Marketing cyfrowy w dobie uczenia maszynowego

Lub… co mają Ro mężczyzna boty kiedykolwiek dla nas zrobiły?

Uczenie maszynowe to jedna z najbardziej ekscytujących nowych technologii, jakie pojawiły się w ostatnich latach. Jest to gałąź sztucznej inteligencji, która daje komputerom możliwość uczenia się bez wyraźnego programowania.

W tym artykule omówimy niektóre sposoby zastosowania uczenia maszynowego w marketingu cyfrowym.

Dlaczego marketing powinien dbać o uczenie maszynowe?

W ciągu ostatnich kilku lat świat marketingu cyfrowego został zrewolucjonizowany przez uczenie maszynowe. To była głęboka zmiana w sposobie, w jaki wykorzystujemy dane do podejmowania decyzji i zmieniła sposób, w jaki podchodzimy do marketingu.

Uczenie maszynowe można zastosować w marketingu internetowym, aby analizować zachowania klientów i przewidywać przyszłe wzorce bez konieczności ingerencji człowieka (i znacznie szybciej niż człowiek!). W ten sposób organizacje mogą łatwiej opracowywać strategie oparte na zmianach potrzeb konsumentów i smaki.

Jako forma sztucznej inteligencji, uczenie maszynowe może również pomóc firmom przewidzieć, jak klienci mogą zareagować na nowe produkty lub usługi. Uczenie maszynowe może pomóc w przewidywaniu danych demograficznych i profili psychograficznych klientów, a także ich prawdopodobnych nawyków zakupowych. Firma mogłaby następnie wykorzystać te informacje, aby dostosować swoje strategie marketingowe do określonych grup klientów.

W rzeczywistości Google wykorzystuje uczenie maszynowe prawie we wszystkim, co robi. Od analiz, przez reklamy po rozpoznawanie głosu, wykorzystuje ogromne ilości danych, które otrzymuje, aby podejmować świadome decyzje i analizować je w naszym imieniu.

Wspaniałą rzeczą jest to, że sami możemy wykorzystać te same podejścia do wykorzystywania danych. Daje to możliwości wykraczające poza to, co Google może nam zaoferować w swoich narzędziach, a także większe możliwości dostosowania naszych wysiłków do wybranego przez nas celu.

Zastosowania uczenia maszynowego w marketingu

Oto krótki przegląd niektórych kluczowych obszarów, w których uczenie maszynowe przynosi korzyści marketingowi.

Analityka danych

Maszyny świetnie radzą sobie z danymi, które byłyby albo nużące, albo niezrozumiałe dla ludzi. Stosując algorytmy do dużych zbiorów danych, możemy ujawnić wszelkiego rodzaju wzorce, które w innym przypadku pozostałyby niezauważone, ręcznie obserwując arkusze kalkulacyjne. Może to obejmować funkcje, takie jak:

• Korelacje : mogą ujawnić relacje w danych, których nie brałeś pod uwagę.
• Trendy : poza prostymi wykresami 2D i 3D mogą istnieć ukryte trendy, które są trudne do zauważenia.
• Grupowanie : biorąc pod uwagę, że większość danych jest zbyt złożona, aby można je było wizualizować za jednym razem, dostrzeżenie podobieństw między wieloma różnymi zmiennymi może być prawie niemożliwe.
• Wartości odstające i anomalie : Ponownie, może to być bardzo trudne do ręcznego ustalenia, gdy dane są złożone.
• „ Wielkie dane ”: Chociaż niektóre analizy danych można przeprowadzić w arkuszu kalkulacyjnym ze sprytnym użyciem formuł, gdy zestaw danych przekroczy pewien rozmiar, to podejście przestanie być praktyczne. Podejście do uczenia maszynowego pozwala nam radzić sobie z wyjątkowo dużymi zbiorami danych.

Automatyzacja i personalizacja

Ucząc się na bieżąco (lub „online” w przypadku uczenia maszynowego), algorytm może automatycznie dostosowywać ustawienia na podstawie zdarzeń zewnętrznych (pomyśl: zachowanie użytkownika).

Aplikacje mogą obejmować:

• Sugerowana treść w witrynie oparta na podobnych użytkownikach (pomyśl: rekomendacje filmów)
• Dynamiczne reagowanie na czas aktywności sesji przeglądania (pomyśl: rozpiętość uwagi odwiedzających!)
• Dynamicznie reklamuj odpowiednie produkty w oparciu o warunki pogodowe bez konieczności oznaczania każdego sprzedawanego produktu (pomyśl: lato w Wielkiej Brytanii i parasole!)

