Tänk om du kunde automatisera marknadsföringsprocessens tråkiga och tidskrävande portioner? Det är nu möjligt tack vare artificiell intelligens. Medan maskininlärning har använts för olika ändamål, allt från bank till hälsovård, används den nu av organisationer av alla storlekar för att förbättra sina marknadsföringsåtgärder.
Data dominerar nu den digitala världen. Maskininlärning kan hjälpa oss att förbättra våra förutsägelser och beslut i marknadsföringsinitiativ, från lead scoring till churn-reducering och mer.
Samtidigt behöver många marknadsförare fortfarande ett förtydligande om hur AI fungerar och vad det kan användas till. Den här bloggen kommer att lära dig mer om maskininlärning för marknadsföring.
Läs också: YouTubes partnerprogram har över 2 miljoner medlemmar
Vad är Marketing Machine Learning?
Maskininlärning är en sorts artificiell intelligens som använder algoritmer för att producera förutsägelser och bedömningar från data. Det används i olika moderna sektorer som reklam, finans och hälsovård, och det kan omedelbart integreras i marknadsföringsaktiviteter som lead scoring och e-postmarknadsföring.
Det är användbart i marknadsföring eftersom det kan avslöja information om kundbeteende som annars skulle förbises. Till exempel kan ett företag ha en mängd data om webbplatsbesökare som fyllt i kontaktformulär, men det kan behöva klargöras om man ska optimera denna data för ökat lead-flöde eller om dessa besökare skulle konvertera.
De kan använda maskininlärning för att skapa modeller som förutsäger vem som är mer benägen att göra ett köp. Maskininlärning är en dators förmåga att förstå utan att vara explicit programmerad. När det gäller marknadsföring betyder detta att en dator kan upptäcka mönster i data och använda dessa mönster för att förutsäga framtida resultat effektivt.
En maskininlärningsmodell kan till exempel förutsäga vilka leads som skulle konvertera och sedan vidta riktade aktiviteter för att förbättra deras användarupplevelse baserat på deras tidigare beteende.
Utvecklingen av allt mer avancerade maskininlärningsalgoritmer har gjort det möjligt för datorer att kontinuerligt skaffa ny data, använda dessa data för att förbättra framtida bedömningar och därför automatiskt förbättra deras prestanda över tid utan behov av mänsklig inblandning.
Traditionell marknadsföring använder sig i stor utsträckning av statistik för att vägleda affärsval. Maskininlärning fortskrider genom att använda dessa data för att göra bedömningar autonomt snarare än att bara tillhandahålla information om vad som händer på makronivå. Med andra ord, utan hjälp av mänskligt arbete, lär sig robotar redan hur man maximerar resultaten.
Varför ska du använda maskininlärning för att marknadsföra ditt företag?
Även om det kan vara svårt att kvantifiera fördelarna med marknadsföringskampanjer, påminner grundläggande affärsplanering oss om att kundförvärv är avgörande för långsiktig framgång.
Marknadsteam är vanligtvis ansvariga för många delar av företagets process, från produktutveckling till prisbeslut. Som ett resultat kan det ta tid och ansträngning att förutse vilka åtgärder som kommer att ha störst långsiktig inverkan på inkomstskapandet. Maskininlärning hjälper företag att bättre förstå och svara på sina konsumenter.
Tänk till exempel på en e-handelsplattform som Shopify eller BigCommerce, där ett företag säljer saker. De kan bygga en maskininlärningsmodell som förutsäger vilka kundgrupper som troligen kommer att konvertera baserat på tidigare omvandlingsfrekvenser och sedan använda den modellen för att skicka riktade e-postmeddelanden eller placera annonser i vissa kanaler till dessa kunder.
Företag kan förbättra det genomsnittliga ordervärdet, ett nyckeltecken på långsiktig intäktsutveckling. Dessutom är marknadsföringsteam ansvariga för att skapa kundprofiler, bestämma deras måldemografi och producera budskap baserat på den kunskapen.
Det kan dock ta tid att avgöra om dessa aktiviteter utförs korrekt eller att få insikt i hur olika demografiska grupper reagerar olika på samma marknadsföringsbudskap. Datavetenskap kan ge flera insikter om kundegenskaper som kan utnyttjas för att förbättra marknadsföring och inriktning.
