การเรียนรู้ของเครื่องและการตลาด: เครื่องมือ ตัวอย่าง และเคล็ดลับที่ทีมส่วนใหญ่สามารถใช้ได้

การเรียนรู้ของเครื่องซึ่งเป็นส่วนย่อยของ AI เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่เปลี่ยนแปลงการตลาดอย่างรวดเร็ว

นักการตลาดประมาณ 35% ใช้ AI เพื่อลดความซับซ้อนของงานและทำให้งานที่น่าเบื่อเป็นอัตโนมัติ ตามข้อมูลของ HubSpot งานวิจัยล่าสุด. อย่างไรก็ตาม การวิจัยเดียวกันเผยให้เห็นว่า 96% ของนักการตลาดยังคงปรับผลลัพธ์ที่สร้างโดย AI ซึ่งบ่งชี้ว่ายังห่างไกลจากความสมบูรณ์แบบ

ในโพสต์ของวันนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีที่แมชชีนเลิร์นนิงสามารถเพิ่มประสิทธิภาพให้กับทีมการตลาดของคุณได้อย่างไร นอกจากนี้เรายังจะแบ่งปันตัวอย่างที่นำไปปฏิบัติได้จริงจากบริษัทในโลกแห่งความเป็นจริงที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและสังเกตเห็นการปรับปรุงที่สำคัญ

สารบัญ

การเรียนรู้ของเครื่องและการตลาด

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นรูปแบบหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ช่วยให้แอปพลิเคชันซอฟต์แวร์สามารถทำนายผลลัพธ์ได้แม่นยำยิ่งขึ้นโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน

นักการตลาดใช้ ML เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าและระบุแนวโน้มในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ช่วยให้พวกเขาสร้างแคมเปญการตลาดที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และปรับปรุง ROI ทางการตลาด

ตัวอย่างเช่น Netflix ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อปรับปรุงอัลกอริทึมการแนะนำ คาดการณ์ความต้องการ และเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้า

ด้วยการใช้ประโยชน์จากประวัติการเข้าชมของลูกค้า บริษัทได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีประสิทธิภาพเกี่ยวกับความต้องการของลูกค้า ทำให้พวกเขาให้คำแนะนำเนื้อหาที่เกี่ยวข้องได้

ดูภาพด้านล่างเพื่อดูว่าอะไรทำให้นักธุรกิจมืออาชีพปรับใช้ ML และ AI เทคโนโลยี

แหล่งที่มาของภาพ

การเรียนรู้ของเครื่องสามารถปรับปรุงการตลาดได้อย่างไร

การเรียนรู้ของเครื่องสามารถปรับปรุงการตลาดได้หลายวิธี ต่อไปนี้เป็นกรณีการใช้งานที่พบบ่อยที่สุด:

1. วัดความรู้สึกของลูกค้า

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถระบุความคิดเห็นของลูกค้าได้โดยอัตโนมัติ ครอบคลุมความคิดเห็นเชิงบวก เป็นกลาง หรือเชิงลบ

ในขั้นต้น พวกเขารวบรวมข้อมูลที่เป็นข้อความจากแหล่งที่หลากหลาย เช่น บทวิจารณ์ของลูกค้า การกล่าวถึงบนโซเชียลมีเดีย แบบฟอร์มคำติชม หรือการตอบแบบสำรวจ

ต่อจากนั้น ข้อมูลจะเข้าสู่การประมวลผลล่วงหน้าและจะมีป้ายกำกับตามความคิดเห็นที่เกี่ยวข้อง สิ่งนี้ช่วยให้นักการตลาดได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความรู้สึกของลูกค้าและทำการปรับปรุงตามคำติชม

2. ปรับแต่งประสบการณ์ผู้ใช้ให้เป็นแบบส่วนตัว

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้และข้อมูลประวัติเพื่อคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า นักการตลาดใช้โอกาสนี้เพื่อสร้างข้อเสนอส่วนบุคคลสำหรับลูกค้า เช่น คำแนะนำผลิตภัณฑ์ โปรโมชั่น หรือส่วนลด

นอกจากนี้ ML ยังสามารถดูแลจัดการฟีดเนื้อหาตามความสนใจของผู้ใช้ และส่งการแจ้งเตือนส่วนบุคคลให้กับลูกค้าได้

3. เพิ่มประสิทธิภาพความพยายามในการเผยแพร่เนื้อหา

การเรียนรู้ของเครื่องสามารถวิเคราะห์ประสิทธิภาพของช่องทางการเผยแพร่เนื้อหาต่างๆ และนำเสนอกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพ

