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머신 러닝으로 마케팅을 강화할 수 있는 7가지 방법

디지털 시대에 어떤 마케터도 데이터, 분석 및 자동화를 마스터하지 않고는 생존할 수 없습니다. 그 이유는 데이터 생성의 엄청난 급증입니다. 데이터 생성에 대한 통계를 본다고 가정합니다. 이 경우 매일 생성되는 데이터의 양은 2.5 2.5 오늘 소셜 미디어에 따르면 18 XNUMX이 뒤따릅니다.

세계 경제 포럼에 따르면 2025년까지 매일 생성되는 데이터의 양이 전 세계적으로 463엑사바이트로 급증할 것이라고 합니다. 

그리고 재미있는 부분은 인간이 말한 단어가 겨우 XNUMX엑사바이트의 데이터에 들어 있다는 것입니다. 이제 데이터, 분석 및 자동화를 마스터하는 것의 중요성과 오늘날 이것이 왜 중요한지 상상해 보십시오. 지금쯤이면 답을 얻었을 것입니다.

그러나 시장에서 눈에 띄고 경쟁자를 이기려면 현재 진행 중인 추세와 향후 추세를 이해해야 합니다. 어떻게 원활하게 분석할 수 있습니까? 기계 학습 및 고급 자동화를 통해.

이 블로그에서는 기계 학습 경쟁이 치열한 세상에서 마케팅을 강화할 수 있습니다. 경쟁에서 혼자가 아니라는 사실을 기억하십시오. 경쟁자를 이기기 위해서는 한 발 앞서 생각하고 행동해야 합니다.

내 말을 이해했다면 자세히 살펴보고 살펴보겠습니다.

머신 러닝으로 마케팅을 강화할 수 있는 7가지 멋진 방법

마케팅 성공은 적절한 고객 조사부터 브랜드 전략 수립, 고객 참여, 고객 만족에 이르기까지 많은 중요한 요소에 달려 있습니다. 많은 노력과 자동화가 필요합니다.

그리고 이러한 방대한 문제를 해결하고 정확한 데이터 분석을 통해 마케터의 작업과 책임을 완화하기 위해 머신 러닝이 해야 할 역할이 막중합니다. 머신 러닝이 마케팅에 미치는 영향에 대한 완전한 분석은 다음과 같습니다.

360도 고객 이해

매일 고객은 자신에 대한 정보를 공유하지만 고객이 가장 좋아하는 곳에서 대부분의 시간을 보낼 수 있습니다. 당신이 주의를 기울이기 시작할 때, 당신은 그것들을 점점 더 잘 알기 시작합니다.

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고객의 마지막 구매, 고객의 문제, 귀사와 귀사의 제품이 고객을 어떻게 도울 수 있는지 알게 됩니다. 고객의 고충을 이해하고 고객의 요구를 충족하고 다음에 구매할 가능성이 있는 제품을 예측할 수 있을 때 고객의 심리를 이해하게 됩니다.

실시간 분석을 통해 진행 중인 트렌드와 향후 트렌드를 파악할 수 있습니다.

오늘날, 디지털 시대에 세상은 너무 빠르게 변화하여 데이터를 이해하기 어렵습니다. 이것이 비즈니스 의사결정이 시시각각 변하는 이유 중 하나입니다. 모든 것은 최종 결정을 내릴 때이므로 점점 더 많은 데이터가 쏟아집니다.

Google에서 제공하는 몇 가지 무료 도구는 Google 키워드, Google 애널리틱스 및 Google 검색 콘솔입니다. 이를 사용하면 진행 중인 추세와 향후 추세를 이해하는 데 필요한 정확한 데이터와 경쟁업체가 모든 위치 및 제품에 대해 동일한 방식으로 수행하는 방법을 얻을 수 있습니다.

Gartner에 따르면 실시간 분석은 더 나은 결정을 신속하게 내리기 위해 논리와 수학이 필요한 분야입니다. 그리고 다시 Gartner의 연구에 따르면 2022년까지 대부분의 기업은 실시간 분석을 통합하여 회사를 최고의 수준으로 끌어올리고 경쟁사보다 앞서 나갈 것입니다. 단지 의사 결정을 개선하기 위한 것입니다.

Smart Engine Recommendations는 가장 현명한 조치입니다.

비즈니스는 데이터를 기반으로 운영되며 이는 사실입니다. 하지만 데이터는 어디에서 오는 것일까요? 사용자로부터, 그렇지? 예, 귀하가 웹사이트를 방문하거나 제품을 구매할 때마다 웹사이트 쿠키는 모든 것을 추적하고, 거기에서 분석가는 귀하가 관심을 갖고 구매하고 싶은 다른 물건을 알 수 있습니다.

