Ce este învățarea automată și este calea de urmat?

Nu sunteți sigur dacă învățarea automată are un loc în afacerea dvs. și în modul în care raportați și optimizați marketingul? Echipa de la Distract își împărtășește gândurile.

Pe măsură ce tehnologia progresează, învățarea automată devine din ce în ce mai înrădăcinată în viața noastră de zi cu zi.

La urma urmei, s-a descoperit că 40% dintre specialiști în marketing cred că date mai bune le-ar îmbunătăți rezultatele de marketing.

Și înțelegem de ce.

Accesul la date mai bune vă poate oferi mai multă încredere pentru a lua decizii bazate pe date. Și, cu învățarea automată, puteți obține chiar și recomandări intuitive bazate pe performanța campaniei.

Deci, în acest blog, vom explora:

• Ce este învățarea automată?
• De ce marketingul poate beneficia de învățarea automată?
• Pași de urmat pentru a vă pregăti pentru oportunitățile de învățare automată

Să rămânem blocați.

Ce este învățarea automată?

Învățarea automată este o formă de inteligență artificială care permite aplicațiilor software să prezică mai bine rezultatele utilizând date și analize istorice.

Dacă lucrați în spațiul de marketing digital, știți că învățarea automată este inevitabil și, în multe cazuri, poate duce la creșterea semnificativă a performanței afacerii.

Exemple de învățare automată în marketing

Există tot felul de instrumente de inteligență artificială care sprijină afacerile cu învățarea automată.

Din perspectiva marketingului, există cinci tipuri cheie de software de învățare automată:

1. Sisteme de recomandare
2. Direcționarea prognozei
3. Prognoza LTV
4. Prognoza ratei de abandon
5. Raportare și analiză big data

Să ne uităm la fiecare mai detaliat.

Sisteme de recomandare

Cam asta scrie pe tavă. Învățarea automată cu recomandări poate folosi datele din istoricul achizițiilor pentru a oferi cumpărătorilor produse pe care alți cumpărători ca ei le-au achiziționat.

Oferind oferte și recomandări personalizate, companiile își pot crește vânzările și își pot îmbunătăți direcționarea.

Direcționarea prognozei

În general, publicitatea plătită vizează utilizatorii pe baza anumitor date demografice sau a activității istorice.

Totuși, există și direcționarea predictivă, care este locul în care puteți viza utilizatorii care au cel mai mare șans să facă o achiziție.

Prognoza LTV

LTV este calculat ca parte a unui raport, ceea ce înseamnă că este retroactiv. În mod ideal, LTV ar trebui calculat înainte ca un client să plece. Și chiar mai bine ar fi să poți prezice când un anumit tip de client va lua în considerare schimbarea și să folosești asta pentru a demara o campanie pentru a-i menține la bord.

Poate fi folosit și pentru a măsura impactul campaniilor de marketing asupra LTV, spre deosebire de doar clienți potențiali sau vânzări.

Prognoza ratei de abandon

Similar cu cele de mai sus, prognoza ratei de pierdere oferă companiilor oportunități de marketing predictiv pentru a menține clienții la bord pentru mai mult timp și pentru a identifica din timp cauzele cheie ale abandonului.

Raportare și analiză big data

Nu în ultimul rând, raportarea și analiza big data este o tendință cheie viitoare pentru învățarea automată în marketing.

În timp ce instrumente precum Google Analytics vă oferă toate datele dvs. de marketing într-un singur loc, nu oferă prea multe informații sau recomandări.

Previzăm o creștere a software-ului care oferă analize mai predictive din punct de vedere al marketingului.

Pași de pregătire pentru învățarea automată în analiza de marketing

Din punct de vedere istoric, specialiștii în marketing s-au bazat pe instrumente precum Google Analytics și raportarea nativă în instrumente precum Google Ads și Facebook Business Manager pentru a înțelege calitatea campaniilor lor de marketing, în special a anunțurilor plătite.

