Машинное обучение и маркетинг: инструменты, примеры и советы, которые может использовать большинство команд

Машинное обучение, разновидность искусственного интеллекта, — это мощный инструмент, который быстро меняет маркетинг.

По данным HubSpot, около 35% маркетологов используют ИИ для упрощения своей работы и автоматизации утомительных задач. последние исследования. Однако то же исследование показывает, что 96% маркетологов все еще корректируют результаты, генерируемые ИИ, что указывает на то, что они все еще далеки от совершенства.

В сегодняшней статье вы узнаете, как машинное обучение может повысить эффективность вашей маркетинговой команды. Мы также поделимся практическими примерами реальных компаний, внедряющих машинное обучение и отмечающих значительные улучшения.

Содержание

Машинное обучение и маркетинг

Машинное обучение — это форма искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет программным приложениям более точно прогнозировать результаты без явного программирования.

Маркетологи используют машинное обучение, чтобы понять поведение клиентов и выявить тенденции в больших наборах данных, что позволяет им создавать более эффективные маркетинговые кампании и повышать рентабельность маркетинговых инвестиций.

Например, Netflix использует машинное обучение для улучшения алгоритма рекомендаций, прогнозирования спроса и повышения вовлеченности клиентов.

Используя историю просмотров клиентов, компания получает ценную информацию о предпочтениях клиентов, что позволяет им предлагать релевантный контент.

Посмотрите на изображение ниже, чтобы увидеть, что заставляет бизнес-профессионалов применять ML и AI технологии.

Image Source

Как машинное обучение может улучшить маркетинг

Машинное обучение может улучшить маркетинг множеством способов. Вот наиболее распространенные случаи использования:

1. Оценка настроений клиентов

Алгоритмы машинного обучения могут автоматически определять настроения клиентов, охватывая положительные, нейтральные или отрицательные мнения.

Первоначально они собирают текстовые данные из различных источников, таких как отзывы клиентов, упоминания в социальных сетях, формы обратной связи или ответы на опросы.

Впоследствии данные подвергаются предварительной обработке и маркируются в соответствии с соответствующим настроением. Это позволяет маркетологам получать представление о настроениях клиентов и вносить улучшения на основе отзывов.

2. Персонализируйте пользовательский опыт

Модели машинного обучения могут анализировать поведение пользователей и исторические данные, чтобы предсказывать предпочтения клиентов. Маркетологи используют эту возможность для создания персонализированных предложений для клиентов, таких как рекомендации продуктов, акции или скидки.

Кроме того, ML может управлять лентами контента на основе интересов пользователей и отправлять клиентам персонализированные напоминания.

3. Оптимизируйте усилия по распространению контента

Машинное обучение может анализировать эффективность различных каналов распространения контента и предлагать стратегии оптимизации.

Имея доступ к историческим данным, он может определить лучшее время для публикации и оптимальная частота распространения контента, чтобы не перегружать аудиторию.

Он также может определить наиболее эффективные каналы распространения, позволяя маркетологам разумно распределять свои ресурсы и достигать максимального вовлечения при одновременной рентабельности инвестиций.

4. Оптимизируйте таргетинг рекламы и ставки.

Машинное обучение производит революцию в таргетированной рекламе.

Анализируя огромное количество данных о клиентах, машинное обучение прогнозирует поведение клиентов и группирует пользователей в сегменты на основе общих черт и характеристик.

Затем маркетологи используют эти данные для адаптации рекламы к этим сегментам, связываясь с целевой аудиторией, которая с большей вероятностью будет взаимодействовать с рекламой.

5. Оптимизация процессов A/B-тестирования

A / B тестирования играет важную роль в маркетинге, поскольку четко показывает, что работает, а что нет.

ML помогает автоматизировать процессы A/B-тестирования и сделать их более точными. Мониторинг процесса тестирования в режиме реального времени снижает ручное вмешательство и вероятность потенциальных ошибок.

