Digitaalikaudella markkinoijat eivät selviä ilman tietojen, analytiikan ja automaation hallintaa. syynä on valtava tiedontuotannon kasvu. Oletetaan, että katsot tilastoja tiedon tuottamisesta. Siinä tapauksessa se tuottaa yli 2.5 kvintiljoonaa dataa joka päivä, mikä on 2.5, jota seuraa hämmästyttävä 18 nollaa sosiaalisen median mukaan.

"Ja vuoteen 2025 mennessä päivittäin tuotetun datan määrä kasvaa maailmanlaajuisesti 463 eksatavuun, maailman talousfoorumin mukaan." 

Ja hauskin osa on ihmisten puhuttavat sanat, jotka mahtuvat vain viiteen eksatavuun. Kuvittele nyt, kuinka tärkeää on hallita dataa, analytiikkaa ja automaatiota ja miksi se on tärkeää tänään? Olet varmaan jo saanut vastauksesi.

Mutta erottuaksesi markkinoilla ja voittaaksesi kilpailijasi, sinun on ymmärrettävä meneillään olevat ja tulevat suuntaukset. Kuinka voit analysoida niitä saumattomasti? Koneoppimisen ja edistyneen automaation avulla.

Ja tässä blogissa opimme kuinka koneoppiminen voi parantaa markkinointia erittäin kilpaillussa maailmassa. Muista, ettet ole yksin kilpailussa, mutta sinun on ajateltava ja toimittava askel etukäteen voittaaksesi kilpailijasi.

Jos ymmärrät mitä tarkoitan, sukeltakaamme ja tutkitaan niitä yksityiskohtaisesti.

7 hienointa tapaa koneoppiminen voi parantaa markkinointia

Markkinoinnin menestys riippuu monista merkittävistä tekijöistä oikeasta asiakastutkimuksesta brändistrategian rakentamiseen, asiakkaiden kanssa tekemiseen ja heidän ilahduttamiseensa. se vaatii paljon vaivaa ja automaatiota.

Ja näiden massiivisten ongelmien ratkaisemiseksi, markkinoijan työn ja vastuiden helpottamiseksi tarkan data-analyysin avulla koneoppimisella on valtava rooli. Ja tässä on täydellinen erittely siitä, kuinka koneoppiminen vaikuttaa markkinointiin.

Asiakkaiden ymmärtäminen 360 asteen tasolla

Asiakkaasi jakavat joka päivä tietoja itsestään, mutta parasta mitä voit tehdä, on viettää suurin osa ajastasi siellä, missä asiakkaat rakastavat. Kun alat kiinnittää huomiota, alat tuntea heidät yhä paremmin.

Opit tuntemaan asiakkaasi viimeisen ostoksen, hänen ongelmansa ja sen, miten sinä ja tuotteesi voivat auttaa heitä. Kun ymmärrät heidän kipupisteensä ja pystyt täyttämään heidän tarpeensa ja ennustamaan, mitä he todennäköisesti ostavat seuraavan kerran, ymmärrä sen takana oleva psykologia-saat 360 asteen näkymän asiakkaista.

Reaaliaikainen analyysi antaa sinulle jatkuvia ja tulevia trendejä

Nykyään, digitaalikaudella, maailma muuttuu niin nopeasti, että tietoja on vaikea ymmärtää, ja tämä on yksi syy siihen, miksi liiketoimintapäätökset muuttuvat ajoittain. Koska koko asia on silloin, kun olet tekemässä lopullista päätöstä, yhä useammat tiedot pommitetaan.

Muutamia ilmaisia ​​Googlen työkaluja ovat Google Keywords, Google Analytics ja Google Search Console. Kun käytät niitä, saat tarkat tiedot, joita tarvitset ymmärtääksesi meneillään olevat ja tulevat trendit ja kuinka kilpailijasi tekevät samoin missä tahansa sijainnissa ja tuotteessa.

Gartnerin mukaan reaaliaikainen analytiikka on tieteenala, joka vaatii logiikkaa ja matematiikkaa tehdäkseen parempia päätöksiä nopeasti. Ja jälleen kerran, Gartnerin tutkimuksen mukaan, vuoteen 2022 mennessä useimmat yritykset ottavat käyttöön reaaliaikaisen analytiikan, jotta he voivat viedä yrityksensä äärimmäiselle tasolle ja pysyä kilpailijoidensa edellä-vain parantaakseen päätöksentekoa.

Smart Engine Recommendations on kaikkien aikojen älykkäin liike

Yritykset käyttävät dataa, ja se on niin totta, mutta mistä tiedot tulevat? Käyttäjiltä, ​​eikö? Kyllä, aina kun vierailet verkkosivustolla tai ostat tuotteen, verkkosivuston evästeet seuraavat kaikkea, ja sieltä analyytikko voi tietää, mitä muita asioita olisit kiinnostunut ja haluat ostaa.

