Makine Öğrenimi ve Pazarlama: Çoğu Ekibin Kullanabileceği Araçlar, Örnekler ve İpuçları

Yapay zekanın bir alt kümesi olan makine öğrenimi, pazarlamayı hızla dönüştüren güçlü bir araçtır.

HubSpot'a göre pazarlamacıların yaklaşık %35'i işlerini basitleştirmek ve sıkıcı görevleri otomatikleştirmek için yapay zekayı kullanıyor Son araştırma. Ancak aynı araştırma, pazarlamacıların %96'sının hala yapay zeka tarafından oluşturulan çıktıları ayarladığını ortaya koyuyor; bu da bunun mükemmel olmaktan çok uzak olduğunu gösteriyor.

Bugünkü gönderide makine öğreniminin pazarlama ekibinize nasıl güç katabileceğini öğreneceksiniz. Ayrıca makine öğrenimini uygulayan ve önemli gelişmeler fark eden gerçek dünya şirketlerinden eyleme geçirilebilir örnekleri de paylaşacağız.

İçindekiler

Makine Öğrenimi ve Pazarlama

Makine öğrenimi, yazılım uygulamalarının açıkça programlanmadan sonuçları tahmin etmede daha doğru olmasını sağlayan bir yapay zeka (AI) biçimidir.

Pazarlamacılar, müşteri davranışını anlamak ve büyük veri kümelerindeki eğilimleri belirlemek için ML'yi kullanarak daha verimli pazarlama kampanyaları oluşturmalarına ve pazarlama yatırım getirisini artırmalarına olanak tanır.

Örneğin Netflix, öneri algoritmasını geliştirmek, talebi tahmin etmek ve müşteri etkileşimini artırmak için makine öğrenimini kullanıyor.

Şirket, müşterilerin görüntüleme geçmişinden yararlanarak müşteri tercihlerine ilişkin güçlü bilgiler elde ederek onların ilgili içerik önerilerinde bulunmasına olanak tanıyor.

İşletme profesyonellerinin makine öğrenimini benimsemesine neyin sebep olduğunu görmek için aşağıdaki resme bakın ve AI teknoloji.

Resim Kaynak

Makine Öğrenimi Pazarlamayı Nasıl Geliştirebilir?

Makine öğrenimi pazarlamayı pek çok açıdan geliştirebilir. En yaygın kullanım durumları şunlardır:

1. Müşteri Duyarlılığını Ölçün

Makine öğrenimi algoritmaları, olumlu, tarafsız veya olumsuz görüşleri kapsayan müşteri duyarlılığını otomatik olarak tanımlayabilir.

Başlangıçta müşteri yorumları, sosyal medyadan bahsedilenler, geri bildirim formları veya anket yanıtları gibi çeşitli kaynaklardan metinsel veriler toplarlar.

Daha sonra veriler ön işleme tabi tutulur ve ilgili duyarlılığa göre etiketlenir. Bu, pazarlamacıların müşteri duyarlılığı hakkında bilgi edinmelerine ve geri bildirimlere dayanarak iyileştirmeler yapmalarına olanak tanır.

2. Kullanıcı Deneyimini Kişiselleştirin

Makine öğrenimi modelleri, müşteri tercihlerini tahmin etmek için kullanıcı davranışını ve geçmiş verileri analiz edebilir. Pazarlamacılar bu fırsatı müşterilere yönelik ürün önerileri, promosyonlar veya indirimler gibi kişiselleştirilmiş teklifler oluşturmak için kullanır.

Ayrıca ML, içerik akışlarını kullanıcının ilgi alanlarına göre düzenleyebilir ve müşterilere kişiselleştirilmiş hatırlatıcılar gönderebilir.

3. İçerik Dağıtım Çabalarını Optimize Edin

Makine öğrenimi, farklı içerik dağıtım kanallarının performansını analiz edebilir ve optimizasyon stratejileri sunabilir.

Geçmiş verilere erişerek şunları belirleyebilir: yayınlamak için en iyi zaman ve hedef kitlenin bunaltılmasını önlemek için içerik dağıtımının optimum sıklığı.

Aynı zamanda en etkili dağıtım kanallarını belirleyerek pazarlamacıların kaynaklarını akıllıca tahsis etmelerine ve yatırım getirisinin yanı sıra maksimum etkileşim elde etmelerine olanak tanır.

