10 Cách Machine Learning (Học Máy) Đang Định Hình Lại Tiếp Thị

24/07/2020 - 07:00 5268     0

Những tiến bộ trong công nghệ không ngừng thay đổi thế giới của chúng ta. Đây chẳng phải điều gì bí mật .

Là một nhà tiếp thị, bạn cần hiểu rõ hơn về công nghệ này thậm chí vượt xa phiên bản điện thoại thông minh mới nhất. Nếu bạn còn nhớ, trí tuệ nhân tạo đã đưa ra danh sách các xu hướng tiếp thị hàng đầu được tìm kiếm trong năm 2018.

Mặc dù trí tuệ nhân tạo và máy học thường được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng chúng không giống nhau.

Về cơ bản, trí tuệ nhân tạo có ý nghĩa rộng hơn. Nó có ý tưởng rằng máy móc và máy tính có thể hoàn thành các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người.

Học máy là một nhánh của AI và nó tự động hóa việc xây dựng mô hình để phân tích dữ liệu.

Khái niệm đằng sau học máy là một máy tính có thể học từ dữ liệu mà nó phân tích bằng cách xác định các mẫu. Cuối cùng, công nghệ này có thể đưa ra quyết định mà không cần con người.

Điều này có ý nghĩa gì đối với các nhà tiếp thị?

Tôi biết nhiều người có thể nghĩ rằng bạn hiện không sử dụng công nghệ này, vì vậy thông tin không liên quan đến bạn. Thực tế là như vậy.

Song sự thực là, các nhà tiếp thị đã sử dụng công nghệ này để giúp cải thiện các chiến dịch tiếp thị của họ và tăng doanh thu bằng cách tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng.

Nếu bạn không nắm bắt cập nhật và cải tiến, bạn có thể tụt lại phía sau đối thủ cạnh tranh. Ngay cả khi bạn không sẵn sàng thực hiện học máy ngày hôm nay, bạn nên chuẩn bị sẵn sàng để làm điều đó trong tương lai.

Chúng ta cùng tìm hiểu 10 cách học máy hàng đầu đang định hình lại hoạt động tiếp thị.

1. Cải thiện độ chính xác cho điểm chì

Dẫn điểm giúp xếp hạng khách hàng tiềm năng theo thang điểm thể hiện giá trị của họ đối với công ty của bạn. Cải thiện độ chính xác cho điểm chính của bạn sẽ giúp bạn ưu tiên các chiến lược tạo khách hàng tiềm năng của mình.

Ngay bây giờ, các chuyên gia tiếp thị không hề có mức độ tin cậy cao nhất trong các phương pháp chấm điểm chính::

Nhưng khi họ chấp nhận học máy, tôi tin rằng mức độ tự tin của họ sẽ tăng lên.

Điều đó vì nhiều yếu tố đi vào những tính toán này và học máy có thể giúp bạn thực hiện chúng.

Các nhà tiếp thị sử dụng máy học để theo dõi hành vi của khách hàng. Họ viết các thuật toán để theo dõi:

  • trang web đã truy cập
  • email đã mở
  • tải về
  • nhấp chuột

Một điểm số xã hội của người tiêu dùng là một yếu tố là tốt. Nó theo dõi và phân tích cách người dùng cư xử trên các mạng xã hội, ví dụ:

  • tài khoản họ theo dõi
  • bài viết họ thích
  • quảng cáo họ tham gia

Sử dụng học máy để đủ điều kiện triển vọng là giúp doanh nghiệp tạo hồ sơ khách hàng chính xác hơn, cải thiện hoạt động tiếp thị của họ.

2. Dễ dàng dự đoán khách hàng hơn


Khách hàng còn được gọi là doanh thu của khách hàng. Nó đo lường số lượng khách hàng đã kết thúc mối quan hệ của họ với một doanh nghiệp.

