3 мощных использования машинного обучения в маркетинге

Мы вступили в эру, когда маркетологов бомбардируют объемы данных о предпочтениях потребителей. Теоретически вся эта информация должна облегчать группирование пользователей и создание соответствующего контента, но это не всегда так. Как правило, чем больше данных добавляется в рабочий процесс маркетолога, тем больше времени требуется, чтобы разобраться в информации и принять меры.

Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта. Эта технология дает компьютерам возможность анализировать и интерпретировать данные для обеспечения точных прогнозов без необходимости явного программирования. Чем больше данных вводится в алгоритм, тем больше алгоритм теоретически учится быть более точным и работать лучше. Если маркетологи ожидают создания более значимых кампаний с целевой аудиторией и повышения вовлеченности, интеграция машинного обучения может стать инструментом для выявления скрытых шаблонов и практической тактики, спрятанной в этих огромных объемах больших данных.

Вот несколько способов, которыми бренды используют машинное обучение для повышения эффективности своих кампаний.


Раскрытие тенденций

В 2017 году гигант по производству мороженого Ben & Jerry’s выпустил ассортимент мороженого со вкусом завтрака: Fruit Loot, Frozen Flakes и Cocoa Loco, использующих «злаковое молоко». Новая линия стала результатом использования машинного обучения для извлечения неструктурированных данных. Компания обнаружила, что искусственный интеллект и машинное обучение позволяют отделу понимания слушать то, о чем говорят в публичной сфере. Например, по крайней мере, 50 песен из общественного достояния в какой-то момент упоминали «мороженое на завтрак», а обнаружение относительной популярности этой фразы на разных платформах показало, как машинное обучение может раскрыть новые тенденции. Машинное обучение способно расшифровать социальные и культурная болтовня, чтобы вдохновить свежие идеи продукта и контента, которые непосредственно отвечают предпочтениям потребителей.


Ориентация на правильных влияющих

Ben & Jerry’s — далеко не единственный бренд, использующий возможности машинного обучения. Японский автомобильный бренд Mazda использовал IBM Watson для выбора влиятельных лиц для запуска нового CX-5 на фестивале SXSW 2017 в Остине, штат Техас. При поиске в различных публикациях в социальных сетях индикаторов, соответствующих ценностям бренда, таких как художественные интересы, экстраверсия и волнение, инструмент машинного обучения порекомендовал влиятельных людей, которые лучше всего подойдут для поклонников фестиваля. Позже эти послы бренда ездили по городу на автомобиле и рассказывали о своих впечатлениях в Instagram, Twitter и Facebook. Целевая кампания, #MazdaSXSW, объединила искусственный интеллект с влиятельным маркетингом, чтобы привлечь и привлечь нишевую аудиторию, а также повысить авторитет бренда.


Анализировать кампании

Конечно, хотя приведенные выше примеры показывают, как машинное обучение более эффективно использует клиентскую базу брендов, важно не упускать из виду реальную экономическую эффективность таких интеллектуальных маркетинговых кампаний. В течение последних нескольких лет гигант розничной торговли косметикой Sephora придерживался внушительной стратегии маркетинга по электронной почте, включающей в себя интеллектуальное моделирование, чтобы «отправлять настроенные потоки электронной почты с рекомендациями по продуктам на основе моделей покупки из этого« внутреннего круга [лояльных потребителей] »». Прогнозирующее моделирование это процесс создания, тестирования и проверки модели для наилучшего прогнозирования вероятности исхода. Тактика, ориентированная на данные, привела к увеличению производительности Sephora на 70 процентов, а также к пятикратному сокращению времени анализа кампании — при отсутствии заметного увеличения расходов.


Растущая роль машинного обучения в маркетинге

По мере того как поток данных продолжает бесконтрольно расти, внедрение машинного обучения в маркетинговых кампаниях станет еще более актуальным, когда речь заходит о том, чтобы вступать в увлекательные разговоры с потребителями. В самом деле, это может быть настолько цельным, что, согласно Международной корпорации данных, к 2022 году расходы на системы когнитивного и искусственного интеллекта могут достичь колоссальных 77,6 миллиардов долларов. Такие компании, как Ben & Jerry’s, Mazda и Sephora, уже осознали положительное влияние, которое машинное обучение может оказать на их бренды, в том числе повышение уровня вовлеченности и повышение рентабельности инвестиций. Другие маркетологи, скорее всего, скоро последуют их примеру.