4. Reklam Hedeflemeyi ve Teklif Vermeyi Optimize Edin

ML, hedefli reklamcılıkta devrim yaratıyor.

Makine öğrenimi, çok miktarda müşteri verisini analiz ederek müşteri davranışını tahmin eder ve kullanıcıları, ortak özelliklere ve karakteristiklere göre segmentlere ayırır.

Pazarlamacılar daha sonra bu verileri, reklamları bu segmentlere uyarlamak ve reklamla etkileşime geçme olasılığı daha yüksek olan hedef kitlelerle bağlantı kurmak için kullanır.

5. A/B Test Süreçlerini Kolaylaştırın

A / B testi Neyin işe yarayıp neyin yaramadığını açıkça gösterdiği için pazarlamada önemli bir rol oynar.

ML, A/B test süreçlerinin otomatikleştirilmesine ve bunların daha doğru hale getirilmesine yardımcı olur. Test sürecinin gerçek zamanlı izlenmesi, manuel müdahaleyi ve olası hata olasılığını azaltır.

Ayrıca makine öğrenimi, test süresini kısaltarak bir varyasyon diğerinden önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğinde zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlar.

15 Makine Öğrenimi ve Pazarlama Örneği

Forrester 100 yılına kadar işletmelerin neredeyse %2025'ünün bir tür yapay zekayı uygulamaya koyacağını tahmin ediyor. İki yıl daha var, ancak çok sayıda şirket zaten yapay zekayı başarıyla benimsedi.

Makine öğrenimini uyguladıktan sonra önemli gelişmeler kaydeden gerçek dünya şirketlerinden 15 örneği burada bulabilirsiniz.

1. Amazon net satışlarını %9 artırdı.

Makine öğrenimi uzun zamandır dünyanın en büyük perakendecilerinden biri olan Amazon'un ayrılmaz bir parçası olmuştur.

E-ticaret devi, ML'yi müşteri davranışları hakkında bilgi edinmek ve kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunmak için göz atma ve satın alma geçmişini analiz etmek gibi çeşitli amaçlar için kullanıyor.

Bunlar, kullanıcıların önceki alışveriş deneyimlerine benzer yeni ürünleri kolayca bulmasını sağlayarak müşteri deneyimini geliştirir. Ayrıca Amazon, talep tahminine dayalı olarak kullanıcılar için hedefli reklamlar oluşturur.

Son mali açıklamasına göre raporŞirketin net satışları, 9 yılının ilk çeyreğindeki 127.4 milyar dolardan ilk çeyrekte %116.4 artışla 2022 milyar dolara yükseldi.

2. Netflix, kişiye özel film önerileri sayesinde sektör lideri oldu.

Netflix hizmetlerinin popüler olmasının ana nedenlerinden biri, Netflix hizmetlerinin kullanılmasıdır. yapay zeka ve sezgisel öneriler oluşturmak için makine öğrenimi çözümleri.

Şirket kullanır makine öğrenme müşterilerinin film seçimlerini analiz etmek ve alakalı içerik önerilerinde bulunmak. Peki nasıl çalışıyor?

Film dizinlerine göz attığınızda, akıllı algoritmaları sizi ne tür filmlerin etkilediğini, nereye tıkladığınızı, aynı filmi kaç dakika izlediğinizi vb. izler.

Daha sonra izleme alışkanlıklarınızı analiz eden Netflix, sizin için kişiselleştirilmiş bir film/dizi akışı hazırlar. Bu bir kazan-kazan durumu.

3. Armor VPN, yaşam boyu değeri tahmin etti ve kullanıcı edinme çabalarını maksimuma çıkardı.

Armor VPN, yeni müşteriler çekmek için sağlam bir kullanıcı edinme stratejisi oluşturmak isteyen bir tüketici siber güvenliği (VPN) yazılımıdır. Sınırlı pazarlama bütçeleri nedeniyle, işletme sahipleri deneme yanılma sürecinden geçmek istemediler.

Böylece ortak oldular Pekan AITahmine dayalı bir analiz aracı olan , tahmin edilen yaşam boyu değer (pLTV) modellerinin yardımıyla stratejik kararlar almak için kullanılır.

