Học máy và tiếp thị: Công cụ, ví dụ và mẹo mà hầu hết các nhóm có thể sử dụng

Học máy, một nhánh của AI, là một công cụ mạnh mẽ giúp thay đổi hoạt động tiếp thị một cách nhanh chóng.

Theo HubSpot, khoảng 35% nhà tiếp thị đang sử dụng AI để đơn giản hóa công việc của họ và tự động hóa các nhiệm vụ tẻ nhạt. nghiên cứu mới nhất. Tuy nhiên, nghiên cứu tương tự cho thấy 96% nhà tiếp thị vẫn điều chỉnh kết quả đầu ra do AI tạo ra - cho thấy rằng nó vẫn chưa hoàn hảo.

Trong bài đăng hôm nay, bạn sẽ tìm hiểu cách học máy có thể tăng cường năng lực cho đội ngũ tiếp thị của bạn. Chúng tôi cũng sẽ chia sẻ các ví dụ hữu ích từ các công ty thực tế đang triển khai công nghệ máy học và nhận thấy những cải tiến đáng kể.

Mục lục

Học máy và tiếp thị

Học máy là một dạng trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép các ứng dụng phần mềm dự đoán kết quả chính xác hơn mà không cần lập trình rõ ràng.

Các nhà tiếp thị sử dụng ML để hiểu hành vi của khách hàng và xác định xu hướng trong bộ dữ liệu lớn, cho phép họ tạo các chiến dịch tiếp thị hiệu quả hơn và cải thiện ROI tiếp thị.

Ví dụ: Netflix sử dụng máy học để nâng cao thuật toán đề xuất, dự báo nhu cầu và tăng mức độ tương tác của khách hàng.

Bằng cách tận dụng lịch sử xem của khách hàng, công ty có được những hiểu biết sâu sắc về sở thích của khách hàng, cho phép họ đưa ra đề xuất nội dung phù hợp.

Hãy nhìn vào hình ảnh bên dưới để biết điều gì khiến các chuyên gia kinh doanh áp dụng ML và AI Công nghệ.

Nguồn hình ảnh

Học máy có thể cải thiện hoạt động tiếp thị như thế nào

Học máy có thể cải thiện hoạt động tiếp thị theo nhiều cách. Dưới đây là những trường hợp sử dụng phổ biến nhất:

1. Đo lường tình cảm của khách hàng

Các thuật toán học máy có thể tự động xác định cảm tính của khách hàng, bao gồm các ý kiến ​​tích cực, trung lập hoặc tiêu cực.

Ban đầu, họ thu thập dữ liệu văn bản từ nhiều nguồn khác nhau như đánh giá của khách hàng, lượt đề cập trên mạng xã hội, biểu mẫu phản hồi hoặc phản hồi khảo sát.

Sau đó, dữ liệu trải qua quá trình tiền xử lý và được gắn nhãn theo cảm xúc tương ứng. Điều này cho phép các nhà tiếp thị hiểu rõ hơn về cảm xúc của khách hàng và thực hiện các cải tiến dựa trên phản hồi.

2. Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng

Các mô hình học máy có thể phân tích hành vi người dùng và dữ liệu lịch sử để dự đoán sở thích của khách hàng. Các nhà tiếp thị tận dụng cơ hội này để tạo các ưu đãi được cá nhân hóa cho khách hàng, chẳng hạn như đề xuất sản phẩm, khuyến mãi hoặc giảm giá.

Ngoài ra, ML có thể quản lý nguồn cấp nội dung dựa trên sở thích của người dùng và gửi lời nhắc được cá nhân hóa cho khách hàng.

3. Tối ưu hóa nỗ lực phân phối nội dung

Học máy có thể phân tích hiệu suất của các kênh phân phối nội dung khác nhau và đưa ra các chiến lược tối ưu hóa.

Bằng cách truy cập dữ liệu lịch sử, nó có thể xác định thời điểm tốt nhất để đăng bài và tần suất phân phối nội dung tối ưu để tránh khiến khán giả choáng ngợp.

Nó cũng có thể xác định các kênh phân phối hiệu quả nhất, cho phép các nhà tiếp thị phân bổ nguồn lực của họ một cách khôn ngoan và đạt được mức độ tương tác tối đa cùng với ROI.

