Сегодня почти каждая отрасль использует возможности машинного обучения, чтобы тем или иным образом совершенствоваться!
Вернемся на шаг назад и взглянем на Mмашинное обучение.
Машинное обучение — это метод анализа данных, который помогает автоматизировать построение аналитической модели. Это направление искусственного интеллекта, основанное на идее, что системы могут учиться на данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека.
В двух словах, машинное обучение — это способ, с помощью которого Mмашина L зарабатывает самостоятельно.
Существует много ажиотажа по поводу использования ML в разных отраслях. Но как на самом деле используют технологии маркетинг, публикации и СМИ? В этой статье основное внимание будет уделено различным вариантам использования ML в сфере маркетинга, публикаций и СМИ.
Давайте сделаем здесь паузу и попробуем понять, что такое маркетинг, СМИ и издательское дело.
Маркетинг. Деятельность по показу и рекламе продуктов компании наилучшим образом. Это деятельность, набор институтов и процессов для создания, коммуникации, доставки и обмена предложениями, которые имеют ценность для клиентов, клиентов, партнеров и общества в целом. Поскольку сейчас все становится цифровым, то же самое происходит и с маркетингом. Цифровой маркетинг — это реклама, доставляемая по цифровым каналам, таким как поисковые системы, веб-сайты, социальные сети, электронная почта и мобильные приложения.
Средства. Это относится к средствамкоммуникации. Например, телевидение, радио и газеты. Если мы попытаемся классифицировать, то в основном это будут три типа: новостные СМИ, социальные сети и веб-СМИ.
Публикация. Это деятельность по предоставлению информации, литературы, музыки, программного обеспечения и другого контента в открытый доступ для продажи или бесплатно. Традиционно этот термин относится к распространению печатных произведений, таких как книги, газеты и журналы.
Машинный обучение предлагает новые инструменты для ответов на вопросы о ваших данных, но чтобы успешно использовать их в своем бизнесе, вы должны быть уверены, что используете правильные технологии в первое место. Многие компании использовали эту мощь машинного обучения для поддержки маркетинговых инициатив, улучшения контента и повышения ценности своего бренда с течением времени, и мы обнаружили в процессе 8 таких вариантов использования, которые действительно имеют значение:
- Улучшенный механизм рекомендаций
- Прогнозирование оттока клиентов
- Обобщение текста
- Автоматизация маркетинга
- Индивидуальные предложения для клиентов
- Предложения Word для автозаполнения текста
- Гипертаргетированная реклама
- Персонализированные ленты на платформах социальных сетей
Система рекомендаций
Как машинное обучение помогает компаниям рекомендовать нужные вещи своим клиентам?
Теперь компании фиксируют прошлые действия клиентов и используют их, чтобы рекомендовать правильные продукты или услуги. Медиа-компании и маркетинговые гиганты теперь оценивают своих пользователей на основе их предыдущих лайков и антипатий, чтобы предоставить им персонализированную ленту.
Цель DailyHunt — стать первой точкой доступа для местных пользователей, предоставляя контент на их родном языке. Индия — разнообразная страна с 22 официальными языками и уровнем грамотности на английском языке 10%, поэтому в Индии насчитывается 400 миллионов мобильных пользователей, которые полагаются на свой местный язык для работы и потребления материалов на местном языке. DailyHunt уже создала мощный рекомендательный механизм для сбора новостей для своей пользовательской базы, насчитывающей более 90 миллионов человек с 28 миллионами активных пользователей в месяц, и намерена увеличить это число до 150–200 миллионов в ближайшие годы. С момента своего создания Dailyhunt стал крупнейшим в Индии каналом для контента на местных языках с более чем 28 миллионами посещений страниц каждый месяц и более чем 90 миллионами пользователей.
