12 способов использовать машинное обучение в цифровом маркетинге

Аналитика. Персонализация. Автоматизация Оптимизация. Это основа успеха кампаний цифрового маркетинга.

 

Что если один набор технологий может умножить эффективность всех этих аспектов маркетинговых многообразий? Это именно то, что делает машинное обучение. По прогнозам Gartner, к 2020 году около 30% компаний будут использовать компьютерное обучение и искусственный интеллект как минимум в одном из своих процессов продаж.

От цифровой рекламы до маркетинга по электронной почте, от маркетинга в социальных сетях до создания контента — машинное обучение буквально переписывает правила успеха маркетинга.

 

В этом руководстве я расскажу о 12 способах, с помощью которых вы можете использовать мощь машинного обучения для улучшения вашего цифрового маркетинга.

1) Лучшая персонализация

 

Можно утверждать, что бренды, продающие схожие товары и услуги, могут отличаться исключительно качеством обслуживания своих клиентов. А машинное обучение помогает маркетологам обеспечить превосходное качество обслуживания клиентов — в масштабе.

Одним из наиболее очевидных примеров, конечно, является Netflix, которая насчитывает более 100 миллионов пользователей в 190 странах и поэтому должна была выйти «за рамки прогноза рейтинга и перейти в персонализированный рейтинг, генерацию страниц, поиск, выбор изображений, обмен сообщениями и многое другое».

 

Они используют машинное обучение, чтобы предложить контент, который скорее всего понравится зрителю, основываясь на том, что они раньше смотрели, игнорировали и оценивали. Маркетологи могут использовать стратегию, принятую Netflix для оптимизации и персонализации маркетинговых кампаний по электронной почте или для повышения общих показателей вовлеченности.

 

Есть десятки примеров, но вот несколько других компаний, которые используют ИИ и ОД для повышения качества обслуживания клиентов:

 

    Компания North Face использует машинное обучение, чтобы помочь покупателям найти лучший продукт для отдыха на свежем воздухе.

    Yelp использует машинное обучение для упорядочивания изображений в нужные категории.

    Starbucks использует машинное обучение, чтобы рекомендовать напитки с помощью своего приложения, которое, скорее всего, понравится покупателю.

 

Общей чертой всех них является использование машинного обучения для управления поездками клиентов через различные цифровые интерфейсы таким образом, чтобы максимизировать эмпирическую ценность и, таким образом, вовлеченность.

2) Более быстрое обслуживание клиентов

 

Исследования показывают, что 79% клиентов предпочитают живой чат для быстрого получения ответов на свои вопросы. Ниже перечислены преимущества чатов службы поддержки клиентов:

 

    Нулевое время ожидания клиента

    доступность 24×7

    Постоянно расширяющаяся база знаний

    Кроме того, у них есть возможность направлять сложные запросы к коллегам из числа людей.

И это не только обслуживание клиентов, где сияют чат-боты; они даже могут помочь брендам в исходящем маркетинге, посылая клиентам последующие сообщения.

 

Чатбот eBay, созданный для Google Assistant, который является «самым продвинутым чатом электронной коммерции». И также является наиболее часто используемым», помогает клиентам найти лучшую цену на предпочитаемые ими товары с помощью голосового поиска:

 

Боты также могут объявлять о запуске новых продуктов и обмениваться информацией о скидках и купонах для повышения уровня вовлеченности пользователей. Данные, собранные этими чатботами в ходе взаимодействия с клиентами, помогают маркетологам получить представление о поведении и менталитете потребителей, и, опять же, они делают это в масштабе.

 

Таким образом, чат-боты на базе технологии ML не только помогают маркетологам экономить деньги, но и обеспечивают лучшие результаты бизнеса.

 

3) Курирование более точного содержания

 

Если ваша команда курирует сообщения, чтобы подготовить их к просмотру или подготовить другие «лучшие» материалы, вы знаете, как это может занять много времени. К счастью, существуют инструменты курирования, основанные на машинном обучении.

Curata и Vestorly — два таких инструмента, которые могут посылать нужный контент нужному человеку в нужное время. Эти инструменты собирают статьи из предпочитаемых онлайн-направлений (блоги, каналы социальных сетей и т.д.) и персонализируют контент для ваших клиентов.