Du kan till exempel använda maskininlärning för att bestämma en användares föredragna e-postspråk baserat på deras plats eller om popup-fönster eller banners är mer framgångsrika baserat på deras enhet. Detta bidrar till mer lukrativ marknadsföring, vilket leder till ökad affärstillväxt.
Förbättra din marknadsföring med hjälp av maskininlärning
Vi är medvetna om att marknadsföringsteam alltid har mer data. Marknadsförare behöver hjälp att förstå och använda enorma mängder data. I denna undersökning kommer maskininlärning in i bilden.
Maskininlärning bör vara en viktig del av din marknadsföringsstack eftersom den kan analysera enorma mängder data snabbare och mer effektivt än människor.
Denna strategi kan använda data för att identifiera mönster och göra prognoser snabbt. Marknadsförare kan sedan använda dessa insikter för att förbättra en stor del av sitt arbetsflöde, från att göra ytterligare tester och förbättra användarupplevelsen på sin webbplats till att anpassa användarupplevelsen för varje kund och automatisera konsumentinteraktion.
Huvudbudskapet är att maskininlärning kan användas för att förbättra nästan alla områden av dina digitala marknadsföringsinsatser. Nedan kommer vi att gå igenom fem av de viktigaste strategierna för att integrera maskininlärning i marknadsföring.
Undersök datamängder
Att analysera datamängder är med största sannolikhet det första steget i varje maskininlärningsmetod du använder i dina marknadsföringsinitiativ. Till exempel kan maskininlärning användas för att analysera och hitta mönster i användaraktivitet på din webbplats.
Istället för att spendera timmar på att titta igenom data i din Google Analytics-profil kan en algoritm utföra processen på några sekunder, projicera framtida besöksbeteende och identifiera mönster som kan användas för att förbättra din webbplats.
Människor kan göra sin egen dataanalys men behöver hjälp att göra det lika snabbt eller exakt som AI-drivna lösningar. Marknadsförare kan också använda maskininlärning för att förstå sina kunder bättre.
Överväg tillvägagångssättet för konsumentsegmentering. Att segmentera din målgrupp i flera grupper kan avsevärt förbättra dina marknadsföringsinsatser, men att göra det manuellt tar tid.
Å andra sidan kan ett maskininlärningsprogram automatiskt klassificera dina kunder baserat på beteenden och aktiviteter som du aldrig kunde förvänta dig att förutse.
Skapande och optimering av innehåll
Vikten av innehåll i dina digitala marknadsföringsinitiativ kan inte överskattas. Men du kanske vill ha en ytterligare förklaring av hur maskininlärning kan förbättra innehållet du skapar och distribuerar och varför det är viktigt att inkludera det i din innehållsmarknadsföringsstrategi.
Till att börja med kan maskininlärning hjälpa ditt innehåll att rankas högre i sökmotorresultat. Det är en sak att vara en lysande författare; det är något helt annat att skriva i en stil som behagar Google och ger dig resultat i SERP:erna. Du måste använda alla lämpliga språk, täcka alla relevanta frågor och täcka alla dina baser.
Det är enklare att göra detta med intelligenta verktyg för att skapa innehåll som Frase.io, som jämför ditt material med Googles bästa resultat med hjälp av maskininlärning för att garantera att du täcker alla viktiga aspekter.
Du kan använda algoritmer för att skapa innehåll åt dig själv. Phrasee, ett AI-drivet copywriting-verktyg, använder maskininlärning för att skapa e-postämnesrader och push-meddelanden som maximerar avkastningen på investeringen.
Det är också möjligt att använda AI för att kurera innehåll för dina konsumenter. Curata erbjuder verktyg för kurering av innehåll för maskininlärning för att hjälpa marknadsförare att hitta och distribuera den mest relevanta och underhållande informationen till sina kunder.
Förbättra personalisering
Kunder uppskattar anpassning. Enligt en Accenture-studie föredrar 91 procent av konsumenterna företag som kommer ihåg sina preferenser och svarar med relevanta erbjudanden och idéer. Mer än hälften av kunderna är också beredda att flytta till en konkurrent om de fortfarande behöver få en personlig upplevelse.
