Apa itu Pembelajaran Mesin dan Apakah Ini Jalan ke Depan?

Tidak yakin apakah pembelajaran mesin memiliki tempat dalam bisnis Anda dan cara Anda melaporkan serta mengoptimalkan pemasaran Anda? Tim di Distract berbagi pemikiran mereka.

Seiring kemajuan teknologi, pembelajaran mesin menjadi lebih mendarah daging dalam kehidupan kita sehari-hari.

Bagaimanapun, ditemukan bahwa 40% pemasar percaya bahwa data yang lebih baik akan meningkatkan hasil pemasaran mereka.

Dan kami mengerti mengapa.

Akses ke data yang lebih baik dapat membuat Anda lebih percaya diri untuk membuat keputusan berdasarkan data. Dan dengan pembelajaran mesin, Anda bahkan bisa mendapatkan rekomendasi intuitif berdasarkan performa kampanye.

Jadi di blog ini, kita akan mengeksplorasi:

• Apa itu pembelajaran mesin?
• Mengapa pemasaran dapat memperoleh manfaat dari pembelajaran mesin?
• Langkah-langkah yang harus diambil untuk mempersiapkan peluang pembelajaran mesin

Mari kita terjebak.

Apa itu pembelajaran mesin?

Pembelajaran mesin adalah bentuk kecerdasan buatan yang memungkinkan aplikasi perangkat lunak untuk memprediksi hasil dengan lebih baik dengan menggunakan data dan analisis historis.

Jika Anda bekerja di ruang pemasaran digital, Anda tahu bahwa pembelajaran mesin tidak dapat dihindari dan dalam banyak kasus, dapat menyebabkan peningkatan kinerja bisnis secara signifikan.

Contoh pembelajaran mesin dalam pemasaran

Ada semua jenis alat kecerdasan buatan di luar sana yang mendukung bisnis dengan pembelajaran mesin.

Dari perspektif pemasaran, ada lima jenis utama perangkat lunak pembelajaran mesin di luar sana:

1. Sistem rekomendasi
2. Penargetan perkiraan
3. perkiraan LTV
4. Perkiraan tingkat churn
5. Pelaporan dan analisis data besar

Mari kita lihat masing-masing sedikit lebih detail.

Sistem rekomendasi

Ini cukup banyak apa yang tertulis di kaleng. Pembelajaran mesin rekomendasi dapat menggunakan data riwayat pembelian untuk menawarkan produk kepada pembeli yang telah dibeli oleh pembeli lain seperti mereka.

Dengan menawarkan penawaran dan rekomendasi yang dipersonalisasi, bisnis dapat meningkatkan penjualan dan menyempurnakan penargetan mereka.

Penargetan perkiraan

Secara umum, iklan berbayar menargetkan pengguna berdasarkan demografi atau aktivitas historis tertentu.

Namun, ada juga penargetan prediktif, di mana Anda dapat menargetkan pengguna yang kemungkinan besar akan melakukan pembelian.

perkiraan LTV

LTV dihitung sebagai bagian dari laporan yang berarti bersifat retrospektif. Idealnya, LTV harus dihitung sebelum pelanggan pergi. Dan yang lebih baik lagi adalah dapat memprediksi kapan jenis pelanggan tertentu akan mempertimbangkan untuk beralih dan menggunakannya untuk memulai kampanye agar mereka tetap aktif.

Ini juga dapat digunakan untuk mengukur dampak kampanye pemasaran pada LTV sebagai lawan dari hanya prospek atau penjualan.

Perkiraan tingkat churn

Serupa dengan yang di atas, peramalan tingkat churn memberikan peluang pemasaran prediktif bagi bisnis untuk mempertahankan pelanggan tetap aktif lebih lama dan untuk mengidentifikasi penyebab utama churn lebih awal.

Pelaporan dan analisis data besar

Last but not least, pelaporan dan analisis data besar adalah tren kunci masa depan untuk pembelajaran mesin dalam pemasaran.

Meskipun alat seperti Google Analytics menyajikan semua data pemasaran Anda di satu tempat, alat ini tidak menawarkan banyak wawasan atau rekomendasi.

Kami memperkirakan peningkatan perangkat lunak yang menawarkan lebih banyak analisis prediktif dari sudut pandang pemasaran.

