머신러닝 시대의 디지털 마케팅

또는 ... Ro는 무엇을 가지고 있습니까? 망 봇이 우리를 위해 한 적이 있습니까?

머신 러닝은 최근 몇 년 동안 등장한 가장 흥미로운 신기술 중 하나입니다. 컴퓨터에 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있는 능력을 부여하는 인공 지능의 한 분야입니다.

이 기사에서는 기계 학습을 디지털 마케팅에 적용할 수 있는 몇 가지 방법을 살펴봅니다.

마케팅에서 머신 러닝에 관심을 가져야 하는 이유는 무엇입니까?

지난 몇 년 동안 디지털 마케팅의 세계는 기계 학습에 의해 혁명을 일으켰습니다. 이는 의사결정을 위해 데이터를 사용하는 방식과 마케팅에 접근하는 방식에 중대한 변화를 가져왔습니다.

머신 러닝을 온라인 마케팅에 적용하여 사람의 입력 없이도 고객 행동을 분석하고 미래 패턴을 예측할 수 있습니다(사람보다 훨씬 빠릅니다! 취향.

AI의 한 형태인 머신 러닝은 기업이 고객이 신제품이나 서비스에 어떻게 반응할지 예측하는 데 도움이 될 수도 있습니다. 머신 러닝은 구매 습관과 함께 고객 인구 통계 및 심리 프로필을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그런 다음 회사는 이 정보를 사용하여 특정 고객 그룹에 맞게 마케팅 전략을 조정할 수 있습니다.

실제로 Google은 거의 모든 작업에서 기계 학습을 사용합니다. 분석에서 광고, 음성 인식에 이르기까지 방대한 양의 데이터를 활용하여 정보에 입각한 결정을 내리고 당사를 대신하여 이를 분석합니다.

가장 좋은 점은 동일한 접근 방식을 사용하여 데이터를 직접 활용할 수도 있다는 것입니다. 이는 Google이 도구에서 제공할 수 있는 것 이상의 기회를 제공하고 우리가 선택한 목표에 맞게 노력을 조정할 수 있는 더 큰 능력을 제공합니다.

마케팅에서의 머신 러닝 적용

다음은 기계 학습이 마케팅에 도움이 되는 몇 가지 주요 영역에 대한 간략한 개요입니다.

데이터 분석

기계는 지루하거나 인간이 이해할 수 없는 데이터로 작업하는 데 탁월합니다. 대규모 데이터 세트에 알고리즘을 적용하면 스프레드시트를 수동으로 관찰하여 눈에 띄지 않을 모든 종류의 패턴을 밝힐 수 있습니다. 여기에는 다음과 같은 기능이 포함될 수 있습니다.

• 상관 관계 : 이것은 당신이 고려하지 않은 데이터 내의 관계를 드러낼 수 있습니다.
• 트렌드 : 단순한 2D 및 3D 플롯 외에도 발견하기 어려운 숨겨진 트렌드가 있을 수 있습니다.
• 클러스터링 : 대부분의 데이터가 너무 복잡하여 한 번에 모두 시각화할 수 없다는 점을 감안할 때 여러 이질적인 변수 간의 유사성을 보는 것이 거의 불가능할 수 있습니다.
• 이상치 및 이상치 : 다시 말하지만, 데이터가 복잡한 경우 수동으로 설정하기가 매우 어려울 수 있습니다.
• " 빅 데이터 ": 일부 데이터 분석은 수식을 영리하게 사용하여 스프레드시트에서 수행할 수 있지만 데이터 세트가 특정 크기를 초과하면 이 접근 방식은 실용적이지 않습니다. 기계 학습 접근 방식을 사용하면 매우 큰 데이터 세트에 대처할 수 있습니다.

자동화 및 개인화

학습을 진행하면서(또는 기계 학습에서 "온라인") 알고리즘은 외부 이벤트(예: 사용자 행동)를 기반으로 설정을 자동으로 조정할 수 있습니다.

애플리케이션에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 유사한 사용자를 기반으로 한 웹사이트의 추천 콘텐츠(예: 영화 추천)
• 브라우징 세션이 활성화된 시간에 동적으로 응답(방문자의 주의 지속 시간을 생각해 보세요!)
• 판매하는 모든 제품에 태그를 추가할 필요 없이 기상 조건에 따라 관련 제품을 동적으로 광고합니다(예: 영국 여름 및 우산!).

