I den digitale æra kan ingen markedsførere overleve uten å mestre data, analyser og automatisering; årsaken er en massiv økning i datagenerering. Anta at du ser på statistikken om datagenerering. I så fall er det mer enn 2.5 quintillions data generert hver dag, noe som tilsvarer 2.5, etterfulgt av bedøvende 18 nuller ifølge sosiale medier i dag.

"Og innen 2025 vil mengden data som genereres hver dag øke til 463 exabyte med data globalt, ifølge verdens økonomiske forum." 

Og den morsomme delen er ordene som mennesker har sagt, passer inn i bare fem exabyte med data. Forestill deg nå viktigheten av å mestre data, analyser og automatisering, og hvorfor det er avgjørende i dag? Du har sannsynligvis fått svarene dine nå.

Men for å skille deg ut i markedet og slå konkurrentene dine, må du forstå de pågående og kommende trendene. Hvordan kan du analysere dem sømløst? Gjennom maskinlæring og avansert automatisering.

Og i denne bloggen skal vi lære hvordan maskinlæring kan forbedre markedsføringen i den svært konkurranseutsatte verden. Husk at du ikke er alene i løpet, men du må tenke og handle et skritt på forhånd for å slå konkurrentene dine.

Hvis du forstår hva jeg mener, la oss dykke inn og utforske dem i detalj.

7 kuleste måter maskinlæring kan forbedre markedsføringen din

Markedsføringssuksess avhenger av mange viktige faktorer, fra riktig kundeundersøkelse til å bygge merkevarestrategien, engasjere seg med kundene og glede dem; det krever mye innsats og automatisering.

Og for å løse disse enorme problemene, lette markedsførerens arbeid og ansvar gjennom nøyaktig dataanalyse, har maskinlæring enorme roller å spille. Og her er en fullstendig oversikt over hvordan maskinlæring påvirker markedsføringen.

Forstå kunder i 360 grader

Hver dag deler kundene dine informasjon om seg selv, men det beste du kan gjøre er å tilbringe mesteparten av tiden din der kundene dine liker å tilbringe. Når du begynner å ta hensyn, begynner du å kjenne dem bedre og bedre.

Du blir kjent med kundens siste kjøp, problemene deres og hvordan du og produktene dine kan hjelpe dem. Når du forstår smertepunktene deres og er i stand til å oppfylle deres behov og forutsi hva de sannsynligvis vil kjøpe neste gang, forstår psykologien bak det – du får 360-graders syn på kundene.

Sanntidsanalyse gir deg løpende og kommende trender

I dag, i den digitale æra, endrer verden seg så raskt at det er vanskelig å forstå data, og det er en grunn til at forretningsbeslutninger endres fra tid til annen. Fordi det hele er når du er i mål med den endelige avgjørelsen, blir flere og flere data bombardert.

Noen få gratisverktøy fra Google er Google Keywords, Google Analytics og Google Search Console. Når du bruker dem, får du de nøyaktige dataene du trenger for å forstå de pågående og kommende trendene og hvordan konkurrentene dine gjør det samme for alle steder og produkter.

I følge Gartner er sanntidsanalyse en disiplin som krever logikk og matematikk for å ta bedre beslutninger raskt. Og igjen, ifølge Gartners undersøkelser, innen 2022, vil de fleste selskaper innlemme sanntidsanalyse for å presse firmaet til det ultimate nivået og ligge foran konkurrentene – bare for å forbedre beslutningstakingen.

Smart Engine-anbefalinger er det smarteste trekket noensinne

Bedrifter kjører på data, og det er så sant, men hvor kommer dataene fra? Fra brukere, ikke sant? Ja, hver gang du besøker et nettsted eller kjøper et produkt, sporer informasjonskapslene for nettstedet alt, og derfra kan analytikeren vite hvilke andre ting du er interessert i og liker å kjøpe.

Og de presser deg til å gjøre lignende ting når du besøker nettstedet deres. La oss anta at du kjøpte en iPhone på denne flotte indiske festivalen; hva Amazon vil vise deg videre, telefonladeren, etuiet og herdet glass, og sier at folk som har kjøpt iPhones også har kjøpt disse elementene.

