개인화 개선을 위해 머신 러닝을 사용하는 3가지 확실한 방법

일반적으로 마케터로서 가장 중요하게 생각하는 한 가지는 경쟁에서 살아남을 뿐만 아니라 시장 리더 중 한 명이 되도록 하는 방법입니다.

그리고 시장 리더가 되려면 개인화에 대해 진지하게 노력해야 하지만 글로벌 시장에 집중해야 하고 자동화가 필요하기 때문에 대규모로 개인화 작업을 수행해야 하며 바로 여기에서 머신 러닝이 필요합니다.

고객 참여도를 높이고 브랜드 인지도를 높이며 비즈니스 목표를 강화하는 데 도움이 되는 디지털 존재를 만들어야 합니다.

웹 콘텐츠에 대해 작업하고 CRM 기능을 구축하고 있어야 하며 주요 마케팅 활동을 자동화하기 위한 다양한 노력이 절대적으로 필요하다는 사실도 염두에 두어야 합니다.

글로벌 시장을 목표로 하여 개인화를 달성하는 것은 다소 어려울 수 있지만 개인화 엔진으로 이를 향상시킬 수 있습니다.

궁극적인 목표는 고객과 잠재 고객에 대해 알고 있는 내용과 고객이 필요하다고 생각하는 내용을 기반으로 고객과 잠재 고객에게 제공하는 콘텐츠를 타겟팅하는 것입니다.

개인화 또는 사용자 정의

기계 학습 통합을 시작하기 전에 개인화와 사용자 정의를 혼동하지 않는 것이 중요합니다. 개인화는 고객의 이익을 위해 수행되는 반면, 사용자화는 원하는 콘텐츠로 드릴다운하려는 노력의 일환으로 고객이 시작합니다.

PWC의 '2020년 금융 서비스 기술 및 그 이후: 혁신 수용' 연구에서 고객 인텔리전스가 매출 성장과 수익성의 가장 중요한 예측 변수가 될 것으로 나타났습니다.

개인화는 포괄적인 프로모션으로 과도한 메시지 고객을 제어할 수 있도록 보장하는 고객 인텔리전스의 놀라운 결과이며, 이는 또한 미디어 구매의 엄청난 감소로 이어질 것입니다.

개인화는 효과적인 마케팅을 시작하기 위해 스타트업이 감당할 수 없는 중요한 임무입니다. 잠재 고객의 여정을 개인화할 수 있게 되면 고객 참여도와 장기적인 충성도가 높아집니다.

Netflix가 영화 추천, Spotify의 음악 제안 및 Amazon의 특별 프로모션을 수행하는 방식에서 힌트를 얻어 개인화된 콘텐츠가 미치는 영향과 이것이 표준이 될 뿐만 아니라 소비자의 기대가 되고 있음을 실제로 이해할 수 있습니다.

이러한 모든 대형 기술 회사는 머신 러닝을 통합하여 이 번거로운 작업을 수행할 수 있습니다. 머신 러닝은 콘텐츠 개인화의 필수 도구로 빠르게 자리잡고 있습니다.

흥미롭게도 많은 개인화 엔진 공급업체가 있습니다. Evergage, Monetate, Certona 및 Dynamic Yield는 이 서비스를 제공하는 시장의 일부 공급업체입니다.

Gartner의 "Magic Quadrant for Personalization Engines" 2019 보고서에 따르면 개인화 엔진 채택률은 2016년 이후 28% 증가했습니다.

고객 여정에서 개인적인 터치를 추가하는 데 최적인 필수 포인트를 찾아야 합니다. 컨텍스트는 일반적으로 특정 콘텐츠에 대한 필요성을 유발하는 고객 간의 차이의 원인이었습니다.

개인화가 예측적이기 때문에 머신 러닝이 중심적인 역할을 하기 시작했습니다.

다음은 기계 학습을 활용하여 개인화를 개선할 수 있는 세 가지 방법입니다.

1. 안전한 인구통계학적 데이터 활용

인구통계학적 데이터의 기본은 고객의 고유한 행동과 선호도에 액세스하는 것이며 이는 머신 러닝으로 영향을 미칠 수 있습니다. 이 정보에 손을 대는 것이 쉬울 수 있지만 여기에는 진부한 표현이 있습니다.

경쟁업체, 특히 대형 검색 엔진에 액세스할 수 있는 업체는 이러한 검색 엔진을 사용하여 의료 문제, 고용 상태, 재정 정보, 정치적 신념 및 기타 개인 세부 정보와 같은 고객에 대한 고도의 개인 정보를 찾을 수 있습니다. 물론 이 데이터는 수집, 저장 및 귀하의 데이터 프로필에 연결됩니다.