이러한 종류의 행동 및 대응 시스템은 사람의 개입 없이 지속적으로 업데이트될 수 있습니다.

최적화 및 ROI

많은 마케팅 비용 중 어느 것이 비용 대비 가장 큰 효과가 있는지 알고 싶으십니까? 올바른 데이터가 주어지면 알고리즘은 어떤 스트림이 어떤 조건에서 최고의 ROI를 제공하는지 학습할 수 있습니다.

이것의 장점은 머신 러닝이 생성할 수 있는 데이터 모델에 있습니다. 이 모델을 사용하면 시도하려는 구성으로 새 데이터를 입력할 수 있으며 과거 이벤트를 기반으로 가능한 결과를 알려줍니다.

이를 통해 선택하려는 지출과 상황의 조합에 대한 ROI를 예측할 수 있습니다. 이 외에도 양질의 데이터를 더 많이 넣을수록 예측이 더 좋아지므로 시간이 지남에 따라 예측이 개선되어야 합니다.

사본 생성

머신 러닝 세계에서 최근 가장 큰 발전 중 일부는 자연어 처리(NLP)에 있습니다. OpenAI의 GPT-3이 출시되면서 이제 기계 학습을 카피라이터, SEO 및 마케팅 담당자의 워크플로에 직접 포함할 수 있게 되었습니다. (이런 말을 하고 이 글을 쓰는 사람은 기계가 아닌 사람이라는 것을 약속드립니다. 정직합니다!)

이와 같은 AI를 최대한 활용하려면 AI와 상호 작용하는 방법을 이해하는 데 시간을 할애해야 하며, 종종 숙련된 시각으로 편집해야 합니다. 분명히 당신이 작업하고 있는 주제에 대한 이해도 매우 유익하지만, 전반적인 시간 절약과 그에 따른 결과가 그만한 가치가 있을 수 있다는 주장이 있습니다.

머신 러닝이 내 비즈니스에 적합합니까?

이것은 정말 중요한 질문이며 모든 마케팅 비즈니스가 특정 단계에서 해결해야 하는 질문입니다.

머신 러닝은 적절하게 적용될 때 엄청난 이점을 가져올 수 있지만, 조직에 뛰어들어 혜택을 얻을 수 있는 것은 아닙니다. 작업해야 하는 데이터와 데이터로 수행할 수 있는 작업을 신중하게 고려하는 데 시간을 할애할 가치가 있습니다.

올바른 형식의 고품질 데이터를 얻는 것은 매우 중요합니다. 그러나 데이터를 처리하고 정리하려면 시간과 자원, 많은 노하우가 필요합니다.

따라서 최종 결정은 다음과 같습니다.

• 적절한 데이터가 있습니까?
• 명확한 사용 사례가 있습니까?
• 우리 사업을 위해 시간과 노력을 들일 가치가 있습니까?

결론

내 의견? ML은 마케팅의 미래입니다.

머신 러닝이 디지털 마케팅에 놀라운 기능을 제공한다는 사실은 부인할 수 없습니다. Google, Facebook 및 Amazon과 같은 대기업이 모두 기계 학습 분야를 장악하기 위해 경쟁하고 있는 가운데, 이는 이미 우리가 전략에 대해 생각하는 방식의 필수적인 부분이 되었습니다.

그러나 소규모 기업은 아직 도입 초기 단계에 있습니다. 마케팅 및 운영의 관점에서 이는 해당 분야가 기회를 합리화하고 식별함으로써 경쟁자보다 우위를 확보할 수 있는 매우 개방적이라는 것을 의미합니다.

일부 회사에서는 사내에서 기계 학습 솔루션을 구현하는 것이 가능할 수 있지만 대부분의 회사에서 이를 가치 있게 만들 만큼 충분히 집중할 수 있는 것은 아닙니다. 여기서 Hallam과 같은 회사와 협력하여 기계 학습을 현재 워크플로에 통합하는 데 도움이 될 수 있습니다. 당사의 데이터 중심 접근 방식은 당사가 처리 기술을 처리하는 동안 귀하가 가장 잘 알고 있는 것, 즉 귀하의 데이터에 집중할 수 있음을 의미합니다.