Đối với doanh nghiệp SaaS (software as a service), điều này xảy ra khi khách hàng hủy dịch vụ hoặc hủy đăng ký thành viên.

Tỷ lệ khuấy được tính bằng tỷ lệ phần trăm của khách hàng hoặc thuê bao rời khỏi một doanh nghiệp trong một khoảng thời gian xác định. Để một công ty phát triển, số lượng khách hàng mới phải cao hơn tỷ lệ rời.

Bạn cần biết tỷ lệ rời của bạn là bao nhiêu để biết mức độ hài lòng của khách hàng với sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn. Và bạn cũng cần có khả năng dự đoán tốc độ khuấy của mình để có thể giảm thiểu nó.

Làm thế nào bạn có thể dự đoán sự thay đổi? Bạn cần theo dõi hành vi của khách hàng.

Ở đây, một mô hình khám phá học máy có thể đưa ra dự đoán dựa trên những hành vi nhất định:

 

Ví dụ về các hành vi được theo dõi bao gồm cách khách hàng tham gia với một sản phẩm hoặc ứng dụng di động.

Lần cuối họ đăng nhập vào hồ sơ là khi nào? Lần mua hàng cuối cùng của họ là khi nào?

Ví dụ: giả sử một khách hàng truy cập trang web của bạn hai lần mỗi tháng. Trong chuyến thăm đầu tiên, họ nghiên cứu sản phẩm, và trong chuyến thăm thứ hai, họ mua một cái gì đó.

Mô hình này diễn ra trong một năm. Nhưng sau một năm, khách hàng chỉ truy cập trang web của bạn một lần mỗi tháng và không mua bất cứ thứ gì. Bạn có thể dự đoán họ sẽ sớm ngừng sử dụng doanh nghiệp của bạn.

Học máy giúp phân tích dữ liệu này ở quy mô lớn hơn nhiều.

Công nghệ này cung cấp cho các nhà tiếp thị thông tin để dự đoán khuấy đảo để có thể ngăn chặn được. Bây giờ những thương hiệu này có thể làm một cái gì đó để đảm bảo rằng họ không mất khách hàng trước khi quá muộn.

3. Mô hình định giá động có lợi nhuận

Chiến lược giá năng động cho phép doanh nghiệp đưa ra mức giá linh hoạt cho các sản phẩm và dịch vụ họ cung cấp.

Nó là một mô hình phổ biến trong ngành công nghiệp khách sạn, du lịch và giải trí. Với học máy và AI, chiến lược giá năng động cũng đang thâm nhập vào ngành bán lẻ.

Về cơ bản, chiến lược này giúp bạn đưa ra phân khúc giá dựa trên sự lựa chọn của khách hàng.

Định giá năng động cũng liên quan đến định giá theo thời gian thực, đó là khi giá trị của hàng hóa dựa trên các điều kiện thị trường nhất định.

Mua vé máy bay là một ví dụ tuyệt vời về điều này. Giá vé phụ thuộc vào mức độ bạn mua trước, số lượng vé đã mua và vị trí của ghế.


Đây không phải là một chiến lược giá mới. Nhưng học máy giúp các công ty dễ dàng thực hiện và cải thiện giá cả năng động hơn

Định giá đúng là rất quan trọng đối với sự thành công của doanh nghiệp. Bạn có thể tạo ra nhiều lợi nhuận hơn bằng cách tập trung vào chiến lược giá.

Học máy giúp bạn sử dụng các kỹ thuật hồi quy để đưa ra dự đoán thị trường.

Nó cũng được sử dụng để dự báo bán hàng để tối ưu hóa cấu trúc giá dựa trên thói quen chi tiêu thị trường.

4. Phân tích sắc thái

Khi bạn có một cuộc trò chuyện trực tiếp với ai đó, bạn sẽ dễ dàng hiểu được cảm giác của họ như thế nào.

Bạn có thể đưa ra những đánh giá dựa trên nét mặt, giọng điệu và ngôn ngữ cơ thể của họ.

