10 年に機械学習をマーケティングに活用する 2023 の方法

概要

機械学習は、データ分析を使用して消費者の行動を予測し、マーケティングキャンペーンを改善するデジタルマーケティングの強力なツールです。 Netflix は機械学習を使用してコンテンツの推奨事項をパーソナライズし、Amazon はそれを使用して顧客に製品を提案し、Spotify はそれを使用してユーザー向けにパーソナライズされたプレイリストをキュレートすることをご存知ですか?

Salesforce の調査によると、マーケティング担当者の 51% が既に何らかの形で人工知能を使用しており、さらに 27% が今後 XNUMX 年間で人工知能を戦略に組み込む予定です。機械学習アルゴリズムあなたを助けられる分析します時間とリソースを節約しながら、カスタマージャーニー、トレンドの予測、コンテンツのパーソナライズを行うことができます。この記事では、機械学習について詳しく説明し、機械学習がデジタルマーケティングの取り組みにどのように革命をもたらすかを探ります。経験豊富なマーケティング担当者でも初心者でも、機械学習の力でキャンペーンを次のレベルに引き上げることができます。

マーケティングのための機械学習とは?

機械学習は、コンピュータープログラムが明示的にプログラムされなくても、独立して学習および改善できるようにする人工知能です。デジタルマーケティングでは、機械学習が膨大な量のデータを分析して洞察を得て、パターンを特定し、予測を行います。

たとえば、デジタルマーケティングチームは、機械学習アルゴリズムを使用して、閲覧履歴、購入習慣、ソーシャルメディア活動などの顧客の行動データを分析し、どの製品やサービスが最も魅力的かを特定します。これらの洞察を使用して、ターゲットを絞った広告やパーソナライズされた電子メールキャンペーンの作成などのマーケティングキャンペーンを最適化し、それらの顧客を購入者に変える可能性を高めることができます。機械学習は、デジタルマーケティング担当者がより多くの情報に基づいた意思決定を行い、データ主導の洞察に基づいて戦略を最適化するのに役立ちます。

ビッグデータ、新しいデータ、データ処理などについての記事をご覧ください 30 の最高のデータサイエンス本!

マーケティングのための ML

出典: デジタルスクールオブマーケティング

デジタルマーケティングのための上位の機械学習の概念

いくつかの機械学習概念は、デジタルマーケターが理解するために不可欠です。ここにいくつかの重要なものがあります：

教師あり学習 – これは、デジタルマーケティングで使用される機械学習の最も一般的な形式です。教師あり学習アルゴリズムは、ラベル付きデータ (既に分類済みまたは分類済みのデータ) を使用してトレーニングされ、将来の結果を予測します。たとえば、教師あり学習アルゴリズムを顧客データでトレーニングして、購入する可能性が最も高い顧客を予測できます。
教師なし学習 – 教師あり学習とは異なり、教師なし学習アルゴリズムは、ラベル付けされていないデータでトレーニングされます。アルゴリズムは、データ内のパターンと類似性を探して予測を行います。教師なし学習を使用して、行動や興味に基づいて顧客をセグメント化できます。
ニューラルネットワーク – ニューラルネットワークは、人間の脳の構造をモデルにした機械学習アルゴリズムです。画像認識や音声認識で一般的に使用されますが、顧客エンゲージメントを予測するためにマーケティングで使用することもできます。
自然言語処理 (NLP) – 機械学習のサブセットは、人間の言語の分析と理解に焦点を当てています。 NLP を使用して顧客のフィードバックやレビューを分析し、顧客の感情や好みに関する洞察を得ることができます。
強化学習 – 強化学習には、試行錯誤に基づいて決定を行うアルゴリズムのトレーニングが含まれます。以前のやり取りに基づいて製品やコンテンツを顧客に提案するために、推奨システムで一般的に使用されます。

デジタルマーケターが ML を使用できる 8 つの方法

デジタルマーケティングで機械学習を使用する方法を知りたいですか? 機械学習は、マーケティング担当者にパフォーマンスを改善するための新しい洞察とツールを提供することで、デジタルマーケティングに革命を起こす可能性を秘めています。デジタルマーケターが機械学習を使用してマーケティング活動を強化できる XNUMX つの方法を次に示します。