โดยการเข้าถึงข้อมูลในอดีตจะสามารถกำหนดได้ เวลาที่ดีที่สุดสำหรับการโพสต์ และความถี่ที่เหมาะสมในการเผยแพร่เนื้อหาเพื่อหลีกเลี่ยงไม่ให้ผู้ชมล้นหลาม

นอกจากนี้ยังสามารถระบุช่องทางการจัดจำหน่ายที่มีประสิทธิภาพสูงสุด ช่วยให้นักการตลาดสามารถจัดสรรทรัพยากรอย่างชาญฉลาดและบรรลุการมีส่วนร่วมสูงสุดควบคู่ไปกับ ROI

4. เพิ่มประสิทธิภาพการกำหนดเป้าหมายและการเสนอราคาโฆษณา

ML กำลังปฏิวัติการโฆษณาแบบกำหนดเป้าหมาย

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจำนวนมหาศาล แมชชีนเลิร์นนิงจะคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้าและจัดกลุ่มผู้ใช้ออกเป็นกลุ่มตามลักษณะและคุณลักษณะที่มีร่วมกัน

จากนั้นนักการตลาดจะใช้ข้อมูลนี้เพื่อปรับแต่งโฆษณาให้เหมาะกับกลุ่มเหล่านั้น โดยเชื่อมต่อกับกลุ่มเป้าหมายที่มีแนวโน้มว่าจะมีส่วนร่วมกับโฆษณา

5. ปรับปรุงกระบวนการทดสอบ A/B

ทดสอบ A / B มีบทบาทสำคัญในการตลาด เนื่องจากแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าอะไรได้ผลและอะไรไม่ได้ผล

ML ช่วยให้กระบวนการทดสอบ A/B เป็นอัตโนมัติและทำให้มีความแม่นยำมากขึ้น การตรวจสอบกระบวนการทดสอบแบบเรียลไทม์ช่วยลดการแทรกแซงด้วยตนเองและโอกาสที่จะเกิดข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น

นอกจากนี้ การเรียนรู้ของเครื่องยังช่วยลดระยะเวลาการทดสอบ ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรเมื่อรูปแบบหนึ่งมีประสิทธิภาพเหนือกว่าอีกรูปแบบหนึ่งอย่างมาก

15 ตัวอย่างการเรียนรู้ของเครื่องและการตลาด

Forrester คาดการณ์ว่าเกือบ 100% ขององค์กรจะนำ AI รูปแบบใดรูปแบบหนึ่งไปใช้ภายในปี 2025 เหลือเวลาอีกสองปี แต่บริษัทหลายแห่งก็ประสบความสำเร็จในการนำ AI มาใช้แล้ว

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่าง 15 ตัวอย่างจากบริษัทในโลกแห่งความเป็นจริงที่ได้รับการปรับปรุงที่สำคัญหลังจากนำการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้

1. Amazon เพิ่มยอดขายสุทธิ 9%

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนสำคัญของ Amazon ซึ่งเป็นหนึ่งในผู้ค้าปลีกรายใหญ่ที่สุดในโลกมายาวนาน

ยักษ์ใหญ่อีคอมเมิร์ซรายนี้ใช้ ML เพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย เช่น รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า และวิเคราะห์ประวัติการเข้าชมและการซื้อเพื่อให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคล

สิ่งเหล่านี้ช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าเนื่องจากผู้ใช้สามารถค้นหาผลิตภัณฑ์ใหม่ที่คล้ายกับประสบการณ์การช็อปปิ้งครั้งก่อนได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ Amazon ยังสร้างโฆษณาที่ตรงเป้าหมายสำหรับผู้ใช้ตามการคาดการณ์ความต้องการ

ตามข้อมูลทางการเงินล่าสุด รายงานยอดขายสุทธิของบริษัทเพิ่มขึ้น 9% เป็น 127.4 พันล้านดอลลาร์ในไตรมาสแรก เทียบกับ 116.4 พันล้านดอลลาร์ในไตรมาสแรกของปี 2022

2. Netflix กลายเป็นผู้นำในอุตสาหกรรมเนื่องจากมีการแนะนำภาพยนตร์ที่ปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

สาเหตุหลักประการหนึ่งที่ทำให้บริการ Netflix ได้รับความนิยมก็คือบริการเหล่านี้ใช้งานอยู่ ปัญญาประดิษฐ์ และโซลูชันการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างคำแนะนำที่ใช้งานง่าย

บริษัท ใช้ เรียนรู้เครื่อง เพื่อวิเคราะห์ตัวเลือกภาพยนตร์ของลูกค้าและให้คำแนะนำเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง แต่มันทำงานอย่างไร?