Dar odată cu moartea cookie-ului terță parte și a actualizărilor de confidențialitate care intră în vigoare, analiza valorilor utilizatorilor pentru optimizare devine din ce în ce mai dificilă.

Înrudit: Ce sunt datele primare și cum să le colectați

Datorită acestui fapt, platformele de marketing se îndreaptă spre învățarea automată, luând datele sensibile din mâinile marketerilor și forțându-i să aibă încredere în optimizările inteligente pe care platformele le fac.

Platformele de marketing precum Google și Facebook vă permit să alegeți un obiectiv pentru campaniile dvs. de publicitate pentru a maximiza anumite conversii, pentru a ajunge la o anumită rentabilitate a cheltuielilor publicitare sau, pur și simplu, pentru a genera trafic către site-ul dvs. Aceste platforme susțin că pot folosi valori detaliate (pe care nu le divulgă exclusiv) despre utilizatori pentru a atinge aceste obiective pentru tine.

Cu toate acestea, Google a redus drastic numărul de termeni de căutare a utilizatorilor pe care îi puteți vedea și, odată cu trecerea la GA4, va fi aproape imposibil să analizați navigarea pe site-ul dvs. fără a avea un set mare de date.

Înrudit: diferențe cheie între Universal Analytics și GA4

iOS 14 a avut un alt impact crucial asupra publicității pe Facebook, direcționarea demografică nu mai este disponibilă atunci când se analizează conversiile.

Limitări de genul acesta nu îi lasă pe marketeri de altă opțiune decât să aibă încredere în sistemele de învățare automată.

Înrudit: Cum să atenuați impactul iOS 14.5

De ce este esențial să configurați corect conversiile

Când încredințați acestor platforme să vă optimizeze campaniile pentru a vă atinge obiectivele de marketing, este important să vă asigurați că datele pe care le furnizați sunt corecte.

Asigurându-vă că conversiile sunt configurate corect și sunt în platformele dvs. vă va pune pe piciorul potrivit și înseamnă că platformele se optimizează pentru ceea ce trebuie. Dacă nu furnizați platformelor cu date relevante, procesul de învățare automată va fi mult mai lung. De asemenea, este probabil ca acesta să nu vadă toate beneficiile.

Cu cât puteți furniza mai multe date pentru învățarea automată, cu atât mai bine. Găsirea unor asemănări semnificative într-un grup de 10.000 de utilizatori va fi mai precisă decât într-un grup de 100, ceea ce înseamnă că optimizările inteligente bazate pe un grup mare au mai multe șanse să aibă un rezultat pozitiv.

Optimizare pentru conversii pe Google

Google are multe tipuri de campanii în care învățarea automată este în prim plan. Cel mai nou dintre acestea este Performance Max, în care introduceți un număr de active și Google face publicitate pe mai multe platforme Google în numele dvs. pentru utilizatorii pe care îi consideră probabil că vă vor aduce conversii.

Deși aceasta este o formă extremă de învățare automată, nu trebuie să vă scufundați direct și să aveți încredere în Google pentru a vă lua totul din mâini.

Strategiile de licitare automată sunt, de asemenea, o formă de învățare automată. Puteți păstra controlul asupra cuvintelor dvs. cheie și a copia, în timp ce permiți Google să afișeze acele anunțuri persoanelor care vor efectua conversii.

Furnizarea lui Google cu cea mai mare cantitate de date posibilă vă va pune în cel mai bun loc pentru a atrage utilizatorii potriviți. Un avantaj cheie al utilizării platformelor Google este că toate instrumentele Google funcționează perfect împreună. Acest lucru face conversiile ușor de configurat folosind Managerul de etichete Google, Google Analytics sau Google Ads în sine. Odată ce o conversie este adăugată în Google Ads, veți beneficia imediat de învățarea automată și de optimizare inteligentă. Google va folosi învățarea automată pentru a vă atinge obiectivele, în funcție de strategia dvs. de licitare.

Cu Ruler, apelurile sau formularele pot fi importate în Google Ads în mai multe moduri. Apelurile pentru rigle pot fi importate automat în Google Analytics ca eveniment, care poate fi apoi creat ca obiectiv și importat în Google Ads.