Кроме того, машинное обучение сокращает продолжительность тестирования, экономя время и ресурсы, когда один вариант значительно превосходит другой.

15 примеров машинного обучения и маркетинга

Forrester прогнозирует, что почти 100% предприятий будут внедрять ту или иную форму ИИ к 2025 году. Осталось еще два года, но многие компании уже успешно внедрили ИИ.

Вот 15 примеров из реальных компаний, которые увидели значительные улучшения после внедрения машинного обучения.

1. Amazon увеличил чистые продажи на 9%.

Машинное обучение уже давно стало неотъемлемой частью Amazon, одного из крупнейших ритейлеров в мире.

Гигант электронной коммерции использует машинное обучение для различных целей, таких как получение информации о поведении клиентов и анализ истории посещений и покупок для предоставления персонализированных рекомендаций по продуктам.

Это улучшает качество обслуживания клиентов, поскольку пользователи легко находят новые продукты, аналогичные их предыдущим покупкам. Кроме того, Amazon создает таргетированную рекламу для пользователей на основе прогнозирования спроса.

Согласно последним финансовым данным отчетуЧистый объем продаж компании увеличился на 9% до $127.4 млрд в первом квартале по сравнению с $116.4 млрд в первом квартале 2022 года.

2. Netflix стал лидером отрасли благодаря персонализированным предложениям фильмов.

Одна из основных причин популярности сервисов Netflix заключается в том, что они используют искусственный интеллект и решения машинного обучения для создания интуитивно понятных предложений.

Компания использует обучение с помощью машины анализировать выбор фильмов своих клиентов и вносить соответствующие предложения по содержанию. Но как это работает?

Когда вы просматриваете их каталог фильмов, их интеллектуальные алгоритмы отслеживают, какие фильмы вас очаровывают, куда вы нажимаете, сколько минут вы продолжаете смотреть один и тот же фильм и т. д.

Затем, анализируя ваши привычки просмотра, Netflix подбирает для вас персонализированную ленту фильмов/телешоу. Это беспроигрышный вариант.

3. Armor VPN прогнозирует пожизненную ценность и максимизирует усилия по привлечению пользователей.

Armor VPN — это программное обеспечение для потребительской кибербезопасности (VPN), которое хотело создать надежную стратегию привлечения пользователей для привлечения новых клиентов. Имея ограниченные маркетинговые бюджеты, владельцы не хотели идти через процесс проб и ошибок.

Таким образом, они заключили партнерство с Пекан AI, инструмент прогнозной аналитики, позволяющий принимать стратегические решения с помощью моделей прогнозируемой жизненной ценности (pLTV).

Image Source

Благодаря прогнозам инструмента клиент определил разрыв в среднем 25% между фактической жизненной ценностью пользователя и ожидаемой ценностью пользователей.

Таким образом, Armor VPN сможет создать более эффективную и основанную на данных стратегию для стимулирования своих усилий по привлечению пользователей.

4. Devex масштабировала процессы создания контента и снизила затраты в 50 раз.

Компания Devex, базирующаяся в Вашингтоне, округ Колумбия, является крупным поставщиком услуг по подбору персонала и развитию бизнеса для глобального развития.

Еженедельно компания получает около 3000 фрагментов текста, которые требуют ручной проверки командой по контенту. В конечном итоге только 300 из этих произведений будут признаны достойными и отмечены соответствующей маркировкой.

До недавнего времени оценка проводилась вручную, что занимало около 10 часов. Для автоматизации процесса компания Devex обратилась в компанию Обезьяна, платформа анализа текста, основанная на моделях машинного обучения.

Devex создала классификатор текста, который помог им обрабатывать данные, а затем отмечать релевантность текста.

Это привело к экономии времени на 66 %, а эксплуатационные расходы снизились в 50 раз, поскольку потребовалось меньше вмешательства человека.