เมื่อคุณเรียกดูไดเร็กทอรีภาพยนตร์ของพวกเขา อัลกอริธึมอันชาญฉลาดจะดูว่าภาพยนตร์ประเภทไหนที่ทำให้คุณหลงใหล คลิกตรงไหน คุณดูภาพยนตร์เรื่องเดิมต่อไปกี่นาที เป็นต้น

จากนั้นวิเคราะห์พฤติกรรมการรับชมของคุณ Netflix จะดูแลฟีดภาพยนตร์/รายการทีวีที่ปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ มันเป็น win-win

3. Armor VPN คาดการณ์มูลค่าตลอดอายุการใช้งานและเพิ่มความพยายามในการรับผู้ใช้ให้สูงสุด

Armor VPN เป็นซอฟต์แวร์รักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์สำหรับผู้บริโภค (VPN) ที่ต้องการสร้างกลยุทธ์การหาผู้ใช้ที่แข็งแกร่งเพื่อดึงดูดลูกค้าใหม่ ด้วยงบประมาณทางการตลาดที่จำกัด เจ้าของจึงไม่ต้องการผ่านกระบวนการลองผิดลองถูก

พวกเขาจึงร่วมมือกับ พีแคน AIซึ่งเป็นเครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์โดยใช้แบบจำลองมูลค่าตลอดอายุการใช้งานที่คาดการณ์ (pLTV)

แหล่งที่มาของภาพ

ด้วยการคาดการณ์ของเครื่องมือ ลูกค้าจึงระบุได้ ช่องว่างโดยเฉลี่ย 25% ระหว่างมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของผู้ใช้จริงกับมูลค่าผู้ใช้ที่คาดหวังไว้

ด้วยวิธีนี้ Armor VPN สามารถสร้างกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้นเพื่อกระตุ้นความพยายามในการดึงดูดผู้ใช้

4. Devex ปรับขนาดกระบวนการสร้างเนื้อหาและลดต้นทุนลง 50 เท่า

Devex ซึ่งมีสำนักงานใหญ่ในกรุงวอชิงตัน ดี.ซี. เป็นผู้ให้บริการรายใหญ่ด้านการจัดหาบุคลากรและบริการพัฒนาธุรกิจเพื่อการพัฒนาระดับโลก

บริษัทได้รับข้อความประมาณ 3000 ข้อความต่อสัปดาห์ ซึ่งต้องมีการตรวจสอบโดยทีมงานเนื้อหา ท้ายที่สุดมีเพียง 300 ชิ้นเท่านั้นที่ถือว่าคุ้มค่าและติดแท็กตามนั้น

จนกระทั่งเมื่อไม่นานมานี้ การประเมินได้ดำเนินการด้วยตนเอง ซึ่งใช้เวลาประมาณ 10 ชั่วโมงจึงจะเสร็จสมบูรณ์ เพื่อให้กระบวนการเป็นอัตโนมัติ Devex ติดต่อ มังกี้เลิร์นซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อความที่ขับเคลื่อนโดยโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

Devex สร้างตัวแยกประเภทข้อความที่ช่วยให้พวกเขาประมวลผลข้อมูล จากนั้นแท็กว่าข้อความนั้นเกี่ยวข้องหรือไม่

ส่งผลให้ประหยัดเวลาได้ 66% และค่าใช้จ่ายในการดำเนินการลดลง 50 เท่า เนื่องจากต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์น้อยลง

5. Airbnb ปรับราคาค่าเช่าให้เหมาะสมและสร้างประมาณการคร่าวๆ

Airbnb เผชิญกับความท้าทายเมื่อพยายามปรับราคาเช่าให้เหมาะสมสำหรับลูกค้า

เพื่อเอาชนะสิ่งนี้ Airbnb ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อประมาณการคร่าวๆ แก่ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า ราคาขึ้นอยู่กับเกณฑ์ที่แตกต่างกัน เช่น สถานที่ตั้ง ขนาด ประเภทที่พัก ฤดูกาล สิ่งอำนวยความสะดวก ฯลฯ

จากนั้น การดำเนินการ EDA ทำให้พวกเขาเข้าใจว่ารายการให้เช่าแพร่กระจายไปทั่วสหรัฐอเมริกาได้อย่างไร

ในขั้นตอนสุดท้าย บริษัทได้ใช้โมเดล ML เช่น การถดถอยเชิงเส้น เพื่อสร้างการประมาณการและแสดงภาพการเปลี่ยนแปลงของราคาเมื่อเวลาผ่านไป ช่วยให้พวกเขาสร้างข้อเสนอทางการตลาดที่น่าดึงดูดและชนะใจลูกค้าใหม่