予測分析

予測分析機械学習アルゴリズムを使用して過去のデータを分析し、将来の結果を予測する強力なツールです。これにより、顧客のデータと好みに基づいて、ターゲットを絞ったパーソナライズされたマーケティングキャンペーンを作成できます。デジタルマーケティングで予測分析を使用するには、マーケティング担当者は、顧客のトランザクションや Web サイトでのやり取りなど、さまざまなソースからデータを収集して分析する必要があります。

顧客セグメンテーション

顧客のセグメンテーション行動や興味に基づいて顧客をグループに分けています。機械学習アルゴリズムは、顧客データを分析し、特定のマーケティングキャンペーンに反応する可能性が高いグループに顧客をセグメント化できます。これは、ソーシャルメディアインタラクションや Web サイト分析など、さまざまなソースからデータを収集することで実行できます。

コンテンツの最適化

コンテンツの最適化さまざまな種類のコンテンツのパフォーマンスを分析し、このデータを使用して将来のコンテンツを最適化することが含まれます。機械学習アルゴリズムを使用して、ブログ投稿やソーシャルメディアの更新など、さまざまな種類のコンテンツのパフォーマンスを分析し、将来のコンテンツを最適化するために使用できるパターンと洞察を特定できます。これは、Web サイト分析やソーシャルメディアエンゲージメントなど、さまざまなソースからのデータを分析することで実行できます。

ChatGPT: 人間のような会話のための人工知能の可能性を解き放つ

Eメールマーケティング

電子メールマーケティングはデジタルマーケティング担当者にとって強力なツールであり、機械学習を使用して、顧客の行動に基づいてパーソナライズされた電子メールキャンペーンを作成できます。これは、購入履歴や閲覧行動など、さまざまなソースからのデータを分析して、顧客の共感を呼ぶ可能性の高いターゲットを絞ったメールキャンペーンを作成することで実現できます。また、事前にメールをスケジュールできるようにすることで、マーケティングの自動化にも役立ちます.

顧客分析とは何ですか? なぜ重要なのですか?

ソーシャルメディア広告は、多くの視聴者にリーチする効果的な方法です。機械学習アルゴリズムを使用してソーシャルメディアデータを分析し、より効果的なソーシャルメディア広告キャンペーンを作成するために使用できるパターンと洞察を特定できます。これは、ソーシャルメディアエンゲージメントや Web サイト分析など、さまざまなソースからのデータを分析することで実行できます。

チャットボット

チャットボットはデジタルマーケティングでますます人気が高まっており、機械学習を使用して、顧客にパーソナライズされた推奨事項と支援を提供できるインテリジェントなチャットボットを作成できます。これは、顧客データを分析し、このデータを使用してカスタマイズされたチャットボットインタラクションを開発することで実現できます。

SEOの最適化

検索エンジン最適化 (SEO) は、デジタルマーケティングの重要な要素です。機械学習アルゴリズムは、ウェブサイトのデータを分析し、検索エンジンのランキングを上げる要因を特定できます。これは、Web サイトの分析や検索エンジンのランキングなど、さまざまなソースからのデータを分析することで実行できます。

A / Bテスト

A/B テストは、デジタルマーケティングで使用される強力な手法で、Web ページ、メール、広告、またはその他のデジタルアセットの XNUMX つのバージョンを比較して、どちらのパフォーマンスが優れているかを確認します。機械学習アルゴリズムは、大量のデータを分析し、マーケティングキャンペーンの最適化に役立つ洞察を提供することで、A/B テストの有効性を向上させます。 A/B テストは、A/B テストも非常に重要です。新製品.

