デジタル時代では、マーケターはデータ、分析、自動化をマスターせずに生き残ることはできません。 その理由は、データ生成の大幅な急増です。 データ生成に関する統計を確認するとします。 その場合、毎日生成されるデータは2.5兆を超え、これは2.5に相当し、今日のソーシャルメディアによると18個のゼロがそれに続きます。

「そして、世界経済フォーラムによると、2025年までに、毎日生成されるデータの量は、世界で463エクサバイトのデータに急増するでしょう。」 

そして、楽しい部分は、人間が話した言葉がわずかXNUMXエクサバイトのデータに収まるということです。 ここで、データ、分析、および自動化を習得することの重要性と、それが今日重要である理由を想像してみてください。 あなたはおそらく今までにあなたの答えを持っています。

しかし、市場で際立って競合他社を打ち負かすには、現在および今後のトレンドを理解する必要があります。 どうすればそれらをシームレスに分析できますか？ 機械学習と高度な自動化を通じて。

そしてこのブログでは、その方法を学びます 機械学習 競争の激しい世界でのマーケティングを強化できます。 レースに参加しているのはあなただけではありませんが、競合他社を打ち負かすには、一歩前に考えて行動する必要があることを忘れないでください。

私の言いたいことがわかったら、詳しく調べてみましょう。

機械学習がマーケティングを強化できる7つの最もクールな方法

マーケティングの成功は、適切な顧客調査からブランド戦略の構築、顧客との関わり、顧客の喜びまで、多くの重要な要因に依存します。 多くの労力と自動化が必要です。

そして、これらの大規模な問題を解決し、正確なデータ分析を通じてマーケティング担当者の作業と責任を軽減するために、機械学習には大きな役割があります。 そして、これが機械学習がマーケティングにどのように影響するかについての完全な内訳です​​。

360度で顧客を理解する

毎日、顧客は自分自身に関する情報を共有していますが、あなたができる最善のことは、ほとんどの時間を顧客が好きな場所で過ごすことです。 あなたが注意を払い始めるとき、あなたはそれらをますますよく知るようになります。

あなたはあなたの顧客の最後の購入、彼らの問題、そしてあなたとあなたの製品が彼らをどのように助けることができるかを知るようになります。 彼らの問題点を理解し、彼らのニーズを満たし、次に購入する可能性のあるものを予測できるようになると、その背後にある心理を理解します。顧客の360度の視点を得ることができます。

リアルタイム分析により、継続的および今後のトレンドが得られます

今日、デジタル時代では、世界は急速に変化しているため、データを理解するのは困難です。これが、ビジネス上の意思決定が時々変化し続ける理由のXNUMXつです。 結局のところ、最終決定を下すときなので、ますます多くのデータが攻撃されます。

グーグルからのいくつかの無料のツールは、グーグルキーワード、グーグルアナリティクス、そしてグーグル検索コンソールです。 それらを使用すると、進行中および今後の傾向を理解するために必要な正確なデータが得られ、競合他社がどの場所や製品でも同じことを行う方法がわかります。

ガートナーによると、リアルタイム分析は、より良い意思決定を迅速に行うために論理と数学を必要とする分野です。 また、Gartnerの調査によると、2022年までに、ほとんどの企業はリアルタイム分析を組み込んで、自社を究極のレベルに押し上げ、競合他社に先んじて、意思決定を改善する予定です。

スマートエンジンの推奨事項は、これまでで最も賢い動きです

ビジネスはデータで運営されており、それは本当ですが、データはどこから来ているのでしょうか？ ユーザーからですよね？ はい、あなたがウェブサイトにアクセスしたり製品を購入したりするときはいつでも、ウェブサイトのクッキーはすべてを追跡し、そこからアナリストはあなたが興味を持って購入したい他のものを知ることができます。

そして、あなたが彼らのウェブサイトを訪問するとき、彼らはあなたに同様のことをするようにあなたに促します。 このグレートインディアンフェスティバルでiPhoneを購入したとしましょう。 アマゾンが次にお見せするのは、電話の充電器、ケース、強化ガラスで、iPhoneを購入した人もこれらのアイテムを購入したと言っています。