5. Airbnb оптимизировал цены на аренду и составил приблизительные оценки.

Airbnb столкнулась с проблемами при попытке оптимизировать цены на аренду для клиентов.

Чтобы преодолеть это, Airbnb использовала машинное обучение для предоставления приблизительных оценок потенциальным клиентам. Цены основывались на различных критериях, таких как местоположение, размер, тип недвижимости, сезонность, удобства и т. д.

Затем, проведя EDA, они смогли понять, как объявления об аренде распространяются по США.

На последнем этапе компания внедрила модели машинного обучения, такие как линейная регрессия, для генерации оценок и визуализации того, как цены меняются с течением времени. Это позволило им создать привлекательные маркетинговые предложения и привлечь новых клиентов.

6. Re:member увеличил конверсию на 43% благодаря тепловым картам и записям сессий.

Помнить является одной из ведущих компаний по выпуску кредитных карт в Скандинавии. Недавно их маркетинговая команда заметила, что пользователи чаще, чем обычно, отказываются от формы заявки на получение кредитной карты.

Разочарованная команда маркетинга обратилась к Hotjar чтобы получить полную картину того, как клиенты использовали свой веб-сайт и что вызвало проблему. Они использовали записи сеансов, чтобы воспроизвести все время, проведенное пользователем на веб-сайте.

Тепловые карты помогли им определить, на какие страницы клиенты чаще нажимают.

Объединив данные, маркетинговая команда Re:member заметила, что многие люди, пришедшие из партнеров, сразу же ушли.

Изучив тепловые карты и записи сеансов, команда пришла к выводу, что посетители изначально интересовались разделом преимуществ, но им требовалось больше информации.

В результате они изменили дизайн страницы приложения, что привело к увеличению конверсии на 43%.

7. Tuff добился успеха в 75% предложений о партнерстве.

Tuff — агентство SEO-маркетинга, которое добилось значительного роста ARR всего за три года. Первоначально им было трудно создать презентацию для клиентов из-за отсутствия надежного инструмента SEO для тщательного исследования конкурентов и ключевых слов.

После использования SEMrush, ведущий инструмент для исследования ключевых слов с алгоритмами машинного обучения, Tuff может анализировать органическую эффективность потенциальных клиентов и создавать персонализированные предложения, адаптированные к их конкретным потребностям.

Это привело к 75% успеха в привлечении новых клиентов.

8. Kasasa увеличила органический трафик на 92%.

Kasasa, компания финансовых услуг, стремилась масштабировать свои операции с контентом и увеличивать органический трафик. Они приняли MarketMuse, инструмент оптимизации контента на основе искусственного интеллекта и машинного обучения для экономии времени и ресурсов.

Используя упрощенные краткие описания контента от MarketMuse, Kasasa создала содержательный контент намного быстрее. Это сделало компанию отраслевым экспертом и повысило ее узнаваемость, что привело к росту органического трафика на 92%.

9. Spotify создал персонализированные плейлисты и повысил вовлеченность клиентов.

Spotify использует алгоритмы машинного обучения для анализа данных клиентов, таких как плейлисты и история прослушивания.

Это позволяет поставщику цифровых музыкальных услуг создавать сегменты клиентов на основе музыкальных предпочтений, предоставляя персонализированные музыкальные рекомендации и плейлисты для каждого пользователя, что в конечном итоге повышает вовлеченность клиентов.

10. Sephora обеспечила долгосрочную лояльность клиентов с помощью Sephora Virtual Artist.

Sephora, гигантский ритейлер косметики, уже более десяти лет использует передовые технологии, включая искусственный интеллект и машинное обучение. Их виртуальный художник позволяет покупателям виртуально пробовать новые продукты, не надевая их.

Благодаря технологии распознавания лиц алгоритмы машинного обучения автоматически распознают наиболее подходящий оттенок и рекомендуют продукты, предлагая персонализированные рекомендации по продуктам, стимулируя привлечение клиентов и повышая их лояльность.

