Maskininlärning och marknadsföring: verktyg, exempel och tips som de flesta team kan använda

Maskininlärning, en delmängd av AI, är ett kraftfullt verktyg som snabbt förändrar marknadsföringen.

Omkring 35 % av marknadsförare använder AI för att förenkla sina jobb och automatisera tråkiga uppgifter, enligt HubSpots senaste forskning. Men samma undersökning avslöjar att 96 % av marknadsförare fortfarande justerar AI-genererade utdata – vilket indikerar att det fortfarande är långt ifrån perfekt.

I dagens inlägg kommer du att lära dig hur maskininlärning kan ladda ditt marknadsföringsteam. Vi kommer också att dela med oss ​​av praktiska exempel från verkliga företag som implementerar maskininlärning och noterar betydande förbättringar.

Innehållsförteckning

Maskininlärning och marknadsföring

Maskininlärning är en form av artificiell intelligens (AI) som gör det möjligt för mjukvaruapplikationer att bli mer exakta på att förutsäga resultat utan att vara explicit programmerad.

Marknadsförare använder ML för att förstå kundernas beteende och identifiera trender i stora datamängder, vilket gör det möjligt för dem att skapa effektivare marknadsföringskampanjer och förbättra marknadsförings-ROI.

Till exempel använder Netflix maskininlärning för att förbättra sin rekommendationsalgoritm, prognostisera efterfrågan och öka kundernas engagemang.

Genom att utnyttja kundernas visningshistorik får företaget kraftfulla insikter i kundernas preferenser, vilket gör det möjligt för dem att komma med relevanta innehållsförslag.

Titta på bilden nedan för att se vad som får affärsmän att anta ML och AI teknik.

Image Source

Hur maskininlärning kan förbättra marknadsföringen

Maskininlärning kan förbättra marknadsföringen på otaliga sätt. Här är de vanligaste användningsfallen:

1. Mät kundkänslan

Algoritmer för maskininlärning kan automatiskt identifiera kundsentiment, som omfattar positiva, neutrala eller negativa åsikter.

Inledningsvis samlar de in textdata från olika källor som kundrecensioner, omnämnanden i sociala medier, feedbackformulär eller enkätsvar.

Därefter genomgår data förbearbetning och märks enligt motsvarande känsla. Detta gör att marknadsförare kan få insikter i kundernas känslor och göra förbättringar baserat på feedback.

2. Anpassa användarupplevelsen

Maskininlärningsmodeller kan analysera användarbeteende och historiska data för att förutsäga kundernas preferenser. Marknadsförare använder denna möjlighet för att skapa personliga erbjudanden för kunder, såsom produktrekommendationer, kampanjer eller rabatter.

Dessutom kan ML sammanställa innehållsflöden baserat på användarintressen och skicka personliga påminnelser till kunder.

3. Optimera ansträngningar för distribution av innehåll

Maskininlärning kan analysera prestanda för olika innehållsdistributionskanaler och erbjuda optimeringsstrategier.

Genom att komma åt historiska data kan den fastställa bästa tiden för inlägg och den optimala frekvensen av innehållsdistribution för att undvika att överväldiga publiken.

Det kan också identifiera de mest effektiva distributionskanalerna, vilket gör det möjligt för marknadsförare att fördela sina resurser på ett klokt sätt och uppnå maximalt engagemang vid sidan av avkastningen på investeringen.

4. Optimera annonsinriktning och budgivning

ML revolutionerar riktad reklam.

Genom att analysera en stor mängd kunddata förutsäger maskininlärning kundernas beteende och grupperar användare i segment baserat på delade egenskaper och egenskaper.

Marknadsförare använder sedan denna information för att skräddarsy annonser för dessa segment, för att få kontakt med målgrupper som är mer benägna att engagera sig i annonsen.

5. Effektivisera A/B-testprocesser

A / B-testning spelar en viktig roll i marknadsföringen, eftersom den tydligt visar vad som fungerar och vad som inte fungerar.

ML hjälper till att automatisera A/B-testprocesser och göra dem mer exakta. Realtidsövervakning av testprocessen minskar manuella ingrepp och sannolikheten för potentiella fel.

Dessutom minskar maskininlärning testets varaktighet, vilket sparar tid och resurser när en variant avsevärt överträffar den andra.

15 Exempel på maskininlärning och marknadsföring

Forrester förutspår att nästan 100 % av företagen kommer att implementera någon form av AI till 2025. Två år kvar, men många företag har redan framgångsrikt antagit AI.

Här är 15 exempel från verkliga företag som såg betydande förbättringar efter att ha implementerat maskininlärning.