Resim Kaynak

Aracın tahminleriyle müşteri şunları belirledi: ortalama %25'lik bir boşluk gerçek kullanıcı yaşam boyu değeri ile kullanıcıların beklediği değer arasında.

Bu şekilde Armor VPN, kullanıcı edinme çabalarını hızlandırmak için daha etkili ve veri odaklı bir strateji oluşturabilir.

4. Devex, içerik oluşturma süreçlerini ölçeklendirdi ve maliyetleri 50 kat azalttı.

Merkezi Washington DC'de bulunan Devex, küresel kalkınmaya yönelik önemli bir işe alım ve iş geliştirme hizmetleri sağlayıcısıdır.

Şirket haftada yaklaşık 3000 parça metin alıyor ve bu metinlerin içerik ekibi tarafından manuel olarak incelenmesi gerekiyor. Sonunda bu parçalardan sadece 300 tanesi değerli kabul edildi ve buna göre etiketlendi.

Yakın zamana kadar değerlendirme manuel olarak yapılıyordu ve tamamlanması yaklaşık 10 saat sürüyordu. Süreci otomatikleştirmek için Devex iletişime geçti Maymun Öğrenmek, makine öğrenimi modelleriyle desteklenen bir metin analiz platformu.

Devex, verileri işlemelerine ve metnin alakalı olup olmadığını etiketlemelerine yardımcı olan bir metin sınıflandırıcı oluşturdu.

Bu, %66 oranında zaman tasarrufu sağladı ve daha az insan müdahalesi gerektiğinden işletme maliyetleri 50 kat azaldı.

5. Airbnb kiralama fiyatlarını optimize etti ve kaba tahminler oluşturdu.

Airbnb, müşteriler için kiralama fiyatlarını optimize etmeye çalışırken zorluklarla karşılaştı.

Bunun üstesinden gelmek için, Airbnb potansiyel müşterilere kaba tahminler sağlamak için makine öğrenimini kullandı. Fiyatlar konum, büyüklük, mülk türü, mevsimsellik, olanaklar vb. gibi farklı kriterlere dayanıyordu.

Daha sonra EDA gerçekleştirerek kiralık ilanların ABD geneline nasıl yayıldığını anlayabildiler.

Son adımda şirket, tahminler oluşturmak ve fiyatların zaman içinde nasıl değiştiğini görselleştirmek için doğrusal regresyon gibi makine öğrenimi modellerini uyguladı. Cazip pazarlama teklifleri oluşturmalarına ve yeni müşteriler kazanmalarına olanak sağladı.

6. Unutmayın, ısı haritaları ve oturum kayıtları sayesinde dönüşümler %43 oranında arttı.

Hatırlamak İskandinavya'nın önde gelen kredi kartı şirketlerinden biridir. Son zamanlarda pazarlama ekibi, kullanıcıların kredi kartı başvuru formunu normalden daha fazla geri çevirdiğini fark etti.

Hayal kırıklığına uğrayan pazarlama ekibi, Hotjar Müşterilerin web sitelerini nasıl kullandıklarına ve soruna neyin sebep olduğuna dair tam bir resim elde etmek. Bir kullanıcının web sitesinde geçirdiği sürenin tamamını tekrar oynatmak için oturum kayıtlarından yararlandılar.

Isı haritaları, müşterilerin hangi sayfaları daha fazla tıklama eğiliminde olduğunu belirlemelerine yardımcı oldu.

Verileri birleştiren Re:member'in pazarlama ekibi, bağlı kuruluşlardan gelen birçok kişinin hemen ayrıldığını fark etti.

Isı haritalarını ve oturum kayıtlarını inceledikten sonra ekip, ziyaretçilerin başlangıçta faydalar bölümüyle ilgilendiğini ancak daha fazla bilgiye ihtiyaç duyduğu sonucuna vardı.

Sonuç olarak başvuru sayfasını yeniden tasarladılar ve dönüşümlerde %43 artış sağladılar.

7. Tuff, ortaklık tekliflerinde %75 başarı oranına ulaştı.

Tuff, yalnızca üç yıl içinde önemli bir ARR büyümesi elde eden bir SEO pazarlama ajansıdır. Başlangıçta, kapsamlı rakip ve anahtar kelime araştırması için güvenilir bir SEO aracının bulunmaması nedeniyle müşteri sunumları oluşturmakta zorlandılar.

