Nell'era digitale, nessun professionista del marketing può sopravvivere senza padroneggiare dati, analisi e automazione; il motivo è un enorme aumento della generazione di dati. Supponiamo di guardare le statistiche sulla generazione dei dati. In tal caso, sono più di 2.5 quintilioni di dati generati ogni giorno, che equivalgono a 2.5, seguiti da 18 zeri stupefacenti secondo i social media di oggi.

"E entro il 2025, secondo il forum economico mondiale, la quantità di dati generati ogni giorno aumenterà a 463 exabyte di dati a livello globale". 

E la parte divertente è che le parole pronunciate dagli umani si inseriscono in soli cinque exabyte di dati. Ora immagina l'importanza di padroneggiare i dati, l'analisi e l'automazione e perché è cruciale oggi? Probabilmente avrai già le tue risposte.

Ma per distinguersi sul mercato e battere i concorrenti, è necessario comprendere le tendenze in corso e future. Come puoi analizzarli senza problemi? Attraverso l'apprendimento automatico e l'automazione avanzata.

E in questo blog, impareremo come machine learning può migliorare il marketing in un mondo altamente competitivo. Ricorda, non sei solo in gara, ma devi pensare e agire un passo in anticipo per battere i tuoi concorrenti.

Se capisci cosa intendo, tuffiamoci ed esploriamoli in dettaglio.

7 modi più interessanti in cui l'apprendimento automatico può migliorare il tuo marketing

Il successo del marketing dipende da molti fattori significativi, dalla corretta ricerca del cliente alla costruzione della strategia del marchio, al coinvolgimento dei clienti e al loro piacere; ci vuole un grande sforzo e automazione.

E per risolvere questi enormi problemi, semplificare il lavoro e le responsabilità del marketer attraverso un'analisi accurata dei dati, l'apprendimento automatico ha ruoli enormi da svolgere. Ed ecco la ripartizione completa di come l'apprendimento automatico influenza il marketing.

Capire i clienti a 360 gradi

Ogni giorno, i tuoi clienti condividono informazioni su se stessi, ma la cosa migliore che puoi fare è trascorrere la maggior parte del tuo tempo dove i tuoi clienti amano trascorrere. Quando inizi a prestare attenzione, inizi a conoscerli sempre meglio.

Conosci l'ultimo acquisto del tuo cliente, i suoi problemi e come tu e i tuoi prodotti potete aiutarli. Quando capisci i loro punti deboli e sei in grado di soddisfare le loro esigenze e prevedere cosa è probabile che acquisteranno la prossima volta, comprendi la psicologia dietro di esso: ottieni una visione a 360 gradi dei clienti.

L'analisi in tempo reale ti offre tendenze in corso e in arrivo

Oggi, nell'era digitale, il mondo sta cambiando così velocemente che è difficile comprendere i dati, e questo è uno dei motivi per cui le decisioni aziendali continuano a cambiare di volta in volta. Perché l'intera faccenda è che quando sei in procinto di prendere la decisione finale, sempre più dati vengono bombardati.

Alcuni strumenti gratuiti di Google sono Parole chiave di Google, Google Analytics e Google Search Console. Quando li usi, ottieni i dati esatti di cui hai bisogno per comprendere le tendenze in corso e future e come i tuoi concorrenti fanno lo stesso per qualsiasi posizione e prodotto.

Secondo Gartner, l'analisi in tempo reale è una disciplina che richiede logica e matematica per prendere rapidamente decisioni migliori. E ancora, secondo la ricerca di Gartner, entro il 2022, la maggior parte delle aziende incorporerà analisi in tempo reale per spingere la propria azienda al livello massimo e rimanere davanti ai concorrenti, solo per migliorare il processo decisionale.

I consigli di Smart Engine sono la mossa più intelligente di sempre

Le aziende funzionano sui dati, ed è vero, ma da dove provengono i dati? Dagli utenti, giusto? Sì, ogni volta che visiti un sito Web o acquisti un prodotto, i cookie del sito Web tengono traccia di tutto e da lì l'analista può sapere quali altre cose ti interesserebbero e vorresti acquistare.