Hvordan gjør Amazon det? Amazon gjør det ved å bruke KNN algoritmer, ved hjelp av smarte motoranbefalinger. Det er det mest intelligente grepet.

Prediktivt engasjement og analyse (bare noen få skritt unna)

Det første trinnet i dataanalyse er å kunne forstå dataene, det vil si når du kjenner dataene, kjenner du kundene og hva de leter etter. Derfra vet du kanskje hva de faktisk kan kjøpe.

Og prediktiv analyse handler om det; det er sannsynligheten for at kunder tar en bestemt handling og at selskaper bruker annen programvare for nøyaktig prediksjon.

Det beste eksemplet er kampanjen "The Big Billion Sale" av Flipkart. Hvis du har sett nøye, har du sett de beste tilbudene, bare syv igjen, og mange forskjellige taktikker for å øke salget mens prisen svinger.

Når du er i ferd med å kjøpe, blir bestillingen utsolgt, og igjen blir den tilgjengelig. Eller noe du kan forholde deg til uansett hvor den nye flaggskiptelefonen lanseres, det er begrenset salg hver uke og levering til de første registrerte kundene til enheten er fullt tilgjengelig.

Chatbots er de nye og ultimate salgspersonene

I dag, hvis du ser hvert nettsted, har det noe som kalles chatbots, og det er NLP-aktivert, noe som betyr at det er en selvlærende algoritme som lærer av seg selv. Med dette trenger du ikke å være aktiv på et nettsted 24 X 7.

Chatbots er dine nye og ultimate salgs-AI-roboter og kan veilede de besøkende kundene dine ved å forstå søkeintensjonen deres, hjelpe deg med å samle potensielle kunder, og senere kan du gjøre dem om til kunder.

Personalisering er den nye kundesentriske følelsen

Når du ser på det fra forskjellige perspektiver, kan du alltid forholde deg til at kundene er følelsesdrevne; når du presenterer dem på riktig måte og stikker til smertepunktene deres, er det mest sannsynlig at de tar affære.

Men når du personliggjør dem og henvender deg til dem med navnet, føler de 'Dette selskapet er kundesentrert og verdsetter kundene sine mye. Og det er det som fester dem til virksomheten din.

Den beste måten å gjøre dette på er gjennom e-postmarkedsføring, og vi har så mange verktøy for det samme med selvlærende algoritmer som automatiserer hele prosessen med personalisering.

Stemmesøk er den nye generasjonen av søkeoptimalisering og søkemotor

I den digitale æra, og med mange avanserte funksjoner på mobil- og nettapper, har livet vårt blitt mer sofistikert. Folk var knapt interessert i å skrive ut spørsmålene sine, men stemmesøkte dem.

Det er det verdens største e-handelsplattform, Amazon, gjør briljant med Alexa-implementering. Det fungerer etter prinsippet om naturlig språkbehandling, der det fanger publikumsforespørslene, ser etter de beste treffene og relatert til dem gjennom KNN -algoritmen, og viser de mest relevante elementene til kundene med matchende søkeord.

På den måten gjør Amazon markedsførings- og forretningsmodellen enkel for sluttbrukerne og holder kundene sine lenge.

konklusjonen

Når du leser det hele, lærer du hvor avansert og viktig maskinlæring som har blitt, og hvor avgjørende det er å integrere seg i forretningsmodellene.

Disse syv maskinlæringsalgoritmene har allerede endret spill. Hvis du er en bedriftseier eller interessent, må du planlegge å implementere dem i virksomheten din for å se at den skaleres.

Les også Hvordan bruke maskinlæring for e-handel

Innlegget 7 måter maskinlæring kan forbedre markedsføringen din dukket først på AiiotTalk - Kunstig intelligens | Robotikk | Teknologi.

PlatonAi. Web3 Reimagined. Data Intelligence Amplified.
Klikk her for å få tilgang.

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