デジタルマーケティングにおける機械学習の 10 の応用

機械学習には、マーケターが顧客をよりよく理解し、マーケティング戦略を改善し、コンバージョンを増やすのに役立つ、デジタルマーケティングにおける多数のアプリケーションがあります。デジタルマーケティングにおける機械学習の 10 のアプリケーションを次に示します。

1。予測分析

機械学習アルゴリズムは、履歴データを分析して将来の結果を予測し、デジタルマーケティング担当者がターゲットを絞ったパーソナライズされたマーケティングキャンペーンを作成するのに役立ちます。予測分析は、デジタルマーケターにとって強力なツールであり、ターゲットを絞ったパーソナライズされたマーケティングキャンペーンを作成して、オーディエンスの共感を呼ぶ可能性が高くなります。マーケティング担当者は、履歴データを分析することで、将来の結果を予測し、マーケティング戦略を知らせるために使用できるパターンと洞察を特定できます。

予測分析におけるマーケティングのための機械学習の例

Netflix

デジタルマーケティングで予測分析を使用するブランドの一例は、Netflix です。ユーザーがどの映画やテレビ番組を楽しむかを予測するために、Netflix は機械学習アルゴリズムを使用して、視聴履歴や評価などのユーザーデータを分析します。これにより、ユーザーごとにパーソナライズされたレコメンデーションを作成できるようになり、エンゲージメントと保持率が向上します。

Amazon

もう XNUMX つの例は Amazon で、予測分析を使用して、閲覧履歴と購入履歴に基づいて顧客向けのターゲットを絞った製品の推奨事項を作成します。 Amazon の機械学習アルゴリズムは、顧客データを分析して、顧客が購入する可能性が最も高い製品を予測するために使用できるパターンと洞察を特定します。これにより、Amazon はパーソナライズされたレコメンデーションを作成し、各顧客の共感を呼ぶ可能性が高くなり、販売の可能性が高まります。

予測分析 - マーケティングのための機械学習

出典：スプリングボード

2.顧客セグメンテーション

顧客のセグメンテーションこれは、デジタルマーケティングにおける機械学習の別のアプリケーションであり、マーケティング担当者が人口統計や行動などの共通の特徴に基づいて顧客をさまざまなグループに分類できるようにします。これにより、マーケティング担当者は各グループにターゲットを絞ったキャンペーンを作成できるようになり、マーケティング活動の効果が向上します。

顧客セグメンテーションにおけるマーケティングのための機械学習の例

Spotifyは

デジタルマーケティングで顧客セグメンテーションを使用するブランドの一例は、Spotify です。 Spotify は機械学習アルゴリズムを使用して、視聴履歴やプレイリストなどのユーザーデータを分析し、音楽の好みに基づいてオーディエンスをセグメントにターゲティングします。これにより、ユーザーごとにパーソナライズされたプレイリストと推奨事項を作成できるようになり、エンゲージメントと保持率が向上します。

コカコーラ

もう XNUMX つの例は、顧客セグメンテーションを使用して、さまざまな年齢層や人口統計に的を絞ったマーケティングキャンペーンを作成するコカコーラです。 Coca-Cola は、機械学習アルゴリズムを使用して、ソーシャルメディアやその他のソースからの顧客データを分析し、グループごとにパーソナライズされたキャンペーンを作成するために使用できるパターンと洞察を特定します。

顧客セグメンテーション - マーケティングのための機械学習

出典：Zendesk

3.コンテンツの最適化

コンテンツの最適化は、デジタルマーケティングにおける機械学習のもう XNUMX つのアプリケーションです。これにより、マーケティング担当者は、ユーザーの行動や好みを分析することでコンテンツの効果を向上させることができます。これには、機械学習アルゴリズムを使用して検索履歴やソーシャルメディアアクティビティなどのユーザーデータを分析し、コンテンツを最適化してエンゲージメントを最大化するために使用できるパターンと洞察を特定することが含まれます。

コンテンツ最適化におけるマーケティングのための機械学習の例

ニューヨークタイムズ

デジタルマーケティングでコンテンツの最適化を使用するブランドの一例は、The New York Times です。 The New York Times は、機械学習アルゴリズムを使用して、閲覧行動や検索履歴などのユーザーデータを分析し、各ユーザーが Web サイトで表示するコンテンツをパーソナライズしています。これにより、The New York Times は各ユーザーにより魅力的でパーソナライズされたエクスペリエンスを作成し、ユーザーのエンゲージメントと定着率を向上させることができます。

エクスペディア

Expedia は、旅行業界でコンテンツの最適化を使用して、各ユーザーがプラットフォームに表示する旅行の推奨事項をパーソナライズしています。 Expedia は、機械学習アルゴリズムを使用して、検索履歴や過去の予約などのユーザーデータを分析し、各ユーザーの好みに共鳴する可能性が高いパーソナライズされたレコメンデーションを作成します。