 

Например, Курата может:

 

    Простая организация, аннотация и создание контента для привлечения и вдохновения себя и своей аудитории.

    Предложить содержание и расставить приоритеты с помощью механизма самообучения.

    Разумно заблаговременно заселить курируемый пост

 

Такие компании, как JP Morgan, Aramark, Zendesk и SendGrid уже используют Curata для курирования контента.

 

Улучшение окупаемости инвестиций в контент-маркетинг с помощью этих инструментов может быть потрясающим: Известно, что маркетологи могут ожидать до 600% увеличения числа потенциальных покупателей и до 300% увеличения числа потенциальных покупателей, используя свою платформу маркетинга контента на базе AI.

 

4) Создание интеллектуального контента

 

Проверьте любой список заданий, которые AI должен автоматизировать, и вы увидите, что задания с предсказуемым и повторяемым набором задач, таких как, например, отслеживание, находятся прямо там. Создание контента не входит в этот список, поскольку в большей степени относится к сфере творчества и, следовательно, трудно автоматизировать. Или нет?

Разговорный AI — Frase.io — это инструмент, который демонстрирует, как машинное обучение уже стучится в двери создания контента. Этот инструмент использует интерактивный искусственный интеллект, который позволяет компьютерам общаться с людьми на естественном языке, т.е. вести разговоры, генерировать информационные справки и отвечать на вопросы клиентов.

Думай об этом как об инструменте, который может:

 

    Помогите вашей команде исследовать темы и подготовить резюме в кратчайшие сроки.

    Масштабировать создание контента, обращая особое внимание на тематические пробелы

    Использовать стратегию контента, основанную на вопросах клиентов

    Непрерывно оптимизируйте содержимое вашего существующего веб-сайта

 

И это не единственный умный инструмент автоматизации.

 

Natural Language Generation (NLG) — Возьмем, например, инструмент от Narrative Science, который автоматически создает описания из данных, чтобы «помочь вам улучшить масштаб, качество и последовательность вашей отчетности». Это означает больше понимания для ваших заинтересованных сторон».

 

Quill использует технологию NLG для создания коротких фрагментов контента, помогая компаниям повысить вовлеченность пользователей, высвободить время создателей контента и создать более точные отчеты.

 

AI-Powered Copywriting — Если вы хотите упростить маркетинг электронной почты, есть Phrasee, инструмент, который поможет вам лучше написать тему письма, рекламную копию и всевозможные сообщения:

 

Технология Phrasee использует «лучшие в мире алгоритмы генерации естественного языка и глубокого изучения для создания языка маркетинга, который звучит человечески» — и всегда в голосе вашего бренда:

Virgin Holidays и Gumtree, среди других брендов, были первыми, кто воспользовался этой технологией, и уже получили положительную окупаемость инвестиций — увеличение доходов от электронной почты на несколько миллионов фунтов стерлингов для первой и 44% увеличение количества кликов по электронной почте для второй.

 

5) Потрясающий дизайн веб-сайта и UX

 

Веб-дизайн, хотя и играет важную роль в успешном цифровом маркетинге, является серьезной проблемой для маркетологов. Но машинное обучение — это спасение жизни, поскольку оно позволяет собрать данные, связанные с предпочтениями пользователей, тепловыми картами веб-сайтов, передовыми методами проектирования и аудио-визуальными тестами.

 

Результат? Веб-дизайн можно создавать на основе гораздо более практических данных, а не на основе предположений дизайнера.

 

Одним из инструментов веб-дизайна на базе машинного обучения является Wix ADI™ (Artificial Design Intelligence), который использует данные, полученные от 86 миллионов пользователей, для создания потрясающих веб-сайтов (включая собственные) в течение нескольких минут:

 

Wix ADI

 

Помощник дизайнера на базе AI, такой как Wix, призван помочь дизайнерам создавать превосходные веб-дизайны в считанные секунды, а не заменять их. Результаты использования таких инструментов могут быть довольно удивительными, что, конечно же, способствует лучшему вовлечению клиентов.

