Trzy niezawodne sposoby wykorzystania uczenia maszynowego do lepszej personalizacji

Jedną z rzeczy, która jest zwykle najważniejsza jako marketer, jest to, jak upewnić się, że nie tylko przetrwasz konkurencję, ale także zostaniesz jednym z liderów rynku.

Aby zostać liderem rynku, musisz poważnie pracować nad personalizacją, ale robisz to na dużą skalę, ponieważ musisz skoncentrować się na rynku globalnym, musisz wymagać automatyzacji i tu właśnie pojawia się uczenie maszynowe.

Musisz stworzyć cyfrową obecność, która pomoże w lepszym zaangażowaniu klientów, podniesieniu świadomości marki i wzmocnieniu celów biznesowych.

Oczekuje się, że musiałeś pracować nad treściami internetowymi i budowaniem swoich możliwości CRM, musisz też mieć świadomość, że istnieje absolutna potrzeba podjęcia różnych wysiłków w celu zautomatyzowania kluczowych działań marketingowych.

Mając za cel globalny rynek, personalizacja może być trochę trudnym zadaniem do osiągnięcia, ale możesz to ulepszyć za pomocą silnika personalizacji.

Twoim ostatecznym celem będzie ukierunkowanie treści, które dostarczasz swoim klientom i potencjalnym klientom, na podstawie tego, co o nich wiesz i czego Twoim zdaniem mogą potrzebować.

Personalizacja lub personalizacja

Przed przystąpieniem do integracji uczenia maszynowego ważne jest, aby powstrzymać się od mieszania personalizacji z dostosowywaniem. Podczas gdy personalizacja jest przeprowadzana z korzyścią dla klienta, personalizacja z drugiej strony jest inicjowana przez klienta w celu dotarcia do pożądanej treści.

W badaniu przeprowadzonym przez PWC zatytułowanym „Financial Services Technology 2020 and Beyond: Embracing interruption” zaobserwowano, że inteligencja klientów będzie najważniejszym predyktorem wzrostu przychodów i rentowności.

Personalizacja to niesamowity wynik analizy klienta, który zapewni, że będziesz w stanie kontrolować nadmierne wysyłanie wiadomości do klientów za pomocą ogólnych promocji, co również przełoży się na ogromne zmniejszenie zakupów mediów.

Personalizacja to kluczowa misja, na którą Twój startup nie może sobie pozwolić, aby rozpocząć skuteczny marketing. Gdy jesteś w stanie spersonalizować podróż swoich potencjalnych klientów, zwiększasz zaangażowanie klientów i długoterminową lojalność.

Możesz wziąć przykład ze sposobu, w jaki Netflix robi rekomendacje filmów, sugestie muzyczne ze Spotify i specjalne promocje na Amazon, aby naprawdę zrozumieć, jaki efekt ma spersonalizowana treść i że staje się to nie tylko normą, ale także oczekiwaniem konsumentów.

Wszystkie te duże firmy technologiczne są w stanie wykonać to uciążliwe zadanie, integrując uczenie maszynowe, które szybko okazuje się niezbędnym i niezbędnym narzędziem w personalizacji treści.

Co ciekawe, istnieje wielu producentów silników personalizacji. Evergage, Monetate, Certona i Dynamic Yield to niektórzy dostawcy na rynku, którzy oferują tę usługę.

Raport „Magic Quadrant for Personalisation Engines” firmy Gartner z 2019 r. pokazuje, że zastosowanie silnika personalizacji wzrosło o 28% od 2016 roku.

Musisz zlokalizować najważniejsze punkty na ścieżce klienta, które są optymalne do dodania osobistego charakteru. Kontekst zawsze był źródłem różnic między klientami, które zwykle wywołują zapotrzebowanie na określone treści.

Ponieważ personalizacja jest predykcyjna, uczenie maszynowe zaczęło odgrywać kluczową rolę.

Poniżej przedstawiono trzy sposoby wykorzystania uczenia maszynowego do poprawy personalizacji:

1. Wykorzystanie zabezpieczonych danych demograficznych

Podstawą danych demograficznych jest dostęp do charakterystycznych zachowań i preferencji Twoich klientów, a możesz to osiągnąć za pomocą uczenia maszynowego. Chociaż zdobycie tych informacji może być dla ciebie łatwe, jest w tym pewien frazes.

Twoi konkurenci, zwłaszcza ci, którzy mają dostęp do dużych wyszukiwarek, mogą używać tych wyszukiwarek do znajdowania wysoce osobistych informacji o Twoich klientach, takich jak problemy medyczne, status zatrudnienia, informacje finansowe, przekonania polityczne i inne prywatne dane. Dane te będą oczywiście gromadzone, przechowywane i łączone z Twoim profilem danych.

