В цифровую эпоху ни один маркетолог не может выжить без владения данными, аналитики и автоматизации; Причина в резком росте объемов данных. Предположим, вы посмотрите статистику по генерации данных. В этом случае это более 2.5 квинтиллионов данных, генерируемых каждый день, что равняется 2.5, за которыми следуют ошеломляющие 18 нулей, согласно сегодняшним социальным сетям.

«А к 2025 году количество данных, генерируемых каждый день, вырастет до 463 эксабайт данных во всем мире, по данным Всемирного экономического форума». 

И самое интересное - слова, произнесенные людьми, умещаются всего в пять эксабайт данных. А теперь представьте, насколько важно владение данными, аналитика и автоматизация и почему это так важно сегодня? Вы, наверное, уже получили ответы.

Но чтобы выделиться на рынке и победить своих конкурентов, вам необходимо понимать текущие и будущие тенденции. Как вы можете легко их проанализировать? За счет машинного обучения и расширенной автоматизации.

В этом блоге мы узнаем, как обучение с помощью машины может улучшить маркетинг в высококонкурентном мире. Помните, что вы не одиноки в гонке, но вам нужно подумать и действовать на шаг вперед, чтобы победить своих конкурентов.

Если вы понимаете, что я имею в виду, давайте погрузимся в их подробности.

7 самых крутых способов, которыми машинное обучение может улучшить ваш маркетинг

Успех в маркетинге зависит от многих важных факторов, от правильного исследования клиентов до построения стратегии бренда, взаимодействия с клиентами и удовлетворения их; это требует больших усилий и автоматизации.

Машинное обучение призвано сыграть огромную роль в решении этих огромных проблем, облегчении работы и ответственности маркетологов за счет точного анализа данных. А вот и полный анализ того, как машинное обучение влияет на маркетинг.

Понимание клиентов на 360 градусов

Каждый день ваши клиенты делятся информацией о себе, но лучшее, что вы можете сделать, - это проводить большую часть своего времени там, где ваши клиенты любят проводить. Когда вы начинаете обращать внимание, вы начинаете узнавать их все лучше и лучше.

Вы узнаете о последней покупке вашего клиента, его проблемах и о том, как вы и ваши продукты можете им помочь. Когда вы поймете их болевые точки и сможете удовлетворить их потребности и предсказать, что они, вероятно, купят в следующий раз, поймете психологию, лежащую в основе этого, - вы получите 360-градусный обзор клиентов.

Аналитика в реальном времени дает вам информацию о текущих и перспективных тенденциях

Сегодня, в цифровую эпоху, мир меняется так быстро, что трудно воспринимать данные, и это одна из причин, по которой бизнес-решения время от времени меняются. Поскольку все дело в том, что когда вы принимаете окончательное решение, все больше и больше данных подвергаются бомбардировке.

Несколько бесплатных инструментов от Google - это ключевые слова Google, Google Analytics и Google Search Console. Используя их, вы получаете точные данные, необходимые для понимания текущих и будущих тенденций и того, как ваши конкуренты делают то же самое для любого местоположения и продукта.

Согласно Gartner, аналитика в реальном времени - это дисциплина, требующая логики и математики для быстрого принятия лучших решений. И снова, согласно исследованию Gartner, к 2022 году большинство компаний будут внедрять аналитику в реальном времени, чтобы вывести свою фирму на высший уровень и опередить своих конкурентов - просто чтобы улучшить процесс принятия решений.

Рекомендации Smart Engine - самый умный ход на свете

Бизнесы работают на данных, и это правда, но откуда они берутся? От пользователей, да? Да, всякий раз, когда вы посещаете веб-сайт или покупаете продукт, файлы cookie веб-сайта отслеживают все, и оттуда аналитик может узнать, что еще вам было бы интересно и что вы хотели бы купить.

