Digitales Marketing im Zeitalter des maschinellen Lernens

Oder… Was haben die Ro Mann Bots jemals für uns getan?

Maschinelles Lernen ist eine der aufregendsten neuen Technologien, die in den letzten Jahren entstanden sind. Es ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Fähigkeit gibt, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden.

In diesem Artikel werden einige der Möglichkeiten untersucht, wie maschinelles Lernen auf digitales Marketing angewendet werden kann.

Warum sollte sich Marketing um maschinelles Lernen kümmern?

In den letzten Jahren wurde die Welt des digitalen Marketings durch maschinelles Lernen revolutioniert. Dies war eine tiefgreifende Veränderung in der Art und Weise, wie wir Daten verwenden, um Entscheidungen zu treffen, und hat die Art und Weise verändert, wie wir Marketing angehen.

Maschinelles Lernen kann auf das Online-Marketing angewendet werden, um das Kundenverhalten zu analysieren und zukünftige Muster vorherzusagen, ohne dass ein Mensch Eingaben benötigt (und erheblich schneller als ein Mensch!). schmeckt.

Als eine Form der KI kann maschinelles Lernen Unternehmen auch dabei helfen, vorauszusehen, wie Kunden auf neue Produkte oder Dienstleistungen reagieren könnten. Maschinelles Lernen könnte helfen, die demografischen und psychografischen Profile von Kunden sowie ihre wahrscheinlichen Kaufgewohnheiten vorherzusagen. Das Unternehmen könnte diese Informationen dann nutzen, um seine Marketingstrategien auf bestimmte Kundengruppen zuzuschneiden.

Tatsächlich verwendet Google maschinelles Lernen in fast allem, was es tut. Von Analysen über Anzeigen bis hin zur Spracherkennung nutzt es die Menge an Daten, die es erhält, um fundierte Entscheidungen zu treffen, und analysiert diese in unserem Auftrag.

Das Tolle ist, dass wir die gleichen Ansätze auch verwenden können, um Daten selbst zu nutzen. Dies bringt Möglichkeiten, die über das hinausgehen, was Google uns in seinen Tools bieten kann, und auch eine größere Möglichkeit, unsere Bemühungen auf jedes von uns gewählte Ziel abzustimmen.

Anwendungen des maschinellen Lernens im Marketing

Hier ist ein kurzer Überblick über einige Schlüsselbereiche, in denen maschinelles Lernen dem Marketing zugute kommt.

Datenanalyse

Maschinen können hervorragend mit Daten arbeiten, die für Menschen entweder mühsam oder unverständlich wären. Durch die Anwendung von Algorithmen auf große Datenmengen können wir alle Arten von Mustern aufdecken, die andernfalls bei der manuellen Beobachtung von Tabellenkalkulationen unbemerkt bleiben würden. Dies könnte Funktionen umfassen wie:

• Korrelationen : Diese können Beziehungen innerhalb von Daten aufdecken, die Sie nicht berücksichtigt haben.
• Trends : Neben einfachen 2D- und 3D-Diagrammen können versteckte Trends vorhanden sein, die schwer zu erkennen sind.
• Clustering : Da die meisten Daten zu komplex sind, um sie alle auf einmal zu visualisieren, kann es fast unmöglich sein, Ähnlichkeiten zwischen mehreren, unterschiedlichen Variablen zu erkennen.
• Ausreißer und Anomalien : Auch dies kann bei komplexen Daten sehr schwierig manuell festzustellen sein.
• „ Big Data “: Während einige Datenanalysen in einer Tabellenkalkulation mit geschicktem Einsatz von Formeln durchgeführt werden können, ist dieser Ansatz nicht mehr praktikabel, wenn der Datensatz eine bestimmte Größe überschreitet. Ein maschineller Lernansatz ermöglicht es uns, mit extrem großen Datensätzen umzugehen.

Automatisierung und Personalisierung

Durch Lernen im Laufe der Zeit (oder „online“ in der Sprache des maschinellen Lernens) kann ein Algorithmus Einstellungen basierend auf externen Ereignissen (denken Sie an das Benutzerverhalten) automatisch anpassen.

Anwendungen könnten sein:

• Vorgeschlagene Inhalte auf einer Website basierend auf ähnlichen Benutzern (z. B. Filmempfehlungen)
• Dynamisch darauf reagieren, wie lange eine Browsersitzung aktiv war (denken Sie an die Aufmerksamkeitsspanne des Besuchers!)
• Bewerben Sie relevante Produkte dynamisch basierend auf den Wetterbedingungen, ohne jedes von Ihnen verkaufte Produkt markieren zu müssen (denken Sie an Sommer und Regenschirme in Großbritannien!)

