I den digitala eran kan inga marknadsförare överleva utan att bemästra data, analyser och automatisering; Anledningen är en massiv ökning av datagenereringen. Anta att du tittar på statistiken om datagenerering. I så fall är det mer än 2.5 kvintiljoner data som genereras varje dag, vilket är lika med 2.5, följt av förbluffande 18 nollor enligt sociala medier idag.

"Och år 2025 kommer mängden data som genereras varje dag att stiga till 463 exabyte data globalt, enligt World Economic Forum." 

Och den roliga delen är de ord som människor har talat passar in i bara fem exabyte med data. Föreställ dig nu vikten av att bemästra data, analyser och automatisering och varför det är avgörande idag? Du har förmodligen fått dina svar nu.

Men för att sticka ut på marknaden och slå dina konkurrenter måste du förstå de pågående och kommande trenderna. Hur kan du analysera dem sömlöst? Genom maskininlärning och avancerad automatisering.

Och i den här bloggen ska vi lära oss hur maskininlärning kan förbättra marknadsföringen i den mycket konkurrensutsatta världen. Kom ihåg att du inte är ensam i loppet, men du måste tänka och agera ett steg i förväg för att slå dina konkurrenter.

Om du förstår vad jag menar, låt oss dyka in och utforska dem i detalj.

7 coolaste sätten maskininlärning kan förbättra din marknadsföring

Marknadsföringsframgång beror på många viktiga faktorer, från korrekt kundundersökning till att bygga varumärkesstrategin, engagera sig i kunderna och glädja dem; det kräver mycket ansträngning och automatisering.

Och för att lösa dessa enorma problem, underlätta marknadsförarens arbete och ansvar genom noggrann dataanalys, har maskininlärning enorma roller att spela. Och här är den fullständiga uppdelningen av hur maskininlärning påverkar marknadsföring.

Förstå kunder i 360 grader

Varje dag delar dina kunder information om sig själva, men det bästa du kan göra är att spendera större delen av din tid där dina kunder älskar att spendera. När du börjar uppmärksamma börjar du känna dem bättre och bättre.

Du lär känna din kunds senaste köp, deras problem och hur du och dina produkter kan hjälpa dem. När du förstår deras smärtpunkter och kan uppfylla deras behov och förutsäga vad de sannolikt kommer att köpa nästa gång, förstå psykologin bakom det – du får en 360-graders syn på kunderna.

Realtidsanalys ger dig löpande och kommande trender

Idag, i den digitala eran, förändras världen så snabbt att det är svårt att förstå data, och det är en anledning till att affärsbeslut hela tiden förändras från tid till annan. Eftersom det hela är när du är framme vid det slutgiltiga beslutet på väg att bli, mer och mer data bombarderas.

Några gratisverktyg från Google är Google Keywords, Google Analytics och Google Search Console. När du använder dem får du exakt den information du behöver för att förstå de pågående och kommande trenderna och hur dina konkurrenter gör detsamma för alla platser och produkter.

Enligt Gartner är realtidsanalys en disciplin som kräver logik och matematik för att snabbt fatta bättre beslut. Och återigen, enligt Gartners forskning, kommer de flesta företag år 2022 att införliva realtidsanalyser för att driva sitt företag till den ultimata nivån och ligga före sina konkurrenter – bara för att förbättra beslutsfattandet.

Smart Engine-rekommendationer är det smartaste draget någonsin

Företag kör på data, och det är så sant, men var kommer data från? Från användare, eller hur? Ja, varje gång du besöker en webbplats eller köper en produkt spårar webbplatscookies allt, och därifrån kan analytikern veta vilka andra saker du skulle vara intresserad av och vilja köpa.

Och de pressar dig att göra liknande saker när du besöker deras webbplats. Låt oss anta att du köpte en iPhone på denna Great Indian Festival; vad Amazon kommer att visa dig härnäst, telefonladdaren, fodralet och härdat glas, som säger att personer som har köpt iPhones också har köpt dessa föremål.

Hur gör Amazon det? Amazon gör det med hjälp av KNN -algoritmer, med hjälp av smarta motorrekommendationer. Det är det mest intelligenta draget.

Prediktivt engagemang och analys (bara några steg bort)

Det första steget i dataanalys är att kunna förstå data, vilket innebär att när du känner till data, känner du kunder och vad de letar efter. Därifrån kanske du vet vad de faktiskt kan köpa.

Och prediktiv analys handlar om det; det är sannolikheten för att kunderna vidtar en viss åtgärd och att företag använder annan programvara för korrekt förutsägelse.

Det bästa exemplet är kampanjen "The Big Billion Sale" av Flipkart. Om du har tittat noga har du sett de bästa erbjudandena, bara sju kvar, och många olika taktiker för att öka försäljningen samtidigt som priset fluktuerar.

När du ska köpa blir beställningen slut i lager och återigen blir den tillgänglig. Eller något du kan relatera till varhelst den nya flaggskeppstelefonen lanseras, det är begränsad försäljning varje vecka och leverans till de första registrerade kunderna tills enheten är fullt tillgänglig.

Chatbots är de nya och ultimata säljarna

Numera, om du ser varje webbplats, har den något som kallas chatbots, och det är NLP-aktiverat, vilket betyder att det är en självlärande algoritm som lär sig själv. Med detta behöver du inte vara aktiv på en webbplats 24 X 7.

Chatbots är dina nya och ultimata försäljnings-AI-Robots och kan vägleda dina besökande kunder genom att förstå deras sökavsikt, hjälpa dig att samla in leads och senare kan du göra dem till kunder.

Personalisering är den nya kundcentrerade känslan

När du tittar på det från olika perspektiv kan du alltid relatera till att kunderna är känslomässiga; när du presenterar dem på rätt sätt och petar deras smärta, är det troligt att de vidtar åtgärder.

Men när du personifierar dem och vänder sig till dem med deras namn, känner de 'Det här företaget är kundcentrerat och värderade sina kunder mycket. Och det är det som kopplar dem till ditt företag.

Det bästa sättet att göra detta är genom e-postmarknadsföring, och vi har så många verktyg för detsamma med självlärande algoritmer som automatiserar hela processen med personalisering.

Röstsökning är den nya generationen av sökoptimering och sökmotor

Under den digitala eran och med många avancerade funktioner i mobil- och webbappar har vårt liv blivit mer sofistikerat. Människor var knappast intresserade av att skriva ut sina frågor utan röstsökte dem.

Det är vad världens största e -handelsplattform, Amazon, gör briljant med Alexa -implementering. Den fungerar enligt principen om Natural Language Processing, där den fångar publikens frågor, letar efter de bästa matchningarna och relaterade till dem genom KNN-algoritmen, och visar upp de mest relevanta föremålen för kunderna med matchande sökord.

På så sätt gör Amazon marknadsförings- och affärsmodellen enkel för slutanvändarna och håller deras kunder under lång tid.

Slutsats

När man läser det hela lär man sig hur avancerad och väsentlig maskininlärning har blivit och hur avgörande det är att integreras i affärsmodellerna.

Dessa sju maskininlärningsalgoritmer har redan förändrats. Om du är en företagsägare eller intressent måste du planera att implementera dem i ditt företag för att se det skalas.

Läs också Hur man använder maskininlärning för e-handel

Posten 7 sätt att maskininlärning kan förbättra din marknadsföring visades först på AiiotTalk - Artificiell intelligens | Robotik | Teknologi.

PlatoAi. Web3 Reimagined. Datainformation förstärkt.
Klicka här för att komma åt.

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