Trendyol,ведущая компания электронной коммерции, базирующаяся в Турции, столкнулась с глобальными конкурентами, такими как Adidas и ASOS, особенно в сфере спортивной одежды. Чтобы помочь завоевать лояльность клиентов и усовершенствовать свою систему электронной почты, компания заключила партнерское соглашение с поставщиком Liveclicker, который специализируется на персонализации в реальном времени. Компания Trendyol использовала машинное обучение и искусственный интеллектдля создания нескольких высококвалифицированных персонализированных маркетинговых кампаний. Это также помогло определить, какие сообщения будут наиболее актуальны для конкретных клиентов. Он также создал предложение для футбольной майки с именем получателя на спине, чтобы усилить персонализацию. Творчески используя индивидуальную персонализацию, показатели открытия, рейтинга кликов, конверсий и продаж ритейлера достигли рекордно высокого уровня. Это привело к увеличению рейтинга кликов для Trendyol на 30%, увеличению числа откликов на 62% и впечатляющему увеличению коэффициента конверсии на 130%. Теперь он также использует сильные маркетинговые функции, такие как использование социальных сетей, мобильное приложение, SEO-блоги, поддержка знаменитостей и т. д., чтобы охватить свою клиентскую базу.
Прогнозирование оттока клиентов
Ориентированная на клиента компания — самая успешная компания.
Клиенты являются самым важным активом организации. Больше трафика, больше информационная концепция и, таким образом, увеличение доходов организации. Таким образом, ни одна организация не хочет сокращения своей клиентской базы. С увеличением содержания в Интернете пользователи стали обычной практикой переключаться между платформами для потребления информации, что удерживает клиентов, обеспечивая бесперебойную работу пользователей и предоставляя им предложения, чтобы они оставались на связи, что стало трудным для организаций. Используя машинное обучение, организации могут отслеживать поведение клиентов, которые вот-вот уйдут, и предлагать им предложения, чтобы удержать их на платформе.
Такого рода анализы важны для сервисной компании. Это позволяет компаниям правильно распределять ресурсы, чтобы клиенты не покидали компанию из-за неудовлетворенности или по другим причинам. Например, компания может принять решение о предоставлении бонусов или вообще снизить плату за обслуживание, чтобы удержать клиентов.
Обобщение текста
Обобщенный текст привлекает больше аудитории, чем целый абзац.
С увеличением контента в Интернете люди всегда ищут обобщенный контент, который сокращает время чтения. Автоматическое обобщение — это метод машинного обучения для создания короткого, точного и беглого резюме более длинного текстового документа. При поиске документов для публикации резюме облегчают процесс отбора. Автоматическое суммирование повышает эффективность индексации. С улучшением ML в методах обработки языка алгоритмы автоматического суммирования меньше отстают, чем люди.
Inshorts — одно из самых популярных индийских новостных приложений. Он предоставляет новости, инфографику и блоги и обобщает их в 60 словах. Inshorts, новостное приложение, созданное четыре года назад, бизнес-модель Inshorts очень проста. Их главная цель — создать ажиотаж и заставить читателей ежедневно проводить пять минут в приложении. Сегодня Inshorts собирает новости с помощью push-уведомлений для своих более чем 4 миллионов подписчиков. Inshorts сообщает своим подписчикам, что, где, почему, когда и как обо всех важных новостях дня менее чем в 60 словах. Краткое содержание связано с оригинальной историей для людей, которые хотят прочитать всю историю. Inshorts ориентирован на тех людей, которые не хотят отслеживать новости целиком, а хотят просматривать их раз в день.
Предложения Word для автозаполнения текста
Общая цель состоит в том, чтобы избавить пользователя от необходимости вводить целые слова, делая предложения для автоматического завершения ввода с максимально возможной точностью. Предложения Word могут помочь издателям сократить время на создание контента. Такие компании, как Google и Grammarly, широко используют эти технологии в своих продуктах, таких как Gmail, которые не только сокращают время, но и обеспечивают отличное взаимодействие с пользователем. Издатели могут легко создавать текстовый контент, который помогает им в автоматической отчетности, чтобы высвободить время для более значимой работы.