6. Re:member เพิ่มการแปลง 43% ด้วยแผนที่ความร้อนและการบันทึกเซสชัน

Re:สมาชิก เป็นหนึ่งในบริษัทบัตรเครดิตชั้นนำในสแกนดิเนเวีย เมื่อเร็วๆ นี้ ทีมการตลาดสังเกตเห็นว่าผู้ใช้เด้งออกจากแบบฟอร์มการสมัครบัตรเครดิตมากกว่าปกติ

ทีมการตลาดหันไปหาด้วยความหงุดหงิด Hotjar เพื่อให้เห็นภาพที่สมบูรณ์ว่าลูกค้าใช้งานเว็บไซต์อย่างไรและอะไรเป็นสาเหตุของปัญหา พวกเขาใช้การบันทึกเซสชันเพื่อเล่นซ้ำตลอดเวลาที่ผู้ใช้ใช้บนเว็บไซต์

Heatmaps ช่วยให้พวกเขาระบุได้ว่าหน้าใดที่ลูกค้ามีแนวโน้มที่จะคลิกมากขึ้น

เมื่อรวมข้อมูลเข้าด้วยกัน ทีมการตลาดของ Re:member สังเกตเห็นว่ามีผู้คนจำนวนมากที่มาจาก Affiliate ลาออกไปทันที

หลังจากตรวจสอบแผนที่ความร้อนและการบันทึกเซสชั่น ทีมงานสรุปว่าในตอนแรกผู้เยี่ยมชมสนใจในส่วนสิทธิประโยชน์ แต่ต้องการข้อมูลเพิ่มเติม

ด้วยเหตุนี้ พวกเขาจึงออกแบบหน้าแอปพลิเคชันใหม่ ส่งผลให้ Conversion เพิ่มขึ้น 43%

7. Tuff บรรลุอัตราความสำเร็จ 75% สำหรับข้อเสนอความร่วมมือ

Tuff เป็นเอเจนซี่การตลาด SEO ที่ประสบความสำเร็จในการเติบโตของ ARR อย่างมีนัยสำคัญในเวลาเพียงสามปี ในตอนแรก พวกเขาประสบปัญหาในการสร้างการเสนอขายให้กับลูกค้าเนื่องจากขาดเครื่องมือ SEO ที่เชื่อถือได้สำหรับการวิจัยคู่แข่งและคำหลักอย่างละเอียด

หลังจากใช้แล้ว SemrushTuff ซึ่งเป็นเครื่องมือวิจัยคีย์เวิร์ดชั้นนำที่มีอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง สามารถวิเคราะห์ประสิทธิภาพโดยรวมของผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า และสร้างข้อเสนอเฉพาะบุคคลที่เหมาะกับความต้องการเฉพาะของพวกเขา

สิ่งนี้นำไปสู่อัตราความสำเร็จ 75% ในการชนะใจลูกค้าใหม่

8. Kasasa เพิ่มการเข้าชมที่เกิดขึ้นเองถึง 92%

Kasasa ซึ่งเป็นบริษัทผู้ให้บริการทางการเงินมีเป้าหมายที่จะขยายการดำเนินงานด้านเนื้อหาและขับเคลื่อนการเข้าชมที่เกิดขึ้นเอง พวกเขารับเลี้ยงบุตรบุญธรรม MarketMuseซึ่งเป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาโดยใช้ AI และ ML เพื่อประหยัดเวลาและทรัพยากร

การใช้บทสรุปเนื้อหาที่เรียบง่ายจาก MarketMuse ช่วยให้ Kasasa สร้างเนื้อหาที่มีความหมายได้รวดเร็วยิ่งขึ้น สิ่งนี้ทำให้บริษัทกลายเป็นผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมและเพิ่มการยอมรับ ซึ่งส่งผลให้ปริมาณการเข้าชมที่เกิดขึ้นเองเพิ่มขึ้น 92%

9. Spotify สร้างเพลย์ลิสต์ส่วนตัวและเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้า

Spotify ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า เช่น เพลย์ลิสต์และประวัติการฟัง

สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ให้บริการเพลงดิจิทัลสามารถสร้างกลุ่มลูกค้าตามความชอบด้านเพลง ช่วยให้สามารถแนะนำเพลงและเพลย์ลิสต์ส่วนบุคคลสำหรับผู้ใช้แต่ละราย และเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้าในที่สุด

