Czym jest uczenie maszynowe i czy jest to droga naprzód?

Nie masz pewności, czy uczenie maszynowe ma miejsce w Twojej firmie oraz w jaki sposób raportujesz i optymalizujesz marketing? Zespół Distract dzieli się swoimi przemyśleniami.

Wraz z postępem technologii uczenie maszynowe staje się coraz bardziej zakorzenione w naszym codziennym życiu.

W końcu okazało się, że 40% marketerów uważa, że ​​lepsze dane poprawiłyby ich wyniki marketingowe.

I rozumiemy dlaczego.

Dostęp do lepszych danych może dać Ci większą pewność w podejmowaniu decyzji opartych na danych. A dzięki uczeniu maszynowemu możesz nawet otrzymywać intuicyjne rekomendacje oparte na skuteczności kampanii.

W tym blogu przyjrzymy się:

• Co to jest uczenie maszynowe?
• Dlaczego marketing może skorzystać na uczeniu maszynowym?
• Kroki, które należy podjąć, aby przygotować się na możliwości uczenia maszynowego

Utknijmy.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to forma sztucznej inteligencji, która pozwala aplikacjom na lepsze przewidywanie wyników przy użyciu danych historycznych i analiz.

Jeśli pracujesz w przestrzeni marketingu cyfrowego, wiesz, że uczenie maszynowe jest nieuniknione i w wielu przypadkach może prowadzić do znacznego zwiększenia wydajności biznesowej.

Przykłady uczenia maszynowego w marketingu

Istnieją wszelkiego rodzaju narzędzia sztucznej inteligencji, które wspierają firmy w uczeniu maszynowym.

Z punktu widzenia marketingu istnieje pięć kluczowych typów oprogramowania do uczenia maszynowego:

1. Systemy rekomendacji
2. Prognozowanie kierowania
3. Prognozowanie LTV
4. Prognozowanie wskaźnika rezygnacji
5. Raportowanie i analiza big data

Przyjrzyjmy się każdemu bardziej szczegółowo.

Systemy rekomendacji

To jest prawie to, co jest napisane na puszce. Systemy uczące się rekomendacji mogą wykorzystywać dane z historii zakupów, aby oferować kupującym produkty, które kupili inni kupujący.

Oferując spersonalizowane oferty i rekomendacje, firmy mogą zwiększyć sprzedaż i udoskonalić kierowanie.

Prognozowanie kierowania

Ogólnie rzecz biorąc, płatne reklamy są kierowane do użytkowników na podstawie określonych danych demograficznych lub historycznej aktywności.

Istnieje jednak również kierowanie predykcyjne, w którym można kierować reklamy na użytkowników, którzy z największym prawdopodobieństwem dokonają zakupu.

Prognozowanie LTV

LTV jest obliczane jako część raportu, co oznacza, że ​​jest retrospektywne. Najlepiej byłoby, gdyby LTV było obliczone przed wyjazdem klienta. A jeszcze lepiej byłoby móc przewidzieć, kiedy określony typ klientów rozważy odejście i wykorzystać to do rozpoczęcia kampanii, aby utrzymać ich na pokładzie.

Może być również używany do mierzenia wpływu kampanii marketingowych na LTV, a nie tylko na leady lub sprzedaż.

Prognozowanie wskaźnika rezygnacji

Podobnie do powyższego, prognozowanie współczynnika rezygnacji daje firmom możliwości marketingowe przewidujące, aby utrzymać klientów na dłużej i wcześnie zidentyfikować główne przyczyny rezygnacji.

Raportowanie i analiza big data

Wreszcie, raportowanie i analiza big data to kluczowy trend przyszłości w uczeniu maszynowym w marketingu.

Chociaż narzędzia takie jak Google Analytics udostępniają wszystkie dane marketingowe w jednym miejscu, nie oferują zbyt wielu statystyk ani rekomendacji.

Przewidujemy wzrost oprogramowania oferującego więcej analiz predykcyjnych z marketingowego punktu widzenia.

Kroki przygotowujące do uczenia maszynowego w analityce marketingowej

W przeszłości marketerzy polegali na narzędziach takich jak Google Analytics i natywnym raportowaniu w ramach narzędzi takich jak Google Ads i Facebook Business Manager, aby zrozumieć jakość swoich kampanii marketingowych, w szczególności płatnych reklam.