6) Более простая автоматизация маркетинга

 

Согласно прогнозам Forrester, к 2023 году расходы на инструменты автоматизации маркетинга составят $25 млрд, а на долю HubSpot, Marketo и Pardot приходится 50% этого рынка.

 

Вот несколько ключевых статистических данных по автоматизации маркетинга:

 

    Бренды, которые управляют пользовательским опытом с помощью средств автоматизации маркетинга, получают на 451% больше квалифицированных потенциальных клиентов:

    Бренды, управляющие своими лидирующими позициями с помощью инструментов автоматизации маркетинга, через 6-9 месяцев испытывают 10%+ скачок уровня доходов.

    49% предприятий используют маркетинговые инструменты для автоматизации своей электронной почты.

    79% известных брендов используют инструменты для автоматизации маркетинга уже более 3 лет.

 

Автоматизация маркетинга выводит вашу стратегию на новый уровень. Она использует машинное обучение для подсчета чисел, изучения моделей и прошлых результатов и получения достоверной информации о сегментации клиентов, рекомендаций, адресации контента и последующих действиях, что упрощает процесс принятия решений. По мере того, как он продолжает учиться, он становится все лучше и лучше. Это вся ваша маркетинговая цепочка создания стоимости, автоматизированная, в принципе.

 

7) Оптимизированная реклама

 

Реклама является одной из основных статей расходов для маркетологов. Традиционная оптимизация кампании основана на ручном принятии решений, например:

 

    Какой рекламный канал выбрать

    Сколько рекламного места на складе для покупки

    Сроки размещения рекламы

    Продолжительность рекламной кампании

 

Конечно, как и все ручные процессы, эффективность этого процесса сдерживается человеческими ограничениями, связанными с мозговой работой и количественными ограничениями. Использование возможностей машинного обучения может оптимизировать эффективность ваших текущих маркетинговых кампаний.

 

Например, используя функцию Lookalike Audience в Facebook, маркетологи могут связаться с потенциальными клиентами, которые похожи по характеристикам на ваших существующих клиентов (но подобие может быть трудно для вас определить):

 

Кроме того, технология интеллектуальных торгов Google Smart Bidding использует машинное обучение для автоматизации тендерных предложений с целью оптимизации конверсии и может сэкономить ваше время и улучшить окупаемость инвестиций (подробнее об этом ниже).

8) Автоматизированные маркетинговые кампании по электронной почте

 

Опытные маркетологи всегда ищут программное обеспечение для автоматизации маркетинга по электронной почте, чтобы улучшить окупаемость инвестиций. Электронный маркетинг на базе технологии ML может помочь максимально эффективно использовать нюансы клиентских сегментов и персонажей, библиотеку контента и данных о перспективах. Результат? Маркетологи могут с легкостью гиперперсонализировать свои кампании по электронной почте.

 

Вот четыре способа машинного обучения, которые помогают маркетологам повысить эффективность кампаний по электронной почте:

 

    Создание контента: Составление тематических строк и сообщений, специально разработанных для привлечения пользователей (что посылать).

 

    Сегментация данных: Определение правил отправки писем потенциальным клиентам (кому посылать).

 

    Сроки: Использование предыдущих ответов для определения правильного времени отправки писем потенциальным клиентам (когда отправлять).

    Доставка: Улучшение репутации отправляющего домена, обеспечение надежной доставки всех электронных писем (как отправить).

 

Кроме того, машинное обучение также позволяет маркетологам проводить раздельное тестирование непосредственно на маркетинг по электронной почте, что помогает постоянно увеличивать окупаемость инвестиций.

 

Такие инструменты, как Automizy и MailChimp, сделали возможности машинного обучения для маркетинга электронной почты доступными для маркетологов.

 

9) Эффективное управление социальными сетями

 

Маркетинг в социальных сетях стал новым эпицентром для всего цифрового маркетинга. От маркетинга контента до поддержки клиентов, несколько важных маркетинговых функций теперь выполняются через FaceBook, Instagram, Twitter и YouTube, а машинное обучение помогает маркетологам использовать мощь больших данных для оптимизации своих ресурсов в социальных сетях.