Автоматизация маркетинга
Автоматизация трудоемких ручных задач, использование нескольких каналов для создания более полных профилей потенциальных клиентов, объединение отделов продаж и маркетинга путем настройки параметров оценки и определения квалифицированных потенциальных клиентов, повышение конверсии потенциальных клиентов и рентабельности инвестиций, отправка целевых электронных писем клиентам и улучшение показателей SEO. из наиболее важных вариантов использования ML в медиамаркетинге и издательских компаниях.
Организации могут использовать возможности своих пользовательских данных для автоматизации большей части этой задачи. Поскольку данные являются основной частью маркетингового жесткого диска, маркетинговая команда использует решение на основе данных, которое повышает скорость отклика и показывает, почему одни слова и фразы превосходят другие.
Persado, ведущая мировая технология в области искусственного интеллекта и машинного обучения, создает маркетинговые креативы, чтобы использовать силу слов в своем канале электронной почты и собирать аналитику на основе данных для каждой из своих ключевых аудиторий. В результате они заметили увеличение CTR в среднем на 50% и увеличение числа ответов от клиентов в среднем на 46%. Это также привело к увеличению числа посещений страниц в среднем на 22% и увеличению количества добавлений в корзину в среднем на 77%. Вдохновленные успехом и полученными знаниями в области электронной почты, компании стремились улучшить всю свою маркетинговую платформу с помощью Persado. Компании теперь используют машинное обучение для улучшения маркетинговой копии своих рекламных и жизненных электронных писем, рекламы Facebook, медийных баннеров, прямой почтовой рассылки и даже радиоконтента.
McAfee — издатель программного обеспечения, изначально известный своим антивирусным программным обеспечением McAfee. Компания предоставляет проверенные комплексные решения и услуги для сетевой и системной безопасности по всему миру. McAfee вчетверо увеличил коэффициент конверсии и привлек больше потенциальных клиентов для своего отдела продаж, сегментировав клиентов и предоставив им нужную информацию в нужное время в процессе покупки.
Таким образом, внедрение автоматизации маркетинга привело к:
- Уменьшилось количество генерируемых лидов, но их качество явно улучшилось.
- Поскольку лиды были лучше квалифицированы, коэффициент конверсии увеличился в четыре раза.
- Значительно улучшена согласованность между отделом продаж и отделом маркетинга.
Даже бывший президент США использовал автоматизацию маркетинга! Автоматизировав свою волонтерскую платформу и собирая информацию, такую как их почтовые индексы, физические адреса и действующий адрес электронной почты, команда Обамы смогла быстро связаться с ключевыми волонтерами, которые действительно могли помочь в некоторых частях его кампании. Результаты были замечательными благодаря эффективной квалификации потенциальных добровольцев и обходу тех, кто не прошел квалификацию. Более того, Барак Обама был переизбран на второй срок.
Увеличение рентабельности инвестиций
Рентабельность инвестиций (ROI) – это показатель эффективности, используемый для оценки эффективности или рентабельности инвестиций или для сравнения эффективности ряда различных инвестиций.
Компании ежедневно внедряют новые технологии в свои продукты, и это требует инвестиций, поэтому прогнозирование окупаемости недавно выпущенного продукта на основе отзывов пользователей может помочь компаниям улучшить свои инвестиционные решения и увеличить доход. ROI также можно рассматривать как то, сколько компания готова инвестировать в удержание и добавление клиентов на свою платформу или сколько компания инвестирует в рекламу и предложения. Аспектный анализ отзывов о продукте с использованием машинного обучения помог компаниям лучше понять отношение клиентов к конкретным аспектам продукта.