1. Amazon ökade sin omsättning med 9 %.

Maskininlärning har länge varit en integrerad del av Amazon, en av de största återförsäljarna i världen.

E-handelsjätten har använt ML för en mängd olika syften, som att få insikter i kundernas beteende och analysera surf- och köphistorik för att ge personliga produktrekommendationer.

Dessa förbättrar kundupplevelsen eftersom användare enkelt hittar nya produkter som liknar deras tidigare shoppingupplevelse. Dessutom skapar Amazon riktade annonser för användare baserat på efterfrågeprognoser.

Enligt dess senaste finansiella rapport, ökade företagets nettoomsättning med 9 % till 127.4 miljarder USD under första kvartalet, jämfört med 116.4 miljarder USD under första kvartalet 2022.

2. Netflix blev branschledare på grund av sina personliga filmförslag.

En av de främsta anledningarna till att Netflix-tjänster är populära är att de använder artificiell intelligens och maskininlärningslösningar för att generera intuitiva förslag.

Företaget använder maskininlärning att analysera sina kunders filmval och ge relevanta innehållsförslag. Men hur fungerar det?

När du bläddrar i deras filmkatalog ser deras intelligenta algoritmer vilken typ av filmer som fängslar dig, var du klickar, hur många minuter du fortsätter att titta på samma film, etc.

Sedan analyserar Netflix dina tittarvanor och sammanställer ett personligt flöde för film/TV-program åt dig. Det är en win-win.

3. Armor VPN förutspådde livstidsvärde och maximerade användarförvärvsinsatser.

Armor VPN är en programvara för konsumentcybersäkerhet (VPN) som ville skapa en solid användarförvärvsstrategi för att locka nya kunder. Med begränsade marknadsföringsbudgetar ville ägarna inte gå igenom en trial-and-error-process.

Därför samarbetade de med Pecan AI, ett prediktivt analysverktyg, för att fatta strategiska beslut med hjälp av modeller för förutspått livstidsvärde (pLTV).

Image Source

Med verktygets förutsägelser identifierade klienten ett gap på 25 % i genomsnitt mellan det faktiska användarens livstidsvärde och vad de förväntade sig att användarnas värde skulle vara.

På så sätt kan Armor VPN skapa en mer effektiv och datadriven strategi för att driva på sina ansträngningar för att förvärva användare.

4. Devex skalade sina processer för att skapa innehåll och minskade kostnaderna med 50x.

Devex, baserat i Washington, DC, är en stor leverantör av rekryterings- och affärsutvecklingstjänster för global utveckling.

Företaget får cirka 3000 textbitar varje vecka, vilket kräver manuell granskning av innehållsteamet. Så småningom bedöms bara 300 av dessa bitar vara värda och taggade därefter.

Tills nyligen gjordes utvärderingen manuellt, vilket tog cirka 10 timmar att slutföra. För att automatisera processen kontaktade Devex MonkeyLär dig, en textanalysplattform som drivs av maskininlärningsmodeller.

Devex byggde en textklassificerare som hjälpte dem att bearbeta data och sedan tagga om texten var relevant.

Det resulterade i 66 % tidsbesparingar och driftskostnaderna minskade med 50x, eftersom mindre mänsklig inblandning krävdes.

5. Airbnb optimerade hyrespriser och skapade grova uppskattningar.

Airbnb stod inför utmaningar när de försökte optimera hyrespriserna för kunderna.

För att övervinna detta, Airbnb använde maskininlärning för att ge grova uppskattningar till potentiella kunder. Priserna baserades på olika kriterier som läge, storlek, fastighetstyp, säsongsvariationer, bekvämligheter osv.

Sedan, genom att utföra EDA, kunde de förstå hur hyresannonser spred sig över hela USA.

I det sista steget implementerade företaget ML-modeller, såsom linjär regression, för att generera uppskattningar och visualisera hur priserna förändras över tid. Det gjorde det möjligt för dem att skapa attraktiva marknadsföringserbjudanden och vinna nya kunder.

6. Re:member ökade konverteringarna med 43 % med värmekartor och sessionsinspelningar.

Kom ihåg är ett av de ledande kreditkortsföretagen i Skandinavien. Nyligen märkte deras marknadsföringsteam att användare studsade av sina kreditkortsansökningsformulär mer än vanligt.

Frustrerad vände sig marknadsföringsteamet till Hotjar för att få en komplett bild av hur kunderna använde sin webbplats och vad som orsakade problemet. De använde sessionsinspelningar för att spela upp hela tiden en användare tillbringade på webbplatsen.

Heatmaps hjälpte dem att identifiera vilka sidor kunder tenderade att klicka på mer.