Вот различные способы, с помощью которых машинное обучение изобретает социальные сети и превращает их в мощный маркетинговый кокпит для брендов:

 

    Управление репутацией: Управление репутацией в социальных сетях является неотъемлемой частью формирования надежного имиджа бренда, а машинное обучение может помочь маркетологам в выявлении сообщений, отзывов и жалоб пользователей в социальных сетях, требующих первоочередного реагирования. Yext, например, использует ОД, чтобы помочь брендам идентифицировать упоминания в Facebook, Google и Yelp для отслеживания того, что говорят об их компаниях, что помогает маркетологам быстрее реагировать.

    Социальное слушание: Машинное обучение может анализировать терабайты данных, чтобы понять, как аудитории взаимодействуют с конкретными темами и типами контента. Инструменты социального прослушивания на базе ПОД/ФТ не только автоматически отслеживают упоминания брендов, ключевые слова и хэштеги в различных социальных сетях, но и помогают брендам создавать контент, резонирующий с их социальной аудиторией на более глубоком уровне.

    Идеальное время: Служба ML не только помогает вам решить, что публиковать, но и подсказывает, когда именно. Такие инструменты, как Cortex, помогают брендам определить идеальное время для размещения чего-либо на Instagram, Facebook и других социальных платформах на основе анализа сотен тысяч профилей.

    Улучшенная сегментация данных: Алгоритмы машинного обучения помогают разделить огромное разнообразие сообщений в социальных сетях на кластеры. Эти алгоритмы предназначены для работы с неструктурированными данными и могут использоваться для получения огромного представления о демографических характеристиках, предпочтениях и поведении пользователей с помощью усовершенствованной сегментации данных. Эта сегментация на основе NLP является гораздо лучшей альтернативой сегментации на основе статистики, которая традиционно используется.

10) Преобразующий инфлюенсерный маркетинг

 

MediaKix прогнозирует, что глобальные расходы на влиятельный маркетинг составят 5-10 миллиардов долларов к 2020 году:

 

Однако маркетологи лучше знают, чем слепо инвестировать в влиятельных людей. Они ищут лучшие показатели рентабельности инвестиций, а сами влиятельные лица ищут способы продемонстрировать свой потенциал для маркетологов.

 

Машинное обучение использует искусственные нейронные сети (ANN) для категоризации изображений и видеоматериалов, даже если они могут не сопровождаться метаданными или хэштэгами. Это позволяет сопоставлять влиятельных людей с брендами, основываясь на их персонажах:

Используя Natural Language Processing (NLP), маркетинговые инструменты, основанные на машинном обучении, могут лучше понять видео-контент, размещаемый влиятельными лицами, помогая брендам определить правильных защитников бренда, а также оставаться в курсе того, как влиятельный человек передает идеи бренда. АНН могут быть обучены анализу прошлых достижений для разработки наиболее выгодной системы стимулов для влиятельных лиц.

Машинное обучение помогает бороться с крупнейшей проблемой влиятельного маркетинга — влиятельными игроками с фальшивыми последователями и теми, кто надувает свою производительность, добавляя поддельных последователей на счет бренда. Просто взгляните на то, как ведущие бренды оказались с фальшивыми последователями после маркетинговых кампаний влиятельных людей:

 

Социальный мониторинг и инструменты прослушивания, такие как Sprout Social, помогают брендам понять, кто говорит о своем бренде, и что они говорят об этом, помогая им дать действенную информацию влиятельным людям.

 

Сами влиятельные лица могут использовать инструменты оптимизации продвижения, такие как Clearmob и Data Gran, чтобы понять, какие форматы контента и сообщения лучше всего подходят для аудитории бренда.

 

11) SEO сайта по шкале Scale

 

За эти годы, Google в машинном обучении на основе алгоритма поиска компонент под названием RankBrain вызвала большой трепет, и RankBrain играет по крайней мере 30% веб-поиска.

