Kako lahko strojno učenje uporabimo za povečanje plačanih konverzij

Strojno učenje ima veliko aplikacij v podjetjih v različnih panogah. Marketing lahko na primer izkoristi svoje sposobnosti obdelave podatkov in učenja za pretvorbo potencialnih strank v preverjene stranke. Odkrijte, kako lahko uporabite strojno učenje za povečanje plačanih konverzij.

"Strojno učenje (ML) je umetna inteligenca (AI), ki uporablja napredne algoritme za napovedovanje in sprejemanje odločitev z obdelavo podatkov." 

Razvijalci napajajo modele strojnega učenja z ogromnimi količinami visokokakovostnih podatkov, da jih naučijo, kako se odzvati na različne priložnosti brez ukazov ali navodil. Ta nastajajoča tehnologija lahko prevzame in nadgradi osnovne funkcije za izboljšanje zmogljivosti, funkcionalnosti in učinkovitosti.

Strojno učenje lahko bodoče obiskovalce pretvori v plačljive stranke tako, da analiziranje podatkov iz različnih virov, ter prilagajanje obstoječih oglaševalskih, trženjskih in prodajnih strategij. Lahko dopolnjuje procese, kot je ustvarjanje potencialnih strank, tako da skrbi za potencialne stranke z uporabo avtomatiziranih prizadevanj, kot so podpora za chatbot, ciljani oglasi, priporočila za izdelke in drugo.

Nastajajoča tehnologija je postala učinkovito in bistveno orodje za oglaševanje, trženje in prodajo, saj lahko hitro obdela ogromne količine podatkov in pridobi dragocene vpoglede. Organizacije lahko uporabijo uporabna predvidevanja za sprejemanje poslovnih odločitev, ki ustvarjajo prihodek in izboljšajo prihodnje kampanje.

Prednosti strojnega učenja pri pretvarjanju potencialnih strank

"Strojno učenje lahko potencialne stranke ali bodoče obiskovalce pretvori v plačljive stranke z analizo podatkov iz različnih virov in prilagajanjem obstoječih oglaševalskih, trženjskih in prodajnih strategij." 

Generiranje potencialnih strank je več milijard dolarjev vredna industrija. Podjetjem pomaga prepoznati svojo ciljno skupino in se približati prepričljivim možnostim za preverjen nakup. Samo v ZDA je bil trg za ustvarjanje svinca ovrednoteno na 4.6 milijard USD leta 2021. Skratka, ustvarjanje potencialnih strank in konverzija sta ključnega pomena za spodbujanje rasti v katerem koli podjetju, vključno z vašim.

Tukaj je nekaj prednosti strojnega učenja, ki jih lahko uživa vaše podjetje:

• Analiza in obdelava podatkov: Ravnanje, obdelava in analiziranje ogromnih količin podatkov je lahko izjemno naporno tudi za najboljše računovodje in podatkovne znanstvenike. Strojno učenje lahko naredi težko nalogo za vaše ekipe in jim omogoči, da se osredotočijo na kritične naloge, ki zahtevajo ustvarjalni vložek in reševanje problemov.
• Generiranje vpogleda: Strojno učenje je močno orodje, ki se uporablja za ustvarjanje dragocenih vpogledov iz zbranih podatkov. Na podlagi ustreznih odzivov lahko sprejemate premišljene odločitve, kot je preverjanje pri negovanih potencialnih strankah in stalnih strankah ali preverjanje zgodovine nakupov obiskovalcev za ustrezna priporočila za izdelke.
• Avtomatizacija zamudnih opravil: Številne naloge oglaševanja, trženja in prodaje so lahko dolgočasne in se ponavljajo. Strojno učenje lahko učinkoviteje prevzame ponavljajoče se funkcije in poveča produktivnost 24/7. Vaše ekipe lahko čas, ki ga sprosti strojno učenje, uporabijo za druge dragocene procese, kot sta načrtovanje in strategija.
• Nenehno učenje in prilagajanje: Modeli strojnega učenja postajajo boljši pri določenih nalogah, bolj ko jih opravljajo. Visokokakovostni podatki povečujejo uspešnost ter spodbujajo nenehno učenje in prilagajanje potrebam vašega podjetja.
• Olajša delovno obremenitev: Strojno učenje zmanjša delovno obremenitev oglaševalskih, trženjskih in prodajnih ekip s prevzemanjem delovno intenzivnih nalog. Njegove močne računalniške zmogljivosti in 24-urna funkcionalnost lahko povečajo človeška prizadevanja, da bi vašemu osebju pomagali pri najboljšem delu.
• Povečan prihodek: Plačljivi oglasi so lahko dragi, predvsem če se zanašate na zastarele metode analize vedenja uporabnikov in podatke o strankah. Z izkoriščanjem njegovih naprednih zmogljivosti lahko uporabite strojno učenje za zmanjšanje stroškov in povečanje prihodkov.