Jednak wraz ze śmiercią plików cookie stron trzecich i wprowadzaniem aktualizacji prywatności, analiza danych użytkownika pod kątem optymalizacji staje się coraz trudniejsza.

Powiązane: Co to są dane własne i jak je zbierać

Z tego powodu platformy marketingowe skłaniają się do uczenia maszynowego, zabierając wrażliwe dane z rąk marketerów i zmuszając ich do zaufania inteligentnym optymalizacjom wprowadzanym przez te platformy.

Platformy marketingowe, takie jak Google i Facebook, pozwalają wybrać cel kampanii reklamowych, aby zmaksymalizować liczbę konwersji, osiągnąć określony ROAS lub po prostu przyciągnąć ruch do Twojej witryny. Platformy te twierdzą, że mogą używać szczegółowych danych (których nie ujawniają wyłącznie) o użytkownikach, aby osiągnąć te cele za Ciebie.

Jednak Google drastycznie ograniczyło liczbę wyszukiwanych haseł użytkowników, które możesz zobaczyć, a wraz z przejściem na GA4 analiza nawigacji w Twojej witrynie będzie prawie niemożliwa bez dużego zestawu danych.

Powiązane: kluczowe różnice między Universal Analytics a GA4

iOS 14 miał kolejny istotny wpływ na reklamę na Facebooku, ponieważ kierowanie demograficzne nie jest już dostępne podczas patrzenia na konwersje.

Takie ograniczenia nie pozostawiają marketerom innego wyboru niż zaufanie do systemów uczenia maszynowego.

Powiązane: Jak złagodzić wpływ iOS 14,5

Dlaczego prawidłowe konfigurowanie konwersji jest tak ważne

Kiedy powierzasz tym platformom optymalizację kampanii, aby osiągnąć swoje cele marketingowe, ważne jest, aby upewnić się, że dane, które im przekazujesz, są poprawne.

Upewnienie się, że Twoje konwersje są poprawnie skonfigurowane i znajdują się na Twoich platformach, sprawi, że będziesz na właściwej nodze i oznacza, że ​​platformy optymalizują się pod kątem właściwych rzeczy. Jeśli nie dostarczysz platformom odpowiednich danych, proces uczenia maszynowego będzie znacznie dłuższy. Jest również prawdopodobne, że nie przyniesie to pełnych korzyści.

Im więcej danych możesz dostarczyć do uczenia maszynowego, tym lepiej. Znalezienie znaczących podobieństw w grupie 10 000 użytkowników będzie dokładniejsze niż w grupie 100, co oznacza, że ​​inteligentne optymalizacje oparte na dużej grupie z większym prawdopodobieństwem przyniosą pozytywny wynik.

Optymalizacja pod kątem konwersji w Google

Google ma wiele typów kampanii, w których na pierwszym planie znajduje się uczenie maszynowe. Najnowsza z nich to Performance Max, w której wprowadzasz wiele zasobów, a Google reklamuje się w Twoim imieniu na wielu platformach Google użytkownikom, którzy według niej mogą przynosić konwersje.

Chociaż jest to ekstremalna forma uczenia maszynowego, nie musisz od razu zagłębiać się i ufać, że Google zabierze wszystko z Twoich rąk.

Strategie automatycznego określania stawek są również formą uczenia maszynowego. Możesz zachować kontrolę nad słowami kluczowymi i ich kopiowaniem, jednocześnie pozwalając Google wyświetlać te reklamy osobom, które dokonają konwersji.

Dostarczenie Google jak największej ilości danych sprawi, że będziesz w najlepszym miejscu, aby przyciągnąć odpowiednich użytkowników. Jedną z kluczowych zalet korzystania z platform Google jest to, że wszystkie narzędzia Google bezproblemowo ze sobą współpracują. Ułatwia to konfigurowanie konwersji za pomocą Menedżera tagów Google, Google Analytics lub samego Google Ads. Po dodaniu konwersji do Google Ads od razu skorzystasz z systemów uczących się i inteligentnej optymalizacji. Google użyje systemów uczących się, aby osiągnąć Twoje cele w zależności od Twojej strategii ustalania stawek.

Dzięki Linijce połączenia lub formularze można importować do Google Ads na wiele sposobów. Wywołania linijek mogą być automatycznie importowane do Google Analytics jako zdarzenie, które następnie można utworzyć jako cel i zaimportować do Google Ads.