Diese Art von Verhaltens- und Reaktionssystem kann ohne menschliches Eingreifen ständig aktualisiert werden.

Optimierung und ROI

Möchten Sie wissen, welche Ihrer vielen Marketingausgaben am meisten für Ihr Geld bringt? Mit den richtigen Daten kann ein Algorithmus lernen, welche Streams unter welchen Bedingungen den besten ROI erzielen.

Das Schöne daran ist das Modell der Daten, die maschinelles Lernen erzeugen kann. Mit diesem Modell können Sie neue Daten in jeder Konfiguration eingeben, die Sie ausprobieren möchten, und es wird Ihnen das wahrscheinliche Ergebnis auf der Grundlage vergangener Ereignisse mitteilen.

Dies eröffnet die Möglichkeit, den ROI für jede Kombination von Ausgaben und Umständen zu prognostizieren, die Sie auswählen möchten. Darüber hinaus werden die Prognosen umso besser, je mehr qualitativ hochwertige Daten Sie eingeben, sodass sich die Prognosen im Laufe der Zeit verbessern sollten.

Generierung von Kopien

Einige der größten jüngsten Fortschritte in der Welt des maschinellen Lernens waren die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Mit der Veröffentlichung von GPT-3 von OpenAI ist es nun durchaus möglich, maschinelles Lernen direkt in den Arbeitsablauf von Textern, SEOs und Vermarktern einzubinden – tatsächlich kann jeder, der mit Text arbeitet, wahrscheinlich von der Interaktion mit dieser Art von KI profitieren. (Trotzdem verspreche ich, dass die Person, die dies schreibt, ein Mensch und keine Maschine ist – ehrlich!)

Um das Beste aus einer solchen KI herauszuholen, muss man sich Zeit nehmen, um zu verstehen, wie man mit ihr interagiert – und oft ein erfahrenes Auge, um sie zu bearbeiten. Natürlich ist auch ein Verständnis des Themas, an dem Sie arbeiten, von großem Vorteil, aber es gibt ein Argument dafür, dass sich die Zeitersparnis insgesamt und die daraus resultierenden Ergebnisse lohnen könnten.

Ist Machine Learning das Richtige für mein Unternehmen?

Dies ist eine wirklich wichtige Frage, mit der sich jedes Marketingunternehmen irgendwann befassen muss.

Während maschinelles Lernen bei richtiger Anwendung einen enormen Vorteil bringen kann, ist es nicht etwas, das Sie einfach in ein Unternehmen fallen lassen und die Vorteile nutzen können. Es lohnt sich, sich die Zeit zu nehmen, um genau zu überlegen, mit welchen Daten Sie arbeiten müssen und was man damit machen kann.

Es ist enorm wichtig, qualitativ hochwertige Daten im richtigen Format zu erhalten. Aber die Verarbeitung und Bereinigung von Daten erfordert Zeit, Ressourcen und viel Know-how.

Die endgültige Entscheidung fällt also auf:

• Haben wir entsprechende Daten?
• Haben wir einen klaren Anwendungsfall?
• Lohnt sich der Zeit- und Arbeitsaufwand für unser Geschäft?

Fazit

Meine Meinung? ML ist die Zukunft des Marketings

Es ist nicht zu leugnen, dass maschinelles Lernen dem digitalen Marketing unglaubliche Fähigkeiten verleiht. Da große Unternehmen wie Google, Facebook und Amazon darum kämpfen, die Arena des maschinellen Lernens zu dominieren, ist es bereits zu einem wesentlichen Bestandteil unserer Denkweise über Strategien geworden.

Kleinere Unternehmen befinden sich jedoch noch in einem sehr frühen Stadium der Einführung. Aus Marketing- und Betriebssicht bedeutet dies, dass das Feld sehr offen dafür ist, durch Rationalisierung und Identifizierung von Möglichkeiten einen Vorteil gegenüber Wettbewerbern zu erlangen.

Während die Implementierung von Machine Learning-Lösungen im eigenen Haus für einige Unternehmen möglich sein könnte, ist es etwas, auf das sich die meisten Unternehmen nicht genug konzentrieren können, um es lohnenswert zu machen. Hier kann die Zusammenarbeit mit einem Unternehmen wie Hallam helfen, maschinelles Lernen in aktuelle Arbeitsabläufe zu integrieren. Unser datenzentrierter Ansatz bedeutet, dass Sie sich auf das konzentrieren können, was Sie am besten können – Ihre Daten – während wir uns um die Verarbeitungstechnologie kümmern.