機械学習時代のデジタルマーケティング

または…Roは何ですかマンボットは私たちのためにやったことがありますか？

機械学習は、近年出現した最もエキサイティングな新技術の1つです。 これは、明示的にプログラムされていなくてもコンピューターが学習できるようにする人工知能のブランチです。

この記事では、機械学習をデジタルマーケティングに適用する方法のいくつかを探ります。

なぜマーケティングは機械学習に注意を払う必要があるのですか？

ここ数年で、デジタルマーケティングの世界は、機械学習によって革命を起こしました。 これは、データを使用して意思決定を行う方法に大きな変化をもたらし、マーケティングへの取り組み方を変えました。

機械学習をオンラインマーケティングに適用して、人間からの入力を必要とせずに顧客の行動を分析し、将来のパターンを予測できます（人間よりもかなり高速です）。このようにして、組織は消費者のニーズの変化に基づいて戦略をより簡単に開発できます。味。

AIの一形態として、機械学習は、企業が顧客が新しい製品やサービスにどのように反応するかを予測するのにも役立ちます。 機械学習は、顧客の人口統計とサイコグラフィックプロファイルを、購入の可能性のある習慣とともに予測するのに役立ちます。 その後、会社はこの情報を使用して、特定の顧客グループに合わせてマーケティング戦略を調整できます。

実際、Googleはほとんどすべての作業で機械学習を使用しています。 分析から広告、音声認識に至るまで、大量のデータを利用して情報に基づいた意思決定を行い、私たちに代わってこれを分析します。

すばらしいことは、同じアプローチを使用してデータを活用できることです。 これにより、Googleがツールで提供できる以上の機会がもたらされ、選択した目標に合わせて取り組みを調整する能力も向上します。

マーケティングにおける機械学習の応用

機械学習がマーケティングに役立っているいくつかの重要な分野の概要を以下に示します。

データ分析

マシンは、退屈であるか、人間には理解できないデータを処理するのに優れています。 大規模なデータセットにアルゴリズムを適用することで、スプレッドシートを手動で観察することで見過ごされがちなあらゆる種類のパターンを明らかにすることができます。 これには、次のような機能が含まれる可能性があります。

• 相関関係：これらは、考慮していなかったデータ内の関係を明らかにする可能性があります。
• トレンド：単純な2Dおよび3Dプロット以外にも、見つけるのが難しい隠れたトレンドが存在する可能性があります。
• クラスタリング：ほとんどのデータが複雑すぎて一度に視覚化できないことを考えると、複数の異なる変数間の類似性を確認することはほとんど不可能です。
• 外れ値と異常：繰り返しますが、データが複雑な場合、これを手動で確立するのは非常に難しい場合があります。
• 「ビッグデータ」：一部のデータ分析は、数式を巧みに使用してスプレッドシートで実行できますが、データセットが特定のサイズを超えると、このアプローチは実用的ではなくなります。 機械学習アプローチにより、非常に大きなデータセットに対処できます。

自動化とパーソナライズ

進行中に学習する（または機械学習で「オンライン」と話す）ことにより、アルゴリズムは外部イベントに基づいて設定を自動的に調整できます（ユーザーの行動を考えてみてください）。

アプリケーションには次のものが含まれます。

• 類似のユーザーに基づいたWebサイトの推奨コンテンツ（映画の推奨事項を考えてください）
• ブラウジングセッションがアクティブになっている時間に動的に応答します（訪問者の注意のスパンを考えてください！）
• 販売するすべての商品にタグを付けることなく、気象条件に基づいて関連商品を動的に宣伝します（英国の夏と傘を考えてみてください）。

この種の行動と応答システムは、人間の介入なしに絶えず更新することができます。

最適化とROI

あなたの多くのマーケティング支出のどれがあなたのお金に最も大きな価値を与えるか知りたいですか？ 適切なデータが与えられると、アルゴリズムはどのストリームがどのような条件下で最高のROIを提供するかを学習できます。

これの美しさは、機械学習が生成できるデータのモデルにあります。 このモデルを使用すると、試したい任意の構成で新しいデータをモデルにフィードでき、過去のイベントに基づいて予想される結果がわかります。

これにより、選択したい支出と状況の任意の組み合わせのROIを予測できるようになります。 これに加えて、入力するデータの品質が高いほど、予測は改善されるため、予測は時間の経過とともに向上するはずです。

コピー生成

機械学習の世界における最近の最も大きな進歩のいくつかは、自然言語処理（NLP）です。 OpenAIのGPT-3のリリースにより、機械学習をコピーライター、SEO、マーケターのワークフローに直接含めることが完全に可能になりました。実際、テキストを扱う人なら誰でも、この種のAIを操作することで何らかのメリットを得ることができます。 （これを言っても、これを書いている人は人間であり、機械ではないことを約束します–正直です！）

このようなAIを最大限に活用するには、AIとの対話方法を理解するために時間をかける必要があります。多くの場合、経験豊富な目でAIを編集します。 明らかに、あなたが取り組んでいる主題を理解することも非常に有益ですが、全体的な時間の節約とその後の結果はそれだけの価値があると言う議論があります。

機械学習は私のビジネスに適していますか？

これは非常に重要な質問であり、すべてのマーケティングビジネスがいずれかの段階で取り組む必要がある質問です。

機械学習は、適切に適用すると大きなメリットをもたらすことができますが、組織に立ち寄ってそのメリットを享受できるものではありません。 時間をかけて、処理する必要のあるデータとそれを使用して何ができるかを慎重に検討する価値があります。

適切な形式で高品質のデータを取得することは非常に重要です。 しかし、データの処理とクリーニングには、時間、リソース、および多くのノウハウが必要です。

したがって、最終的な決定は次のようになります。

• 適切なデータはありますか？
• 明確なユースケースはありますか？
• 私たちのビジネスにかかる時間と労力の価値はありますか？

結論

私の意見？ MLはマーケティングの未来です

機械学習がデジタルマーケティングに驚くべき機能をもたらすことは否定できません。 グーグル、フェイスブック、アマゾンのような大企業はすべて機械学習の分野を支配しようと競い合っており、それはすでに私たちが戦略について考える方法の重要な部分になっています。

ただし、中小企業はまだ採用の初期段階にあります。 マーケティングと運用の観点から、これは、機会を合理化して特定することにより、競合他社よりも優位に立つための分野が非常に開かれていることを意味します。

一部の企業では機械学習ソリューションを社内で実装できる可能性がありますが、ほとんどの企業がそれを価値のあるものにするために十分に集中できるものではありません。 これは、Hallamなどの企業と協力することで、機械学習を現在のワークフローに統合するのに役立つ場合があります。 私たちのデータ中心のアプローチは、私たちが処理技術を処理している間、あなたが最もよく知っていること、つまりあなたのデータに集中できることを意味します。