Zendesk, Freshdesk, Help Scoutшироко используют эту технологию,автоматически сортируя данные и получая представление об определенных аспектах или функциях продукта или услуги. Это, в свою очередь, может быть использовано компаниями для создания более качественных продуктов и общения с клиентами.
Индивидуальные предложения/Динамическое ценообразование
Динамическое ценообразование — один из важных вариантов использования машинного обучения сегодня. Можете ли вы представить себе организацию с миллионами пользователей, которые вручную нацеливают клиентов, чтобы удержать или предоставить им хорошие предложения о присоединении, и в этом нам может помочь машинное обучение с его способностью автоматически нацеливаться на клиентов на основе их прошлого опыта? Используя машинное обучение, организации могут предоставлять динамическое ценообразование части своих клиентов, что может быть выгодно для организации в долгосрочной перспективе.
Uber использует эту маркетинговую стратегию для работы на рынке с большими колебаниями спроса и непостоянным предложением водителей-партнеров. Партнеры-водители могут работать в любое время, когда захотят, и должны быть заинтересованы в предоставлении услуг. В этих условиях экономическая теория говорит нам, что использование цен, чтобы сигнализировать водителям о том, что поездок мало, и побуждение водителей-партнеров отказаться от других видов деятельности сократит разрыв между спросом и предложением и приведет к улучшению результатов как для пассажиров (в целом), так и для пассажиров. водители-партнеры.
Гипертаргетированная реклама
Благодаря рейтингу кликов (показатель, который измеряет количество кликов, которые рекламодатели получают по своим объявлениям на количество показов), который может помочь нам отслеживать эффективность рекламных кампаний. Но ИИ на самом деле может сделать еще один шаг вперед, ИИ для рекламы может увеличить вашу отдачу от расходов на рекламу (доход) и сократить количество денег, которые вы тратите на время персонала и неэффективный рекламный бюджет. Инструмент использует сложный искусственный интеллект для анализа рекламных кампаний, а затем для управления таргетингом, тестированием и бюджетом.
Facebook широко использует машинное обучение для предоставления гипертаргетированной рекламы, используя свои параметры таргетинга рекламы, компании могут охватывать аудиторию по местоположению, интересам и т. д.
Персонализированные фиды на платформах социальных сетей
Чтобы обогатить опыт клиента ..
Персонализация — очень широкое понятие. В этом случае персонализация приравнивается к использованию данных о взаимодействии для создания интересной ленты для пользователя. Многие из приложений, которые вы используете каждый день, используют машинное обучение для персонализации ваших каналов. Вот 4 примера:
- Instagram создал раздел «Исследовать», в котором показаны фотографии, которые могут вас заинтересовать, исходя из ваших прошлых кликов, отметок «Нравится» и вовлеченности.
- Quora использует данные о вашем взаимодействии, такие как сообщения, которые вы ищете и комментируете, чтобы персонализировать вашу ленту и электронные письма.
- Facebook использует расширенное машинное обучение для определения приоритетности сообщений от друзей, с которыми вы больше всего общаетесь, после того, как вы начали с простого алгоритма ранжирования.
- Etsy анализирует ваше поведение при поиске и покупках, чтобы оптимизировать вашу ленту новостей, электронную почту и конверсию электронной коммерции.
Заключение
Если вы думаете сознательно, вы согласитесь с тем, что маркетинг, СМИ и издательское дело действуют как зонтик для любого бизнеса. Мы можем использовать возможности машинного обучения и можем придумать несколько вариантов использования, подобных тем, которые мы обсуждали выше.
Помимо вышеупомянутого, есть много интересных вариантов использования ML в маркетинге, СМИ и издательском деле. Мы постарались охватить несколько основных. Мы надеемся, что вы хорошо усвоили эту статью.
Приятно работать с такой самостоятельным и мотивированным коллективом. Я хотел бы поблагодарить Суманту и Дристанту за их неоценимый вклад в эту статью😇.
Удачного обучения!!
ССЫЛКИ:
