Цифровой маркетинг требует управления различными каналами, включая прямые цифровые каналы, поиск, электронную почту, социальные сети и веб-сайты. Медиа-менеджеры компаний всегда ищут лучшие инструменты для повышения эффективности своего маркетинга. Уже знакомым, но часто не совсем понятным инструментом является машинное обучение (ML). Машинное обучение набирает обороты как лучший инструмент для оптимизации затрат, распознавания тенденций и автоматизации задач.

Тем не менее, внедрение решения ML не гарантирует немедленного улучшения вашего CPQL ROAS или CPC. Вам нужно понять, как машинное обучение может помочь вашим усилиям в области цифрового маркетинга, и разработать стратегию, которая будет работать для достижения ваших целей.

Понимание основ искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения

Когда вы имеете дело с машинным обучением, вы часто будете сталкиваться с терминами — искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение. Давайте кратко рассмотрим, что влекут за собой AI, ML и DL:

  • Искусственный интеллект (ИИ). Целью искусственного интеллекта является создание интеллектуальных машин. Это широкая дисциплина, охватывающая множество направлений исследований. Один пример:

◦ Системы обнаружения и предотвращения мошенничества в электронной коммерции

  • Машинное обучение (МО). Машинное обучение – это одна из дисциплин искусственного интеллекта. Он использует предварительно организованные данные для обучения машин созданию моделей. Затем он использует эти модели для автономного решения новых проблем. В качестве примера можно привести кураторскую временную шкалу Twitter.
  • Глубокое обучение (DL). Глубокое обучение можно рассматривать как часть машинного обучения. В глубоком обучении машины используют искусственные нейронные сети для создания моделей из необработанных данных и решения новых проблем. Хорошим примером являются рекомендации по контенту Netfilx.

На арене цифрового маркетинга термины машинное обучение и глубокое обучение могут использоваться как синонимы. В машинном обучении специалистам по данным приходится тратить время на классификацию входных данных, чтобы помочь машинам учиться. В глубоком обучении процесс обучения более автоматизирован. Некоторые проблемы лучше решаются с помощью машинного обучения, а другие лучше решаются с помощью глубокого обучения. В этой статье я буду использовать термин машинное обучение для обеих дисциплин.

Машинное обучение и цифровой маркетинг

Теперь, когда у вас есть общее представление об МО и его связи с ИИ и ГО, давайте посмотрим, как машинное обучение помогает цифровому маркетингу.

Цифровая реклама

Маркетологам приходится тратить много времени на анализ данных, чтобы проводить эффективные рекламные кампании на цифровых платформах, таких как Google, Facebook или Amazon. Они должны собирать показатели для кампаний с оплатой за клик (PPC) и рассчитывать рентабельность рекламных расходов (ROAS). Сегодня алгоритмы машинного обучения помогают анализировать данные и предлагать более качественные предложения для цифрового маркетинга. Сами рекламные платформы продвигают эффективные способы использования машинного обучения. Например, Google поощряет цифровых маркетологов использовать Динамические поисковые объявления с поддержкой машинного обучения для AdWords.

SEO и оптимизация контента

Директора по маркетингу должны освоить поисковую оптимизацию (SEO) и управление контентом, чтобы показываться в результатах поиска. Но A/B-тестирование SEO, контента и макетов веб-сайтов требует больших ресурсов. Алгоритмы машинного обучения помогают цифровым маркетологам решать эти задачи. В результате вы можете быстрее персонализировать и оптимизировать контент. Это также делает ваш контент более масштабируемым. Инструменты позволяют персонализировать для более широких сегментов аудитории.

Сегментация и обнаружение клиентов

Сегодня организации всех размеров собирают данные о своих клиентах. Но текущий анализ сегментации клиентов или процессы обнаружения новых клиентов стоят дорого. Они требуют большого человеческого труда. Платформы машинного обучения автоматизируют процессы и открывают новые возможности для цифрового маркетинга.

Чат-боты и улучшенное обслуживание клиентов

Чат-боты — не новое явление. Веб-сайты ранее использовали чат-ботов для ответов на простые вопросы клиентов. Но машинное обучение помогает чат-ботам учиться и отвечать на более сложные запросы. Кроме того, эти боты могут анализировать данные о клиентах и ​​давать более качественные рекомендации. Они доступны 24x7, чтобы помочь клиентам. Это приводит к лучшему пользовательскому опыту (UX) и обслуживанию клиентов.

Улучшение бренда с помощью дополненной реальности (AR) и компьютерного зрения

Машинное обучение в сочетании с дополненной реальностью помогает цифровому маркетингу перейти в реальный мир. Маркетологи внедряют дополненную реальность на базе машинного обучения для отображения цены и сведений о продукте на устройстве покупателя в режиме реального времени. Компании создают автономные AR-приложения, чтобы повысить узнаваемость бренда. Бренд-менеджеры также используют алгоритмы компьютерного зрения и машинного обучения для идентификации своих продуктов на различных социальных платформах, чтобы предоставлять рекомендации по маркетинговому рекламному контенту.

Динамическое ценообразование

Правильная цена может помочь менеджерам по продуктам продавать больше товаров. Но установить ценовые ориентиры всегда было сложно из-за множества факторов, которые необходимо учитывать. Машинное обучение делает это проще. Фактически, теперь вы можете воспользоваться преимуществами приложений на основе машинного обучения для более точного прогнозирования спроса и использования динамического ценообразования для своих продуктов. Специалисты по обработке и анализу данных строят прогностические модели с помощью машинного обучения, чтобы найти дополнительную маржу и определить следующую тенденцию.

Автоматизация маркетинга в социальных сетях и электронной почте

Сегодня кампании в социальных сетях и по электронной почте необходимы для цифрового маркетинга. Персонализированные ответы в социальных сетях и по электронной почте могут создать долгосрочные отношения с клиентами. Но вручную отвечать на каждое сообщение в социальной сети или электронное письмо сложно и трудоемко. Машинное обучение помогает этим маркетологам автоматизировать процесс. Алгоритмы могут узнавать о предпочтениях клиентов и настраивать различные аспекты маркетинговых усилий. Например, платформа с поддержкой машинного обучения может отправить электронное письмо клиенту рано утром, потому что этот конкретный клиент с большей вероятностью откроет электронные письма в этот период времени.

Работа с голосовым поиском

По мере того, как голосовые поисковые платформы, такие как Amazon Echo и Google Home, становятся все более популярными, цифровым маркетологам нужны инструменты, которые могут помочь в сложных голосовых приложениях. Обработка естественного языка (NLP) использует машинное обучение для понимания человеческой речи. Инструменты на основе машинного обучения больше подходят для решения сложностей голосового контента. Повышение Alexa, безусловно, поддерживает широкое и эффективное применение хорошо развернутого машинного обучения.

Распознавание тенденций и изменений в поведении пользователей

Цифровые маркетологи могут использовать машинное обучение, чтобы замечать тенденции и изменения поведения пользователей в цифровом контенте. Они могут найти нишевые рынки с помощью анализа на основе машинного обучения. Машинное обучение также можно использовать для прогнозирования оттока клиентов и соответствующей корректировки маркетинговых бюджетов.

Выход на глобальные рынки

Локализация маркетинговых материалов всегда была сложной задачей. Перевод контента на разные языки требует времени и денег. Но движки перевода на основе ML становятся лучше. Теперь специалисты по цифровому маркетингу могут переводить для глобального рынка без значительных предварительных инвестиций.

Подход к машинному обучению должен быть практичным

Приложения на основе машинного обучения могут помочь цифровому маркетингу. Но также важно понимать, что для реализации решения по машинному обучению требуются различные ресурсы:

  • Специалистам по данным необходимо подготовить обучающие данные для алгоритмов машинного обучения.
  • Аппаратное и программное обеспечение должны быть настроены для приложений.

Даже если вы используете сторонние решения, стоимость может быть высокой. Поэтому вам нужно взглянуть на приложение и выяснить, принесет ли оно достаточно преимуществ для вашего бизнеса, чтобы оправдать затраты. В некоторых вещах люди все еще дешевле. Но для других задач машинное обучение может помочь вам значительно опередить конкурентов.

Дополнительные материалы:

https://www.smartinsights.com/search-engine-marketing/digital-marketing-machine-learning/