Điều này giúp bạn xác định xem họ hài lòng, vui mừng hay không hài lòng. Nhưng điều này đôi khi có thể không có tác dụng với truyền thông kỹ thuật số, xu hướng hiện tại.

Chúng ta không có nhiều tương tác trực tiếp với người tiêu dùng vì họ tiếp cận qua trực tuyến.

Khi một khách hàng gửi cho bạn một email hoặc tin nhắn trực tiếp, bạn cần biết họ cảm thấy thế nào để phản hồi đúng. Máy học có thể làm điều này cho bạn.

Công nghệ AI có thể phân tích văn bản để xác định xem sắc thái có tích cực hay tiêu cực.

Phân tích tình cảm đang được sử dụng bởi các nhà tiếp thị để hiểu rõ hơn danh tiếng trực tuyến của họ.

Máy tính đọc qua các bình luận trên mạng xã hội và cảnh báo các nhà tiếp thị về nội dung tiêu cực. Công ty sau đó có thể giải quyết vấn đề nêu ra.

AI cũng có thể xác định những người hài lòng với các sản phẩm của bạn để giúp bạn tìm thấy những người có ảnh hưởng xã hội và đại sứ thương hiệu.

Bạn có thể sử dụng học máy để giúp đọc cảm xúc của người tiêu dùng trực tuyến.

5. Cải thiện thử nghiệm trang web

Bạn hiện đang chạy thử nghiệm trên trang web của bạn? Thử nghiệm A / B là một cách tuyệt vời để cải thiện các tính năng của trang web, ứng dụng di động và nội dung tiếp thị qua email của bạn.

Tôi là một người ủng hộ lớn cho việc sử dụng chiến lược này.

Mặc dù các thử nghiệm A / B cuối cùng cung cấp cho bạn kết quả để tối ưu hóa trang web của bạn, có một số nhược điểm của phương pháp này.

Có, kết quả cuối cùng của thử nghiệm của bạn sẽ giúp bạn tối đa hóa chuyển đổi trong tương lai. Tuy nhiên, để đạt được điều đó, bạn lại phải bỏ lỡ một số cơ hội.

Hãy để tôi minh họa. Giả sử bạn đang kiểm tra nút CTA trên trang đích. Theo thiết kế, bạn sẽ gửi 50% lưu lượng truy cập trang web của mình đến một trang tạo ra ít chuyển đổi hơn các trang khác.

Đó là cách bạn kiểm tra giả thuyết.

Vậy còn cơ hội bị bỏ lỡ để chuyển đổi những người được chuyển đến trang kém hiệu quả thì sao?

Học máy sẽ giúp bạn giải quyết vấn đề này bằng cách cải thiện bài kiểm tra tên cướp của bạn.

Với thử nghiệm tên cướp, giải pháp có giá trị cao nhất được ưu tiên.

Các thuật toán của các bài kiểm tra như vậy sẽ giảm thiểu các cơ hội bị bỏ lỡ và làm cho các thử nghiệm của bạn có lợi hơn.

6. Ưu tiên nhắm mục tiêu quảng cáo và cá nhân hóa khách hàng

AI và máy học đang giúp các nhà tiếp thị nhắm mục tiêu quảng cáo của họ hiệu quả hơn.

Ngay bây giờ, quảng cáo của bạn có thể rất tuyệt, nhưng chúng có thể có hiệu quả nếu chúng được nhìn thấy bởi đúng đối tượng. Với sự trợ giúp của AI, bạn có thể đảm bảo đạt được đối tượng mục tiêu của mình.

Ngoài việc cải thiện cách quảng cáo của bạn được nhắm mục tiêu, học máy có thể giúp cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng trên nền tảng của bạn.

