マーケティングの世界を再形成する ML

機械学習 (ML) は、現在テクノロジー業界で最もホットなバズワードです。この AI ベースのアルゴリズムは、マーケティング会社にとって大当たりにほかなりません。製品とサービスの最適なマーケティングのために、企業は機械学習をプロセスに組み込み、生産性、売上、そして最終的には組織の財務成長を向上させています。

この新しい画期的なテクノロジーは紹介する必要はありませんが、このテクノロジーについて明確なビジョンを持っていない人向けです。はっきりさせておきます。

機械学習とは

機械学習は、ルールベースのプログラミングなしで、利用可能なデータから学習する予測定理に基づいています。このアプリケーションは人工知能に基づいており、システムは自動的に学習し、時間とともに経験を積むことができます。プログラミングせずに行動する科学です。そのアプリケーションには、データの利用、分析、それに基づく行動が含まれます。開発者は、より正確で信頼性の高い予測を行う、より多くのデータの下でシステムをトレーニングします。このテクノロジーは、市場の需要、要件を分析し、最も効果的かつ効率的な方法でそれを満たすために、膨大な数の組織で使用されています。

機械学習はマーケティング担当者にどのように役立ちますか?

機械学習は、ターゲットオーディエンスをよりよく理解するのに役立つため、マーケティング担当者に波をもたらします.マーケティングは基本的に、将来の需要と要件に依存しています。この市場は完全に動的であり、人々が近い将来に何を必要とし、何を望んでいるのかを予測することは、決して簡単なことではありません。しかし、機械学習テクノロジーがこれを行います。

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リアルタイムを実現

機械学習が提供する応答レベルにこれほど近い技術やツールは、これまでありませんでした。顧客は、マシンがアクションを実行するために検索行動によって作成される事実上無制限のデータに基づいてオファーを表示します。たとえば、Facebook のリターゲティング広告は、マーケティング担当者が自社の製品/サービスを人々の心に刻み込み、しっかりと位置付けられるようにするのに役立ちます。

顧客を直接ターゲットに

組織の収益を生み出すために、マーケティング担当者は効果的なビジネス マーケティング プランを戦略化する必要があります。これらの計画は、マーケティングの無駄を削減し、リソースの消耗を最小限に抑えて目標を達成できれば、最適であることが証明できます。

オンライン キャンペーンとオフライン キャンペーンは、ターゲット顧客にリーチできる最良の媒体の 1 つとなります。課題は、製品の潜在的な購入者または消費者を特定し、これらのキャンペーンを彼らに投影することで彼らにリーチすることにあります.ここでの機械学習は、感情分析の正しい意味を提供します。これは、マーケティング担当者が何を言う必要があるか、および聴衆がそれにどのように反応する可能性があるかを理解できるように、構造化されたコンテンツを生成します。このセンチメント分析の助けを借りて、マーケターは適切なターゲットオーディエンスを決定し、これらのキャンペーンを展開して、買い物客から最大の顧客を生み出すことができます.

需要予測が容易に

需要計画は、常にサプライ チェーン スイートの最も重要な部分です。予測には通常、組織の営業担当者からの情報が含まれます。この入力は、パターンを生成し、過去の経験によって行われる傾向をよりよく理解するために使用されるため、機械は時間とともに学習していると言えます。機械学習アルゴリズムは、専門家が市場での新製品のパフォーマンスを予測するのに役立ちます。マシンは、製品がどのように認識され、ソーシャル キャンペーンがどの程度効果的に受け取られているかを測定するソーシャル リスニングを通じて、現在の傾向を学習します。これは、サプライ チェーン チームが社会的感情によって需要シグナルをよりよく理解するのに役立ちます。

カスタマー エクスペリエンスとサポートの向上

ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、機械学習は場所、物理的側面、興味、ニーズに基づいてデータをマイクロセグメントに分離し、これらの特定のグループから行動データが抽出され、機械に供給される知識ベースが機械によって生成されます。学習アルゴリズムは、ユーザーが検索している可能性のある製品を予測して推奨することで、より良い顧客体験を提供します。知識ベースに基づいて、マーケティング担当者はキャンペーンの強度に基づいてキャンペーンに優​​先順位を付けることが容易になります.

コンテンツ管理の改善

すべてのマーケティング担当者にとって、キャンペーンを開始するたびに顧客を維持し、新規顧客を引き付けることが不可欠です。ブランドの認知度を高めるために、マーケターは見込み客、見込み客、常連客と有意義な関係を築く必要があります。また、どのようなキャンペーンを作成する場合でも、可能な限りすべてのオンライン プラットフォームでエンゲージメントを高める必要があります。このステップでは、機械学習ツールを使用して、ターゲット ユーザーに最も関連性の高いコンテンツ、キーワード、用語のタイプを評価できます。

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オフライン マテリアルにも対応

機械学習は、多数のソースからデータを収集します。これにより、ビジネスとして、特定のマーケティング プロセスを分析し、生産から流通チームまで把握して通知することができます。たとえば、いつ、どの場所で、どのくらいの量で、どのチャネルを通じて、最も効率的な方法で製品やサービスを流通させる必要があるかなどです。 ML は、過剰生産に関連する過剰なコストの削減にも役立ちます。

一生の顧客を作ることは大変な作業ですが、不可能ではありません。マーケティング担当者は、購入パターン、キャンペーンとの継続的なやり取り、およびプラットフォームで独自に行うすべてのアクションに基づいて、顧客の生涯価値を計算します。機械学習アプリを使用すると、マーケティング担当者は CLV をより正確に計算できるため、顧客を将来および永久に維持できます。

この新しいテクノロジーは増加傾向にあり、新しいツールとアルゴリズムが毎年リリースされているため、プロセスを適切に適応させることはビジネスにとって非常に重要です。機械と人間があらゆる分野で協働する世界に突入しました。マーケティングのあらゆる段階で機械学習を採用することで、これまでにない最も効率的な方法でビジネスを結びつけ、マーケティングとキャンペーンを行うことができます。