コンテンツの最適化 - マーケティングのための機械学習

出典：サーファーSEO

4 メールマーケティング

機械学習を使用して、購入履歴や閲覧行動などの顧客の行動に基づいてパーソナライズされた電子メールキャンペーンを作成できます。 ML アルゴリズムを使用して、メールマーケティングのさまざまな側面 (開封率、クリック率、コンバージョン率の向上など) を最適化できます。

メールマーケティングにおけるマーケティングのための機械学習の例

Spotifyは

Spotify は、機械学習アルゴリズムを使用して、メールマーケティングキャンペーンをパーソナライズしています。リスニング習慣などのユーザーデータを分析して、パーソナライズされたプレイリストやおすすめを作成します。また、機械学習を使用して電子メールキャンペーンのタイミングと頻度を最適化し、ターゲットオーディエンスが電子メールに関与する可能性を高めています。

Pinterest

Pinterest は機械学習を使用してメールマーケティングキャンペーンをパーソナライズし、ユーザーのプラットフォームでの過去のアクティビティに基づいてピンとボードを推奨しています。また、機械学習を使用して電子メールキャンペーンのタイミングと頻度を最適化し、ユーザーが最も関与する可能性が高いときに電子メールを送信します。

メールマーケティング - マーケティングのための機械学習

出典：Width.ai

機械学習を使用して分析できますソーシャルメディアより効果的なソーシャルメディア広告キャンペーンを作成するために使用できるパターンと洞察を特定するためのデータ。これは、ソーシャルメディア広告キャンペーンを最適化するための強力なツールです。ユーザーデータを分析し、キャンペーンをパーソナライズすることで、ブランドはエンゲージメントとコンバージョンを高め、ROI と顧客満足度を向上させることができます。

ソーシャルメディア広告におけるマーケティングのための機械学習の例

のAirbnb

Airbnb は、機械学習アルゴリズムを使用してソーシャルメディア広告キャンペーンを最適化しています。ユーザーの行動と好みを分析して、各ユーザーに合わせてパーソナライズされたターゲット広告を作成します。これにより、エンゲージメントが向上し、コンバージョン率が向上しました。

ナイキ

Nike は機械学習を使用して、パーソナライズされたソーシャルメディア広告キャンペーンを作成します。ワークアウトの好みやスタイルの好みなどのユーザーデータを分析して、各ユーザーに合わせてパーソナライズされたターゲット広告を作成します。これにより、エンゲージメントが向上し、コンバージョン率が向上しました。

ソーシャルメディア広告 - マーケティングのための ML

出典：サイエンスダイレクト

6 チャットボット

機械学習を使用して、顧客にパーソナライズされた推奨事項と支援を提供できるインテリジェントなチャットボットを作成できます。それらはデジタルマーケティングでますます人気が高まっており、機械学習を使用して機能とパフォーマンスを向上させることができます。

チャットボットでのマーケティングのための機械学習の例

スターバックス

スターバックスはアプリでチャットボットを使用して、顧客が注文して支払いを行えるようにします。チャットボットは機械学習を使用して過去の注文を記憶し、顧客の好みに基づいて推奨を行います。これにより、顧客の利便性が向上し、スターバックスの売上が増加しました。

バンクオブアメリカ

Bank of America は、ウェブサイトでチャットボットを使用して顧客の質問に回答しています。チャットボットは、機械学習を使用して顧客の質問を理解し、関連情報を提供します。これにより、顧客満足度が向上し、サポートの待ち時間が短縮されました。

チャットボット - マーケティングのための機械学習

出典：SlideTeam

7. 顧客生涯価値予測

機械学習アルゴリズムは、顧客データを分析して生涯価値を予測し、マーケティング担当者がターゲットとする顧客についてより適切な意思決定を行うのに役立ちます。予測は、デジタルマーケティングにおける機械学習の強力なアプリケーションです。機械学習アルゴリズムは、顧客データを分析することで、ブランドに対する各顧客の将来の価値を予測し、マーケティング担当者がマーケティング戦略を最適化するのに役立ちます。

顧客生涯価値予測におけるマーケティングのための機械学習の例

Macy’s

メイシーズは機械学習を使用して予測します顧客生涯価値顧客の購入履歴、人口統計データ、およびその他の行動データを分析することによって。この情報を使用してパーソナライズされたオファーやプロモーションを作成し、顧客が今後もメイシーズで買い物を続ける可能性を高めます.

