiliza asistentul de conținut, trebuie pur și simplu să completați formularul, să descrieți ce conținut doriți și apoi să faceți clic pe „Generează”. În câteva secunde, veți avea copia dvs.

Caracteristici de baza

• Creați e-mailuri personalizate de vânzări și marketing, idei de postări pe blog și schițe
• Generați paragrafe și creați CTA-uri convingătoare
• Integrați-vă cu celelalte produse Hubspot

Preț: Gratuit pentru utilizatorii Hubspot CRM.

Pro Sfat: Segmentați perspectivele pe baza caracteristicilor comune și apoi adăugați listele la asistentul de conținut. Instrumentul va procesa datele și va crea e-mailuri personalizate pentru a vă eficientiza contactul.

2. Maimuta Invata

MonkeyLearn este un instrument AI care ajută companiile să analizeze datele prin învățarea automată. Extrage date din diferite surse, cum ar fi e-mailuri, sondaje și postări, și vizualizează feedback-ul clienților într-un singur loc.

Caracteristici de baza

• Sunt acceptate diferite formate de text, cum ar fi e-mailuri, bilete de asistență, recenzii, sondaje NPS, tweet-uri etc.
• Clasificarea textului pe categorii: Sentiment, Subiect, Aspecte, Intenție, Prioritate etc.
• Integrari cu sute de aplicatii precum Zendesk, Airtable, Typeform, Intercom etc.

Preț: Există două planuri de prețuri. Pachetul „Team” începe de la 299 USD și există o perioadă de încercare gratuită. Prețul nivelului „Afaceri” nu este disponibil public și trebuie să contactați echipa de vânzări.

Ce ne place: Instrumentul este super intuitiv și nu este necesară experiența de codare. În plus, clienții au o gamă largă de opțiuni de analiză a textului și pot analiza feedback într-o singură locație centrală.

3. Pecan AI

Image Source

Pecan AI este o platformă de analiză predictivă care utilizează învățarea automată pentru a genera predicții precise și acționabile în doar câteva ore.

Instrumentul folosește în mod eficient cantități mari de date brute și prezice riscurile și rezultatele care afectează veniturile, cum ar fi pierderea clienților, LTV etc.

Caracteristici de baza

• Șabloane SQL prefabricate, personalizabile
• Prognoza cererii
• Optimizarea campaniei folosind SKAN
• Integrari cu aplicații terțe

Preț: Instrumentul are trei planuri de prețuri. Planul „Starter” este de 50 USD pe lună, „Professional” este de 280 USD. Ar trebui să rezervați o întâlnire pentru conturile Enterprise pentru a afla detaliile prețurilor.

Ce ne place: Instrumentul ne permite să valorificăm puterea AI și să eliminăm presupunerile în timp ce luăm decizii strategice.

4. Jasper AI

Image Source

Jasper AI folosește învățarea automată și inteligența artificială pentru a genera copii asemănătoare unui om pentru bloguri, site-uri web, e-mailuri, rețele sociale etc. Acest asistent de copywriting ajută companiile să-și extindă eforturile de producție de conținut și să economisească timp prețios.

Pur și simplu alegeți tonul vocii, încărcați rezumatul campaniei și selectați tipul de conținut. Va genera o copie în doar 15 secunde.

Caracteristici de baza

• Opțiuni multiple de tonuri de voce pentru a se potrivi stilului mărcii dvs.: obraznic, formal, îndrăzneț și pirat
• Traducerea conținutului în peste 30 de limbi
• 50 de șabloane de cazuri de utilizare diferite
• Generator de artă AI pentru a crea imagini pentru copiile tale

Preț: Instrumentul vine cu trei planuri de prețuri. Planul „Creator” costă 39 USD, iar planul „Teams” 99 USD pe lună. Va trebui să contactați echipa lor de vânzări dacă aveți nevoie de planul „Afaceri”.

Ce ne place: Diferite tonuri de voce și șabloane de campanie prefabricate pentru a crea conținut personalizat. O extensie de browser ușor de utilizat pentru a accesa instrumentul chiar în browser.

5. AI Marketer

AI Marketer este un instrument de analiză predictivă care vă permite să identificați și să vă vizați cei mai valoroși clienți.

Folosind modele de învățare automată, prezice probabilitatea achizițiilor clienților și trimite notificări de optimizare a timpului către clienții vizați în anumite momente.

De asemenea, puteți viza clienții care sunt expuși unui risc ridicat de a se pierde. Acest lucru vă ajută să creșteți retenția clienților și să maximizați impactul campaniilor dvs. de marketing.

Caracteristici de baza

• Previziunile comportamentului clientului pe bază individuală
• Direcționare mai inteligentă
• Recomandări de optimizare bazată pe date

Preț: Informațiile privind prețurile nu sunt dezvăluite public. Ar trebui să solicitați o demonstrație. Există, de asemenea, o perioadă de încercare gratuită.

Ce ne place: Diferite tonuri de voce și șabloane de campanie prefabricate pentru a crea conținut personalizat. De asemenea, are o extensie de browser ușor de utilizat, astfel încât să puteți accesa instrumentul din browser.

Utilizarea învățării automate pentru a maximiza eforturile de marketing

AI și soluțiile de învățare automată intensifică jocul de marketing. Deși încă evoluează, integrarea tehnologiilor de ultimă oră în stiva dvs. zilnică nu va face niciun rău.

În schimb, vă va ajuta să automatizați sarcinile repetitive și să obțineți informații puternice asupra comportamentului clienților, permițându-vă să creați campanii de marketing extrem de eficiente, care să producă rezultate.

Fiți cu ochii pe tendințele tehnologiei și valorificați puterea algoritmilor de învățare automată.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://blog.hubspot.com/marketing/machine-learning-and-marketing