Înrudit: Cum să urmăriți apelurile telefonice în Google Analytics

Alternativ, atât datele de formulare, cât și datele de apel pot fi exportate din Ruler și încărcate în Ads. Această metodă va antedata conversiile și le va asocia cu anunțurile care utilizează coduri GCLID. Google poate folosi apoi aceste informații pentru a dicta decizii inteligente.

Profitați la maximum de platformele sociale

Obținerea unor platforme terțe să discute cu Facebook și alte platforme de social media poate fi dificilă. Este cea mai bună practică cu platformele sociale să adăugați UTM-uri la fiecare anunț, astfel încât acțiunile de pe site să poată fi urmărite înapoi la campania socială, grupul de anunțuri și anume anume.

Cu Ruler, aceste UTM-uri pot fi analizate pentru a determina numărul de apeluri și formulare care pot fi atribuite înapoi.

Cu toate acestea, un alt mod în care putem utiliza învățarea automată este prin crearea de audiențe personalizate. Segmentele de public pot fi încărcate pe platformele sociale folosind identificatori, cum ar fi numere de telefon și adrese de e-mail. Procedând astfel, acest public personalizat poate fi apoi vizat pentru remarketing sau pentru segmente de public asemănătoare. Aceste audiențe asemănătoare sunt locul în care intervine învățarea automată.

Platformele sociale vor analiza lista de audiențe personalizată și vor folosi marcatori cheie pentru a identifica ce au acești utilizatori în comun. Ei pot crea apoi o audiență asemănătoare pe baza utilizatorilor suplimentari care dețin și acești marcatori cheie. În teorie, acest public va fi similar cu lista dvs. de remarketing, ceea ce înseamnă că este mai probabil să întreprindă acțiuni similare.

Cu cât puteți furniza mai multe date oricărei platforme, cu atât optimizările inteligente vor fi mai bune. Este recomandat să aveți o listă de peste 300 de utilizatori atunci când creați un public personalizat.

Dacă nu este fezabil să creați o listă de cumpărători sau convertori anteriori, atunci uitați-vă la pasul de dinaintea conversiei sau la pasul de dinainte. Crearea unui public de utilizatori care au efectuat acțiuni cheie pe site-ul dvs. (indiferent dacă acesta este ultimul pas în călătoria dvs. de conversie sau nu), face ca orice public similar să fie mai aproape de conversie decât un public complet nou, larg.

Încheierea

Învățarea automată nu poate fi scăpată în spațiul de marketing digital.

Fiți proactiv și configurați audiențe și urmărirea acum. Mai târziu, acestea pot fi folosite în campanii, iar platformele vor avea deja date pentru a lua decizii.

Amintiți-vă, instrumentele de atribuire sunt prima piatră de temelie către învățarea automată. Investește într-unul acum pentru a obține un avans în ceea ce privește datele tale de marketing.

Ruler Analytics este un instrument important de atribuire care se poate integra cu toate instrumentele dvs. cheie de marketing. Rezervați o demonstrație pentru a afla mai multe.

Sau, dacă aveți nevoie de sprijin pentru a crea campanii de marketing cap la cap, atunci contactați echipa Distract.

Despre Hannah Langton

Hannah este manager senior de cont de publicitate în căutare la Distract. Cu cinci ani de experiență, Hannah se uită către viitorul publicității digitale și al învățării automate.

Despre Distract  

Distract este o agenție creativă de marketing digital și publicitate cu sediul în orașul Lincoln din East Midlands. Distract se mândrește cu inovație și creativitate, permițând clienților din sectoarele B2B și B2C să iasă în evidență în rândul concurenței.

Echipele de căutare și rețele sociale ale Distract lucrează creativ cu clienții pentru a crea campanii care oferă în mod constant clienți potențiali și întrebări și cresc gradul de conștientizare a mărcii. Distract reușește acest lucru printr-o combinație de branding personal clar, strategii inovatoare și utilizarea elementelor creative produse prin design, video și social media.