Genom att kombinera data, märkte Re:members marknadsföringsteam att många människor som kom från affiliates lämnade direkt.

Efter att ha granskat värmekartor och sessionsinspelningar drog teamet slutsatsen att besökarna från början var intresserade av förmånssektionen men behövde mer information.

Följaktligen gjorde de om ansökningssidan, vilket resulterade i en ökning av antalet omvandlingar med 43 %.

7. Tuff uppnådde 75 % framgång på partnerskapsförslag.

Tuff är en SEO-marknadsföringsbyrå som uppnådde betydande ARR-tillväxt på bara tre år. Inledningsvis kämpade de för att skapa kundpresentationer på grund av bristen på ett tillförlitligt SEO-verktyg för grundlig konkurrent- och sökordsforskning.

Efter användning Semrush, ett ledande sökordsforskningsverktyg med maskininlärningsalgoritmer, kunde Tuff analysera potentiella kunders organiska prestanda och skapa personliga förslag som är skräddarsydda för deras specifika behov.

Detta ledde till 75 % framgång i att vinna nya kunder.

8. Kasasa ökade organisk trafik med 92 %.

Kasasa, ett finansiellt tjänsteföretag, hade som mål att skala sin innehållsverksamhet och driva organisk trafik. De adopterade MarketMuse, ett innehållsoptimeringsverktyg baserat på AI och ML, för att spara tid och resurser.

Med hjälp av förenklade innehållsunderlag från MarketMuse producerade Kasasa meningsfullt innehåll mycket snabbare. Detta etablerade företaget som en branschexpert och ökade dess erkännande, vilket ledde till en tillväxt på 92 % av den organiska trafiken.

9. Spotify skapade personliga spellistor och ökade kundernas engagemang.

Spotify använder maskininlärningsalgoritmer för att analysera kunddata, såsom spellistor och lyssningshistorik.

Detta gör att leverantören av digitala musiktjänster kan skapa kundsegment baserat på musikpreferenser, vilket möjliggör personliga musikrekommendationer och spellistor för varje användare, vilket i slutändan ökar kundernas engagemang.

10. Sephora byggde upp långsiktig kundlojalitet med Sephora Virtual Artist.

Sephora, en gigantisk kosmetikaåterförsäljare, har utnyttjat banbrytande teknologier, inklusive AI och maskininlärning, i över ett decennium. Deras virtuella artist låter kunderna praktiskt taget prova nya produkter utan att bära dem.

Genom teknik för ansiktsigenkänning känner maskininlärningsalgoritmer automatiskt igen den mest kompatibla nyansen och rekommenderar produkter, erbjuder personliga produktrekommendationer, driver kundernas engagemang och främjar lojalitet.

Image Source

11. Coca-Cola förbättrade sina försäljnings- och distributionsinsatser med nästan 30 %.

Coca-Cola har legat i framkant när det gäller att implementera ML- och AI-lösningar i sina marknadsföringsstrategier.

För att behålla sitt branschledarskap skapade det amerikanska företaget ett AI-system för att analysera försäljningsdata och upptäcka trender i kundernas preferenser.

De använde också maskininlärningsalgoritmer för att optimera sin produktförpackning och distribution, vilket resulterade i en anmärkningsvärd ökning på 30 % i vinst.

Dessutom utvecklade de en virtuell assistent för att hjälpa kunder med vanliga frågor.

12. Yelp skickar personliga rekommendationer varje vecka.

Yelp är en plattform för användarrecensioner och rekommendationer som använder sina maskininlärningsalgoritmer. De utnyttjar maskininlärning och algoritmisk sortering för att skapa personliga användarrekommendationer.

Med maskininlärning får användare rekommendationer varje vecka baserat på företag som de har tittat på under föregående vecka eller inom deras specifika intressen. 2023 introducerade företaget också sin AI-drivna recensionstjänst.

13. Cyber ​​Inc. fördubblade sin videokursproduktion.

Cyber ​​Inc. är ett säkerhets- och integritetsmedvetandeföretag baserat i Nederländerna. Företaget erbjuder utbildningsprogram och ville skala sin process för att skapa videokurser.

De slog sig ihop med Syntes, En AI-driven video skapande plattform, för att effektivisera videoskapande och producera videor på flera språk.

Samarbetet minskade kostnaderna för att anställa skådespelare eftersom verktyget erbjuder en avatar som ersättning. Cyber ​​Inc lyckades producera videoinnehåll två gånger snabbare och utökade sin globala räckvidd.

14. Uber skapade riktade annonser anpassade för varje användare.

Uber, en amerikansk taxileverantör, använder maskininlärning effektivt. Med hjälp av ML analyserar de kunddata, såsom plats och resehistorik, och skapar riktade annonser anpassade för individer.

