Ce înseamnă învățarea automată pentru automatizarea marketingului?

În ultimii câțiva ani, automatizarea marketingului a evoluat de la o tehnologie „drăguță de a avea” la o componentă esențială a arsenalul martech. Dar ce înseamnă fără o strategie bazată pe date și este învățarea automată răspunsul?

În urmă cu câteva săptămâni, am fost la o conferință despre inteligența artificială, unde grupul a discutat despre implicațiile AI pentru locul de muncă. Anthony Painter, unul dintre vorbitori, a primit un răspuns interesant la întrebarea dacă AI ne-ar scoate pe toți din loc de muncă.

„ Sper că da ”, a spus el.

Ideea lui a fost că nu ar trebui să ne fie frică de conceptul AI care ne face treaba pentru noi - pentru asta sunt proiectați. A ajunge la o etapă în care AI a făcut tot ce avem nevoie pentru noi ar fi o utopie, nu o apocalipsă.

Lăsând la o parte interludiile filozofice, mulți ar susține că automatizarea este un pas major în această călătorie. Într-un context de marketing, le permite practicienilor să-și concentreze mai mult timp pe gândirea strategică la nivel înalt și să-și facă mai puține griji cu privire la execuție. Astăzi, software-ul de automatizare poate fi aplicat în nenumărate capacități în vânzări și marketing, cu platforme de top care oferă totul, de la scoring și segmentare a clienților potențiali la programarea rețelelor sociale și auto-SEO.

Având la dispoziție o mulțime de date despre clienți acum disponibile pentru specialiști în marketing, inclusiv totul, de la date demografice, preferințe și interacțiuni cu site-ul web până la fluxurile de clic ale utilizatorilor și activitatea pe rețelele sociale, automatizarea marketingului a ajutat specialiștii în marketing să pună datele în funcțiune în moduri noi și interesante.

Regulile sunt facute pentru a fi incalcate

Dar automatizarea marketingului bazată pe reguli are un handicap inerent: este la fel de inteligentă ca și persoana care o operează.

Luați o utilizare cheie a automatizării marketingului: segmentarea publicului. Sistemele de automatizare a marketingului pot fi aplicate datelor CRM pentru a împărți clienții în segmente pe baza unor lucruri precum comportamentul la fața locului, datele demografice sau preferințele declarate.

Cu toate acestea, regulile care determină segmentarea sunt alese de marketer, ceea ce înseamnă că se bazează pe ipoteze umane despre punctele de date care merită examinate. Acest lucru lasă loc pentru ipoteze greșite și nu permite marketerilor să ia în considerare întregul set de date.

În plus, modul structurat de colectare a datelor limitează potențialul de analiză nuanțată. Poate fi dificil să segmentezi cu acuratețe în funcție de factori care nu corespund unuia dintre câmpurile predefinite – de exemplu, după dimensiunea afacerii, venit sau nivelul de educație – dar acest lucru ar putea fi semnificativ. Un autor de la Software Advice a descris acest lucru ca fiind o vedere „bidimensională” a clienților.

Introduceți: machine learning

Învățarea automată ar putea fi soluția. Printr-un proces analitic numit „clustering”, învățarea automată poate analiza un set complet de date ale unui client, poate identifica tipare și îl poate organiza în „clustere” de date similare. Avantajul acestui lucru este că nu ține cont de ipotezele marketerului cu privire la ce date sunt importante - acele informații sunt determinate în schimb de analiză. Acest lucru lasă ușa deschisă pentru tendințe și conexiuni care ar fi putut fi ratate prin analizarea părților individuale ale datelor pe rând.

Un alt avantaj este că permite previziunilor să fie în timp real. De exemplu, un sistem de învățare automată poate descoperi că clienții dintr-un anumit grup demografic, care au vizitat 3 sau mai multe dintre paginile dvs. de produse, au șanse de două ori mai mari să cumpere. Combină această perspectivă cu automatizarea marketingului, iar prospectul ar putea fi convertit trimițându-i o ofertă sau o ofertă ultra-relevantă în momentul optim al călătoriei lor către clienți.

Un alt exemplu ar putea fi optimizarea timpilor de trimitere a e-mailurilor. Un sistem de automatizare a marketingului ar putea împărți trimiterile de e-mail de testare la diferite ore ale zilei. Un algoritm de învățare automată ar putea apoi să preia datele rezultate despre deschideri și clicuri, să le combine cu datele istorice și să modifice următorul e-mail trimis pe baza rezultatelor. De-a lungul timpului, campania s-ar auto-optimiza pentru a avea succes, fără a se baza pe marketerul care extrage informații din date și le acționează manual. Sună încă utopic?

Alte aplicații

Învățarea automată are și alte aplicații interesante în marketing, cum ar fi predicția abandonului . Aceasta folosește un algoritm pentru a compara clienții noi cu cei existenți în baza de date. Rațiunea este următoarea: dacă clienții similari s-au „refuzat” în trecut, este posibil ca noul client să facă și el. Sistemul ia în considerare întregul univers de date atunci când face comparația, ceea ce înseamnă că factorii care ar putea să nu fi fost percepuți ca relevanți (și, prin urmare, ignorați de marketer) pot fi dezvăluiți ca semnificativi.

Activarea vânzărilor este un alt caz de utilizare. Folosind și date CRM, această tehnologie este concepută pentru a oferi echipelor de vânzări cel mai relevant conținut pentru fiecare oportunitate de vânzare, ajutând să se asigure că procesul de cumpărare este cât mai lipsit de fricțiuni.

Software-ul de top vă va spune ce conținut de vânzări este utilizat cel mai frecvent, de către cine și în ce scop. De asemenea, va analiza datele pentru a dezvălui conținutul care a generat cele mai multe venituri, oferindu-vă o idee despre cât de eficiente sunt documentele dvs. de vânzări și unde există oportunități de optimizare.

Viitorul

Învățarea automată este o perspectivă extrem de interesantă pentru lumea marketingului, cu un potențial masiv de îmbunătățire a eficienței și eficacității echipelor și campaniilor. Ceea ce înseamnă că este esențial ca agenții de marketing să colaboreze cu furnizorul lor de automatizări pentru a profita la maximum de tehnologie.

Dacă sunteți interesat să aflați ce caracteristici oferă un furnizor tipic de automatizare a marketingului, consultați postarea noastră recentă despre cum să alegeți un furnizor de automatizare a marketingului.