그리고 그들은 당신이 그들의 웹사이트를 방문할 때 비슷한 일을 하도록 강요합니다. 이 Great Indian Festival에서 iPhone을 구입했다고 가정해 보겠습니다. 아마존이 다음에 보여줄 휴대폰 충전기, 케이스, 강화유리 등 아이폰을 구매한 사람들도 이 아이템들을 구매했다고 한다.

아마존은 어떻게 그렇게 합니까? 아마존은 그것을 사용하여 KNN 알고리즘, 스마트 엔진 권장 사항을 사용합니다. 가장 현명한 조치입니다.

예측 참여 및 분석(몇 단계만 거치면)

데이터 분석의 첫 번째 단계는 데이터를 이해하는 것입니다. 즉, 데이터를 알면 고객과 그들이 찾고 있는 것이 무엇인지 알 수 있습니다. 거기에서 그들이 실제로 무엇을 구매할 수 있는지 알 수 있습니다.

예측 분석은 바로 이것에 관한 것입니다. 고객이 특정 조치를 취하고 회사가 정확한 예측을 위해 다른 소프트웨어를 사용할 가능성입니다.

가장 좋은 예는 Flipkart의 "The Big Billion Sale" 캠페인입니다. 자세히 살펴보면 가장 좋은 거래가 XNUMX개 남았고 가격이 변동하는 동안 판매를 늘리기 위한 다양한 전략을 보았을 것입니다.

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구매하려고 하면 주문이 품절되고 다시 사용할 수 있게 됩니다. 또는 새로운 플래그십 전화가 출시되는 곳마다 관련될 수 있는 것입니다. 매주 제한된 판매가 있으며 장치가 완전히 사용 가능해질 때까지 첫 번째 등록 고객에게 배송됩니다.

챗봇은 새롭고 궁극적인 영업 사원입니다.

요즘은 모든 웹사이트를 보면 챗봇이라는 것이 있고 NLP가 활성화되어 있어 스스로 학습하는 자가 학습 알고리즘입니다. 이를 통해 24 X 7 웹 사이트에서 활동할 필요가 없습니다.

챗봇은 새롭고 궁극적인 판매용 AI 로봇이며 방문 고객의 검색 의도를 이해하고 리드를 수집하고 나중에 고객으로 전환할 수 있도록 안내할 수 있습니다.

개인화는 새로운 고객 중심 감정입니다.

다양한 관점에서 바라볼 때 항상 고객이 감정에 따라 움직인다는 것을 알 수 있습니다. 올바른 방법으로 제시하고 문제점을 지적하면 조치를 취할 가능성이 가장 큽니다.

그러나 그들을 개인화하고 이름을 부르면 '이 회사는 고객 중심적이고 고객을 매우 소중하게 생각합니다. 그리고 그것이 그들을 당신의 비즈니스에 연결시키는 것입니다.

이를 수행하는 가장 좋은 방법은 이메일 마케팅을 통한 것이며, 개인화를 통해 전체 프로세스를 자동화하는 자체 학습 알고리즘과 동일한 도구를 많이 보유하고 있습니다.

음성 검색은 검색 최적화 및 검색 엔진의 새로운 세대입니다.

디지털 시대와 모바일 및 웹 앱의 많은 고급 기능으로 인해 우리의 삶은 더욱 정교해졌습니다. 사람들은 검색어를 입력하는 데 거의 관심이 없었지만 음성으로 검색했습니다.

이것이 바로 세계 최대 전자 상거래 플랫폼인 Amazon이 Alexa 구현으로 훌륭하게 수행하는 일입니다. 자연어 처리 원칙에 따라 대상 쿼리를 캡처하고 KNN 알고리즘을 통해 가장 일치하는 항목과 관련 항목을 찾고 일치하는 키워드로 고객에게 가장 관련성이 높은 항목을 보여줍니다.

그런 식으로 Amazon은 최종 사용자가 마케팅 및 비즈니스 모델을 쉽게 만들 수 있도록 하고 고객을 오랫동안 유지합니다.

결론

전체 내용을 읽으면 기계 학습이 얼마나 고급화되고 필수적인지와 비즈니스 모델에 통합하는 것이 얼마나 중요한지 알게 됩니다.

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이 XNUMX가지 기계 학습 알고리즘은 이미 판도를 바꾸고 있습니다. 비즈니스 소유자 또는 이해 관계자인 경우 확장을 확인하기 위해 비즈니스에 구현 계획을 세워야 합니다.

또한 읽어 전자 상거래에 기계 학습을 사용하는 방법

포스트 머신 러닝으로 마케팅을 강화할 수 있는 7가지 방법 첫 번째 등장 AiiotTalk – 인공 지능 | 로봇 공학 | 기술.

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

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