4. Tối ưu hóa việc nhắm mục tiêu và đặt giá thầu quảng cáo

ML đang cách mạng hóa quảng cáo được nhắm mục tiêu.

Bằng cách phân tích một lượng lớn dữ liệu khách hàng, học máy dự đoán hành vi của khách hàng và nhóm người dùng thành các phân khúc dựa trên những đặc điểm và đặc điểm chung.

Sau đó, các nhà tiếp thị sử dụng dữ liệu này để điều chỉnh quảng cáo cho phù hợp với các phân khúc đó, kết nối với đối tượng mục tiêu có nhiều khả năng tương tác với quảng cáo hơn.

5. Hợp lý hóa quy trình thử nghiệm A/B

Thử nghiệm A / B đóng một vai trò quan trọng trong tiếp thị vì nó cho thấy rõ điều gì hiệu quả và điều gì không.

ML giúp tự động hóa các quy trình thử nghiệm A/B và làm cho chúng chính xác hơn. Giám sát thời gian thực của quá trình thử nghiệm giúp giảm sự can thiệp thủ công và khả năng xảy ra lỗi tiềm ẩn.

Hơn nữa, học máy giúp giảm thời gian thử nghiệm, tiết kiệm thời gian và tài nguyên khi một biến thể hoạt động tốt hơn đáng kể so với biến thể kia.

15 ví dụ về học máy và tiếp thị

Forrester dự báo gần 100% doanh nghiệp sẽ triển khai một số dạng AI vào năm 2025. Còn hai năm nữa, nhưng nhiều công ty đã áp dụng thành công AI.

Dưới đây là 15 ví dụ từ các công ty thực tế đã chứng kiến ​​những cải tiến đáng kể sau khi triển khai học máy.

1. Amazon tăng doanh thu thuần lên 9%.

Học máy từ lâu đã là một phần không thể thiếu của Amazon, một trong những nhà bán lẻ lớn nhất thế giới.

Gã khổng lồ thương mại điện tử đã sử dụng ML cho nhiều mục đích khác nhau, chẳng hạn như hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng cũng như phân tích lịch sử duyệt và mua hàng để đưa ra các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa.

Những điều này nâng cao trải nghiệm của khách hàng vì người dùng dễ dàng tìm thấy các sản phẩm mới tương tự với trải nghiệm mua sắm trước đây của họ. Ngoài ra, Amazon tạo quảng cáo được nhắm mục tiêu cho người dùng dựa trên dự báo nhu cầu.

Theo báo cáo tài chính mới nhất của nó báo cáo, doanh thu thuần của công ty đã tăng 9% lên 127.4 tỷ USD trong quý đầu tiên, so với 116.4 tỷ USD trong quý đầu tiên năm 2022.

2. Netflix trở thành công ty dẫn đầu ngành nhờ các đề xuất phim được cá nhân hóa.

Một trong những lý do chính khiến dịch vụ Netflix trở nên phổ biến là vì họ đang sử dụng trí tuệ nhân tạo và các giải pháp học máy để tạo ra các đề xuất trực quan.

Công ty sử dụng học máy để phân tích các lựa chọn phim của khách hàng và đưa ra đề xuất nội dung phù hợp. Nhưng làm thế nào nó hoạt động?

Khi bạn duyệt thư mục phim của họ, các thuật toán thông minh của họ sẽ xem loại phim nào thu hút bạn, nơi bạn nhấp vào, bạn tiếp tục xem cùng một bộ phim trong bao nhiêu phút, v.v.

Sau đó, phân tích thói quen xem của bạn, Netflix sẽ tuyển chọn nguồn cấp dữ liệu phim/chương trình truyền hình được cá nhân hóa cho bạn. Đó là một kết quả đôi bên cùng có lợi và tốt cho tất cả.

3. Armor VPN dự đoán giá trị lâu dài và tối đa hóa nỗ lực thu hút người dùng.

Armor VPN là phần mềm an ninh mạng dành cho người tiêu dùng (VPN) muốn tạo ra một chiến lược thu hút người dùng vững chắc để thu hút khách hàng mới. Với ngân sách tiếp thị hạn chế, các chủ sở hữu không muốn trải qua quá trình thử và sai.

Vì vậy, họ đã hợp tác với hồ đào AI, một công cụ phân tích dự đoán, để đưa ra các quyết định chiến lược với sự trợ giúp của các mô hình giá trị trọn đời được dự đoán (pLTV).

