Apa arti pembelajaran mesin untuk otomatisasi pemasaran?

Selama beberapa tahun terakhir, otomatisasi pemasaran telah berevolusi dari teknologi 'bagus untuk dimiliki' menjadi komponen penting dari gudang senjata martech. Tapi apa artinya tanpa strategi berbasis data, dan apakah pembelajaran mesin adalah jawabannya?

Beberapa minggu yang lalu, saya menghadiri konferensi tentang kecerdasan buatan di mana panel membahas implikasi AI untuk tempat kerja. Anthony Painter, salah satu pembicara, memberikan tanggapan yang menarik atas pertanyaan apakah AI akan membuat kita semua kehilangan pekerjaan.

“ Mudah-mudahan, ya ”, katanya.

Maksudnya adalah bahwa kita tidak perlu takut dengan konsep AI yang melakukan pekerjaan kita untuk kita – itulah yang dirancang untuk mereka lakukan. Mencapai tahap di mana AI melakukan semua yang kita butuhkan untuk kita akan menjadi utopia, bukan kiamat.

Selain selingan filosofis, banyak yang berpendapat bahwa otomatisasi adalah langkah besar dalam perjalanan itu. Dalam konteks pemasaran, ini memungkinkan praktisi untuk lebih memfokuskan waktu mereka pada pemikiran strategis tingkat tinggi dan tidak terlalu khawatir tentang eksekusi. Saat ini, perangkat lunak otomatisasi dapat diterapkan dalam berbagai kapasitas di seluruh penjualan dan pemasaran, dengan platform tingkat atas yang menawarkan segalanya mulai dari penilaian prospek dan segmentasi hingga penjadwalan media sosial dan SEO otomatis.

Dengan banyaknya data pelanggan yang kini tersedia bagi pemasar, termasuk segala sesuatu mulai dari demografi, preferensi, dan interaksi situs web hingga aliran klik pengguna dan aktivitas media sosial, otomatisasi pemasaran telah membantu pemasar menjalankan data dengan cara baru dan menarik.

Peraturan dibuat untuk dilanggar

Tetapi otomatisasi pemasaran berbasis aturan memiliki cacat bawaan: hanya secerdas manusia yang mengoperasikannya.

Gunakan kunci otomatisasi pemasaran: segmentasi audiens. Sistem otomasi pemasaran dapat diterapkan pada data CRM untuk membagi pelanggan menjadi beberapa segmen berdasarkan hal-hal seperti perilaku di tempat, data demografis, atau preferensi yang dinyatakan.

Namun, aturan yang menentukan segmentasi dipilih oleh pemasar, artinya aturan tersebut bergantung pada asumsi manusia tentang titik data mana yang layak untuk dilihat. Ini menyisakan ruang untuk asumsi yang salah, dan tidak memungkinkan pemasar untuk mempertimbangkan seluruh kumpulan data.

Terlebih lagi, cara terstruktur data dikumpulkan membatasi potensi analisis bernuansa. Mungkin sulit untuk mengelompokkan secara akurat berdasarkan faktor-faktor yang tidak sesuai dengan salah satu bidang yang telah ditentukan sebelumnya – misalnya menurut ukuran bisnis, pendapatan, atau tingkat pendidikan – tetapi itu mungkin signifikan. Seorang penulis dari Software Advice menggambarkan ini sebagai pandangan 'dua dimensi' dari pelanggan.

Masukkan: pembelajaran mesin

Machine learning bisa menjadi solusinya. Melalui proses analitik yang disebut 'clustering', machine learning dapat melihat satu set lengkap data pelanggan, mengidentifikasi pola, dan mengaturnya menjadi 'cluster' data serupa. Keuntungannya adalah tidak memperhitungkan asumsi pemasar tentang data apa yang penting – informasi tersebut ditentukan oleh analisis. Ini membuat pintu terbuka untuk tren dan koneksi yang mungkin terlewatkan dengan menganalisis bagian-bagian individual dari data satu per satu.

Manfaat lain adalah memungkinkan prediksi menjadi real time. Misalnya, sistem pembelajaran mesin mungkin menemukan bahwa pelanggan dalam demografi tertentu, yang telah mengunjungi 3 atau lebih halaman produk Anda, dua kali lebih mungkin untuk membeli. Gabungkan wawasan ini dengan otomatisasi pemasaran, dan prospek dapat dikonversi dengan mengirimi mereka kesepakatan atau penawaran yang sangat relevan pada titik optimal dalam perjalanan pelanggan mereka.

Contoh lebih lanjut mungkin mengoptimalkan waktu pengiriman email. Sistem otomasi pemasaran dapat membagi pengiriman email uji pada waktu yang berbeda dalam sehari. Algoritme pembelajaran mesin kemudian dapat mengambil data yang dihasilkan pada pembukaan dan klik-tayang, menggabungkannya dengan data historis dan mengubah pengiriman email berikutnya berdasarkan hasil. Seiring waktu, kampanye akan mengoptimalkan diri untuk sukses, tanpa bergantung pada pemasar yang menarik wawasan dari data dan bertindak secara manual. Terdengar utopis belum?

Aplikasi lain

Pembelajaran mesin juga memiliki aplikasi menarik lainnya dalam pemasaran – seperti prediksi churn . Ini menggunakan algoritma untuk membandingkan pelanggan baru dengan yang sudah ada di database. Alasannya adalah ini: jika pelanggan serupa telah 'berputar' di masa lalu, pelanggan baru kemungkinan besar juga akan berpindah. Sistem mempertimbangkan seluruh data saat membuat perbandingan, yang berarti faktor-faktor yang mungkin tidak dianggap relevan (dan oleh karena itu diabaikan oleh pemasar) mungkin terungkap sebagai signifikan.

Pemberdayaan penjualan adalah kasus penggunaan lainnya. Juga memanfaatkan data CRM, teknologi ini dirancang untuk memberikan tim penjualan konten yang paling relevan untuk setiap peluang penjualan, membantu memastikan proses pembelian semudah mungkin.

Perangkat lunak kelas atas akan memberi tahu Anda konten penjualan mana yang paling sering digunakan, oleh siapa, dan untuk tujuan apa. Ini juga akan menganalisis data untuk mengungkapkan konten mana yang mendorong pendapatan paling besar, memberi Anda gambaran seberapa efektif dokumen penjualan Anda dan di mana ada peluang untuk dioptimalkan.

Masa depan

Pembelajaran mesin adalah prospek yang sangat menarik bagi dunia pemasaran, dengan potensi besar untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas tim dan kampanye. Artinya, sangat penting bagi pemasar untuk bekerja dengan vendor otomasi mereka untuk mendapatkan hasil maksimal dari teknologi.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari fitur apa saja yang ditawarkan oleh vendor otomatisasi pemasaran, lihat postingan terbaru kami tentang cara memilih vendor otomatisasi pemasaran.