И они подталкивают вас к тому же, когда вы посещаете их веб-сайт. Предположим, вы купили iPhone на этом Великом индийском фестивале; что Amazon покажет вам дальше: зарядное устройство для телефона, чехол и закаленное стекло, заявив, что люди, купившие iPhone, также приобрели эти предметы.

Как Amazon это делает? Amazon делает это, используя KNN алгоритмы, используя рекомендации интеллектуального двигателя. Это самый разумный ход.

Прогнозное взаимодействие и аналитика (всего в нескольких шагах)

Первый шаг аналитики данных - это способность понять данные, то есть когда вы знаете данные, вы знаете клиентов и то, что они ищут. Оттуда вы можете узнать, что они на самом деле могут купить.

И в этом вся суть прогнозной аналитики; это вероятность того, что клиенты совершат определенное действие, а компании используют другое программное обеспечение для точного прогнозирования.

Лучшим примером является кампания Flipkart «Большая распродажа». Если вы присмотрелись, то увидите лучшие предложения, осталось всего семь и множество различных тактик для увеличения продаж при колебаниях цен.

Когда вы собираетесь совершить покупку, заказ заканчивается и снова становится доступным. Или что-то, к чему вы можете относиться, где бы ни запускался новый флагманский телефон, еженедельно ограниченные продажи и доставка первым зарегистрированным клиентам до тех пор, пока устройство не станет полностью доступным.

Чат-боты - новые и лучшие продавцы

В настоящее время, если вы видите каждый веб-сайт, на нем есть что-то, что называется чат-ботами, и он поддерживает NLP, что означает, что это самообучающийся алгоритм, который учится сам по себе. При этом вам не нужно быть активным на веб-сайте 24 X 7.

Чат-боты - это ваши новые и совершенные торговые ИИ-роботы, которые могут направлять ваших посетителей, понимая их цели поиска, помогая вам собирать потенциальных клиентов, а позже вы можете превратить их в клиентов.

Персонализация - это новая эмоция, ориентированная на клиента

Когда вы смотрите на это с разных точек зрения, вы всегда можете понять, что клиенты движимы эмоциями; когда вы представляете их правильно и укажете на их болевые точки, они, скорее всего, примут меры.

Но когда вы персонализируете их, обращаясь к ним по имени, они чувствуют: «Эта компания ориентирована на клиента и очень ценит своих клиентов. И это привлекает их к вашему бизнесу.

Лучший способ сделать это - электронный маркетинг, и у нас есть так много инструментов для этого с алгоритмами самообучения, которые автоматизируют весь процесс с помощью персонализации.

Голосовой поиск - это новое поколение поисковой оптимизации и поисковых систем

В цифровую эпоху и с появлением множества расширенных функций в мобильных и веб-приложениях наша жизнь стала более изощренной. Людям вряд ли было интересно набирать свои запросы, но они выполняли голосовой поиск.

Это то, что крупнейшая в мире платформа электронной коммерции Amazon блестяще справляется с внедрением Alexa. Он работает по принципу обработки естественного языка, где он захватывает запросы аудитории, ищет наилучшие совпадения и связанные с ними с помощью алгоритма KNN и демонстрирует клиентам наиболее релевантные элементы с соответствующими ключевыми словами.

Таким образом, Amazon упрощает маркетинг и бизнес-модель для конечных пользователей и надолго удерживает их клиентов.

Заключение

Прочитав всю статью, вы узнаете, насколько продвинутым и важным стало машинное обучение и насколько важно его интегрировать в бизнес-модели.

Эти семь алгоритмов машинного обучения уже изменили правила игры. Если вы владелец бизнеса или заинтересованное лицо, вы должны запланировать их внедрение в свой бизнес, чтобы увидеть его масштабирование.

Читайте также Как использовать машинное обучение для электронной коммерции

сообщение 7 способов, которыми машинное обучение может улучшить ваш маркетинг Появившийся сначала на AiiotTalk - Искусственный интеллект | Робототехника | Технология.

PlatoAi. Web3 в новом свете. Расширенный анализ данных.
Щелкните здесь, чтобы получить доступ.

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