Algoritmer gör att de kan optimera annonskampanjer för maximal effektivitet, vilket resulterar i högre kundengagemang och användningsfrekvens med Uber.

15. Farfetch ökade sin öppningsfrekvens för e-post med 31 %.

Farfetch är en lyxmodeåterförsäljare som experimenterade med AI och gav ett nytt utseende till sina e-postmarknadsföringskampanjer.

De samarbetade med Phrasee, ett verktyg som väljer den mest relevanta varumärkesrösten och genererar innehållsidéer baserat på det.

Företaget bevittnade imponerande resultat, med en ökning på 38 % i den genomsnittliga klickfrekvensen och en ökning med 31 % i genomsnittlig öppningsfrekvens i sina utlösande kampanjer.

5 tips för att använda maskininlärning i marknadsföring

Maskininlärning kan vara mycket fördelaktigt, men du bör veta hur du använder det effektivt. Här är fem tips för att effektivt utnyttja maskininlärning i dina marknadsföringsinsatser.

1. Var specifik med dina marknadsföringsmål.

Eftersom ML bearbetar enorma datamängder kommer du sannolikt att få massor av onödiga data. Du kan enkelt undvika detta om du tydligt beskriver vad du vill uppnå.

Begränsa dina marknadsföringsmål och gruppera dem i kategorier som kundsegmentering, annonsoptimering, konverteringsacceleration, etc. Börja med småskaliga experiment och upprepa när du har några resultat.

2. Håll dig inte till en ML-modell.

Det är viktigt att experimentera med flera modeller för maskininlärning. Olika ML-modeller har olika möjligheter, var och en med sina för- och nackdelar.

För maximal effektivitet måste du testa olika ML-modeller så att du kan jämföra deras prestanda objektivt.

Till exempel kan en ML-modell utmärka sig i en viss typ av datauppgift men kan underprestera i ett annat scenario.

3. Bli inte alltför beroende av ML-verktyg.

Även om maskininlärning kan generera värdefulla insikter, kan det vara skadligt för marknadsförare att förlita sig på det. ML-modeller utvecklas fortfarande, och de är inte perfekta och kan inte fungera fullt ut utan mänsklig expertis.

För maximala resultat är det bättre att kombinera ML med mänsklig kunskap. Definiera tydligt varje roll och sätt en sund gräns för när du ska använda ML och när du ska lita på mänskliga beslut.

4. Samarbeta med datavetare.

Alla har inte in-house data scientist kunskap. Om du precis har börjat är det en bra idé att samarbeta med en datavetare för att implementera rätt ML-modeller.

Se till att be maskininlärningsexperterna att förklara begränsningarna hos ML-modeller så att du inte har orealistiska förväntningar.

5. Respektera datapolicyn och vara transparent.

AI- och ML-verktyg utgör ett hot mot dataintrång och integritetsproblem.

Eftersom kunddata är sårbart måste du se till att du följer datasekretessbestämmelserna. Undvik oetisk användning av kunddata och var transparent.

Dessa är avgörande för att bygga förtroende hos dina kunder.

5 Maskininlärningsverktyg för marknadsförare

Eftersom marknaden är mättad med ML-verktyg har vi minskat listan och tagit med bara de bästa. Här är fem ML-verktyg som hjälper dig att effektivisera dina marknadsföringsinsatser och maximera din vinst.

1. Hubspot Content Assistant

Kom igång med HubSpots AI-verktyg.

HubSpot s innehållsassistent är ett kraftfullt verktyg som gör det möjligt för marknadsförare att förstärka innehållsverksamheten och förbättra produktiviteten.

Den integreras naturligt med HubSpot-produkter, och du kan växla mellan AI och manuell innehållsskapande för att skapa kopior för e-post, webbplats, blogginlägg, etc.

För att använda innehållsassistenten behöver du bara fylla i formuläret, beskriva vilket innehåll du vill ha och klicka sedan på "Generera". Om några sekunder har du din kopia.

Kärnfunktioner

• Skapa personliga försäljnings- och marknadsföringsmail, blogginläggsidéer och konturer
• Skapa stycken och skapa övertygande uppmaning
• Integrera med de andra Hubspot-produkterna

Pris: Gratis för Hubspot CRM-användare.

Pro tips: Segmentera potentiella kunder baserat på delade egenskaper och lägg sedan till listorna i innehållsassistenten. Verktyget kommer att bearbeta data och skapa personliga e-postmeddelanden för att effektivisera din uppsökande verksamhet.