E ti spingono a fare cose simili quando visiti il ​​loro sito web. Supponiamo che tu abbia acquistato un iPhone a questo Great Indian Festival; quello che Amazon ti mostrerà dopo, il caricabatterie del telefono, la custodia e il vetro temperato, dicendo che le persone che hanno acquistato iPhone hanno acquistato anche questi articoli.

Come fa Amazon a farlo? Amazon lo fa usando Algoritmi KNN, utilizzando le raccomandazioni del motore intelligente. Questa è la mossa più intelligente.

Coinvolgimento predittivo e analisi (a pochi passi)

Il primo passo dell'analisi dei dati è essere in grado di comprendere i dati, ovvero quando conosci i dati, conosci i clienti e cosa stanno cercando. Da lì, potresti sapere cosa potrebbero effettivamente acquistare.

E l'analisi predittiva riguarda proprio questo; è la probabilità che i clienti intraprendano una determinata azione e le aziende utilizzino software diversi per una previsione accurata.

Il miglior esempio è la campagna "The Big Billion Sale" di Flipkart. Se hai guardato da vicino, hai visto le migliori offerte, ne sono rimaste solo sette e molte tattiche diverse per aumentare le vendite mentre il prezzo fluttua.

Quando stai per acquistare, l'ordine viene esaurito e di nuovo disponibile. O qualcosa a cui puoi relazionarti ovunque venga lanciato il nuovo telefono di punta, ci sono vendite limitate ogni settimana e consegna ai primi clienti registrati fino a quando il dispositivo non è completamente disponibile.

I chatbot sono i nuovi e definitivi venditori

Al giorno d'oggi, se vedi ogni sito web, ha qualcosa chiamato chatbot ed è abilitato per la PNL, il che significa che è un algoritmo di autoapprendimento che impara da solo. Con questo, non è necessario essere attivi su un sito Web 24 X 7.

I chatbot sono i tuoi nuovi robot AI di vendita e possono guidare i tuoi clienti in visita comprendendo il loro intento di ricerca, aiutandoti a raccogliere i lead e in seguito trasformarli in clienti.

La personalizzazione è la nuova emozione incentrata sul cliente

Quando lo guardi da diverse prospettive, puoi sempre relazionarti con i clienti che sono guidati dalle emozioni; quando li presenti nel modo giusto e colpisci i loro punti deboli, è più probabile che agiscano.

Ma quando li personalizzi, rivolgendoti loro con il loro nome, si sentono 'Questa azienda è incentrata sul cliente e apprezza molto i suoi clienti. Ed è questo che li aggancia alla tua attività.

Il modo migliore per farlo è attraverso l'email marketing e abbiamo così tanti strumenti per lo stesso con algoritmi di autoapprendimento che automatizzano l'intero processo con la personalizzazione.

La ricerca vocale è la nuova generazione di ottimizzazione della ricerca e motore di ricerca

Nell'era digitale e con molte funzionalità avanzate sulle app mobili e web, la nostra vita è diventata più sofisticata. Le persone non erano quasi interessate a digitare le loro domande, ma le cercavano a voce.

Questo è ciò che la più grande piattaforma di e-commerce del mondo, Amazon, fa brillantemente con l'implementazione di Alexa. Funziona secondo il principio dell'elaborazione del linguaggio naturale, in cui acquisisce le query del pubblico, cerca le migliori corrispondenze e le relative tramite l'algoritmo KNN e mostra gli elementi più rilevanti ai clienti con le parole chiave corrispondenti.

In questo modo, Amazon semplifica il marketing e il modello di business per gli utenti finali e mantiene i propri clienti per lungo tempo.

Conclusione

Quando leggi tutto, impari quanto sia diventato avanzato ed essenziale il machine learning e quanto sia cruciale integrarsi nei modelli di business.

Questi sette algoritmi di apprendimento automatico hanno già cambiato le regole del gioco. Se sei un imprenditore o una persona interessata, devi pianificare di implementarli nella tua attività per vederla scalare.

Inoltre, leggi Come utilizzare l'apprendimento automatico per l'e-commerce

Il post 7 modi in cui l'apprendimento automatico può migliorare il tuo marketing apparve prima AiiotTalk – Intelligenza Artificiale | Robotica | Tecnologia.

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