Image Source

11. Coca-Cola улучшила свои продажи и распространение почти на 30%.

Coca-Cola находится в авангарде внедрения решений машинного обучения и искусственного интеллекта в своих маркетинговых стратегиях.

Чтобы сохранить свое лидерство в отрасли, американская компания создала систему искусственного интеллекта для анализа данных о продажах и выявления тенденций в предпочтениях клиентов.

Они также использовали алгоритмы машинного обучения для оптимизации упаковки и распространения своей продукции, что привело к значительному увеличению прибыли на 30%.

Кроме того, они разработали виртуального помощника, который помогает клиентам с распространенными вопросами.

12. Yelp еженедельно отправляет персональные рекомендации.

Тявкать — это платформа отзывов и рекомендаций пользователей, использующая алгоритмы машинного обучения. Они используют машинное обучение и алгоритмическую сортировку для создания персонализированных рекомендаций для пользователей.

Благодаря машинному обучению пользователи еженедельно получают рекомендации на основе компаний, которые они просматривали на предыдущей неделе, или на основе их конкретных интересов. В 2023 году компания также представила услугу написания обзоров на базе искусственного интеллекта.

13. Cyber ​​Inc. удвоила производство видеокурсов.

Кибер Инк. — компания, занимающаяся вопросами безопасности и конфиденциальности, базирующаяся в Нидерландах. Компания предлагает программы обучения и хотела масштабировать процесс создания видеокурсов.

Они объединились с Synthesia, Видео с искусственным интеллектом платформа для создания видео, позволяющая упростить создание видео и создавать видеоролики на нескольких языках.

Сотрудничество сократило расходы на найм актеров, поскольку инструмент предлагает аватар в качестве замены. Cyber ​​Inc удалось производить видеоконтент в два раза быстрее и расширить свое глобальное присутствие.

14. Uber создал таргетированную рекламу, персонализированную для каждого пользователя.

Uber, американский поставщик услуг такси, эффективно использует машинное обучение. С помощью машинного обучения они анализируют данные о клиентах, такие как местоположение и историю поездок, и создают таргетированную рекламу, адаптированную к конкретным людям.

Алгоритмы позволяют им оптимизировать рекламные кампании для достижения максимальной эффективности, что приводит к повышению вовлеченности клиентов и уровня использования Uber.

15. Farfetch увеличила открываемость электронных писем на 31%.

Farfetch — ритейлер элитной модной одежды, который экспериментировал с искусственным интеллектом и по-новому взглянул на свои маркетинговые кампании по электронной почте.

Они сотрудничали с Phrasee, инструмент, который выбирает наиболее релевантный голос бренда и генерирует на его основе идеи контента.

Компания добилась впечатляющих результатов: средний показатель кликов увеличился на 38%, а средний показатель открытий в триггерных кампаниях увеличился на 31%.

5 советов по использованию машинного обучения в маркетинге

Машинное обучение может быть очень полезным, но вы должны знать, как его эффективно использовать. Вот пять советов по эффективному использованию машинного обучения в ваших маркетинговых усилиях.

1. Будьте конкретны в своих маркетинговых целях.

Поскольку ML обрабатывает огромные наборы данных, вы, скорее всего, получите массу ненужных данных. Этого можно легко избежать, если четко обозначить, чего вы хотите добиться.

Сузьте свои маркетинговые цели и сгруппируйте их по таким категориям, как сегментация клиентов, оптимизация рекламы, ускорение конверсии и т. д. Начните с небольших экспериментов и повторяйте их, как только получите какие-то результаты.

2. Не придерживайтесь одной модели машинного обучения.

Очень важно экспериментировать с несколькими моделями машинного обучения. Различные модели машинного обучения имеют разные возможности, каждая из которых имеет свои плюсы и минусы.

Для максимальной эффективности вам придется протестировать разные модели машинного обучения, чтобы объективно сравнить их производительность.