Langkah-langkah untuk mempersiapkan pembelajaran mesin dalam analisis pemasaran

Secara historis, pemasar mengandalkan alat seperti Google Analytics dan pelaporan asli dalam alat seperti Google Ads dan Pengelola Bisnis Facebook untuk memahami kualitas kampanye pemasaran mereka, terutama iklan berbayar mereka.

Tetapi dengan kematian cookie pihak ketiga dan pembaruan privasi mulai berlaku, menganalisis metrik pengguna untuk pengoptimalan menjadi lebih sulit.

Terkait: Apa itu data pihak pertama dan bagaimana cara mengumpulkannya

Karena itu, platform pemasaran condong ke pembelajaran mesin, mengambil data sensitif dari tangan pemasar dan memaksa mereka untuk memercayai pengoptimalan cerdas yang dibuat oleh platform.

Platform pemasaran seperti Google dan Facebook memungkinkan Anda memilih sasaran kampanye iklan untuk memaksimalkan konversi tertentu, mencapai ROAS tertentu, atau sekadar mengarahkan lalu lintas ke situs web Anda. Platform ini mengklaim bahwa mereka dapat menggunakan metrik terperinci (yang tidak mereka ungkapkan secara eksklusif) tentang pengguna untuk mencapai tujuan ini untuk Anda.

Namun, Google telah secara drastis mengurangi jumlah istilah pencarian pengguna yang dapat Anda lihat, dan dengan transisi ke GA4, hampir tidak mungkin untuk menganalisis navigasi situs web Anda tanpa memiliki kumpulan data yang besar.

Terkait: Perbedaan utama antara Universal Analytics dan GA4

iOS 14 memiliki dampak penting lainnya pada iklan Facebook, dengan penargetan demografis tidak lagi tersedia saat melihat konversi.

Keterbatasan seperti ini membuat pemasar tidak punya pilihan selain memercayai sistem pembelajaran mesin.

Terkait: Cara mengurangi dampak iOS 14.5

Mengapa sangat penting untuk mengatur konversi dengan benar

Saat Anda mempercayakan platform ini untuk mengoptimalkan kampanye Anda untuk mencapai tujuan pemasaran Anda, penting untuk memastikan data yang Anda berikan sudah benar.

Memastikan konversi Anda diatur dengan benar dan berada di platform Anda akan membuat Anda melangkah dengan benar dan berarti platform tersebut mengoptimalkan untuk hal yang benar. Jika Anda tidak menyediakan platform dengan data yang relevan, proses pembelajaran mesin akan lebih lama. Kemungkinan besar juga tidak akan melihat manfaat penuh.

Semakin banyak data yang dapat Anda berikan untuk pembelajaran mesin, semakin baik. Menemukan kesamaan yang signifikan dalam kelompok 10.000 pengguna akan lebih akurat daripada dalam kelompok 100, yang berarti pengoptimalan cerdas berdasarkan kelompok besar lebih cenderung menghasilkan hasil yang positif.

Mengoptimalkan konversi di Google

Google memiliki banyak jenis kampanye yang mengutamakan pembelajaran mesin. Yang terbaru adalah Performance Max, di mana Anda memasukkan sejumlah aset dan Google beriklan di beberapa platform Google atas nama Anda kepada pengguna yang diputuskannya cenderung memberi Anda konversi.

Meskipun ini adalah bentuk pembelajaran mesin yang ekstrem, Anda tidak perlu terjun langsung dan memercayai Google untuk mengambil semuanya dari tangan Anda.

Strategi penawaran otomatis juga merupakan bentuk pembelajaran mesin. Anda dapat tetap mengontrol kata kunci dan menyalinnya sambil mengizinkan Google menampilkan iklan tersebut kepada orang-orang yang akan berkonversi.

Menyediakan Google dengan jumlah data sebanyak mungkin akan menempatkan Anda di tempat terbaik untuk mendatangkan pengguna yang benar. Salah satu manfaat utama menggunakan platform Google adalah semua alat Google bekerja sama dengan mulus. Ini membuat konversi mudah disiapkan menggunakan Google Pengelola Tag, Google Analytics, atau Google Ads itu sendiri. Setelah konversi ditambahkan ke Google Ads, Anda akan langsung mendapatkan manfaat dari pembelajaran mesin dan pengoptimalan cerdas. Google akan menggunakan pembelajaran mesin untuk mencapai sasaran Anda bergantung pada strategi penawaran Anda.