ウォルグリーンズ

Walgreens は、機械学習を使用して、顧客の購入履歴、ロイヤルティプログラムデータ、およびその他の行動データを分析することにより、顧客の生涯価値を予測します。この情報を使用してパーソナライズされたオファーやプロモーションを作成し、顧客の忠誠心と売上を高めます。

顧客生涯価値予測 - マーケティングのための ML

出典：質問プロ

8. 広告ターゲティング

機械学習を使用して、行動、興味、人口統計に基づいて特定のオーディエンスに広告をターゲティングできます。これはデジタルマーケティングの重要な要素であり、機械学習アルゴリズムを使用して広告ターゲティングを最適化し、広告キャンペーンの効果を向上させることができます。

広告ターゲティングにおけるマーケティングのための機械学習の例

ユーバー

Uber は機械学習を使用して、さまざまなサービスの広告ターゲティングを最適化しています。位置情報や旅行履歴などのユーザーデータを分析して、各ユーザーに合わせてパーソナライズされたターゲット広告を作成します。これにより、エンゲージメントが向上し、Uber の利用率が向上しました。

Facebook

Facebook は機械学習を使用して、広告主の広告ターゲティングを最適化しています。人口統計情報や閲覧行動などのユーザーデータを分析して、各ユーザーに合わせてパーソナライズされたターゲット広告を作成します。これにより、エンゲージメントが向上し、広告主のコンバージョン率が向上しました。

広告ターゲティング - マーケティングのための機械学習

ソース: SmartyAds

9.不正の検出

不正検出デジタルマーケティングにおける機械学習の重要なアプリケーションです。機械学習アルゴリズムは、データパターンとユーザーの行動を分析することで、クリック詐欺や支払い詐欺などの不正行為を特定して防止できます。

不正検出におけるマーケティングのための機械学習の例

PayPal

PayPal は機械学習を使用して、支払い詐欺を検出および防止します。購入履歴や支払いパターンなどのユーザーの行動を分析して、疑わしいアクティビティを特定し、不正な取引を防止します。これにより、PayPal ユーザーの信頼とセキュリティが向上しました。

Googleの広告

Google 広告では、機械学習を使用してクリック詐欺を検出して防止しています。クリックパターンやデバイス情報などのユーザーの行動を分析して、疑わしいアクティビティを特定し、不正な広告クリックを防止します。これにより、Google の広告主の効果と ROI が向上しました。

不正検出 - マーケティングのための機械学習

出典：ペンタセキュリティ

10.売上予測

販売予測デジタルマーケティングにおける機械学習の重要なアプリケーションです。過去のデータと市場動向を分析することで、機械学習アルゴリズムは将来の売上を予測し、ブランドが十分な情報に基づいてマーケティングと販売戦略を決定できるようにします。

売上予測におけるマーケティングのための機械学習の例

P&G

Procter & Gamble は、機械学習を使用してさまざまな製品の売上を予測しています。消費者の行動、好み、市場動向、競争を分析して、将来の販売を予測し、マーケティングと販売戦略を最適化します。これにより、Procter & Gamble のブランドの売り上げと ROI が向上しました。

フォード

Ford は機械学習を使用して、さまざまな車両モデルの売上を予測しています。市場動向、消費者の行動と好み、生産とサプライチェーンのデータを分析して、将来の売上を予測し、生産とマーケティング戦略を最適化します。これにより、Ford の車両モデルの売上と ROI が向上しました。

売上予測 - マーケティングのための機械学習

出典：サイエンスダイレクト

まとめ

機械学習は、消費者の行動を分析し、売上を予測し、マーケティング戦略を最適化するための強力なツールを提供することで、デジタルマーケティングに革命をもたらしました。データ分析と機械学習テクノロジの成長により、企業は以前は不可能だった情報に基づいた意思決定を行うことができるようになりました。

