Trong kỷ nguyên kỹ thuật số, không nhà tiếp thị nào có thể tồn tại nếu không nắm vững dữ liệu, phân tích và tự động hóa; lý do là sự gia tăng lớn trong quá trình tạo dữ liệu. Giả sử bạn nhìn vào số liệu thống kê về quá trình tạo dữ liệu. Trong trường hợp đó, hơn 2.5 ngũ phân vị dữ liệu được tạo ra mỗi ngày, tương đương với 2.5, tiếp theo là 18 số không gây kinh ngạc theo phương tiện truyền thông xã hội ngày nay.

“Và đến năm 2025, lượng dữ liệu được tạo ra mỗi ngày sẽ tăng lên 463 exabyte dữ liệu trên toàn cầu, theo diễn đàn kinh tế thế giới”. 

Và phần thú vị là những từ mà con người đã nói chỉ nằm trong XNUMX exabyte dữ liệu. Bây giờ hãy tưởng tượng tầm quan trọng của việc nắm vững dữ liệu, phân tích và tự động hóa và tại sao nó lại quan trọng ngày nay? Bạn có thể đã có câu trả lời của bạn bây giờ.

Nhưng để nổi bật trên thị trường và đánh bại các đối thủ cạnh tranh, bạn cần hiểu rõ các xu hướng đang diễn ra và sắp tới. Làm thế nào bạn có thể phân tích chúng liền mạch? Thông qua máy học và tự động hóa tiên tiến.

Và trong blog này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách học máy có thể tăng cường tiếp thị trong thế giới cạnh tranh cao. Hãy nhớ rằng bạn không đơn độc trong cuộc đua, nhưng bạn cần phải suy nghĩ và hành động trước một bước để đánh bại đối thủ của mình.

Nếu bạn hiểu ý tôi, hãy đi sâu vào và khám phá chúng một cách chi tiết.

7 cách tuyệt vời nhất mà Máy học có thể nâng cao hoạt động tiếp thị của bạn

Tiếp thị thành công phụ thuộc vào nhiều yếu tố quan trọng, từ nghiên cứu khách hàng thích hợp đến xây dựng chiến lược thương hiệu, tương tác với khách hàng và làm hài lòng họ; nó cần rất nhiều nỗ lực và tự động hóa.

Và để giải quyết những vấn đề lớn này, giảm bớt công việc và trách nhiệm của nhà tiếp thị thông qua phân tích dữ liệu chính xác, học máy có những vai trò to lớn. Và đây là bản phân tích đầy đủ về cách học máy ảnh hưởng đến hoạt động tiếp thị.

Hiểu khách hàng trong 360 độ

Mỗi ngày, khách hàng của bạn chia sẻ thông tin về họ, nhưng điều tốt nhất bạn có thể làm là dành phần lớn thời gian ở nơi khách hàng yêu thích. Khi bạn bắt đầu chú ý, bạn bắt đầu biết chúng ngày càng tốt hơn.

Bạn biết được lần mua hàng cuối cùng của khách hàng, các vấn đề của họ cũng như cách bạn và các sản phẩm của bạn có thể giúp họ. Khi bạn hiểu những điểm khó khăn của họ và có thể đáp ứng nhu cầu của họ và dự đoán những gì họ có khả năng sẽ mua vào lần tiếp theo, hiểu được tâm lý đằng sau đó - bạn sẽ có được cái nhìn 360 độ về khách hàng.

Phân tích thời gian thực cung cấp cho bạn các xu hướng đang diễn ra và sắp tới

Ngày nay, trong kỷ nguyên kỹ thuật số, thế giới đang thay đổi quá nhanh nên rất khó để hiểu được dữ liệu, và đó là một lý do tại sao các quyết định kinh doanh liên tục thay đổi theo thời gian. Bởi vì toàn bộ vấn đề là khi bạn đưa ra quyết định cuối cùng, ngày càng có nhiều dữ liệu bị tấn công.

Một số công cụ miễn phí của Google là Google Keywords, Google Analytics và Google Search Console. Khi bạn sử dụng chúng, bạn sẽ có được dữ liệu chính xác cần thiết để hiểu các xu hướng đang diễn ra và sắp tới cũng như cách đối thủ cạnh tranh của bạn làm điều tương tự đối với bất kỳ vị trí và sản phẩm nào.

Theo Gartner, phân tích thời gian thực là một ngành học đòi hỏi logic và toán học để đưa ra quyết định tốt hơn một cách nhanh chóng. Và một lần nữa, theo nghiên cứu của Gartner, vào năm 2022, hầu hết các công ty sẽ kết hợp phân tích thời gian thực để đẩy công ty của họ lên cấp độ cuối cùng và vượt lên trước các đối thủ cạnh tranh - chỉ để cải thiện việc ra quyết định.

Khuyến nghị của Công cụ thông minh là Động thái thông minh nhất từ ​​trước đến nay

Các doanh nghiệp chạy trên dữ liệu, và điều đó đúng, nhưng dữ liệu đến từ đâu? Từ người dùng, phải không? Có, bất cứ khi nào bạn truy cập một trang web hoặc mua một sản phẩm, cookie của trang web sẽ theo dõi mọi thứ và từ đó, nhà phân tích có thể biết những thứ khác mà bạn quan tâm và muốn mua.