Nguồn hình ảnh

Với dự đoán của công cụ, khách hàng đã xác định được khoảng cách trung bình 25% giữa giá trị lâu dài thực tế của người dùng và giá trị họ mong đợi ở người dùng.

Bằng cách này, Armor VPN có thể tạo ra một chiến lược dựa trên dữ liệu và hiệu quả hơn để thúc đẩy nỗ lực thu hút người dùng của mình.

4. Devex đã mở rộng quy trình tạo nội dung và giảm chi phí xuống 50 lần.

Devex, có trụ sở tại Washington, DC, là nhà cung cấp chính các dịch vụ tuyển dụng và phát triển kinh doanh cho sự phát triển toàn cầu.

Công ty nhận được khoảng 3000 mẩu văn bản hàng tuần, yêu cầu nhóm nội dung xem xét thủ công. Cuối cùng, chỉ có 300 tác phẩm trong số này được coi là xứng đáng và được gắn thẻ tương ứng.

Cho đến gần đây, việc đánh giá được thực hiện thủ công và mất khoảng 10 giờ để hoàn thành. Để tự động hóa quy trình, Devex đã liên hệ KhỉHọc, một nền tảng phân tích văn bản được hỗ trợ bởi các mô hình học máy.

Devex đã xây dựng một trình phân loại văn bản giúp họ xử lý dữ liệu và sau đó gắn thẻ nếu văn bản đó có liên quan.

Nó giúp tiết kiệm 66% thời gian và chi phí vận hành giảm 50 lần do cần ít sự can thiệp của con người hơn.

5. Airbnb tối ưu hóa giá thuê và tạo ước tính sơ bộ.

Airbnb gặp thách thức khi cố gắng tối ưu hóa giá thuê cho khách hàng.

Để khắc phục điều này, Airbnb đã sử dụng máy học để cung cấp ước tính sơ bộ cho khách hàng tiềm năng. Giá được dựa trên các tiêu chí khác nhau như vị trí, quy mô, loại bất động sản, tính thời vụ, tiện nghi, v.v.

Sau đó, bằng cách thực hiện EDA, họ có thể hiểu được danh sách cho thuê lan rộng khắp Hoa Kỳ như thế nào.

Ở bước cuối cùng, công ty đã triển khai các mô hình ML, chẳng hạn như hồi quy tuyến tính, để tạo ước tính và trực quan hóa mức giá thay đổi theo thời gian. Nó cho phép họ tạo ra những lời đề nghị tiếp thị hấp dẫn và giành được khách hàng mới.

6. Re:member đã tăng tỷ lệ chuyển đổi lên 43% nhờ bản đồ nhiệt và bản ghi phiên.

Nhớ lại là một trong những công ty thẻ tín dụng hàng đầu ở Scandinavia. Gần đây, nhóm tiếp thị của họ nhận thấy rằng người dùng thoát khỏi mẫu đơn đăng ký thẻ tín dụng của họ nhiều hơn bình thường.

Thất vọng, đội tiếp thị quay sang Hotjar để có được bức tranh hoàn chỉnh về cách khách hàng sử dụng trang web của họ và nguyên nhân gây ra sự cố. Họ sử dụng các bản ghi phiên để phát lại toàn bộ thời gian người dùng dành cho trang web.

Bản đồ nhiệt đã giúp họ xác định những trang nào khách hàng có xu hướng nhấp vào nhiều hơn.

Tổng hợp dữ liệu, nhóm tiếp thị của Re:member nhận thấy nhiều người đến từ các chi nhánh đã rời đi ngay lập tức.

Sau khi xem xét bản đồ nhiệt và bản ghi phiên, nhóm kết luận rằng ban đầu khách truy cập quan tâm đến phần lợi ích nhưng cần thêm thông tin.

Do đó, họ đã thiết kế lại trang ứng dụng, dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi tăng 43%.

7. Tuff đạt tỷ lệ thành công 75% đối với các đề xuất hợp tác.

Tuff là một công ty tiếp thị SEO đã đạt được mức tăng trưởng ARR đáng kể chỉ trong ba năm. Ban đầu, họ gặp khó khăn trong việc tạo quảng cáo chiêu hàng cho khách hàng do thiếu công cụ SEO đáng tin cậy để nghiên cứu từ khóa và đối thủ cạnh tranh kỹ lưỡng.

