Co oznacza uczenie maszynowe dla automatyzacji marketingu?

W ciągu ostatnich kilku lat automatyzacja marketingu przekształciła się z technologii „przyjemnej w posiadaniu” w istotny składnik arsenału martech. Ale co to oznacza bez strategii opartej na danych i czy uczenie maszynowe jest odpowiedzią?

Kilka tygodni temu byłem na konferencji poświęconej sztucznej inteligencji, podczas której panel omawiał implikacje AI dla miejsca pracy. Jeden z prelegentów, Anthony Painter, miał ciekawą odpowiedź na pytanie, czy sztuczna inteligencja pozbawi nas wszystkich pracy.

„ Mam nadzieję, że tak ”, powiedział.

Chodziło mu o to, abyśmy nie obawiali się, że sztuczna inteligencja wykona dla nas naszą pracę – do tego właśnie zostały zaprojektowane. Osiągnięcie etapu, w którym sztuczna inteligencja robiłaby dla nas wszystko, czego potrzebujemy, byłoby utopią, a nie apokalipsą.

Odkładając na bok filozoficzne przerywniki, wielu twierdzi, że automatyzacja jest ważnym krokiem na tej drodze. W kontekście marketingowym pozwala praktykom poświęcić więcej czasu na myślenie strategiczne na wysokim poziomie i mniej martwić się o wykonanie. Obecnie oprogramowanie do automatyzacji może być stosowane w niezliczonych możliwościach w zakresie sprzedaży i marketingu, z najlepszymi platformami oferującymi wszystko, od oceny potencjalnych klientów i segmentacji po planowanie w mediach społecznościowych i automatyczne SEO.

Dzięki bogactwu danych klientów dostępnych dla marketerów, w tym danych demograficznych, preferencji i interakcji w witrynie po strumienie kliknięć użytkowników i aktywność w mediach społecznościowych, automatyzacja marketingu pomogła marketerom wprowadzić dane do pracy w nowy i interesujący sposób.

Zasady są po to, żeby je łamać

Jednak automatyzacja marketingu oparta na regułach ma wrodzoną wadę: jest tak inteligentna, jak obsługujący ją człowiek.

Weź kluczowe zastosowanie automatyzacji marketingu: segmentację odbiorców. Systemy automatyzacji marketingu można zastosować do danych CRM, aby podzielić klientów na segmenty na podstawie takich rzeczy, jak zachowanie na stronie, dane demograficzne lub określone preferencje.

Jednak reguły określające segmentację są wybierane przez marketera, co oznacza, że ​​opierają się na ludzkich założeniach, na które punkty danych warto się przyjrzeć. To pozostawia miejsce na błędne założenia i nie pozwala marketerom na uwzględnienie całego zestawu danych.

Co więcej, uporządkowany sposób zbierania danych ogranicza możliwość zniuansowanej analizy. Dokładna segmentacja na podstawie czynników, które nie odpowiadają jednemu z wcześniej zdefiniowanych obszarów – np. według wielkości firmy, dochodów lub poziomu wykształcenia – może być trudne, ale może to być istotne. Jeden z autorów z Software Advice opisał to jako „dwuwymiarowy” obraz klientów.

Wpisz: uczenie maszynowe

Rozwiązaniem może być uczenie maszynowe. Poprzez proces analityczny zwany „klastrowaniem”, uczenie maszynowe może przejrzeć pełny zestaw danych klientów, zidentyfikować wzorce i zorganizować je w „klastry” podobnych danych. Zaletą tego jest to, że nie bierze pod uwagę założeń marketera co do tego, jakie dane są ważne – te informacje są określane przez analizę. To pozostawia otwarte drzwi dla trendów i połączeń, które mogły zostać przeoczone, analizując poszczególne części danych pojedynczo.

Kolejną korzyścią jest to, że umożliwia prognozowanie w czasie rzeczywistym. Na przykład system uczenia maszynowego może stwierdzić, że klienci z określonej grupy demograficznej, którzy odwiedzili co najmniej 3 strony Twoich produktów, są dwa razy bardziej skłonni do zakupu. Połącz ten wgląd z automatyzacją marketingu, a potencjalny klient może zostać skonwertowany, wysyłając mu bardzo trafną ofertę lub ofertę w optymalnym momencie podróży klienta.

Kolejnym przykładem może być optymalizacja czasu wysyłania e-maili. System automatyzacji marketingu może dzielić testowe wiadomości e-mail o różnych porach dnia. Algorytm uczenia maszynowego mógłby następnie zebrać uzyskane dane dotyczące otwarć i kliknięć, połączyć je z danymi historycznymi i zmienić następną wiadomość e-mail na podstawie wyników. Z czasem kampania samooptymalizuje się w celu osiągnięcia sukcesu, bez polegania na marketerze, który wyciąga wnioski z danych i ręcznie je podejmuje. Brzmi utopijnie?

Inne aplikacje

Uczenie maszynowe ma też inne ciekawe zastosowania w marketingu – takie jak przewidywanie rezygnacji . Wykorzystuje algorytm do porównywania nowych klientów z istniejącymi w bazie danych. Uzasadnienie jest takie: jeśli podobni klienci „odeszli” w przeszłości, prawdopodobnie również nowy klient odejdzie. Dokonując porównania, system bierze pod uwagę cały świat danych, co oznacza, że ​​czynniki, które mogły nie być postrzegane jako istotne (a zatem ignorowane przez marketera) mogą zostać ujawnione jako istotne.

Włączenie sprzedaży to kolejny przypadek użycia. Technologia ta, wykorzystująca również dane CRM, ma na celu dostarczanie zespołom sprzedaży najbardziej odpowiednich treści dla każdej szansy sprzedaży, pomagając w zapewnieniu, że proces zakupu przebiega bez zakłóceń, jak to tylko możliwe.

Najwyższej klasy oprogramowanie podpowie, które treści sprzedażowe są używane najczęściej, przez kogo i w jakim celu. Przeanalizuje również dane, aby ujawnić, które treści przyniosły największe przychody, dając poczucie, jak skuteczne są Twoje dokumenty sprzedaży i gdzie są możliwości optymalizacji.

Przyszłość

Uczenie maszynowe to niezwykle ekscytująca perspektywa dla świata marketingu, z ogromnym potencjałem poprawy wydajności i efektywności zespołów i kampanii. Oznacza to, że niezwykle ważne jest, aby marketerzy współpracowali ze swoim dostawcą automatyzacji, aby jak najlepiej wykorzystać technologię.

Jeśli chcesz dowiedzieć się, jakie funkcje oferuje typowy dostawca automatyzacji marketingu, zapoznaj się z naszym ostatnim postem na temat wyboru dostawcy automatyzacji marketingu.