Машинное обучение (Machine Learning) можно трактовать как использование искусственного интеллекта (ИИ), которое дает системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта (не будучи явно запрограммированным на это). Машинное обучение сосредоточено на разработке компьютерных программ, которые могут получить доступ к данным, проанализировать их и использовать для обучения.
Это не просто футуристические продукты, такие как Siri и Amazon Echo. И это не ограничивается компаниями, которые, как мы обычно думаем, имеют огромный бюджет на исследования и разработки - Googles, Facebook и Microsofts. На самом деле, машинное обучение уже помогает чуть ли не каждой компании из списка Fortune 500 работать более эффективно и зарабатывать больше денег.
Вот пять причин, по которым компаниям стоит начать применять маркетинговые стратегии Machine Learning на своих соответствующих шкалах.
1. Это оживляет "реальное время".
Фраза "в реальном времени" уже много лет используется маркетологами, но на самом деле это было невозможно, пока на сцене не появилось машинное обучение. Ни одна из предыдущих систем не приблизилась к уровню ответственности, обеспечиваемому машинным обучением. Потребители видят, что предложения меняются с каждой минутой на основе практически неограниченных данных, которые они создают для обрабатываемых машин. Переадресация рекламы на Facebook - это только один пример. Посетите веб-сайт, и вам не нужно долго ждать объявления, чтобы всплыть на вашей временной шкале.
"Машинное обучение и другие передовые технологии открыли новые возможности для более разумного инвестирования в маркетинговый бюджет", - говорит Рафа Хименез, генеральный директор компании Adinton. Компания глубоко погружена в предоставление решений для машинного обучения и многое другое для бизнеса. "Эти новые технологии позволяют компаниям анализировать тонны данных в режиме реального времени 24 часа в сутки 7 дней в неделю, получая глубокое понимание происходящего. Управление большими объемами данных и получение мощной и действенной информации - это самая важная основа любого бизнеса в наши дни".
2. Это устраняет самого большого врага бизнес-маркетинга.
Плодотворный бизнес-маркетинг достигает своей аудитории и приводит к конверсии. Проблема заключается в очень простой проблеме сбыта отходов. В связи с отсутствием лучшей стратегии в ходе маркетинговых кампаний применялся подход, основанный на испытаниях и ошибках. Кампании, проводимые как в режиме онлайн, так и оффлайн, по существу разбрасывают семена на землю в надежде на то, что некоторые из них укоренятся.
Представьте себе, что ваши маркетинговые усилия в основном видели люди, которых вы хотели бы видеть - люди, которые искали то, что вы можете предложить, или чье поведение в Интернете предполагает, что они, скорее всего, будут заинтересованы в ваших продуктах или услугах. Машинное обучение способно значительно уменьшить неточность маркетинга. Используя поведенческие данные, маркетологи могут эффективно работать со своей аудиторией, что значительно повышает вероятность превращения покупателей в покупателей.
3. Это открывает путь к маркетинговому пророчеств.
Профессионалы флиртовали с маркетинговыми пророчествами, или прогнозированием спроса, на протяжении многих лет. Во многих случаях такое планирование осуществлялось на основе тенденций и последовательных моделей закупок. Внедрение ИИ в маркетинговых целях предлагает лицам, принимающим решения, нечто более конкретное: подавляющую возможность дать клиентам то, чего они хотят, прежде чем они осознают, что они этого хотят. Эти усилия по-прежнему будут носить в основном рекомендательный характер. Но они будут опираться на данные, а не на слепые предложения незаинтересованного потребителя.
Знаменитый разработчик Кевин Кэролл так выразился: "Многое из того, что мы делаем с машинным обучением, происходит под землей. Машинное обучение помогает нам разрабатывать алгоритмы прогнозирования спроса, ранжирования продуктов, составления рейтингов, рекомендаций по продуктам и сделкам, размещению товаров, выявлению мошенничества, переводам и многому другому".
4. Это помогает структурировать маркетинговый контент.
Копирайтеры пользуются знаниями, имеющиеся в распоряжении их компании или клиента, для создания рекламы и маркетинговых кампаний по электронной почте, которые говорят с целевой аудиторией. В значительной степени, однако, эти опытные убедительные авторы должны работать с общим подходом и большим количеством обоснованных предположений.
Машинное обучение сужает круг поиска. Значит, так будет лучше: Он предоставляет реальные средства анализа настроений, чтобы маркетологи знали, что сказать и как может отреагировать аудитория. Результаты анализа настроений публикуются в Twitter, где маркетологи могут следить за социальной болтовней, чтобы увидеть, что резонирует с определенной целевой аудиторией. Специалисты по брендам и копирайтеры могут сразу же вносить коррективы в объявления в ответ на комментарии и ответы на тенденции. Это выводит на поверхность правильное сообщение.
5. Это снижает затраты.
Теперь, когда мир переместился почти полностью в интернет, машинное обучение может адаптироваться к самым сложным задачам маркетинга. Стоимость всегда на первом месте в этом списке.
Машинное обучение сокращает маркетинговые расходы, так как требует гораздо меньшего количества людей. Это также значительно сокращает расходы на связь, так как большинство клиентов могут получать актуальную информацию о предложениях через автоматическую электронную почту, плановые сообщения в социальных сетях, онлайн-рекламу или другой контент.
Точность машинного обучения также влияет на производство и распространение автономных материалов. Это позволяет маркетологам точно определить нужное количество и использование.