Например, одна модель машинного обучения может превосходно справляться с задачами обработки данных определенного типа, но может оказаться недостаточно эффективной в другом сценарии.

3. Не слишком полагайтесь на инструменты ML.

Хотя машинное обучение может генерировать ценную информацию, чрезмерная зависимость от него может нанести ущерб маркетологам. Модели машинного обучения все еще развиваются, они не идеальны и не могут полноценно функционировать без человеческого опыта.

Для достижения максимальных результатов лучше сочетать МО с человеческими знаниями. Четко определите каждую роль и установите четкие границы того, когда использовать машинное обучение, а когда полагаться на человеческие решения.

4. Сотрудничайте с учеными, работающими с данными.

Не у всех есть собственные знания в области анализа данных. Если вы только начинаете, рекомендуется сотрудничать со специалистом по данным, чтобы реализовать правильные модели машинного обучения.

Обязательно попросите экспертов по машинному обучению объяснить ограничения моделей ML, чтобы у вас не было нереалистичных ожиданий.

5. Соблюдайте политику использования данных и будьте прозрачными.

Инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения создают угрозу утечки данных и проблем конфиденциальности.

Поскольку данные клиентов уязвимы, вам необходимо убедиться, что вы соблюдаете правила конфиденциальности данных. Избегайте неэтичного использования данных клиентов и будьте прозрачными.

Это имеет решающее значение для укрепления доверия с вашими клиентами.

5 инструментов машинного обучения для маркетологов

Поскольку рынок насыщен инструментами ML, мы сузили список и включили только лучшие. Вот пять инструментов машинного обучения, которые помогут вам оптимизировать ваши маркетинговые усилия и максимизировать прибыль.

1. Помощник по контенту Hubspot

Начните работу с инструментами искусственного интеллекта HubSpot.

HubSpot's помощник по контенту — это мощный инструмент, который позволяет маркетологам оптимизировать работу с контентом и повысить производительность.

Он изначально интегрируется с продуктами HubSpot, и вы можете переключаться между искусственным интеллектом и созданием контента вручную, чтобы создавать копии для электронной почты, веб-сайтов, сообщений в блогах и т. д.

Чтобы использовать помощник по контенту, вам просто нужно заполнить форму, описать, какой контент вы хотите, а затем нажать «Создать». Через несколько секунд вы получите свою копию.

Основные особенности

• Создавайте персонализированные рекламные и маркетинговые электронные письма, идеи и схемы публикаций в блогах.
• Создавайте абзацы и привлекательные призывы к действию.
• Интеграция с другими продуктами Hubspot.

Цена: Бесплатно для пользователей Hubspot CRM.

Pro совет: Сегментируйте потенциальных клиентов на основе общих характеристик, а затем добавляйте списки в помощник по контенту. Инструмент будет обрабатывать данные и создавать персонализированные электронные письма, чтобы упростить вашу работу.

2. Обезьяна учиться

MonkeyLearn — это инструмент искусственного интеллекта, который помогает компаниям анализировать данные с помощью машинного обучения. Он извлекает данные из разных источников, таких как электронные письма, опросы и публикации, и визуализирует отзывы клиентов в одном месте.

Основные особенности

• Поддерживаются различные текстовые форматы, такие как электронные письма, заявки в службу поддержки, обзоры, опросы NPS, твиты и т. д.
• Классификация текста по категориям: Тональность, Тема, Аспекты, Намерение, Приоритет и т. д.
• Интеграция с сотнями приложений, таких как Zendesk, Airtable, Typeform, Intercom и т. д.

Цена: Есть два тарифных плана. Пакет «Команда» начинается от 299 долларов США, есть бесплатная пробная версия. Цены уровня «Бизнес» не являются общедоступными, и вам необходимо связаться с отделом продаж.