Ja he pakottavat sinut tekemään samanlaisia ​​asioita, kun vierailet heidän verkkosivuillaan. Oletetaan, että olet ostanut iPhonen tästä suuresta intialaisesta festivaalista; mitä Amazon näyttää seuraavaksi, puhelinlaturi, kotelo ja karkaistu lasi, sanomalla, että iPhonen ostaneet ihmiset ovat ostaneet myös nämä tuotteet.

Miten Amazon tekee sen? Amazon tekee sen käyttämällä KNN -algoritmit, käyttämällä älykkäitä moottorisuosituksia. Se on järkevin siirto.

Ennakoiva sitoutuminen ja analytiikka (vain muutaman askeleen päässä)

Tietoanalytiikan ensimmäinen askel on ymmärtää tiedot, mikä tarkoittaa, että kun tiedät tiedot, tunnet asiakkaat ja mitä he etsivät. Sieltä saatat tietää, mitä he todella ostavat.

Ja ennakoiva analytiikka on kyse siitä; se on todennäköisyys, että asiakkaat tekevät tietyn toimenpiteen ja yritykset käyttävät eri ohjelmistoja tarkan ennusteen tekemiseen.

Paras esimerkki on Flipkartin ”The Big Billion Sale” -kampanja. Jos olet katsonut tarkasti, olet nähnyt parhaat tarjoukset, vain seitsemän jäljellä, ja monia erilaisia ​​​​taktiikoita myynnin lisäämiseksi hinnanvaihteluiden aikana.

Kun olet ostamassa, tilaus loppuu ja se on jälleen saatavilla. Tai jotain, johon voit liittyä missä tahansa, kun uusi lippulaivapuhelin lanseerataan, myyntejä on rajoitetusti joka viikko ja toimituksia ensimmäisille rekisteröidyille asiakkaille, kunnes laite on täysin saatavilla.

Chatbotit ovat uusia ja perimmäisiä myyjiä

Nykyään, jos näet jokaisen verkkosivuston, sillä on jotain nimeltään chatbotit, ja se on NLP-käytössä, eli se on itseoppiva algoritmi, joka oppii itsestään. Tämän ansiosta sinun ei tarvitse olla aktiivinen verkkosivustolla 24 X 7.

Chatbotit ovat uusia ja äärimmäisiä myynnin tekoälyrobottejasi, ja ne voivat ohjata vierailevia asiakkaitasi ymmärtämällä heidän hakutarkoituksensa, auttaa sinua keräämään liidejä ja myöhemmin muuntaa heistä asiakkaita.

Personointi on uusi asiakaskeskeinen tunne

Kun tarkastelet asiaa eri näkökulmista, voit aina samaistua asiakkaiden tunteisiin; kun esität ne oikealla tavalla ja tunkeudut heidän kipupisteisiinsä, he todennäköisimmin ryhtyvät toimiin.

Mutta kun muokkaat heitä ja osoitat heille nimen, he tuntevat: "Tämä yritys on asiakaskeskeinen ja arvostaa asiakkaitaan paljon. Ja se kiinnittää heidät yritykseesi.

Paras tapa tehdä tämä on sähköpostimarkkinointi, ja meillä on niin monia työkaluja siihen itseoppivilla algoritmeilla, jotka automatisoivat koko prosessin personoinnilla.

Puhehaku on hakuoptimoinnin ja hakukoneen uusi sukupolvi

Digitaalisella aikakaudella ja monien mobiili- ja verkkosovellusten kehittyneiden ominaisuuksien ansiosta elämästämme on tullut kehittyneempää. Ihmiset tuskin olivat kiinnostuneita kirjoittamaan kyselyjään, mutta äänitutkivat niitä.

Maailman suurin verkkokauppa -alusta, Amazon, tekee loistavasti Alexa -toteutuksen. Se toimii luonnollisen kielen käsittelyn periaatteella, jossa se kerää yleisön kyselyt, etsii parhaita vastaavuuksia ja niihin liittyviä tietoja KNN -algoritmin avulla ja esittelee osuvimmat kohteet asiakkaille vastaavilla avainsanoilla.

Tällä tavalla Amazon tekee markkinoinnin ja liiketoimintamallin helpoksi loppukäyttäjille ja pitää asiakkaitaan pitkään.

Yhteenveto

Kun luet koko jutun, opit kuinka edistyksellistä ja välttämätöntä koneoppimista on tullut ja kuinka tärkeää on integroitua liiketoimintamalleihin.

Nämä seitsemän koneoppimisalgoritmia ovat jo muuttaneet peliä. Jos olet yrityksen omistaja tai sidosryhmä, sinun on suunniteltava niiden käyttöönottoa yrityksessäsi nähdäksesi sen skaalautuvan.

Lue myös Koneoppimisen käyttäminen verkkokaupassa

Viesti 7 tapaa, jolla koneoppiminen voi parantaa markkinointia ilmestyi ensin AiiotTalk - Tekoäly | Robotiikka | Tekniikka.

PlatoAi. Web3 kuvasi uudelleen. Data Intelligence Amplified.
Napsauta tätä päästäksesi.

Lähde: https://www.aiiottalk.com/ways-machine-learning-can-enhance-your-marketing/