Sau khi sử dụng Semrush, một công cụ nghiên cứu từ khóa hàng đầu với các thuật toán học máy, Tuff có thể phân tích hiệu suất tự nhiên của khách hàng tiềm năng và tạo các đề xuất được cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ.

Điều này dẫn đến tỷ lệ thành công là 75% trong việc giành được khách hàng mới.

8. Kasasa đã tăng lưu lượng truy cập tự nhiên lên 92%.

Kasasa, một công ty dịch vụ tài chính, có mục tiêu mở rộng quy mô hoạt động nội dung và thúc đẩy lưu lượng truy cập không phải trả tiền. Họ đã nhận nuôi MarketMuse, một công cụ tối ưu hóa nội dung dựa trên AI và ML, để tiết kiệm thời gian và tài nguyên.

Bằng cách sử dụng tóm tắt nội dung đơn giản từ MarketMuse, Kasasa đã tạo ra nội dung có ý nghĩa nhanh hơn nhiều. Điều này đã giúp công ty trở thành một chuyên gia trong ngành và nâng cao sự công nhận của công ty, dẫn đến lưu lượng truy cập không phải trả tiền tăng trưởng 92%.

9. Spotify tạo danh sách phát được cá nhân hóa và tăng cường mức độ tương tác của khách hàng.

Spotify sử dụng thuật toán học máy để phân tích dữ liệu khách hàng, chẳng hạn như danh sách phát và lịch sử nghe.

Điều này cho phép nhà cung cấp dịch vụ âm nhạc kỹ thuật số tạo các phân khúc khách hàng dựa trên sở thích âm nhạc, cho phép đề xuất âm nhạc và danh sách phát được cá nhân hóa cho từng người dùng, cuối cùng là tăng mức độ tương tác của khách hàng.

10. Sephora xây dựng lòng trung thành lâu dài của khách hàng với Sephora Virtual Artist.

Sephora, một nhà bán lẻ mỹ phẩm khổng lồ, đã tận dụng các công nghệ tiên tiến, bao gồm AI và học máy, trong hơn một thập kỷ. Nghệ sĩ ảo của họ cho phép khách hàng thử hầu như các sản phẩm mới mà không cần mặc chúng.

Thông qua công nghệ nhận dạng khuôn mặt, thuật toán học máy sẽ tự động nhận dạng màu sắc tương thích nhất và đề xuất sản phẩm, đưa ra đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa, thúc đẩy sự tương tác của khách hàng và nuôi dưỡng lòng trung thành.

Nguồn hình ảnh

11. Coca-Cola đã cải thiện nỗ lực bán hàng và phân phối của mình gần 30%.

Coca-Cola đã đi đầu trong việc triển khai các giải pháp ML và AI trong chiến lược tiếp thị của mình.

Để duy trì vị trí dẫn đầu trong ngành, công ty Mỹ đã tạo ra một hệ thống AI để phân tích dữ liệu bán hàng và phát hiện xu hướng sở thích của khách hàng.

Họ cũng sử dụng thuật toán học máy để tối ưu hóa việc đóng gói và phân phối sản phẩm, giúp lợi nhuận tăng đáng kể 30%.

Ngoài ra, họ còn phát triển một trợ lý ảo để giúp khách hàng giải đáp những thắc mắc phổ biến.

12. Yelp đang gửi đề xuất được cá nhân hóa hàng tuần.

Kêu ẳng ẳng là một nền tảng đánh giá và đề xuất của người dùng sử dụng các thuật toán học máy của nó. Họ tận dụng công nghệ máy học và sắp xếp theo thuật toán để tạo ra các đề xuất được cá nhân hóa cho người dùng.

Với học máy, người dùng nhận được đề xuất hàng tuần dựa trên các doanh nghiệp họ đã xem trong tuần trước hoặc theo sở thích cụ thể của họ. Vào năm 2023, công ty cũng giới thiệu dịch vụ viết đánh giá dựa trên AI.

13. Cyber ​​Inc. đã tăng gấp đôi sản lượng khóa học video của mình.

công ty mạng. là một công ty nâng cao nhận thức về bảo mật và quyền riêng tư có trụ sở tại Hà Lan. Công ty cung cấp các chương trình đào tạo và muốn mở rộng quy trình tạo khóa học video của mình.

Họ hợp tác với Tổng hợp, An Video hỗ trợ AI nền tảng sáng tạo, để hợp lý hóa việc tạo video và sản xuất video bằng nhiều ngôn ngữ.

Sự hợp tác này giúp giảm chi phí thuê diễn viên vì công cụ này cung cấp hình đại diện để thay thế. Cyber ​​Inc đã cố gắng sản xuất nội dung video nhanh hơn hai lần và mở rộng phạm vi tiếp cận toàn cầu.

14. Uber tạo quảng cáo nhắm mục tiêu được cá nhân hóa cho từng người dùng.

Uber, nhà cung cấp dịch vụ taxi của Mỹ, sử dụng máy học một cách hiệu quả. Với sự trợ giúp của ML, họ phân tích dữ liệu khách hàng, chẳng hạn như vị trí và lịch sử du lịch, đồng thời tạo quảng cáo được nhắm mục tiêu phù hợp với từng cá nhân.

Các thuật toán cho phép họ tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo để đạt hiệu quả tối đa, mang lại tỷ lệ tương tác và sử dụng khách hàng cao hơn với Uber.

15. Farfetch đã tăng tỷ lệ mở email lên 31%.

Farfetch là một nhà bán lẻ thời trang xa xỉ đã thử nghiệm AI và mang lại diện mạo mới cho các chiến dịch tiếp thị qua email của mình.

Họ đã hợp tác với Phrasee, một công cụ chọn tiếng nói thương hiệu phù hợp nhất và tạo ra ý tưởng nội dung dựa trên đó.

Công ty đã chứng kiến ​​những kết quả ấn tượng, với tỷ lệ nhấp chuột trung bình tăng 38% và tỷ lệ mở trung bình tăng 31% trong các chiến dịch kích hoạt.

5 mẹo sử dụng Machine Learning trong tiếp thị

Học máy có thể mang lại nhiều lợi ích nhưng bạn nên biết cách sử dụng nó một cách hiệu quả. Dưới đây là năm mẹo để tận dụng hiệu quả công nghệ học máy trong nỗ lực tiếp thị của bạn.

1. Hãy cụ thể hóa các mục tiêu tiếp thị của bạn.

Vì ML xử lý các tập dữ liệu khổng lồ nên bạn có thể sẽ nhận được vô số dữ liệu không cần thiết. Bạn có thể dễ dàng tránh được điều này nếu bạn vạch ra rõ ràng những gì bạn muốn đạt được.

Thu hẹp các mục tiêu tiếp thị của bạn và nhóm chúng thành các danh mục như phân khúc khách hàng, tối ưu hóa quảng cáo, tăng tốc chuyển đổi, v.v. Hãy bắt đầu với các thử nghiệm quy mô nhỏ và lặp lại khi bạn có một số kết quả.

2. Đừng gắn bó với một mô hình ML.

Việc thử nghiệm nhiều mô hình học máy là điều cần thiết. Các mô hình ML khác nhau có các khả năng khác nhau, mỗi mô hình đều có ưu và nhược điểm.

Để đạt hiệu quả tối đa, bạn sẽ phải thử nghiệm các mô hình ML khác nhau để có thể so sánh hiệu suất của chúng một cách khách quan.

Ví dụ: một mô hình ML có thể hoạt động xuất sắc trong một loại tác vụ dữ liệu nhất định nhưng có thể hoạt động kém hơn trong một tình huống khác.

3. Đừng quá phụ thuộc vào các công cụ ML.

Mặc dù học máy có thể tạo ra những hiểu biết có giá trị nhưng việc phụ thuộc quá nhiều vào nó có thể gây bất lợi cho các nhà tiếp thị. Các mô hình ML vẫn đang phát triển và chúng không hoàn hảo cũng như không thể hoạt động đầy đủ nếu không có chuyên môn của con người.

Để có kết quả tối đa, tốt hơn hết bạn nên kết hợp ML với kiến ​​thức của con người. Xác định rõ ràng từng vai trò và đặt ra ranh giới lành mạnh về thời điểm sử dụng ML và khi nào cần dựa vào các quyết định của con người.

4. Hợp tác với các nhà khoa học dữ liệu.

Không phải ai cũng có kiến ​​thức về nhà khoa học dữ liệu nội bộ. Nếu bạn mới bắt đầu, bạn nên cộng tác với nhà khoa học dữ liệu để triển khai các mô hình ML phù hợp.