Kullandıktan sonra SemrushMakine öğrenimi algoritmalarına sahip lider bir anahtar kelime araştırma aracı olan Tuff, potansiyel müşterilerin organik performansını analiz edebiliyor ve onların özel ihtiyaçlarına göre kişiselleştirilmiş teklifler oluşturabiliyor.

Bu, yeni müşteri kazanmada %75'lik bir başarı oranına yol açtı.

8. Kasasa organik trafiğini %92 oranında artırdı.

Bir finansal hizmet şirketi olan Kasasa, içerik operasyonlarını ölçeklendirmeyi ve organik trafiği artırmayı hedefledi. Benimsediler MarketMusezamandan ve kaynaklardan tasarruf etmek için AI ve ML'yi temel alan bir içerik optimizasyon aracıdır.

Kasasa, MarketMuse'un basitleştirilmiş içerik özetlerini kullanarak anlamlı içerikleri çok daha hızlı üretti. Bu, şirketin sektör uzmanı olmasını sağladı ve tanınırlığını artırarak organik trafikte %92'lik bir artışa yol açtı.

9. Spotify kişiselleştirilmiş çalma listeleri oluşturdu ve müşteri etkileşimini artırdı.

Spotify, çalma listeleri ve dinleme geçmişi gibi müşteri verilerini analiz etmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanıyor.

Bu, dijital müzik servis sağlayıcısının müzik tercihlerine göre müşteri segmentleri oluşturmasına, her kullanıcı için kişiselleştirilmiş müzik önerileri ve çalma listeleri sunmasına ve sonuçta müşteri katılımını artırmasına olanak tanır.

10. Sephora, Sephora Virtual Artist ile uzun vadeli müşteri sadakati oluşturdu.

Dev bir kozmetik perakendecisi olan Sephora, on yılı aşkın süredir yapay zeka ve makine öğrenimi de dahil olmak üzere en ileri teknolojilerden yararlanıyor. Sanal sanatçıları, müşterilerin yeni ürünleri giymeden sanal olarak denemelerine olanak tanıyor.

Yüz tanıma teknolojisi sayesinde, makine öğrenimi algoritmaları en uyumlu renk tonunu otomatik olarak tanır ve ürünleri tavsiye ederek kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunar, müşteri etkileşimini artırır ve sadakati artırır.

Resim Kaynak

11. Coca-Cola satış ve dağıtım çabalarını neredeyse %30 oranında artırdı.

Coca-Cola, pazarlama stratejilerinde makine öğrenimi ve yapay zeka çözümlerinin uygulanmasında ön sıralarda yer alıyor.

Amerikan şirketi, sektör liderliğini sürdürmek amacıyla satış verilerini analiz edecek ve müşteri tercihlerindeki eğilimleri tespit edecek bir yapay zeka sistemi oluşturdu.

Ayrıca ürün paketleme ve dağıtımını optimize etmek için makine öğrenimi algoritmaları kullandılar ve bu da kârda %30'luk kayda değer bir artış sağladı.

Ayrıca müşterilere sık sorulan sorularda yardımcı olacak bir sanal asistan geliştirdiler.

12. Yelp haftalık olarak kişiselleştirilmiş öneriler gönderiyor.

Havlama makine öğrenimi algoritmalarını kullanan bir kullanıcı incelemeleri ve öneri platformudur. Kişiselleştirilmiş kullanıcı önerileri oluşturmak için makine öğreniminden ve algoritmik sıralamadan yararlanırlar.

Makine öğrenimi sayesinde kullanıcılar, önceki hafta görüntüledikleri işletmelere veya belirli ilgi alanlarına göre haftalık öneriler alırlar. Şirket 2023 yılında yapay zeka destekli inceleme yazma hizmetini de tanıttı.

13. Cyber ​​Inc. video kursu üretimini ikiye katladı.

Siber A.Ş.. Hollanda merkezli bir güvenlik ve gizlilik bilinci şirketidir. Şirket eğitim programları sunuyor ve video kursu oluşturma sürecini ölçeklendirmek istiyordu.

ile takım oldular Sintezi, Bir AI destekli video video oluşturmayı kolaylaştırmak ve birden çok dilde videolar üretmek için oluşturma platformu.

