기계 학습은 다양한 산업 분야의 비즈니스에 많은 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 예를 들어 마케팅 분야에서는 데이터 처리 및 학습 능력을 활용하여 잠재 고객을 검증된 고객으로 전환할 수 있습니다. 머신러닝을 사용하여 유료 전환을 늘리는 방법을 알아보세요.

“머신러닝(ML)은 고급 알고리즘을 사용해 데이터를 처리해 예측과 의사결정을 내리는 인공지능(AI)이다.” 

개발자는 기계 학습 모델에 대량의 고품질 데이터를 제공하여 명령이나 지시 없이 다양한 기회에 대응하는 방법을 가르칩니다. 이 새로운 기술은 기본 기능을 대신하고 강화하여 성능, 기능 및 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

기계 학습을 통해 잠재 방문자를 유료 고객으로 전환할 수 있습니다. 다양한 소스의 데이터 분석, 기존 광고, 마케팅 및 판매 전략을 조정합니다. 챗봇 지원, 타겟 광고, 제품 추천 등과 같은 자동화된 노력을 통해 잠재 고객을 육성함으로써 리드 생성과 같은 프로세스를 보완할 수 있습니다.

새로운 기술은 방대한 양의 데이터를 신속하게 처리하고 귀중한 통찰력을 얻을 수 있기 때문에 효과적이고 필수적인 광고, 마케팅 및 판매 도구가 되었습니다. 조직은 실행 가능한 예측을 사용하여 수익을 창출하고 향후 캠페인을 개선하는 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

리드 전환 시 머신러닝의 이점

"머신 러닝은 다양한 소스의 데이터를 분석하고 기존 광고, 마케팅 및 판매 전략을 조정하여 리드 또는 잠재 방문자를 유료 고객으로 전환할 수 있습니다." 

리드 생성은 수십억 달러 규모의 산업입니다. 이는 기업이 타겟 고객을 식별하고 잠재 고객이 검증된 구매를 하도록 설득하는 데 도움이 됩니다. 미국에서만 리드 생성 시장이 4.6 억 달러 가치 즉, 리드 생성과 전환은 귀하를 포함한 모든 비즈니스의 성장을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다.

기업이 누릴 수 있는 머신러닝의 이점은 다음과 같습니다.

• 데이터 분석 및 처리: 엄청난 양의 데이터를 처리, 처리 및 분석하는 것은 최고의 회계사와 데이터 과학자에게도 부담스러울 수 있습니다. 기계 학습은 팀이 창의적인 입력과 문제 해결이 필요한 중요한 작업에 집중할 수 있도록 무거운 작업을 수행할 수 있습니다.
• 통찰력 생성: 기계 학습은 수집된 데이터에서 귀중한 통찰력을 생성하는 데 사용되는 강력한 도구입니다. 육성된 리드 및 반복 고객을 확인하거나 관련 제품 권장 사항에 대한 방문자의 구매 내역을 확인하는 등 실행 가능한 응답을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
• 시간이 많이 걸리는 작업 자동화: 많은 광고, 마케팅, 영업 업무는 지루하고 반복적일 수 있습니다. 기계 학습은 반복되는 기능을 보다 효율적으로 처리하여 연중무휴 생산성을 극대화할 수 있습니다. 팀은 머신러닝을 통해 확보한 시간을 계획 및 전략 수립과 같은 다른 중요한 프로세스에 사용할 수 있습니다.
• 지속적인 학습 및 조정: 기계 학습 모델은 특정 작업을 더 많이 수행할수록 성능이 향상됩니다. 고품질 데이터는 성과를 높이고 회사의 요구 사항에 맞게 지속적인 학습과 조정을 촉진합니다.
• 작업 부하 완화: 기계 학습은 노동 집약적인 작업을 수행하여 광고, 마케팅 및 영업 팀의 작업량을 줄여줍니다. 강력한 컴퓨팅 기능과 24시간 내내 기능을 통해 직원이 최고의 작업을 수행할 수 있도록 인간의 노력을 강화할 수 있습니다.
• 증가된 수익: 유료 광고는 주로 오래된 사용자 행동 분석 방법과 고객 데이터에 의존하는 경우 비용이 많이 들 수 있습니다. 고급 기능을 활용하면 기계 학습을 통해 비용을 절감하고 수익을 높일 수 있습니다.

유료 전환 증가에 머신러닝 사용

“리드 생성은 수십억 달러 규모의 산업입니다. 이는 기업이 타겟 고객을 식별하고 잠재 고객이 검증된 구매를 하도록 설득하는 데 도움이 됩니다.” 

모든 부문의 기업은 프로세스를 개선하고 인력을 늘리기 위해 AI 및 기계 학습과 같은 최신 기술에 의존합니다. 리드를 유료 고객으로 전환하는 데 필요한 몇 가지 머신러닝 사용 사례는 다음과 같습니다.

맞춤형 추천

쇼핑객을 구매자로 전환하는 데는 많은 시간과 노력이 필요하지만 전환율 잠재력을 63% 증가시킵니다. 리드 육성 단계에서 잘 타겟팅된 개인화 전략을 사용합니다. 기계 학습을 사용하여 사용자 인구통계, 구매 내역 및 기타 변수를 분석하여 상품 및 서비스에 대한 개인화된 추천을 제공합니다. 고객의 문제점을 해결하는 그리고 그들과 공감합니다.

챗봇 및 고객 지원

고객 서비스는 거래 성사에 매우 중요하므로 기계 학습을 사용하여 연중무휴 고객 지원을 위해 기존 시스템에 챗봇을 도입하세요. 제품, 배송, 주문 처리 및 기타 유용한 정보에 관해 자주 묻는 질문에 답변해 드릴 수 있습니다. 즉각적인 지원과 긍정적인 사용자 경험은 판매와 잠재 고객 상실의 차이를 가져올 수 있습니다.

예측 분석

“기업은 ML의 데이터 처리 및 분석 기능을 활용하여 잠재 고객을 육성하고 긍정적인 구매 결정을 내리도록 영향을 주어 수익을 창출해야 합니다.” 

기계 학습을 통해 판매 퍼널을 생성하여 리드를 생성하고 전환할 수 있습니다. 탄탄한 분석 기능은 대규모 데이터 저장소를 사용하여 검색 항목, 탐색 패턴 및 기타 기록 데이터와 같은 과거 활동을 기반으로 사용자 행동을 매핑합니다. 그러면 마케팅 팀은 인기 있는 리드에 집중하고 고객이 될 가능성이 낮은 사용자를 놓을 수 있습니다.

사용자 타겟 광고 실행

사람들이 유료 서비스에 가입하고, 제품을 구매하고, 정보 양식을 작성하도록 유도하는 것은 노련한 마케팅 담당자에게도 어려울 수 있습니다. ML은 이상적인 광고 배치, 맞춤형 후속 메시지 및 기타 타겟팅 전략을 식별하여 기존 광고 캠페인을 최적화할 수 있습니다. 강력한 컴퓨팅 능력을 사용하여 어떤 채널이나 영업 활동이 육성된 리드로부터 긍정적인 반응을 유발하는지 추적하고 분석할 수 있습니다.

머신 러닝으로 비즈니스 활동 강화

머신러닝은 비즈니스에서 강력한 도구입니다. 기업은 데이터 처리 및 분석 기능을 활용하여 잠재 소비자를 독려하고 구매에 영향을 주어 수익을 창출해야 합니다. 이 새로운 기술에 투자하는 브랜드는 초기 채택 비용을 상쇄하는 많은 이점을 누릴 수 있습니다.

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