Đảm bảo yêu cầu các chuyên gia máy học giải thích những hạn chế của mô hình ML để bạn không có những kỳ vọng không thực tế.

5. Tôn trọng chính sách dữ liệu và minh bạch.

Các công cụ AI và ML gây ra mối đe dọa đối với các hành vi vi phạm dữ liệu và lo ngại về quyền riêng tư.

Vì dữ liệu khách hàng dễ bị tổn thương nên bạn cần đảm bảo tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu. Tránh sử dụng dữ liệu khách hàng một cách phi đạo đức và phải minh bạch.

Đây là những điều quan trọng để xây dựng niềm tin với khách hàng của bạn.

5 công cụ học máy dành cho nhà tiếp thị

Do thị trường đã bão hòa với các công cụ ML, chúng tôi đã thu hẹp danh sách và chỉ bao gồm những công cụ tốt nhất. Dưới đây là năm công cụ ML sẽ giúp bạn hợp lý hóa các nỗ lực tiếp thị và tối đa hóa lợi nhuận của mình.

1. Trợ lý nội dung Hubspot

Bắt đầu với các công cụ AI của HubSpot.

Của HubSpot trợ lý nội dung là một công cụ mạnh mẽ cho phép các nhà tiếp thị tăng cường hoạt động nội dung và cải thiện năng suất.

Nó tích hợp nguyên bản với các sản phẩm HubSpot và bạn có thể chuyển đổi giữa AI và tạo nội dung thủ công để tạo bản sao cho email, trang web, bài đăng trên blog, v.v.

Để sử dụng trợ lý nội dung, bạn chỉ cần điền vào biểu mẫu, mô tả nội dung bạn muốn và sau đó nhấp vào “Tạo”. Trong vài giây, bạn sẽ có bản sao của mình.

Tính năng cốt lõi

• Tạo email tiếp thị và bán hàng được cá nhân hóa, ý tưởng bài đăng trên blog và đề cương
• Tạo đoạn văn và tạo CTA hấp dẫn
• Tích hợp với các sản phẩm Hubspot khác

Giá: Miễn phí cho người dùng Hubspot CRM.

Pro tip: Phân khúc khách hàng tiềm năng dựa trên các đặc điểm chung, sau đó thêm danh sách vào trợ lý nội dung. Công cụ này sẽ xử lý dữ liệu và tạo email được cá nhân hóa để hợp lý hóa hoạt động tiếp cận của bạn.

2. khỉ học

MonkeyLearn là một công cụ AI giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu bằng máy học. Nó trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như email, khảo sát và bài đăng, đồng thời trực quan hóa phản hồi của khách hàng ở một nơi.

Tính năng cốt lõi

• Các định dạng văn bản khác nhau được hỗ trợ, chẳng hạn như email, vé hỗ trợ, đánh giá, khảo sát NPS, tweet, v.v.
• Phân loại văn bản thành các danh mục: Tình cảm, Chủ đề, Khía cạnh, Ý định, Ưu tiên, v.v.
• Tích hợp với hàng trăm ứng dụng như Zendesk, Airtable, Typeform, Intercom, v.v.

Giá: Có hai kế hoạch giá. Gói “Nhóm” bắt đầu từ $299 và có bản dùng thử miễn phí. Giá của cấp "Doanh nghiệp" không được cung cấp công khai và bạn phải liên hệ với nhóm bán hàng.

Những gì chúng tôi thích: Công cụ này siêu trực quan và không yêu cầu kinh nghiệm viết mã. Ngoài ra, khách hàng còn có nhiều tùy chọn phân tích văn bản và có thể xem phản hồi ở một vị trí trung tâm.

3. hồ đào AI

Nguồn hình ảnh

Pecan AI là một nền tảng phân tích dự đoán sử dụng công nghệ học máy để tạo ra các dự đoán chính xác, hữu ích chỉ trong vài giờ.

Công cụ này tận dụng hiệu quả lượng lớn dữ liệu thô và dự đoán các rủi ro cũng như kết quả ảnh hưởng đến doanh thu, chẳng hạn như tỷ lệ rời bỏ khách hàng, LTV, v.v.