Và họ thúc đẩy bạn làm những điều tương tự khi bạn truy cập trang web của họ. Giả sử bạn đã mua một chiếc iPhone tại Lễ hội Ấn Độ lớn này; Những gì Amazon sẽ cho bạn thấy tiếp theo, bộ sạc điện thoại, vỏ và kính cường lực, cho biết những người đã mua iPhone cũng đã mua những mặt hàng này.

Amazon làm điều đó như thế nào? Amazon thực hiện điều đó bằng cách sử dụng Các thuật toán KNN, sử dụng các khuyến nghị động cơ thông minh. Đó là bước đi thông minh nhất.

Mức độ tương tác và phân tích dự đoán (Chỉ cần thực hiện một vài bước)

Bước đầu tiên của phân tích dữ liệu là có thể hiểu dữ liệu, nghĩa là khi bạn biết dữ liệu, bạn biết khách hàng và những gì họ đang tìm kiếm. Từ đó, bạn có thể biết họ thực sự có thể mua gì.

Và phân tích dự đoán là tất cả về điều đó; đó là khả năng khách hàng thực hiện một hành động cụ thể và các công ty sử dụng phần mềm khác nhau để đưa ra dự đoán chính xác.

Ví dụ tốt nhất là chiến dịch "Bán hàng tỷ USD" của Flipkart. Nếu bạn đã quan sát kỹ, bạn sẽ thấy những giao dịch tốt nhất, chỉ còn lại bảy và nhiều chiến thuật khác nhau để thúc đẩy doanh số bán hàng trong khi giá cả biến động.

Khi bạn chuẩn bị mua, đơn đặt hàng hết hàng và lại có sẵn. Hoặc một cái gì đó bạn có thể liên quan đến bất cứ nơi nào điện thoại hàng đầu mới ra mắt, số lượng bán ra có hạn mỗi tuần và giao hàng cho những khách hàng đăng ký đầu tiên cho đến khi có đầy đủ thiết bị.

Chatbots là những người bán hàng mới và cuối cùng

Ngày nay, nếu bạn thấy mọi trang web, nó đều có một thứ gọi là chatbots và nó được kích hoạt NLP, nghĩa là nó là một thuật toán tự học và tự học. Với điều này, bạn không cần phải hoạt động trên một trang web 24 X 7.

Chatbots là AI-Robot bán hàng mới và cuối cùng của bạn và có thể hướng dẫn khách hàng ghé thăm của bạn bằng cách hiểu ý định tìm kiếm của họ, giúp bạn thu thập khách hàng tiềm năng và sau đó bạn có thể biến họ thành khách hàng.

Cá nhân hóa là cảm xúc mới lấy khách hàng làm trung tâm

Khi bạn xem xét nó từ các khía cạnh khác nhau, bạn luôn có thể liên tưởng đến việc khách hàng được thúc đẩy bởi cảm xúc; khi bạn trình bày đúng cách và chọc vào điểm đau của họ, rất có thể họ sẽ hành động.

Nhưng khi bạn cá nhân hóa họ, gọi họ bằng tên của họ, họ cảm thấy 'Công ty này lấy khách hàng làm trung tâm và coi trọng khách hàng của họ rất nhiều. Và đó là điều thu hút họ đến với doanh nghiệp của bạn.

Cách tốt nhất để làm điều này là thông qua tiếp thị qua email và chúng tôi có rất nhiều công cụ tương tự với các thuật toán tự học giúp tự động hóa toàn bộ quy trình với tính năng cá nhân hóa.

Tìm kiếm bằng giọng nói là Công cụ Tìm kiếm và Tối ưu hóa Tìm kiếm Thế hệ Mới

Trong kỷ nguyên kỹ thuật số, và với nhiều tính năng tiên tiến trên ứng dụng web và thiết bị di động, cuộc sống của chúng ta ngày càng trở nên phức tạp hơn. Mọi người hầu như không quan tâm đến việc gõ các truy vấn của họ nhưng tìm kiếm chúng bằng giọng nói.

Đó là những gì mà nền tảng Thương mại điện tử lớn nhất thế giới, Amazon, thực hiện một cách xuất sắc với việc triển khai Alexa. Nó hoạt động trên nguyên tắc Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trong đó nó nắm bắt các truy vấn của đối tượng, tìm kiếm các kết quả phù hợp nhất và liên quan đến chúng thông qua thuật toán KNN và hiển thị các mặt hàng phù hợp nhất cho khách hàng bằng các từ khóa phù hợp.

Bằng cách đó, Amazon làm cho mô hình tiếp thị và kinh doanh trở nên dễ dàng đối với người dùng cuối và giữ chân khách hàng của họ trong một thời gian dài.

Kết luận

Khi bạn đọc toàn bộ nội dung, bạn sẽ biết được việc học máy đã trở nên tiên tiến và thiết yếu như thế nào cũng như tầm quan trọng của việc tích hợp vào các mô hình kinh doanh.

Bảy thuật toán học máy này đã và đang thay đổi trò chơi. Nếu bạn là chủ sở hữu doanh nghiệp hoặc các bên liên quan, bạn phải lập kế hoạch triển khai chúng trong doanh nghiệp của mình để xem nó mở rộng quy mô.

Ngoài ra, đọc Cách sử dụng Học máy cho Thương mại Điện tử

Các bài viết 7 cách Machine Learning có thể nâng cao hoạt động tiếp thị của bạn xuất hiện đầu tiên trên AiiotTalk - Trí tuệ nhân tạo | Người máy | Công nghệ.

PlatoAi. Web3 được mô phỏng lại. Khuếch đại dữ liệu thông minh.
Nhấn vào đây để truy cập.

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