Araç, bunun yerine bir avatar sunduğundan, işbirliği aktörlerin işe alınmasına ilişkin maliyetleri azaltıyor. Cyber ​​Inc, video içeriğini iki kat daha hızlı üretmeyi başardı ve küresel erişimini genişletti.

14. Uber, her kullanıcı için kişiselleştirilmiş hedefli reklamlar oluşturdu.

Amerikalı taksi hizmeti sağlayıcısı Uber, makine öğrenimini etkili bir şekilde kullanıyor. ML'nin yardımıyla konum ve seyahat geçmişi gibi müşteri verilerini analiz ediyorlar ve bireylere özel hedeflenmiş reklamlar oluşturuyorlar.

Algoritmalar, reklam kampanyalarını maksimum verimlilik için optimize etmelerine olanak tanıyor ve bu da daha yüksek müşteri etkileşimi ve Uber kullanım oranları sağlıyor.

15. Farfetch, e-posta açılma oranını %31 artırdı.

Farfetch AI ile deneyler yapan ve e-postayla pazarlama kampanyalarına yeni bir görünüm kazandıran lüks bir moda perakendecisidir.

ile işbirliği yaptılar Phrasee, en alakalı marka sesini seçen ve buna dayalı olarak içerik fikirleri üreten bir araç.

Şirket, tetikleyici kampanyalarında ortalama tıklama oranında %38'lik bir artış ve ortalama %31'lik bir açılma oranı artışı ile etkileyici sonuçlara tanık oldu.

Pazarlamada Makine Öğrenimini Kullanmaya Yönelik 5 İpucu

Makine öğrenimi son derece faydalı olabilir ancak onu nasıl etkili bir şekilde kullanacağınızı bilmelisiniz. Pazarlama çalışmalarınızda makine öğreniminden etkili bir şekilde yararlanmanızı sağlayacak beş ipucunu burada bulabilirsiniz.

1. Pazarlama hedeflerinize spesifik olun.

Makine öğrenimi çok büyük veri kümelerini işlediğinden, muhtemelen bir sürü gereksiz veri elde edeceksiniz. Neyi başarmak istediğinizi açıkça belirtirseniz, bundan kolayca kaçınabilirsiniz.

Pazarlama hedeflerinizi daraltın ve bunları müşteri segmentasyonu, reklam optimizasyonu, dönüşüm hızlandırma vb. gibi kategorilere ayırın. Küçük ölçekli denemelerle başlayın ve bazı sonuçlar elde ettiğinizde yineleyin.

2. Tek bir ML modeline bağlı kalmayın.

Birden fazla makine öğrenimi modeliyle denemeler yapmak önemlidir. Farklı ML modellerinin, her birinin artıları ve eksileri olan farklı yetenekleri vardır.

Maksimum verimlilik için farklı ML modellerini test etmeniz ve performanslarını objektif bir şekilde karşılaştırabilmeniz gerekir.

Örneğin, bir ML modeli belirli bir veri görevi türünde üstün performans gösterebilir ancak farklı bir senaryoda düşük performans gösterebilir.

3. ML araçlarına aşırı güvenmeyin.

Makine öğrenimi değerli bilgiler üretse de ona aşırı güvenmek pazarlamacılar için zararlı olabilir. ML modelleri hâlâ gelişmektedir ve mükemmel değildirler ve insan uzmanlığı olmadan tam olarak çalışamazlar.

Maksimum sonuç için makine öğrenimini insan bilgisiyle birleştirmek daha iyidir. Her rolü açıkça tanımlayın ve ne zaman makine öğreniminin kullanılacağı ve ne zaman insan kararlarına güvenileceği konusunda sağlıklı bir sınır belirleyin.

4. Veri bilimcilerle ortak olun.

Herkes şirket içi veri bilimci bilgisine sahip değildir. Yeni başlıyorsanız doğru makine öğrenimi modellerini uygulamak için bir veri bilimciyle işbirliği yapmak iyi bir fikirdir.

Gerçekçi olmayan beklentileriniz olmaması için makine öğrenimi uzmanlarından ML modellerinin sınırlamalarını açıklamalarını isteyin.