이를 효과적으로 "선택 해제"하는 유일한 방법은 데이터를 데이터 수집기의 손에서 안전하게 보호하는 것입니다. 사이버 범죄자들은 ​​또한 이 정보가 금광이라는 것을 알고 있으며 이를 악용하기를 열망합니다.

포괄적인 인구 통계 데이터는 소매점과의 거리, 평균 소득, 평균 연령, 민족 비율, 청소년 또는 대학생 인구, 때로는 기혼 대 독신 통계와 같은 고객의 전체 사회경제적 프로필을 나타낼 수 있습니다.

경쟁업체는 이 데이터를 사용하여 예측 모델을 교육 및 개선하고 궁극적인 개인화 데이터 위기를 동일한 방식으로 단순화하지만 사이버 범죄자는 이 정보를 사용하여 고객을 공격하거나 비즈니스를 무력화할 것입니다.

새로운 신생 기업 설립자로서 데이터를 보호해야 하는 재정적 영향을 고려하고 있는 것은 사실이지만 이는 매우 나쁜 경험으로부터 당신을 구하는 데 많은 도움이 될 것입니다. 유료 VPN을 위한 자금이 없는 경우 무료 VPN 서비스 구독을 중단할 수 있는 것은 없습니다.

궁극적으로 달성할 수 있는 것은 IP 주소를 마스킹하고 모든 트래픽을 암호화하여 지리적 차단에 도움이 되고 안전한 인구 통계 데이터와 궁극적인 온라인 개인 정보 보호에 기여할 수 있다는 것입니다.

2. 소셜 미디어 청중은 누가 구성합니까?

교차 채널 개인화는 고객이 선택한 소셜 미디어 채널이 고객이 모바일 연락처에 얼마나 친숙한지를 발견하는 수단이기 때문에 매우 유익한 정보 소스입니다.

연령과 사회 집단이 선호하는 소셜 미디어 플랫폼이 다르다는 사실만으로도 인구통계학적 데이터를 축적하는 채널이기도 합니다.

예를 들어 Z세대는 Instagram과 Snapchat을 선호하는 반면 X세대와 밀레니얼은 Facebook에 더 집착하는 것으로 알려져 있습니다.

3. 소비자의 온라인 행동 파악

인구통계학적 데이터와 소셜 미디어 청중이 누구인지 외에도 개인화에서 개별 소비자에 대한 실행 가능한 통찰력을 가능하게 하는 또 다른 정보 소스는 소비자의 온라인 행동에 대한 포괄적인 지식을 위해 기계 학습을 적용하는 것입니다.

잠재 소비자의 탐색 경로는 그 사람에 대해 많은 것을 드러낼 수 있습니다.

소비자의 선호도에 대한 매우 유용한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 소비자가 사이트에서 페이지를 탐색하는 데 보내는 시간은 우선 순위의 정도와 귀중한 데이터의 출처에 대한 단서입니다.

이 귀중한 정보를 모두 수동으로 수집할 수는 없지만 기계 학습은 이 "불규칙한" 동작을 쉽게 이해할 수 있습니다.

머신 러닝은 반복되는 현장 방문을 명확하게 설명하고 고객과 고객이 관심을 갖는 것에 대한 심층적이고 지식이 풍부한 프로필을 제시할 수 있습니다.

개인화 개선을 위한 노력에 기계 학습을 성공적으로 통합하려면 모든 채널에서 콘텐츠를 개인화하기 위해 노력해야 한다는 것을 아는 것이 매우 중요합니다.

이렇게 하면 고객이 실시간으로 어디에서나 개인적으로 참여하는 느낌을 받을 수 있습니다.

시작 웹사이트의 제품 페이지는 열정으로 가득 차 있어야 하며 각 개인의 선호도에 맞게 조정되어야 합니다. 소비자가 선택한 소셜 미디어 플랫폼에 예측 광고를 배포합니다.

웹사이트에 대한 노력을 멈추지 않고 신뢰할 수 있는 개인화된 콘텐츠 저장소로 이메일이 제공하는 기회를 활용합니다. 그 이유는 이메일에서 그러한 경이로움을 열정적으로 작업하는 것보다 이메일에서 최적화된 콘텐츠를 생각해 내는 것이 더 쉽기 때문입니다. 웹 페이지.

그러나 AI 애플리케이션으로 머신 러닝을 통합하면 규모에 맞게 개인화를 개선할 수 있습니다.

John Ejiofor는 Nature Torch의 창립자이자 편집장입니다. 그는 트위터 @John02Ejiofor 에서 찾을 수 있습니다 .