アマゾンはそれをどのように行いますか？ アマゾンはそれを使用してそれを行います KNNアルゴリズム、スマートエンジンの推奨事項を使用します。 これが最もインテリジェントな移行です。

予測的エンゲージメントと分析（ほんの数ステップ先）

データ分析の最初のステップは、データを理解できるようにすることです。つまり、データを知っていると、顧客とその顧客が何を探しているのかがわかります。 そこから、彼らが実際に何を購入するかを知ることができます。

そして、予測分析はそれがすべてです。 正確な予測のために、顧客が特定の行動を取り、企業が異なるソフトウェアを使用する可能性があります。

最良の例は、フリップカートによる「ビッグビリオンセール」キャンペーンです。 よく見ると、残りXNUMXつだけの最良の取引と、価格が変動している間に売り上げを伸ばすためのさまざまな戦術があります。

購入しようとすると、注文は在庫切れになり、再び利用可能になります。 または、新しいフラッグシップ電話が発売される場所に関連することができる何か、毎週の販売は限られており、デバイスが完全に利用可能になるまで最初に登録された顧客に配達されます。

チャットボットは新しくて究極の営業担当者です

今日、すべてのWebサイトを見ると、チャットボットと呼ばれるものがあり、NLPが有効になっています。つまり、それはそれ自体で学習する自己学習アルゴリズムです。 これにより、24時間7日Webサイトでアクティブになる必要はありません。

チャットボットは、新しくて究極の販売AIロボットであり、検索の意図を理解し、リードを収集するのを支援することで、訪問している顧客をガイドし、後で顧客に変えることができます。

パーソナライズは新しい顧客中心の感情です

さまざまな視点からそれを調べるとき、あなたは常に顧客が感情に駆り立てられていることに関係することができます。 あなたがそれらを正しい方法で提示し、彼らの問題点を突くとき、彼らは行動を起こす可能性が最も高いです。

しかし、あなたが彼らをパーソナライズし、彼らの名前で彼らに呼びかけるとき、彼らは感じます 'この会社は顧客中心であり、彼らの顧客を大いに評価しました。 そしてそれが彼らをあなたのビジネスに引き付けるものです。

これを行うための最良の方法は、電子メールマーケティングを介することであり、パーソナライズでプロセス全体を自動化する自己学習アルゴリズムを使用して、同じためのツールが多数あります。

音声検索は、新世代の検索最適化および検索エンジンです

デジタル時代、そしてモバイルアプリやウェブアプリの多くの高度な機能により、私たちの生活はより洗練されてきました。 人々は彼らの質問をタイプすることにほとんど興味がありませんでしたが、彼らを音声検索しました。

これが、世界最大のeコマースプラットフォームであるAmazonがAlexaの実装で見事に行っていることです。 自然言語処理の原則に基づいて動作し、オーディエンスクエリをキャプチャし、KNNアルゴリズムを介してそれらに関連する最適なアイテムを探し、一致するキーワードを使用して顧客に最も関連性の高いアイテムを表示します。

このようにして、Amazonはエンドユーザーにとってマーケティングとビジネスモデルを容易にし、顧客を長期間保持します。

まとめ

全体を読むと、機械学習がどれほど高度で不可欠になったか、そしてビジネスモデルに統合することがいかに重要であるかがわかります。

これらのXNUMXつの機械学習アルゴリズムは、すでに画期的なものになっています。 あなたが事業主または利害関係者である場合、それが拡大するのを見るには、あなたはあなたの事業にそれらを実装することを計画しなければなりません。

また、読む Eコマースに機械学習を使用する方法

ポスト 機械学習がマーケティングを強化できる7つの方法 最初に登場した AiiotTalk –人工知能| ロボット工学| テクノロジー.

PlatoAi。 Web3の再考。 増幅されたデータインテリジェンス。
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出典：https：//www.aiiottalk.com/ways-machine-learning-can-enhance-your-marketing/