Dengan Ruler, panggilan atau formulir dapat diimpor ke Google Ads dalam beberapa cara. Panggilan penggaris dapat diimpor secara otomatis ke Google Analytics sebagai peristiwa yang kemudian dapat dibuat sebagai sasaran dan diimpor ke Google Ads.

Terkait: Cara melacak panggilan telepon di Google Analytics

Atau, baik formulir maupun data panggilan dapat diekspor dari Ruler dan diunggah ke dalam Iklan. Metode ini akan memundurkan konversi dan mengaitkannya dengan iklan menggunakan GCLID. Google kemudian dapat menggunakan informasi ini untuk mendikte keputusan cerdas.

Memanfaatkan platform sosial sebaik-baiknya

Mendapatkan platform pihak ketiga untuk berbicara dengan Facebook dan platform media sosial lainnya bisa jadi sulit. Ini adalah praktik terbaik dengan platform sosial untuk menambahkan UTM ke setiap iklan sehingga tindakan di situs web dapat dilacak kembali ke kampanye sosial, grup iklan, dan iklan tertentu.

Dengan Ruler, UTM ini dapat dianalisis untuk menentukan jumlah panggilan dan formulir yang dapat dikaitkan kembali.

Namun, cara lain untuk memanfaatkan pembelajaran mesin adalah dengan membuat audiens khusus. Pemirsa dapat diunggah ke platform sosial menggunakan pengenal seperti nomor telepon dan alamat email. Dengan melakukan ini, pemirsa khusus ini kemudian dapat ditargetkan untuk pemasaran ulang atau pemirsa serupa. Audiens yang mirip ini adalah tempat pembelajaran mesin masuk.

Platform sosial akan menganalisis daftar audiens kustom Anda dan menggunakan penanda kunci untuk mengidentifikasi kesamaan yang dimiliki para pengguna ini. Mereka kemudian dapat membuat pemirsa yang mirip berdasarkan pengguna tambahan yang juga memiliki penanda utama ini. Secara teori, audiens ini akan serupa dengan daftar pemasaran ulang Anda, artinya mereka lebih cenderung melakukan tindakan serupa.

Semakin banyak data yang dapat Anda berikan ke platform apa pun, semakin baik pengoptimalan cerdasnya. Disarankan untuk memiliki daftar 300+ pengguna saat membuat pemirsa khusus.

Jika tidak memungkinkan untuk membuat daftar pembeli atau pengonversi sebelumnya, lihat langkah sebelum konversi atau langkah sebelumnya. Membuat audiens pengguna yang telah menyelesaikan tindakan utama di situs Anda (apakah itu langkah terakhir dalam perjalanan konversi Anda atau tidak), membuat audiens serupa lebih mungkin selangkah lebih dekat untuk berkonversi daripada audiens luas yang benar-benar baru.

Membungkus

Pembelajaran mesin tidak bisa lepas dari ruang pemasaran digital.

Jadilah proaktif dan siapkan audiens dan lacak sekarang. Nantinya, ini dapat digunakan dalam kampanye, dan platform sudah memiliki data untuk membuat keputusan.

Ingat, alat atribusi adalah batu loncatan pertama untuk pembelajaran mesin. Investasikan satu sekarang untuk memulai data pemasaran Anda.

Ruler Analytics adalah alat atribusi terkemuka yang dapat berintegrasi dengan semua alat pemasaran utama Anda. Pesan demo untuk mempelajari lebih lanjut.

Atau, jika Anda memerlukan dukungan untuk membuat kampanye pemasaran secara menyeluruh, hubungi tim Distract.

Tentang Hannah Langton

Hannah adalah Manajer Akun Iklan Penelusuran Senior di Distract. Dengan pengalaman lima tahun, Hannah menatap masa depan periklanan digital dan pembelajaran mesin.

Tentang Gangguan  

Distract adalah agensi periklanan dan pemasaran digital kreatif yang berbasis di kota Lincoln di East Midlands. Distract bangga dengan inovasi dan kreativitas, memungkinkan klien di sektor B2B dan B2C untuk menonjol di antara pesaing mereka.

Tim Pencarian dan Sosial Distract bekerja secara kreatif dengan klien untuk membuat kampanye yang terus-menerus memberikan prospek penjualan dan pertanyaan serta meningkatkan kesadaran merek. Distract mencapainya melalui kombinasi personal branding yang jelas, strategi inovatif, dan penggunaan elemen kreatif yang dihasilkan melalui desain, video, dan media sosial.