Các thuật toán có thể dự đoán loại nội dung nào sẽ phổ biến nhất với mỗi khách truy cập duy nhất. Chúng ta đều có thể truy cập cùng một trang web và xem nội dung khác nhau:

 

Xem xét một ví dụ. Delta Faucet đã sử dụng AI và học máy để cải thiện trang web của mình.

Một trường hợp được nghiên cứu đã được thực hiện trên công nghệ này và chiến lược mới.

Sau khi triển khai học máy, Delta Faucet đã tăng 49% lượt xem trang trên mỗi khách truy cập. Hơn nữa, 45% lưu lượng truy cập đến từ quảng cáo phải trả tiền dẫn đến việc khách truy cập dành ít nhất 40 giây để đọc nội dung.

Các nhấp chuột vào các nút CTA (Call to Action) tăng gấp bốn lần.

Và 37% khách truy cập đã xem nhiều trang trong một phiên.

Học máy giúp có thể chạy quảng cáo được cá nhân hóa và nhắm mục tiêu dẫn đến mức độ tương tác của khách truy cập cao hơn.

7. Tầm nhìn máy tính để nhận dạng sản phẩm

Bạn có thể không quen thuộc với công nghệ này. Tuy nhiên, nó ngày càng phổ biến và các nhà tiếp thị đang sử dụng nó để làm lợi thế cho họ.

Học máy cho tầm nhìn máy tính giúp các thương hiệu nhận ra sản phẩm của họ bằng hình ảnh và video trực tuyến. Phần mềm như GumGum có thể thực hiện điều này.

Miller Lite đã sử dụng công nghệ máy học để quét qua nội dung do người dùng tạo trên phương tiện truyền thông xã hội.

Thuật toán tìm kiếm hình ảnh mà không có bất kỳ văn bản có liên quan để tìm các bài viết liên quan đến thương hiệu. Nó cũng theo dõi thông tin về các thương hiệu cạnh tranh và những người có ảnh hưởng.

Phần mềm thu thập dữ liệu về người dùng đã đăng trên phương tiện truyền thông xã hội về Miller Lite. Đây là kết quả:

 

Như bạn có thể thấy, học máy đã giúp công ty này tìm thấy hơn 1 triệu bài đăng liên quan đến thương hiệu.

Một người gần như không thể hoàn thành nhiệm vụ này.

8. Hệ thống khuyến nghị có liên quan

Khuyến nghị có thể đi một chặng đường dài.

Nếu một người bạn hoặc thành viên gia đình kể cho bạn về một nhà hàng mà bạn thích hoặc một cuốn sách mà bạn thích đọc, thì rất có thể, bạn thật sự thích nó.

Điều đó bởi vì những người này biết bạn. Họ đã thắng đề nghị một nhà hàng sushi cho bạn nếu họ biết bạn bị dị ứng hải sản.

Họ đã thắng đề xuất một cuốn sách phi hư cấu lịch sử cho bạn nếu bạn là một người hâm mộ tiểu thuyết khoa học viễn tưởng.

Học máy có thể xác định sở thích của bạn là tốt và thậm chí có thể tốt hơn so với những người hiểu bạn nhất.

 

Dưới đây là một ví dụ để cho bạn hiểu rõ ấn đề hơn

Nếu bạn có nhiều hồ sơ trên tài khoản Netflix của mình, bạn biết rằng mỗi lần bạn khởi chạy nền tảng, nó sẽ hỏi bạn là ai đang xem?

Sau đó, nó có các đề xuất của bạn cho bạn, hướng dẫn dựa trên các chương trình, phim và phim tài liệu mà bạn đã xem.

Những khuyến nghị cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Khái niệm tương tự có thể được áp dụng cho các nỗ lực tiếp thị của bạn.

Học máy giúp các nhà tiếp thị khám phá những loại sản phẩm mà người tiêu dùng muốn dựa trên lịch sử duyệt web và hành vi mua sắm của họ. Đề xuất sản phẩm có liên quan làm tăng chuyển đổi.