Ten rodzaj zachowania i systemu reagowania może być stale aktualizowany bez interwencji człowieka.

Optymalizacja i zwrot z inwestycji

Chcesz wiedzieć, które z Twoich wielu wydatków marketingowych są najbardziej opłacalne? Mając odpowiednie dane, algorytm może dowiedzieć się, które strumienie zapewniają najlepszy zwrot z inwestycji i w jakich warunkach.

Piękno tego tkwi w modelu danych, które może wytworzyć uczenie maszynowe. Korzystając z tego modelu, możesz wprowadzać do niego nowe dane w dowolnej konfiguracji, którą chcesz wypróbować, a on powie Ci prawdopodobny wynik na podstawie przeszłych wydarzeń.

Otwiera to możliwość prognozowania zwrotu z inwestycji dla dowolnej kombinacji wydatków i okoliczności, które chcesz wybrać. Ponadto im więcej danych dobrej jakości wprowadzisz, tym lepsze będą prognozy, więc z czasem prognozy powinny się poprawiać.

Generowanie kopii

Niektóre z największych najnowszych osiągnięć w świecie uczenia maszynowego dotyczą przetwarzania języka naturalnego (NLP). Wraz z wydaniem GPT-3 OpenAI jest teraz całkowicie możliwe włączenie uczenia maszynowego bezpośrednio do przepływu pracy copywriterów, SEO i marketerów – w rzeczywistości każdy, kto pracuje z tekstem, prawdopodobnie odniesie pewne korzyści z interakcji z tego rodzaju sztuczną inteligencją. (Mając to, obiecuję, że osoba, która to pisze, jest człowiekiem, a nie maszyną – szczerze!)

Aby jak najlepiej wykorzystać taką sztuczną inteligencję, trzeba poświęcić czas na zrozumienie, jak z nią współpracować – i często doświadczone oko, aby ją edytować. Oczywiście zrozumienie tematu, nad którym pracujesz, jest również bardzo korzystne, ale istnieje argument, że ogólna oszczędność czasu i późniejsze wyniki mogą być tego warte.

Czy uczenie maszynowe jest odpowiednie dla mojej firmy?

To naprawdę ważne pytanie, z którym każda firma marketingowa będzie musiała się zmierzyć na pewnym etapie.

Chociaż uczenie maszynowe może przynieść ogromne korzyści, jeśli zostanie odpowiednio zastosowane, nie jest to coś, co można po prostu wrzucić do organizacji i czerpać korzyści. Warto poświęcić czas na dokładne rozważenie danych, z którymi musisz pracować i co można z nimi zrobić.

Uzyskanie wysokiej jakości danych we właściwym formacie jest niezwykle ważne. Jednak przetwarzanie i czyszczenie danych wymaga czasu, zasobów i dużej wiedzy.

Tak więc ostateczna decyzja sprowadza się do:

• Czy mamy odpowiednie dane?
• Czy mamy jasny przypadek użycia?
• Czy będzie to warte czasu i wysiłku włożonego w nasz biznes?

Wniosek

Moja opinia? ML to przyszłość marketingu

Nie można zaprzeczyć, że uczenie maszynowe daje niesamowite możliwości marketingowi cyfrowemu. Ponieważ wielkie firmy, takie jak Google, Facebook i Amazon, walczą o dominację na arenie uczenia maszynowego, stało się to już istotną częścią naszego myślenia o strategii.

Mniejsze firmy są jednak nadal na bardzo wczesnym etapie adopcji. Z punktu widzenia marketingu i operacji oznacza to, że pole jest bardzo otwarte na uzyskanie przewagi nad konkurencją poprzez usprawnienie i identyfikację możliwości.

Chociaż wdrażanie rozwiązań samouczenia maszynowego we własnym zakresie może być możliwe w przypadku niektórych firm, większość firm nie może się na tym skupić wystarczająco, aby było to opłacalne. W tym miejscu współpraca z firmą taką jak Hallam może pomóc w zintegrowaniu uczenia maszynowego z bieżącymi przepływami pracy. Nasze podejście zorientowane na dane oznacza, że ​​możesz skoncentrować się na tym, co znasz najlepiej – na swoich danych – podczas gdy my zajmujemy się technologią przetwarzania.