Uporaba strojnega učenja pri povečevanju plačanih konverzij

»Ustvarjanje potencialnih strank je industrija, vredna več milijard dolarjev. Podjetjem pomaga prepoznati svojo ciljno skupino in se približati prepričljivim možnostm za preverjen nakup.« 

Podjetja v vseh sektorjih se za izboljšanje procesov in povečanje delovne sile zanašajo na nastajajoče tehnologije, kot sta umetna inteligenca in strojno učenje. Tukaj je nekaj primerov uporabe strojnega učenja pri pretvorbi potencialnih strank v stranke, ki plačujejo.

Prilagojena priporočila

Spreminjanje kupcev v kupce zahteva veliko časa in truda, vendar lahko povečati potencial stopnje konverzije za 63 % z dobro ciljno usmerjenimi strategijami personalizacije v fazi vzgajanja vodilnega. Uporabite strojno učenje za analizo demografskih podatkov uporabnikov, zgodovino nakupov in drugih spremenljivk za izdelavo prilagojenih priporočil za blago in storitve ki rešujejo boleče točke vaše stranke in resonirati z njimi.

Klepetalni roboti in podpora strankam

Storitve za stranke so ključne pri sklepanju poslov, zato uporabite strojno učenje, da v obstoječe sisteme uvedete klepetalne robote za podporo strankam 24/7. Lahko odgovorijo na pogosto zastavljena vprašanja o vaših izdelkih, pošiljanju, izpolnitvi in ​​druge koristne informacije. Takojšnja pomoč in pozitivna uporabniška izkušnja sta lahko razlika med prodajo in izgubo potencialne stranke.

Napovedna analiza

»Podjetja bi morala izkoristiti zmožnosti obdelave podatkov in analize ML, da bi spodbudila potencialne stranke in ustvarila prihodek tako, da bi vplivala nanje, da sprejmejo pozitivno odločitev o nakupu.« 

Strojno učenje lahko ustvari prodajne tokove za ustvarjanje in pretvarjanje potencialnih strank. Njegove solidne analitične zmogljivosti uporabljajo obsežne shrambe podatkov za preslikavo vedenja uporabnikov na podlagi preteklih dejavnosti, kot so iskani predmeti, vzorci brskanja in drugi pretekli podatki. Vaša marketinška ekipa se lahko nato osredotoči na vroče potencialne stranke in opusti uporabnike, za katere je manj verjetno, da bodo postali stranke.

Zaženite oglase, ciljane na uporabnike

Pripraviti ljudi, da se prijavijo za plačljive storitve, kupijo izdelke ali izpolnijo obrazce z informacijami, je lahko izziv, tudi za izkušene tržnike. ML lahko optimizira obstoječe oglaševalske akcije tako, da identificira idealne umestitve oglasov, prilagojena nadaljnja sporočila in druge strategije ciljanja. Njegovo močno računalniško moč lahko uporabite za sledenje in analizo, kateri kanali ali prodajne dejavnosti sprožijo pozitivne odzive negovanih potencialnih strank.

Povečanje poslovnih prizadevanj s strojnim učenjem

Strojno učenje je močno orodje v poslu. Podjetja bi morala izkoristiti njegove zmogljivosti za obdelavo podatkov in analizo, da bi spodbudila potencialne potrošnike in ustvarila prihodek tako, da bi jih spodbudila k nakupu. Blagovne znamke, ki vlagajo v to nastajajočo tehnologijo, bodo uživale številne prednosti, ki bodo nadomestile začetne stroške sprejetja.

Tudi Read Generativna umetna inteligenca naj bi spremenila avtomobilsko industrijo