Den goda nyheten är att maskininlärning ger kunderna den mest personliga servicen som möjligt. Du kan använda en algoritm som analyserar användaraktivitet, identifierar varorna de vill ha och skapar en anpassad hemsida och förslagslista.
Amazon, till exempel, använder AI-algoritmer som undersöker kundernas köphistorik, varor i deras varukorg och visningsvanor för att komma med produktförslag som med största sannolikhet kommer att köpas.
Samma algoritm kan generera skräddarsydda erbjudanden för varje kund och skicka dem när det är mest troligt att de kommer att köpa.
Förbättra Marketing Automation
Bättre personalisering är enkelriktad maskininlärning kan påverka hur din organisation kommunicerar med kunder, men det finns andra. Dessutom kan bättre automatisering av dina marknadsföringsoperationer förbättra kundernas deltagande avsevärt.
Anta att du automatiskt mailar kunder som registrerar sig för ditt nyhetsbrev eller lämnar sina kundvagnar obevakade. Medan de flesta företag skulle skicka generiska e-postmeddelanden till sina kunder, kan organisationer som använder maskininlärning skräddarsy innehåll och erbjudanden för att bero på konsumentens surfvanor.
Om de tidigare hade tittat på ditt företags sortiment av hundleksaker innan de registrerade sig för din e-post, skulle ett relevant erbjudande på tuggleksaker öka deras sannolikhet att få kontakt med ditt företag igen.
AI-drivna verktyg för marknadsföringsautomatisering kan skanna större och mer diversifierade datauppsättningar för att bättre kategorisera potentiella kunder för SaaS-företag. Detta gör det möjligt för säljare att prioritera potentiella kunder som är betydligt mer benägna att konvertera.
Marketing automation är ett kraftfullt instrument. Marketing automation, enligt Invesp, ökar försäljningsproduktiviteten med mer än 14 % samtidigt som marknadsföringskostnaderna sänks med mer än 12 %.
Detta är genomförbart utan maskininlärning men AI ökar styrkan och personaliseringen av dina automatiseringsinsatser avsevärt.
Se även: De bästa verktygen för sentimentanalys för sociala medier
Använd chatbots
Chatboten är ett effektivt kundsupportverktyg. De är praktiskt taget nödvändiga om du äger ett internetföretag. Åtta av tio kunder som har engagerat sig med dem har haft en positiv upplevelse.
När du använder chatbots behöver du ingen personal för att stödja klienter. Å andra sidan kan chatbots som drivs av maskininlärning automatiskt leverera förvånansvärt korrekta svar på konsumentförfrågningar. Detta beror på det faktum att din chatbot ständigt kommer att modifiera svaren den ger beroende på materialet på din webbplats och de samtal den har med människor.
Med fler samtal kommer chatboten att ge en ännu bättre kundupplevelse eftersom den alltid lär sig och växer. Du kan välja att låta din chatbot rikta en särskilt komplicerad förfrågan till en person till en början, men boten kommer snart att bli så effektiv att en människa inte behöver gå in.
Du kommer i slutändan att ha en chatbot som kan sälja mer till konsumenten istället för att bara svara på deras förfrågningar. Dessutom är det osannolikt att köpare inser att de pratar med en robot. Vissa chatbots, såsom IntelliTicks, använder Natural Language Processing (NLP) för kundinteraktioner, vilket är ett annat område för artificiell intelligens.
Dessutom kan data som samlas in av AI-drivna chatbots analyseras med en separat maskininlärningsalgoritm för att ge insikter som marknadsförare kan använda för att förbättra sina framtida ansträngningar.
Företag kan förbättra sitt beslutsfattande över kundens livscykel genom att använda maskininlärning i digital marknadsföring, från poängsättning för potentiella kunder och optimering av försäljningstratt till minskning av kundansättning. Genom att lära dig om konsumentfrågor kan du förbättra kundupplevelsen, öka kundernas engagemang och minimera kundomsättningen.
Utvald bild: Bild av makrovektor
Prenumerera på Whitepapers.online för att lära dig om nya uppdateringar och förändringar gjorda av teknikjättar som påverkar hälsa, marknadsföring, affärer och andra områden. Om du gillar vårt innehåll, vänligen dela på sociala medieplattformar som Facebook, WhatsApp, Twitter och mer.