10. Sephora สร้างความภักดีของลูกค้าในระยะยาวด้วย Sephora Virtual Artist

Sephora ผู้ค้าปลีกเครื่องสำอางรายใหญ่ได้ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีล้ำสมัย รวมถึง AI และการเรียนรู้ของเครื่องมานานกว่าทศวรรษ ศิลปินเสมือนจริงช่วยให้ลูกค้าได้ลองผลิตภัณฑ์ใหม่โดยไม่ต้องสวมใส่

ด้วยเทคโนโลยีการจดจำใบหน้า อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจะจดจำเฉดสีที่เข้ากันได้มากที่สุดและแนะนำผลิตภัณฑ์โดยอัตโนมัติ เสนอคำแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคล ขับเคลื่อนการมีส่วนร่วมของลูกค้า และส่งเสริมความภักดี

แหล่งที่มาของภาพ

11. Coca-Cola ปรับปรุงการขายและการจัดจำหน่ายเกือบ 30%

Coca-Cola เป็นผู้นำในการใช้โซลูชัน ML และ AI ในกลยุทธ์ทางการตลาด

เพื่อรักษาความเป็นผู้นำในอุตสาหกรรม บริษัทสัญชาติอเมริกันแห่งนี้ได้สร้างระบบ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการขายและตรวจจับแนวโน้มในความต้องการของลูกค้า

พวกเขายังใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพบรรจุภัณฑ์และการจัดจำหน่ายผลิตภัณฑ์ ส่งผลให้กำไรเพิ่มขึ้นอย่างน่าทึ่ง 30%

นอกจากนี้ พวกเขายังได้พัฒนาผู้ช่วยเสมือนเพื่อช่วยลูกค้าในการตอบคำถามทั่วไป

12. Yelp ส่งคำแนะนำแบบส่วนตัวทุกสัปดาห์

ร้องเอ๋ง เป็นแพลตฟอร์มรีวิวและแนะนำผู้ใช้ที่ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง พวกเขาใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียงลำดับอัลกอริทึมเพื่อสร้างคำแนะนำผู้ใช้ส่วนบุคคล

ด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง ผู้ใช้จะได้รับคำแนะนำรายสัปดาห์ตามธุรกิจที่พวกเขาดูในสัปดาห์ก่อนหรือตามความสนใจเฉพาะของตน ในปี 2023 บริษัทได้เปิดตัวบริการเขียนรีวิวที่ขับเคลื่อนด้วย AI

13. Cyber ​​Inc. เพิ่มการผลิตหลักสูตรวิดีโอเป็นสองเท่า

ไซเบอร์อิงค์. เป็นบริษัทที่ตระหนักถึงความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวซึ่งตั้งอยู่ในประเทศเนเธอร์แลนด์ บริษัทเสนอโปรแกรมการฝึกอบรมและต้องการขยายกระบวนการสร้างหลักสูตรวิดีโอ

พวกเขาร่วมทีมด้วย การสังเคราะห์, วิดีโอที่ขับเคลื่อนด้วย AI แพลตฟอร์มการสร้างสรรค์เพื่อปรับปรุงการสร้างวิดีโอและผลิตวิดีโอในหลายภาษา

การทำงานร่วมกันนี้ช่วยลดต้นทุนในการจ้างนักแสดงเนื่องจากเครื่องมือนี้มีอวาตาร์มาทดแทน Cyber ​​Inc. จัดการเพื่อผลิตเนื้อหาวิดีโอเร็วขึ้นสองเท่าและขยายการเข้าถึงทั่วโลก

14. Uber สร้างโฆษณาที่ตรงเป้าหมายสำหรับผู้ใช้แต่ละราย

Uber ผู้ให้บริการรถแท็กซี่ในอเมริกา ใช้การเรียนรู้ของเครื่องอย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยความช่วยเหลือของ ML พวกเขาวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า เช่น สถานที่และประวัติการเดินทาง และสร้างโฆษณาที่ตรงเป้าหมายซึ่งปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล

อัลกอริธึมช่วยให้เพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญโฆษณาเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด ส่งผลให้การมีส่วนร่วมของลูกค้าและอัตราการใช้บริการ Uber สูงขึ้น

15. Farfetch เพิ่มอัตราการเปิดอีเมลขึ้น 31%

Farfetch เป็นผู้ค้าปลีกแฟชั่นสุดหรูที่ทดลองกับ AI และปรับโฉมแคมเปญการตลาดผ่านอีเมลให้มีรูปลักษณ์ใหม่

พวกเขาร่วมมือกับ พระศรีซึ่งเป็นเครื่องมือที่จะเลือกความคิดเห็นของแบรนด์ที่เกี่ยวข้องมากที่สุดและสร้างแนวคิดเกี่ยวกับเนื้อหาตามนั้น