Что нам нравится: Инструмент очень интуитивно понятен и не требует опыта программирования. Кроме того, клиенты имеют широкий спектр возможностей анализа текста и могут просматривать отзывы в одном центральном месте.

3. Пекан AI

Image Source

Pecan AI — это платформа прогнозной аналитики, которая использует машинное обучение для создания точных и действенных прогнозов всего за несколько часов.

Инструмент эффективно использует большие объемы необработанных данных и прогнозирует риски и результаты, влияющие на доход, такие как отток клиентов, LTV и т. д.

Основные особенности

• Готовые настраиваемые шаблоны SQL.
• Прогнозирование спроса
• Оптимизация кампании с помощью СКАН
• Интеграции со сторонними приложениями

Цена: Инструмент имеет три тарифных плана. План «Стартовый» — 50 долларов в месяц, «Профессионал» — 280 долларов. Вам следует забронировать встречу для корпоративных учетных записей, чтобы узнать подробности о ценах.

Что нам нравится: Этот инструмент позволяет нам использовать возможности искусственного интеллекта и исключить догадки при принятии стратегических решений.

4. Джаспер ИИ

Image Source

Jasper AI использует машинное обучение и искусственный интеллект для создания текстов, похожих на человеческие, для блогов, веб-сайтов, электронных писем, социальных сетей и т. д. Этот помощник по копирайтингу помогает компаниям масштабировать свои усилия по производству контента и экономить драгоценное время.

Вы просто выбираете тон голоса, загружаете краткое описание кампании и выбираете тип контента. Он создаст копию всего за 15 секунд.

Основные особенности

• Несколько тонов голоса, соответствующих стилю вашего бренда: дерзкий, формальный, смелый и пиратский.
• Перевод контента на более чем 30 языков
• 50 различных шаблонов вариантов использования
• Генератор искусственного интеллекта для создания визуальных эффектов для ваших копий

Цена: Инструмент поставляется с тремя тарифными планами. План «Создатель» стоит 39 долларов, а план «Команды» — 99 долларов в месяц соответственно. Если вам нужен план «Бизнес», вам придется связаться с их отделом продаж.

Что нам нравится: Различные тона голоса и готовые шаблоны кампаний для создания персонализированного контента. Простое в использовании расширение для браузера, позволяющее получить доступ к инструменту прямо в браузере.

5. ИИ-маркетолог

AI Marketer — это инструмент прогнозной аналитики, который позволяет вам выявлять наиболее ценных клиентов и ориентироваться на них.

Используя модели машинного обучения, он прогнозирует вероятность покупок клиентов и отправляет уведомления об оптимизации времени целевым клиентам в определенное время.

Вы также можете ориентироваться на клиентов, которые подвержены высокому риску оттока. Это поможет вам повысить удержание клиентов и максимизировать эффективность ваших маркетинговых кампаний.

Основные особенности

• Прогнозирование поведения клиентов на индивидуальной основе
• Разумный таргетинг
• Рекомендации по оптимизации на основе данных

Цена: Информация о ценах публично не разглашается. Вам следует запросить демо-версию. Также есть бесплатная пробная версия.

Что нам нравится: Различные тона голоса и готовые шаблоны кампаний для создания персонализированного контента. Он также имеет простое в использовании расширение для браузера, позволяющее получить доступ к инструменту из браузера.

Использование машинного обучения для максимизации маркетинговых усилий

Решения в области искусственного интеллекта и машинного обучения активизируют маркетинговую игру. Хотя они все еще развиваются, интеграция передовых технологий в ваш повседневный стек не принесет никакого вреда.

Вместо этого он поможет вам автоматизировать повторяющиеся задачи и получить ценную информацию о поведении клиентов, что позволит вам создавать высокоэффективные маркетинговые кампании, которые приносят результаты.

Следите за технологическими тенденциями и используйте возможности алгоритмов машинного обучения.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://blog.hubspot.com/marketing/machine-learning-and-marketing