Tính năng cốt lõi

• Các mẫu SQL có thể tùy chỉnh, dựng sẵn
• Dự báo nhu cầu
• Tối ưu hóa chiến dịch bằng SKAN
• Tích hợp với các ứng dụng của bên thứ ba

Giá: Công cụ này có ba gói giá. Gói “Người mới bắt đầu” là $50 mỗi tháng, “Chuyên nghiệp” là $280. Bạn nên đặt cuộc họp cho tài khoản Enterprise để biết chi tiết về giá.

Những gì chúng tôi thích: Công cụ này cho phép chúng tôi khai thác sức mạnh của AI và loại bỏ phỏng đoán trong khi đưa ra các quyết định chiến lược.

4. Jasper trí tuệ nhân tạo

Nguồn hình ảnh

Jasper AI sử dụng máy học và Trí tuệ nhân tạo để tạo bản sao giống con người cho blog, trang web, email, mạng xã hội, v.v. Trợ lý viết quảng cáo này giúp doanh nghiệp mở rộng nỗ lực sản xuất nội dung và tiết kiệm thời gian quý báu.

Bạn chỉ cần chọn giọng điệu, tải lên bản tóm tắt chiến dịch và chọn loại nội dung. Nó sẽ tạo ra một bản sao chỉ trong 15 giây.

Tính năng cốt lõi

• Nhiều tông màu tùy chọn để phù hợp với phong cách thương hiệu của bạn: táo bạo, trang trọng, táo bạo và cướp biển
• Dịch nội dung sang hơn 30 ngôn ngữ
• 50 mẫu trường hợp sử dụng khác nhau
• Trình tạo nghệ thuật AI để tạo hình ảnh cho bản sao của bạn

Giá: Công cụ này đi kèm với ba gói giá. Gói “Người sáng tạo” có giá lần lượt là 39 USD và gói “Nhóm” là 99 USD mỗi tháng. Bạn sẽ phải liên hệ với nhóm bán hàng của họ nếu bạn cần gói “Kinh doanh”.

Những gì chúng tôi thích: Các tông giọng khác nhau và các mẫu chiến dịch được tạo sẵn để tạo nội dung được cá nhân hóa. Một tiện ích mở rộng trình duyệt dễ sử dụng để truy cập công cụ ngay trong trình duyệt của bạn.

5. Nhà tiếp thị AI

AI Marketer là một công cụ phân tích dự đoán cho phép bạn xác định và nhắm mục tiêu đến những khách hàng có giá trị nhất của mình.

Bằng cách sử dụng các mô hình học máy, nó dự đoán khả năng mua hàng của khách hàng và gửi thông báo tối ưu hóa thời gian đến khách hàng mục tiêu vào những thời điểm cụ thể.

Bạn cũng có thể nhắm mục tiêu đến những khách hàng có nguy cơ rời bỏ cao. Điều này giúp bạn tăng cường giữ chân khách hàng và tối đa hóa tác động của các chiến dịch tiếp thị của bạn.

Tính năng cốt lõi

• Dự đoán hành vi của khách hàng trên cơ sở cá nhân
• Nhắm mục tiêu thông minh hơn
• Đề xuất tối ưu hóa theo hướng dữ liệu

Giá: Thông tin về giá không được tiết lộ công khai. Bạn nên yêu cầu một bản demo. Ngoài ra còn có bản dùng thử miễn phí.

Những gì chúng tôi thích: Các tông giọng khác nhau và các mẫu chiến dịch được tạo sẵn để tạo nội dung được cá nhân hóa. Nó cũng có tính năng mở rộng trình duyệt dễ sử dụng để bạn có thể truy cập công cụ này từ trình duyệt của mình.

Sử dụng Machine Learning để tối đa hóa nỗ lực tiếp thị

Các giải pháp AI và học máy đang đẩy mạnh cuộc chơi tiếp thị. Mặc dù chúng vẫn đang phát triển nhưng việc tích hợp các công nghệ tiên tiến vào hệ thống hàng ngày của bạn sẽ không gây hại gì.

Thay vào đó, nó sẽ giúp bạn tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và thu được những hiểu biết sâu sắc về hành vi của khách hàng, cho phép bạn tạo các chiến dịch tiếp thị hiệu quả cao và mang lại kết quả.

Theo dõi xu hướng công nghệ và khai thác sức mạnh của thuật toán học máy.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://blog.hubspot.com/marketing/machine-learning-and-marketing