Powiązane: Jak śledzić połączenia telefoniczne w Google Analytics

Alternatywnie zarówno formularz, jak i dane połączeń można wyeksportować z Ruler i przesłać do reklam. Ta metoda spowoduje antydatowanie konwersji i powiązanie ich z reklamami za pomocą identyfikatorów GCLID. Google może następnie wykorzystać te informacje do dyktowania mądrych decyzji.

Maksymalne wykorzystanie platform społecznościowych

Pozyskanie platform innych firm do rozmowy z Facebookiem i innymi platformami mediów społecznościowych może być trudne. Najlepszą praktyką w przypadku platform społecznościowych jest dodanie UTM do każdej reklamy, aby można było śledzić działania w witrynie z powrotem do kampanii społecznościowej, grupy reklam i określonej reklamy.

Dzięki Ruler, te UTM mogą być analizowane w celu określenia liczby połączeń i formularzy, które można przypisać z powrotem.

Jednak innym sposobem wykorzystania uczenia maszynowego jest tworzenie niestandardowych odbiorców. Odbiorców można przesyłać do platform społecznościowych za pomocą identyfikatorów, takich jak numery telefonów i adresy e-mail. W ten sposób ta niestandardowa grupa odbiorców może być następnie kierowana do remarketingu lub do podobnych odbiorców. W przypadku tych wyglądających na podobnych odbiorców możliwościach uczenia maszynowego wkraczają systemy uczące się.

Platformy społecznościowe przeanalizują Twoją niestandardową listę odbiorców i użyją kluczowych markerów, aby określić, co łączy tych użytkowników. Następnie mogą stworzyć podobnych odbiorców w oparciu o dodatkowych użytkowników, którzy również posiadają te kluczowe znaczniki. Teoretycznie ci odbiorcy będą podobni do Twojej listy remarketingowej, co oznacza, że ​​są bardziej skłonni do podejmowania podobnych działań.

Im więcej danych możesz dostarczyć dowolnej platformie, tym lepsza będzie inteligentna optymalizacja. Zaleca się posiadanie listy ponad 300 użytkowników podczas tworzenia niestandardowych odbiorców.

Jeśli nie jest możliwe utworzenie listy poprzednich nabywców lub konwerterów, spójrz na krok przed konwersją lub krok przed nim. Stworzenie grupy odbiorców składającej się z użytkowników, którzy wykonali kluczowe działania w Twojej witrynie (niezależnie od tego, czy jest to ostatni krok na drodze do konwersji, czy nie), sprawia, że ​​podobni odbiorcy są o krok bliżej konwersji niż zupełnie nowa, szeroka publiczność.

Zawijanie

Uczeniu maszynowemu nie da się uciec w przestrzeni marketingu cyfrowego.

Bądź proaktywny i skonfiguruj odbiorców i śledzenie już teraz. Później można je wykorzystać w kampaniach, a platformy będą już miały dane do podejmowania decyzji.

Pamiętaj, że narzędzia atrybucji to pierwszy krok do uczenia maszynowego. Zainwestuj w jeden już teraz, aby uzyskać przewagę nad swoimi danymi marketingowymi.

Ruler Analytics to wiodące narzędzie atrybucji, które można zintegrować ze wszystkimi kluczowymi narzędziami marketingowymi. Zarezerwuj demo, aby dowiedzieć się więcej.

Lub, jeśli potrzebujesz wsparcia w tworzeniu kompleksowych kampanii marketingowych, skontaktuj się z zespołem Distract.

O Hannah Langton

Hannah jest starszym menedżerem konta reklamowego w sieci wyszukiwania w firmie Distract. Z pięcioletnim doświadczeniem Hannah patrzy w przyszłość reklamy cyfrowej i uczenia maszynowego.

O rozproszeniu  

Distract to kreatywna agencja marketingu cyfrowego i reklamy z siedzibą w mieście Lincoln w regionie East Midlands. Distract szczyci się innowacyjnością i kreatywnością, umożliwiając klientom z sektora B2B i B2C wyróżnienie się na tle konkurencji.

Zespoły wyszukiwania i społeczności Distract w kreatywny sposób współpracują z klientami, tworząc kampanie, które stale dostarczają potencjalnych klientów i zapytań oraz podnoszą świadomość marki. Distract osiąga to poprzez połączenie jasnego brandingu osobistego, innowacyjnych strategii i wykorzystania kreatywnych elementów stworzonych za pomocą projektu, wideo i mediów społecznościowych.