บริษัทได้รับผลลัพธ์ที่น่าประทับใจ โดยมีอัตราการคลิกโดยเฉลี่ยเพิ่มขึ้น 38% และอัตราการเปิดโดยเฉลี่ยเพิ่มขึ้น 31% ในแคมเปญที่เรียกใช้งาน

5 เคล็ดลับในการใช้การเรียนรู้ของเครื่องในการตลาด

แมชชีนเลิร์นนิงมีประโยชน์อย่างมาก แต่คุณควรรู้วิธีใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ เคล็ดลับ XNUMX ข้อในการใช้ประโยชน์จากแมชชีนเลิร์นนิงอย่างมีประสิทธิภาพในการทำการตลาดของคุณมีดังนี้

1. เจาะจงกับเป้าหมายทางการตลาดของคุณ

เนื่องจาก ML ประมวลผลชุดข้อมูลจำนวนมหาศาล คุณจึงมีแนวโน้มที่จะได้รับข้อมูลที่ไม่จำเป็นมากมาย คุณสามารถหลีกเลี่ยงสิ่งนี้ได้ง่ายๆ หากคุณระบุอย่างชัดเจนถึงสิ่งที่คุณต้องการบรรลุ

จำกัดเป้าหมายทางการตลาดให้แคบลงและจัดกลุ่มออกเป็นหมวดหมู่ต่างๆ เช่น การแบ่งกลุ่มลูกค้า การเพิ่มประสิทธิภาพโฆษณา การเร่งการแปลง ฯลฯ เริ่มต้นด้วยการทดสอบขนาดเล็กและทำซ้ำเมื่อคุณได้ผลลัพธ์บางอย่างแล้ว

2. อย่ายึดติดกับโมเดล ML เพียงอย่างเดียว

การทดลองกับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องหลายๆ แบบถือเป็นสิ่งสำคัญ โมเดล ML ที่แตกต่างกันมีความสามารถที่แตกต่างกัน ซึ่งแต่ละรุ่นมีข้อดีและข้อเสีย

เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด คุณจะต้องทดสอบโมเดล ML ต่างๆ เพื่อให้คุณสามารถเปรียบเทียบประสิทธิภาพได้อย่างเป็นกลาง

ตัวอย่างเช่น โมเดล ML หนึ่งตัวสามารถเป็นเลิศในงานข้อมูลบางประเภทได้ แต่อาจมีประสิทธิภาพต่ำกว่าในสถานการณ์อื่น

3. อย่าพึ่งพาเครื่องมือ ML มากเกินไป

แม้ว่าแมชชีนเลิร์นนิงจะสามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าได้ แต่การพึ่งพาข้อมูลเชิงลึกมากเกินไปอาจส่งผลเสียต่อนักการตลาดได้ โมเดล ML ยังคงพัฒนาอยู่ และไม่สมบูรณ์แบบและไม่สามารถทำงานได้เต็มที่หากไม่มีผู้เชี่ยวชาญจากมนุษย์

เพื่อผลลัพธ์สูงสุด ควรรวม ML เข้ากับความรู้ของมนุษย์จะดีกว่า กำหนดแต่ละบทบาทให้ชัดเจน และกำหนดขอบเขตที่ดีว่าเมื่อใดควรใช้ ML และเมื่อใดที่ต้องอาศัยการตัดสินใจของมนุษย์

4. ร่วมมือกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ไม่ใช่ทุกคนที่มีความรู้ด้านนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลภายในองค์กร หากคุณเพิ่งเริ่มต้น เป็นความคิดที่ดีที่จะร่วมมือกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อใช้โมเดล ML ที่เหมาะสม

อย่าลืมขอให้ผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงอธิบายข้อจำกัดของโมเดล ML เพื่อที่คุณจะได้ไม่มีความคาดหวังที่ไม่สมจริง

5. เคารพนโยบายข้อมูลและโปร่งใส

เครื่องมือ AI และ ML ก่อให้เกิดภัยคุกคามต่อการละเมิดข้อมูลและข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัว

เนื่องจากข้อมูลลูกค้ามีความเสี่ยง คุณจะต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล หลีกเลี่ยงการใช้ข้อมูลลูกค้าอย่างผิดจริยธรรมและมีความโปร่งใส

สิ่งเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการสร้างความไว้วางใจกับลูกค้าของคุณ