Это ясно указывает на важность машинного обучения для будущего SEO и необходимость для маркетологов принять его. Давай посмотрим, как ты сможешь это сделать:

 

    SEO-анализ по шкале: Благодаря машинному обучению, у вас есть возможность автоматизировать SEO-анализ в масштабе. Такие инструменты, как SEMrush, Ahrefs, WordTracker и Moz, уже используют ML для отслеживания огромного объема данных и предлагают лучшие ключевые слова, ссылки для построения или страницы для оптимизации для лучшего рейтинга. Вместо того, чтобы ориентироваться вручную на каждую страницу, эти инструменты позволяют идентифицировать страницы, которые необходимо оптимизировать в течение нескольких минут. Вы даже можете готовить отчеты с большим объемом данных проще и быстрее, чем вручную сканировать сайт.

    Создание контента для персонализированных путешествий пользователей: Создание SEO-контента для SEO на месте (например, метки заголовков, мета-описания и метки изменения изображения) может быть выполнено в масштабе с помощью инструментов, основанных на машинном обучении.

    Голосовой поиск: Google использует NLP и машинное обучение в тандеме для оптимизации результатов поиска голосовых запросов. SEO-аналитики могут использовать различные инструменты, которые сводят статистику поиска прямо из Google в вашу панель инструментов, помогая вам выбрать наиболее прибыльные ключевые слова, оптимизированные для голосового поиска.

    Свяжите здание с разницей: Машинное обучение является предпочтительным инструментом Google в наказании веб-сайтов, использующих подозрительную тактику построения ссылок, и вознаграждении тех, кто действительно усердно трудится над обеспечением качества обратных ссылок. ОД — это единственный способ, с помощью которого маркетологи могут собрать воедино различные атрибуты (нишу, авторитет домена, социальную долю и т.д.) для определения ценности возможности обратной связи. Такие инструменты, как SEMrush, Ahrefs и Moz, уже используют машинное обучение для представления специализированных SEO-метрик маркетологам для повышения эффективности их маркетинговых кампаний.

12) Совершенствование кампаний по защите персональных данных

 

Объем и сложность рекламы Pay-Per-Click (PPC) возросли с тех пор, как компания Google представила ряд усовершенствований Google Ads, основанных на машинном обучении. Внутрирыночная аудитория, прогнозируемые показатели кликов, оптимизация ротации рекламы — все это означает, что маркетологи могут получить больше от своих расходов на PPC.

 

Умные торги — это одна из таких стратегий, которая использует машинное обучение, чтобы сделать ваши кампании по PPC более прибыльными:

 

Этот метод сочетает в себе ОД и контекстные сигналы для оптимизации ваших заявок и использует миллиарды точек данных для оценки вероятности конвертации, тем самым делая ваши торги более целенаправленными:

 

Возможности машинного обучения в оптимизации кампании по PPC бесконечны. Ты можешь:

 

    Анализ кампаний на уровне поисковых запросов, а не ключевых слов.

    Проанализируйте контекст поиска таким образом, чтобы понять вероятность конверсии.

    Корректировка заявок на каждом аукционе, высвобождая менеджеру аукциона время.

    Выявление ключевых слов с низкой конкуренцией и низкими затратами при приличном ежемесячном объеме трафика.

    Включить поведение пользователя при поиске в определение цены предложения

    Совокупная информация по всем точкам данных, таким как местоположение использования и устройство, чтобы помочь вам сделать ставки лучше

Opteo — это отличный инструмент, который поможет вам автоматизировать большинство задач Google Ads, чтобы получить больше от ваших кампаний с более чем 30 идеями по улучшению:

 

Opteo круглосуточно отслеживает ваши аккаунты Google Ads, чтобы определить шаблоны, указывающие на лучший возврат инвестиций, а затем автоматически предлагает улучшения на основе наблюдений и помогает вам оценить и реализовать их. Это позволяет лучше отслеживать расходы, контролировать производительность и результаты кампании.

 

Последние мысли

 

Машинное обучение устранило пустую трату человеческой мозговой энергии на тривиальные дела. Это означает, что маркетологи, которые используют машинное обучение для дополнения, оптимизации и автоматизации своих маркетинговых кампаний, фактически получают возможность инвестировать свой интеллект в стратегию, а не в операции. Используйте машинное обучение во всех своих маркетинговых начинаниях, потому что это путь вперед.