5. Veri politikasına saygı gösterin ve şeffaf olun.

Yapay zeka ve makine öğrenimi araçları, veri ihlalleri ve gizlilik endişeleri açısından tehdit oluşturuyor.

Müşteri verileri savunmasız olduğundan veri gizliliği düzenlemelerine uyduğunuzdan emin olmanız gerekir. Müşteri verilerinin etik olmayan şekilde kullanılmasından kaçının ve şeffaf olun.

Bunlar müşterilerinizle güven oluşturmak için çok önemlidir.

Pazarlamacılar için 5 Makine Öğrenimi Aracı

Piyasa makine öğrenimi araçlarına doymuş olduğundan listeyi daralttık ve yalnızca en iyilerini dahil ettik. Pazarlama çabalarınızı kolaylaştırmanıza ve karınızı en üst düzeye çıkarmanıza yardımcı olacak beş makine öğrenimi aracını burada bulabilirsiniz.

1. Hubspot İçerik Asistanı

HubSpot'un yapay zeka araçlarını kullanmaya başlayın.

HubSpot içerik asistanı pazarlamacıların içerik işlemlerini güçlendirmesine ve üretkenliği artırmasına olanak tanıyan güçlü bir araçtır.

Yerel olarak HubSpot ürünleriyle bütünleşir ve e-posta, web sitesi, blog gönderileri vb. için kopya oluşturmak üzere yapay zeka ile manuel içerik oluşturma arasında geçiş yapabilirsiniz.

İçerik yardımcısını kullanmak için formu doldurmanız, hangi içeriği istediğinizi açıklamanız ve ardından "Oluştur"a tıklamanız yeterlidir. Birkaç saniye içinde kopyanız elinizde olacak.

Çekirdek özellikleri

• Kişiselleştirilmiş satış ve pazarlama e-postaları, blog yazısı fikirleri ve taslaklar oluşturun
• Paragraflar oluşturun ve ilgi çekici CTA'lar oluşturun
• Diğer Hubspot ürünleriyle entegrasyon

Fiyat: Hubspot CRM kullanıcıları için ücretsiz.

Pro ipucu: Potansiyel müşterileri paylaşılan özelliklere göre segmentlere ayırın ve ardından listeleri içerik asistanına ekleyin. Araç, verileri işleyecek ve erişiminizi kolaylaştırmak için kişiselleştirilmiş e-postalar oluşturacaktır.

2. maymun öğren

MonkeyLearn, işletmelerin verileri makine öğrenimi ile analiz etmesine yardımcı olan bir yapay zeka aracıdır. E-postalar, anketler ve gönderiler gibi farklı kaynaklardan veri alır ve müşteri geri bildirimlerini tek bir yerde görselleştirir.

Çekirdek özellikleri

• E-postalar, destek biletleri, incelemeler, NPS anketleri, tweet'ler vb. gibi farklı metin formatları desteklenir.
• Kategorilere göre metin sınıflandırması: Duygu, Konu, Yönler, Niyet, Öncelik vb.
• Zendesk, Airtable, Typeform, Intercom vb. yüzlerce uygulama ile entegrasyon.

Fiyat: İki fiyatlandırma planı vardır. “Takım” paketi 299 dolardan başlıyor ve ücretsiz deneme süresi var. "İşletme" katmanının fiyatlandırması kamuya açık değildir ve satış ekibiyle iletişime geçmeniz gerekir.

Nelerden hoşlanırız: Araç son derece sezgiseldir ve hiçbir kodlama deneyimi gerektirmez. Ayrıca müşteriler çok çeşitli metin analizi seçeneklerine sahiptir ve geri bildirimlere tek bir merkezi konumdan bakabilirler.

3. Pekan AI

Resim Kaynak

Pecan AI, yalnızca birkaç saat içinde doğru, eyleme dönüştürülebilir tahminler oluşturmak için makine öğrenimini kullanan bir tahmine dayalı analiz platformudur.

Araç, büyük miktarda ham veriden etkili bir şekilde yararlanır ve müşteri kaybı, LTV vb. gibi geliri etkileyen riskleri ve sonuçları tahmin eder.