5 เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับนักการตลาด

เนื่องจากตลาดเต็มไปด้วยเครื่องมือ ML เราจึงจำกัดรายการให้แคบลงและรวมเฉพาะเครื่องมือที่ดีที่สุดเท่านั้น ต่อไปนี้เป็นเครื่องมือ ML ห้าประการที่จะช่วยคุณปรับปรุงการทำการตลาดและเพิ่มผลกำไรสูงสุด

1. ผู้ช่วยเนื้อหา Hubspot

เริ่มต้นใช้งานเครื่องมือ AI ของ HubSpot

HubSpot ของ ผู้ช่วยเนื้อหา เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ช่วยให้นักการตลาดเพิ่มพลังให้กับการดำเนินงานด้านเนื้อหาและปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน

มันผสานรวมกับผลิตภัณฑ์ HubSpot โดยกำเนิด และคุณสามารถสลับระหว่าง AI และการสร้างเนื้อหาด้วยตนเองเพื่อสร้างสำเนาสำหรับอีเมล เว็บไซต์ โพสต์บล็อก ฯลฯ

หากต้องการใช้ผู้ช่วยเนื้อหา คุณเพียงแค่กรอกแบบฟอร์ม อธิบายเนื้อหาที่คุณต้องการ จากนั้นคลิก "สร้าง" ภายในไม่กี่วินาที คุณก็จะได้สำเนาของคุณ

คุณสมบัติหลัก

• สร้างอีเมลการขายและการตลาด แนวคิดโพสต์บล็อก และโครงร่างในแบบของคุณ
• สร้างย่อหน้าและสร้าง CTA ที่น่าสนใจ
• ผสานรวมกับผลิตภัณฑ์ Hubspot อื่น ๆ

ราคา: ฟรีสำหรับผู้ใช้ Hubspot CRM

ปลาย Pro: แบ่งกลุ่มผู้ที่มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าตามคุณลักษณะที่ใช้ร่วมกัน จากนั้นเพิ่มรายการไปยังผู้ช่วยเนื้อหา เครื่องมือจะประมวลผลข้อมูลและสร้างอีเมลส่วนตัวเพื่อปรับปรุงการเข้าถึงของคุณ

2. ลิงเรียนรู้

MonkeyLearn เป็นเครื่องมือ AI ที่ช่วยให้ธุรกิจวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง โดยดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น อีเมล แบบสำรวจ และโพสต์ และแสดงภาพความคิดเห็นของลูกค้าในที่เดียว

คุณสมบัติหลัก

• รองรับรูปแบบข้อความที่แตกต่างกัน เช่น อีเมล ตั๋วสนับสนุน บทวิจารณ์ แบบสำรวจ NPS ทวีต ฯลฯ
• การจัดหมวดหมู่ข้อความเป็นหมวดหมู่: ความรู้สึก หัวข้อ มุมมอง เจตนา ลำดับความสำคัญ ฯลฯ
• บูรณาการกับแอปพลิเคชันหลายร้อยรายการ เช่น Zendesk, Airtable, Typeform, Intercom เป็นต้น

ราคา: มีแผนราคาสองแบบ แพ็คเกจ “ทีม” เริ่มต้นที่ $299 และมีการทดลองใช้ฟรี ราคาของระดับ "ธุรกิจ" ไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ และคุณต้องติดต่อทีมขาย

เราชอบอะไร: เครื่องมือนี้ใช้งานง่ายสุด ๆ และไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์การเขียนโค้ด นอกจากนี้ ลูกค้ายังมีตัวเลือกการวิเคราะห์ข้อความที่หลากหลาย และสามารถดูคำติชมได้จากศูนย์กลางที่เดียว

3. พีแคน AI

แหล่งที่มาของภาพ

Pecan AI เป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำและดำเนินการได้ภายในเวลาเพียงไม่กี่ชั่วโมง

เครื่องมือนี้ใช้ประโยชน์จากข้อมูลดิบจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ และคาดการณ์ความเสี่ยงและผลลัพธ์ที่ส่งผลกระทบต่อรายได้ เช่น การเลิกใช้งานของลูกค้า LTV เป็นต้น

คุณสมบัติหลัก

• เทมเพลต SQL ที่สร้างไว้ล่วงหน้าและปรับแต่งได้
• การพยากรณ์ความต้องการ
• การเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญโดยใช้ SKAN
• การผสานรวมกับแอปของบุคคลที่สาม

ราคา: เครื่องมือนี้มีแผนราคาสามแบบ แผน "เริ่มต้น" คือ $50 ต่อเดือน ส่วน "มืออาชีพ" คือ $280 คุณควรจองการประชุมสำหรับบัญชี Enterprise เพื่อทราบรายละเอียดราคา

