パーソナライズを改善するために機械学習を使用する3つの確実な方法

マーケターとして通常頭に浮かぶことの1つは、競争に打ち勝つだけでなく、マーケットリーダーの1人になることを確実にする方法です。

そして、マーケットリーダーになるためには、パーソナライズに真剣に取り組むことが期待されますが、グローバルマーケットに焦点を当てる必要があり、自動化が必要であるため、これを大規模に行う必要があります。そこで機械学習が登場します。

顧客エンゲージメントの向上、ブランド認知度の向上、ビジネス目標の強化に役立つデジタルプレゼンスを作成する必要があります。

Webコンテンツに取り組み、CRM機能を構築している必要があります。また、主要なマーケティング活動を自動化するためにさまざまな取り組みを行う必要があることも忘れてはなりません。

グローバル市場をターゲットとして、個人を取得するのは少し難しい作業かもしれませんが、パーソナライズエンジンを使用してこれを強化できます。

あなたの最終的な目的は、あなたが彼らについて知っていることと彼らが必要とするかもしれないとあなたが信じていることに基づいてあなたがあなたの顧客と見込み客に届けるコンテンツをターゲットにすることです。

パーソナライズまたはカスタマイズ

機械学習の統合に着手する前に、パーソナライズとカスタマイズを混同しないようにすることが重要です。 パーソナライズは顧客の利益のために実行されますが、一方、カスタマイズは、目的のコンテンツにドリルダウンするために顧客によって開始されます。

PWCによる「FinancialServicesTechnology 2020 and Beyond：Embracingdisruption」というタイトルの調査では、顧客インテリジェンスが収益の成長と収益性の最も重要な予測因子になることが観察されました。

パーソナライズは、顧客インテリジェンスの驚くべき成果であり、包括的なプロモーションで過剰なメッセージの顧客を制御できるようになります。これは、メディア購入の大幅な削減にもつながります。

パーソナライズは、効果的なマーケティングに着手するために、スタートアップがおもちゃにする余裕がない重要な使命です。 潜在的な顧客の旅をパーソナライズできるようになると、顧客エンゲージメントと長期的な忠誠心を高めることができます。

Netflixが映画のおすすめ、Spotifyからの音楽の提案、Amazonでの特別プロモーションを行う方法からヒントを得て、パーソナライズされたコンテンツが持つ効果を本当に理解し、それが標準になっているだけでなく、消費者の期待になっていることを理解できます。

これらすべての大手テクノロジー企業は、機械学習を統合することでこの面倒なタスクを実行できます。機械学習は、コンテンツのパーソナライズに不可欠でなくてはならないツールになりつつあります。

興味深いことに、パーソナライズエンジンベンダーはかなりの数あります。 Evergage、Monetate、Certona、およびDynamic Yieldは、このサービスを提供する市場に出回っているベンダーの一部です。

ガートナーの「パーソナライズエンジンのマジッククアドラント」2019レポートは、パーソナライズエンジンの採用が2016年から28％増加していることを示しています。

パーソナルタッチを追加するのに最適なカスタマージャーニーの重要なポイントを見つける必要があります。 コンテキストは常に、特定のコンテンツの必要性を通常引き起こす顧客間の違いの原因でした。

パーソナライズは予測的であるため、機械学習が中心的な役割を果たし始めています。

機械学習を利用してパーソナライズを改善する3つの方法を次に示します。

1.保護された人口統計データを利用する

人口統計データの基本は、顧客の特徴的な行動や好みにアクセスできるようにすることです。これは、機械学習で実現できます。 この情報に手を置くのは簡単かもしれませんが、それには決まり文句があります。

競合他社、特に大規模な検索エンジンにアクセスできる人は、これらの検索エンジンを使用して、医療問題、雇用状況、財務情報、政治的信念、その他の個人情報など、顧客に関する非常に個人的な情報を見つけることができます。 もちろん、このデータは収集、保存され、データプロファイルにリンクされます。

これを効果的に「オプトアウト」する唯一の方法は、データを安全に保ち、データ収集者の手に渡らないようにすることです。 サイバー犯罪者はまた、この情報が金鉱であることを知っており、それに手を置くことを熱望しています。

包括的な人口統計データは、多くの場合、顧客の社会経済的プロファイル全体を明らかにすることができます。小売店からの距離、平均収入、平均年齢、民族比率、若者または大学生の人口、場合によっては既婚者と単一の統計です。

競合他社はこのデータを利用して予測モデルをトレーニングおよび改善し、最終的なパーソナライズデータの処理を同じように簡素化しますが、サイバー犯罪者はこのデータを使用して顧客に攻撃を仕掛けたり、ビジネスを台無しにしたりします。

確かに、新しいスタートアップファウンダーとして、データを保護しなければならないことの経済的影響を検討しているかもしれませんが、これは非常に悪い経験からあなたを救うのに大いに役立ちます。 有料VPNの資金がない場合でも、無料VPNのサービスに加入することを妨げるものは何もありません。

最終的に達成するのは、IPアドレスをマスクし、すべてのトラフィックを暗号化する機能です。これは、ジオブロックに役立ち、安全な人口統計データと究極のオンラインプライバシーに貢献します。

2.ソーシャルメディアのオーディエンスは誰で構成されていますか？

クロスチャネルのパーソナライズは、顧客が選択したソーシャルメディアチャネルが、顧客がモバイルコンタクトに対してどれほど友好的であるかを発見する手段であるため、非常に有益な情報源です。

また、さまざまな年齢や社会グループがさまざまなソーシャルメディアプラットフォームを好むという単なる事実のために、人口統計データを蓄積するためのチャネルでもあります。

たとえば、Z世代はInstagramとSnapchatを好むことが知られていますが、X世代とミレニアル世代はFacebookに固執しています。

3.消費者のオンライン行動を把握する

人口統計データとソーシャルメディアオーディエンスに属する人に加えて、パーソナライズにおける個々の消費者への実用的な洞察を可能にする別の情報源は、消費者のオンライン行動の包括的な知識のために機械学習を適用することです。

あなたの潜在的な消費者のナビゲーションパスは、その人について多くのことを明らかにすることができます。

あなたはあなたの消費者の好みについて非常に有用な洞察を得るでしょう、消費者があなたのサイトでページを閲覧するのに費やす時間は優先度の程度と貴重なデータの源への明らかな手がかりです。

この貴重な情報をすべて手動で収集することはできないかもしれませんが、機械学習はこの何らかの「不安定な」動作を簡単に理解できます。

機械学習は、繰り返されるサイト訪問を明確にし、顧客の詳細で知識豊富なプロファイルと、顧客が何を気にかけているのかを考え出すことができます。

機械学習をパーソナライズの改善に統合することに成功するには、すべてのチャネルでコンテンツをパーソナライズするように努める必要があることを知っておくことが非常に重要です。

これにより、顧客はどこにいてもリアルタイムで個人的に関与していると感じることができます。

スタートアップWebサイトの製品ページは、熱意に溢れ、各個人の好みに合わせて調整する必要があります。 選択した消費者のソーシャルメディアプラットフォームに予測広告を展開します。

あなたはただあなたのウェブサイトでのあなたの努力にとどまらず、信頼できるパーソナライズされたコンテンツリポジトリとして電子メールが提供する機会を利用します。ウェブページ。

ただし、AIのアプリケーションとして機械学習を統合することで、大規模なパーソナライズを改善する機会が得られます。

John Ejioforは、NatureTorchの創設者兼編集長です。 彼はツイッター@ John02Ejioforで見つけることができます。