Çekirdek özellikleri

• Önceden oluşturulmuş, özelleştirilebilir SQL şablonları
• Talep tahmini
• SKAN kullanarak kampanya optimizasyonu
• Üçüncü taraf uygulamalarla entegrasyonlar

Fiyat: Aracın üç fiyatlandırma planı vardır. “Başlangıç” planı aylık 50$, “Profesyonel” planı ise 280$'dır. Fiyatlandırma ayrıntılarını öğrenmek için Kurumsal hesaplar için bir toplantı rezervasyonu yapmalısınız.

Nelerden hoşlanırız: Araç, yapay zekanın gücünden yararlanmamıza ve stratejik kararlar alırken tahminleri ortadan kaldırmamıza olanak tanıyor.

4. jasper yapay zekası

Resim Kaynak

Jasper AI, bloglar, web siteleri, e-postalar, sosyal medya vb. için insana benzer kopyalar oluşturmak için makine öğrenimini ve Yapay Zekayı kullanır. Bu metin yazarlığı asistanı, işletmelerin içerik üretim çabalarını ölçeklendirmelerine ve değerli zamandan tasarruf etmelerine yardımcı olur.

Sadece ses tonunu seçer, kampanya özetini yükler ve içerik türünü seçersiniz. Sadece 15 saniyede bir kopya oluşturacaktır.

Çekirdek özellikleri

• Marka stilinize uyacak birden fazla ses tonu seçeneği: küstah, resmi, cesur ve korsan
• 30'dan fazla dilde içerik çevirisi
• 50 farklı kullanım senaryosu şablonu
• Kopyalarınız için görseller oluşturmak için AI sanat oluşturucu

Fiyat: Araç üç fiyatlandırma planıyla birlikte gelir. “Yaratıcı” planının aylık maliyeti sırasıyla 39 dolar ve “Takımlar” planının aylık 99 dolardır. "İş" planına ihtiyacınız varsa satış ekibiyle iletişime geçmeniz gerekecektir.

Nelerden hoşlanırız: Kişiselleştirilmiş içerik oluşturmak için farklı ses tonları ve önceden hazırlanmış kampanya şablonları. Araca doğrudan tarayıcınızdan erişmenizi sağlayan, kullanımı kolay bir tarayıcı uzantısı.

5. Yapay Zeka Pazarlamacısı

AI Marketer, en değerli müşterilerinizi belirlemenize ve hedeflemenize olanak tanıyan tahmine dayalı bir analiz aracıdır.

Makine öğrenimi modellerini kullanarak müşteri satın alma olasılığını tahmin eder ve hedef müşterilere belirli zamanlarda zaman optimizasyonu bildirimleri gönderir.

Ayrıca, kaybetme riski yüksek olan müşterileri de hedefleyebilirsiniz. Bu, müşteri tutma oranını artırmanıza ve pazarlama kampanyalarınızın etkisini en üst düzeye çıkarmanıza yardımcı olur.

Çekirdek özellikleri

• Bireysel bazda müşteri davranışı tahminleri
• Daha akıllı hedefleme
• Veriye dayalı optimizasyon önerileri

Fiyat: Fiyatlandırma bilgileri kamuya açıklanmamaktadır. Demo talebinde bulunmalısınız. Ayrıca ücretsiz deneme olanağı da bulunmaktadır.

Nelerden hoşlanırız: Kişiselleştirilmiş içerik oluşturmak için farklı ses tonları ve önceden hazırlanmış kampanya şablonları. Ayrıca, araca tarayıcınızdan erişebilmeniz için kullanımı kolay bir tarayıcı uzantısı da içerir.

Pazarlama Çabalarını En Üst Düzeye Çıkarmak için Makine Öğrenimini Kullanma

Yapay zeka ve makine öğrenimi çözümleri pazarlama oyununu hızlandırıyor. Hala gelişiyor olsalar da, en son teknolojileri günlük yığınınıza entegre etmek herhangi bir zarar vermeyecektir.

Bunun yerine, tekrarlanan görevleri otomatikleştirmenize ve müşteri davranışlarına ilişkin güçlü bilgiler edinmenize yardımcı olarak sonuç veren son derece etkili pazarlama kampanyaları oluşturmanıza olanak tanır.

Teknoloji trendlerini takip edin ve makine öğrenimi algoritmalarının gücünden yararlanın.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://blog.hubspot.com/marketing/machine-learning-and-marketing