2. Monkey Learn

MonkeyLearn är ett AI-verktyg som hjälper företag att analysera data med maskininlärning. Den extraherar data från olika källor, såsom e-post, undersökningar och inlägg, och visualiserar kundfeedback på ett ställe.

Kärnfunktioner

• Olika textformat stöds, såsom e-postmeddelanden, supportbiljetter, recensioner, NPS-undersökningar, tweets, etc.
• Textklassificering i kategorier: Sentiment, Ämne, Aspekter, Avsikt, Prioritet, etc.
• Integrationer med hundratals applikationer som Zendesk, Airtable, Typeform, Intercom, etc.

Pris: Det finns två prisplaner. "Team"-paketet börjar från $299, och det finns en gratis provperiod. Prissättningen för "Business"-nivån är inte offentligt tillgänglig och du måste kontakta säljteamet.

Vad vi gillar: Verktyget är superintuitivt och ingen kodningserfarenhet krävs. Dessutom har kunderna ett brett utbud av textanalysalternativ och kan titta på feedback på en central plats.

3. Pecan AI

Image Source

Pecan AI är en plattform för prediktiv analys som använder maskininlärning för att generera korrekta, handlingsbara förutsägelser på bara några timmar.

Verktyget utnyttjar effektivt stora mängder rådata och förutsäger intäktspåverkande risker och resultat, såsom kundförlust, LTV, etc.

Kärnfunktioner

• Förbyggda, anpassningsbara SQL-mallar
• Förfrågan om efterfrågan
• Kampanjoptimering med SKAN
• Integrationer med appar från tredje part

Pris: Verktyget har tre prisplaner. "Startplanen" är $50 per månad, "Professionell" är $280. Du bör boka ett möte för Enterprise-konton för att få information om priset.

Vad vi gillar: Verktyget låter oss utnyttja kraften i AI och eliminera gissningar samtidigt som vi fattar strategiska beslut.

4. Jasper AI

Image Source

Jasper AI använder maskininlärning och artificiell intelligens för att skapa människoliknande kopior för bloggar, webbplatser, e-postmeddelanden, sociala medier, etc. Denna copywriting-assistent hjälper företag att skala sina innehållsproduktionsinsatser och spara dyrbar tid.

Du väljer helt enkelt tonfallet, laddar upp kampanjrapporten och väljer typ av innehåll. Det kommer att generera en kopia på bara 15 sekunder.

Kärnfunktioner

• Flera toner av röstalternativ för att matcha din varumärkesstil: fräck, formell, djärv och piratkopierad
• Innehållsöversättning på över 30 språk
• 50 olika mallar för användningsfall
• AI-konstgenerator för att skapa bilder för dina kopior

Pris: Verktyget kommer med tre prisplaner. "Creator"-planen kostar $39 respektive "Teams"-planen $99 per månad. Du måste kontakta deras säljteam om du behöver "Business" planen.

Vad vi gillar: Olika tongångar och färdiga kampanjmallar för att skapa personligt innehåll. Ett lättanvänt webbläsartillägg för att komma åt verktyget direkt i din webbläsare.

5. AI-marknadsförare

AI Marketer är ett prediktivt analysverktyg som låter dig identifiera och rikta in dig på dina mest värdefulla kunder.

Genom att använda maskininlärningsmodeller förutsäger den sannolikheten för kundköp och skickar tidsoptimeringsmeddelanden till målkunder vid specifika tidpunkter.

Du kan också rikta in dig på kunder som löper stor risk att churning. Detta hjälper dig att öka kundbehållningen och maximera effekten av dina marknadsföringskampanjer.

Kärnfunktioner

• Förutsägelser om kundbeteende på individuell basis
• Smartare inriktning
• Datadrivna optimeringsrekommendationer

Pris: Prisinformationen offentliggörs inte. Du bör begära en demo. Det finns också en gratis provperiod.

Vad vi gillar: Olika tongångar och färdiga kampanjmallar för att skapa personligt innehåll. Den har också ett lättanvänt webbläsartillägg så att du kan komma åt verktyget från din webbläsare.

Använda maskininlärning för att maximera marknadsföringsinsatser

AI och maskininlärningslösningar ökar marknadsföringsspelet. Även om de fortfarande utvecklas, kommer det ingen skada att integrera banbrytande teknik i din dagliga stack.

Istället hjälper det dig att automatisera repetitiva uppgifter och få kraftfulla insikter i kundernas beteende, vilket gör att du kan skapa mycket effektiva marknadsföringskampanjer som ger resultat.

Håll ett öga på tekniktrender och utnyttja kraften i maskininlärningsalgoritmer.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://blog.hubspot.com/marketing/machine-learning-and-marketing