Jedynym sposobem na skuteczne „zrezygnowanie” z tego jest zapewnienie bezpieczeństwa danych i poza zasięgiem osób zbierających dane. Cyberprzestępcy wiedzą też, że te informacje to kopalnia złota i chętnie sięgają po nie.

Kompleksowe dane demograficzne mogą często ujawniać cały profil społeczno-ekonomiczny klientów — odległość od sklepów, średni dochód, średni wiek, stosunki etniczne, populacje młodzieży lub studentów, a czasami nawet statystyki dotyczące małżeństw i osób samotnych.

Podczas gdy Twoi konkurenci będą wykorzystywać te dane do trenowania i ulepszania swojego modelu predykcyjnego, a także upraszczania ostatecznego przetwarzania danych personalizacyjnych w taki sam sposób, jak Ty, cyberprzestępcy wykorzystają te informacje do przeprowadzenia ataków na Twoich klientów, a nawet do sparaliżowania Twojej firmy.

To prawda, że ​​jako nowy założyciel startupu możesz rozważać finansowe konsekwencje konieczności zabezpieczenia swoich danych, ale będzie to długa droga, aby uchronić Cię przed bardzo złymi doświadczeniami. Tam, gdzie nie masz środków na płatną sieć VPN, nic nie stoi na przeszkodzie, abyś zasubskrybował usługi darmowej sieci VPN.

To, co ostatecznie osiągasz, to możliwość maskowania adresu IP i szyfrowania całego ruchu, co pomoże w blokowaniu geograficznym i przyczyni się do zabezpieczenia danych demograficznych i maksymalnej prywatności w Internecie.

2. Kto tworzy twoją publiczność w mediach społecznościowych?

Personalizacja między kanałami jest bardzo korzystnym źródłem informacji, ponieważ wybrany przez klienta kanał mediów społecznościowych jest drogą do odkrycia, jak przyjazny jest klient w kontakcie mobilnym.

To także kanał gromadzenia danych demograficznych za sam fakt, że różne grupy wiekowe i społeczne preferują różne platformy mediów społecznościowych.

Na przykład wiadomo, że pokolenie Z preferuje Instagram i Snapchat, podczas gdy pokolenie X i milenialsi bardziej trzymają się Facebooka.

3. Śledzenie zachowań konsumentów w sieci

Oprócz danych demograficznych i informacji o tym, kto należy do Twoich odbiorców w mediach społecznościowych, kolejnym źródłem informacji, które umożliwia praktyczny wgląd w indywidualnego konsumenta w zakresie personalizacji, jest zastosowanie uczenia maszynowego w celu uzyskania kompleksowej wiedzy na temat zachowań konsumentów w Internecie.

Ścieżka nawigacji potencjalnego konsumenta może wiele ujawnić o osobie.

Będziesz mieć bardzo przydatny wgląd w preferencje konsumenta, ilość czasu, jaki konsument spędza na przeglądaniu stron w Twojej witrynie, jest odkrywczą wskazówką co do stopnia priorytetu i źródłem cennych danych.

Chociaż możesz nie być w stanie ręcznie zebrać wszystkich tych cennych informacji, uczenie maszynowe może łatwo zrozumieć to „niekonsekwentne” zachowanie.

Uczenie maszynowe jest w stanie wyartykułować powtarzające się wizyty w witrynie i opracować dogłębny i kompetentny profil klienta oraz tego, na czym mu zależy.

Bardzo ważne jest, abyś wiedział, że aby odnieść sukces w integracji uczenia maszynowego z wysiłkami na rzecz poprawy personalizacji, musisz dążyć do personalizacji treści we wszystkich kanałach.

Dzięki temu Twoi klienci poczują się osobiście zaangażowani w czasie rzeczywistym i gdziekolwiek się znajdują.

Strony produktów na Twoich startowych stronach internetowych powinny być pełne zapału i dostosowane do indywidualnych preferencji. Wdrażaj reklamy predykcyjne na wybranej przez konsumenta platformie mediów społecznościowych.

Po prostu nie poprzestajesz na swoich wysiłkach na swojej stronie internetowej, wykorzystujesz możliwości oferowane przez e-maile jako niezawodne repozytorium spersonalizowanych treści, ponieważ łatwiej jest wymyślić zoptymalizowaną treść w wiadomości e-mail, niż energicznie działać na takie cuda Strona internetowa.

Jednak integracja uczenia maszynowego jako aplikacji AI daje możliwość lepszej personalizacji na dużą skalę.

John Ejiofor jest założycielem i redaktorem naczelnym Nature Torch. Można go znaleźć na Twitterze @John02Ejiofor.