分析Vidhya 認定 AI & ML BlackBelt Plus プログラム専門家がこれらの高度な技術を学び、適用する絶好の機会です。このコースでは、学習者が予測モデルを構築し、マーケティング戦略を最適化できるように、データ分析、機械学習アルゴリズム、および実際のケーススタディに関する包括的なトレーニングを提供します。

スキルアップを目指すマーケティングプロフェッショナルであろうと、競争力を獲得しようとしているビジネスオーナーであろうと、Analytics Vidhya Certified AI & ML BlackBelt Plus Program は価値のある投資です。このコースで得た知識とスキルにより、マーケティング活動を次のレベルに引き上げ、時代を先取りするための準備が整います。

よくある質問

Q1. 機械学習はデジタルマーケティングでどのように使用されますか?

A. 機械学習はデジタルマーケティングで広く使用されており、企業がより多くの情報に基づいた意思決定を行い、全体的な効果を向上させるのに役立ちます。重要な応用分野の XNUMX つは、購入や解約の可能性が最も高い顧客を特定するなど、顧客の行動を予測することです。機械学習アルゴリズムは、顧客データ、閲覧行動、その他の関連要因を分析することで、マーケティングメッセージをパーソナライズし、広告のターゲティングを改善することもできます。また、価格設定とプロモーション戦略を最適化し、電子メールマーケティングや顧客セグメンテーションなどのさまざまなマーケティングタスクを自動化するためにも使用できます。これは、デジタルマーケターに、マーケティング戦略を改善し、より良い業績を達成するための強力なツールを提供します。たとえば、Google アナリティクスから取得したデータも、ML および New Data アルゴリズムを使用して生成されます。

Q2. 機械学習はマーケティングに適していますか?

A. はい。機械学習は、企業がデータ主導の意思決定を行い、マーケティングメッセージをパーソナライズし、マーケティング戦略を最適化できるようにするため、マーケティングに適しています。機械学習は、企業が顧客とそのニーズをよりよく理解し、顧客満足度を向上させ、売り上げを伸ばすのに役立ちます。これにより、マーケティング担当者は重要な指標を記録し、それらを使用してマーケティング活動を計画できます。

Q3. AIをマーケティングにどう活かす？

A. マーケティングで AI を使用するには、まず、マーケティングの目標と関連するデータソースを特定する必要があります。その後、機械学習アルゴリズムを使用してこのデータを分析し、顧客の行動、好み、パターンに関する洞察を得ることができます。 AI を使用して、顧客のセグメンテーション、広告のターゲティング、パーソナライズされたメッセージなど、さまざまなマーケティングタスクを自動化することもできます。

Q4. ML はマーケティングでどのように使用されていますか?

A. 機械学習は、顧客の行動を予測し、マーケティングキャンペーンをパーソナライズし、価格戦略を最適化し、大規模なデータセットのパターンを特定するために、いくつかのマーケティング活動で使用されます。企業がデータ主導の意思決定を行い、マーケティング ROI を向上させるのに役立ちます。

Q5. デジタルマーケティングにおける機械学習の未来とは?

A. デジタルマーケティングにおける機械学習の未来は有望であり、よりパーソナライズされた関連性の高いマーケティングキャンペーンを作成し、カスタマーエクスペリエンスを改善し、マーケティング予算を最適化し続けるでしょう。 AI テクノロジーが進歩するにつれて、機械学習は、マーケティングプロセスの自動化とビジネスの成長の促進においてますます重要になります。

Q6. AI モデルの構築方法

A. AI モデルを構築するには、いくつかの手順に従う必要があります。

問題と必要なデータを定義する
データを収集してクリーニングする
問題に合ったアルゴリズムを選択してください
モデルのトレーニングとテスト
モデルパラメーターを最適化する
モデルをデプロイし、そのパフォーマンスを継続的に監視する

SEO を活用したコンテンツと PR 配信。今日増幅されます。
Platoblockchain。 Web3メタバースインテリジェンス。知識の増幅。こちらからアクセスしてください。
情報源： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/03/machine-learning-for-marketing/

10 年にマーケティングに機械学習を使用する 2023 の方法

概要

目次