9. Chatbot

Trò chuyện trực tiếp có tỷ lệ hài lòng của khách hàng là 92%. Các nghiên cứu cho thấy 63% khách hàng có nhiều khả năng quay lại trang web nếu nó cung cấp tính năng trò chuyện trực tiếp.

Bạn có thể tìm hiểu cách cung cấp dịch vụ khách hàng tốt hơn bằng cách triển khai trò chuyện trực tiếp.

Đây là những lý do hàng đầu khiến người tiêu dùng thích trò chuyện trực tiếp:

 

Chatbots có thể giúp bạn cải thiện các tính năng trò chuyện trực tiếp của bạn.

Điều đó vì họ sử dụng một số yếu tố học máy mà tôi đã nói trước đây.

Học máy cải thiện cách thức hoạt động của chatbot bằng cách sử dụng phân tích tình cảm để đánh giá tâm trạng của tin nhắn từ khách hàng. Khi được kết hợp với phương tiện truyền thông xã hội, máy học có thể thu thập thêm thông tin về khách hàng khi nhận được tin nhắn mới.

Do đó, điều này sẽ cải thiện các đề xuất nhắm mục tiêu và sản phẩm của bạn. Về cơ bản, học máy giúp chatbot cá nhân hóa hơn nữa trải nghiệm của khách hàng.

Chatbots giữ khách hàng của bạn trên các trang lâu hơn và cũng giảm thời gian chờ đợi cho khách hàng chờ kết nối với đại diện dịch vụ khách hàng.

10. Cải thiện việc hiểu insight của khán giả

Chủ doanh nghiệp mắc sai lầm khi nhóm các khách hàng của họ vào một danh mục mọi lúc.

Chỉ vì tất cả những người này mua từ thương hiệu của bạn không có nghĩa là họ giống nhau.

Bạn cần phân loại khách hàng của bạn thành các phân khúc. Điều này có thể giúp cải thiện sự tham gia khi bạn nhắm mục tiêu chúng.

Phần mềm sử dụng học máy, như Affinio, có thể giúp bạn điều này.

 

Với học máy, bạn có thể tìm hiểu thông tin có giá trị về khách hàng của mình.

Thông tin này sẽ cung cấp cho bạn dữ liệu chính xác hơn để sử dụng khi bạn xây dựng tính cách khách hàng để giúp bạn cải thiện cá nhân hóa và nhắm mục tiêu mọi người phù hợp.

Affinio giúp bạn khám phá các khía cạnh khác nhau của khách hàng Hành vi của bạn, ví dụ: có bao nhiêu khách hàng của bạn là người sành ăn, bao nhiêu người xem một chương trình truyền hình nhất định và khách hàng nào đã đi du lịch đến những nơi tương tự.

Bây giờ bạn có thể phân đoạn những khách hàng này thành các cụm khác nhau để cải thiện trải nghiệm của họ và tăng khả năng họ chuyển đổi.

Phần kết luận

Trí thông minh nhân tạo đang ở đây, và nó không đi đâu cả.

Các nhà tiếp thị đã sử dụng công nghệ máy học để thay đổi cách vận hành.


Ngay cả khi công ty của bạn không sẵn sàng thực hiện phương pháp này ngày hôm nay, bạn vẫn cần cập nhật các xu hướng mới nhất. Nếu không, bạn có thể tụt lại phía sau đối thủ cạnh tranh.

Nếu bạn biết cách sử dụng nó vào lợi thế của mình, máy học có thể là một công cụ có giá trị cho doanh nghiệp của bạn.

Khi đã sẵn sàng tiến lên với công nghệ này, hãy tham khảo danh sách này để giúp bạn xác định những cách tốt nhất để cải thiện chiến lược tiếp thị của mình.

Công ty có kế hoạch sử dụng AI và học máy như thế nào để tối ưu hóa các nỗ lực tiếp thị của bạn?

Nguồn : THEO SAGA.VN

Saga Apps

Saga Apps