เราชอบอะไร: เครื่องมือนี้ช่วยให้เราสามารถควบคุมพลังของ AI และลดการคาดเดาในขณะที่ทำการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์

4. แจสเปอร์ เอ.ไอ

แหล่งที่มาของภาพ

Jasper AI ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์เพื่อสร้างสำเนาที่เหมือนมนุษย์สำหรับบล็อก เว็บไซต์ อีเมล โซเชียลมีเดีย ฯลฯ ผู้ช่วยการเขียนคำโฆษณานี้ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ปรับขนาดความพยายามในการผลิตเนื้อหาและประหยัดเวลาอันมีค่าได้

คุณเพียงแค่เลือกน้ำเสียง อัปโหลดบทสรุปแคมเปญ และเลือกประเภทเนื้อหา มันจะสร้างสำเนาในเวลาเพียง 15 วินาที

คุณสมบัติหลัก

• ตัวเลือกเสียงที่หลากหลายเพื่อให้เข้ากับสไตล์แบรนด์ของคุณ: หน้าด้าน เป็นทางการ กล้าหาญ และละเมิดลิขสิทธิ์
• การแปลเนื้อหามากกว่า 30 ภาษา
• เทมเพลตกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน 50 แบบ
• เครื่องกำเนิดงานศิลปะ AI เพื่อสร้างภาพสำหรับสำเนาของคุณ

ราคา: เครื่องมือนี้มาพร้อมกับแผนการกำหนดราคาสามแบบ แผน “ผู้สร้าง” มีค่าใช้จ่าย $39 และแผน “ทีม” $99 ต่อเดือน ตามลำดับ คุณจะต้องติดต่อทีมขายหากคุณต้องการแผน “ธุรกิจ”

เราชอบอะไร: น้ำเสียงที่แตกต่างกันและเทมเพลตแคมเปญที่สร้างไว้ล่วงหน้าเพื่อสร้างเนื้อหาส่วนบุคคล ส่วนขยายเบราว์เซอร์ที่ใช้งานง่ายเพื่อเข้าถึงเครื่องมือได้จากเบราว์เซอร์ของคุณ

5. เอไอ นักการตลาด

AI Marketer เป็นเครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ช่วยให้คุณสามารถระบุและกำหนดเป้าหมายลูกค้าที่มีค่าที่สุดของคุณได้

ด้วยการใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ระบบจะคาดการณ์แนวโน้มการซื้อของลูกค้า และส่งการแจ้งเตือนการเพิ่มประสิทธิภาพเวลาไปยังลูกค้าเป้าหมายในเวลาที่กำหนด

คุณยังสามารถกำหนดเป้าหมายลูกค้าที่มีความเสี่ยงสูงที่จะเลิกใช้งานได้อีกด้วย สิ่งนี้จะช่วยเพิ่มการรักษาลูกค้าและเพิ่มผลกระทบของแคมเปญการตลาดของคุณ

คุณสมบัติหลัก

• การคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้าเป็นรายบุคคล
• การกำหนดเป้าหมายอย่างชาญฉลาด
• คำแนะนำในการเพิ่มประสิทธิภาพตามข้อมูล

ราคา: ข้อมูลการกำหนดราคาจะไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ คุณควรขอการสาธิต นอกจากนี้ยังมีการทดลองใช้ฟรี

เราชอบอะไร: น้ำเสียงที่แตกต่างกันและเทมเพลตแคมเปญที่สร้างไว้ล่วงหน้าเพื่อสร้างเนื้อหาส่วนบุคคล นอกจากนี้ยังมีส่วนขยายเบราว์เซอร์ที่ใช้งานง่ายเพื่อให้คุณสามารถเข้าถึงเครื่องมือได้จากเบราว์เซอร์ของคุณ

การใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเพิ่มความพยายามทางการตลาดให้สูงสุด

โซลูชัน AI และแมชชีนเลิร์นนิงกำลังช่วยยกระดับเกมการตลาด แม้ว่าจะยังมีการพัฒนาอยู่ แต่การบูรณาการเทคโนโลยีล้ำสมัยเข้ากับสแต็ครายวันของคุณจะไม่ส่งผลเสียใดๆ

แต่จะช่วยให้คุณทำงานซ้ำๆ ได้โดยอัตโนมัติและได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีประสิทธิภาพเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า ทำให้คุณสามารถสร้างแคมเปญการตลาดที่มีประสิทธิภาพสูงซึ่งให้ผลลัพธ์ได้

จับตาดูแนวโน้มเทคโนโลยีและควบคุมพลังของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://blog.hubspot.com/marketing/machine-learning-and-marketing