Машинное обучение (ML) - это модное слово, которое в настоящее время используется в стратегических обсуждениях; маркетологи, аналитики и руководители высшего звена изучают возможности алгоритмов машинного обучения и потенциал интеллектуальной автоматизации для улучшения качества данных, скорости и рентабельности инвестиций (ROI).

Ориентируясь на качество обслуживания клиентов, опытные компании изо всех сил стараются предоставлять оптимизированный, персонализированный опыт и радовать клиентов контентом, настолько актуальным, что его невозможно игнорировать. Тем не менее, персонализировать на этом уровне - и делать это в масштабе - не всегда легко. Вот что мы узнали: ручной подход к персонализации неустойчив, и компании обращаются к технологии машинного обучения как к следующему логическому шагу.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение - это тип анализа данных, который автоматизирует построение сложных человеко-аналитических моделей. Это форма искусственного интеллекта (ИИ), в которой системы учатся на основе данных, выявляя закономерности и принимая решения с минимальным вмешательством человека. Этот процесс уникален, поскольку является итеративным, что означает, что после того, как модели подвергаются воздействию новых данных, они независимо адаптируются. Результат? Оптимизированные информационные процессы и надежные, повторяемые решения.

В машинном обучении нет ничего нового. Мы заметили его след в обнаружении мошенничества, механизмах рекомендаций и даже в беспилотных автомобилях. Однако возможность последовательно применять сложные математические вычисления к большим данным является новой - и она оказывает огромное влияние на чистую прибыль. По мере того как компании стремятся стать по-настоящему управляемыми данными, возможность быстро и точно анализировать большие объемы данных стала их отличительным признаком.

Персонализируйте на индивидуальном уровне - и в любом масштабе.

Что касается зрелости цифрового маркетинга, мы достигли точки, когда персонализация на индивидуальном уровне - единственный способ найти отклик у аудитории. Большинство потребителей сегодня ожидают, что бренды узнают, кто они и чего хотят, - зачастую еще до того, как они узнают себя. Потребители хотят больше, чем настраиваемое приветствие в верхней части электронного письма, индивидуальный опыт, определяемый уникальными сообщениями и отдельными предложениями.

Как хорошо известно аналитикам данных, создание полных профилей клиентов, ведение клиентских сегментов и последующий выбор соответствующего контента вручную - сложная задача. Настоящая персонализация в масштабе требует правильного сочетания данных и технологий.

Машинное обучение помогает синтезировать большие объемы данных в масштабе, делая разумные выводы о отдельных лицах, а не о сегментах. Например, данные о поведении в Интернете могут определить, когда кто-то хочет переделать кухню. Даже более глубокое понимание может показать, что они проводят большую часть времени на страницах с микроволновыми печами.

Помимо более глубокого анализа текущих данных, машинное обучение также может прогнозировать ожидаемую эффективность на основе прошлых кампаний, выделяя возможности для улучшения и привлекая внимание к неэффективным сегментам. На основе машинного обучения надежный анализ позволяет лучше понять клиента, предоставить более релевантный контент и создать более значимый и персонализированный опыт.

Умные предприятия инвестируют в программное обеспечение для автоматизации, чтобы максимально использовать преимущества индивидуальной персонализации в любом масштабе. Интеллектуальные инструменты автоматизации, такие как предоставляемые WorkFusion, ведущим поставщиком программного обеспечения для интеллектуальной автоматизации, изучают правила на основе данных, генерируемых бизнесом, что сокращает усилия ИТ, позволяет автоматизировать более сложную работу и помогает людям выполнять более сложную работу. . »

По сути, алгоритмы машинного обучения работают так же, как и люди, только быстрее и без ошибок.

Согласно WorkFusion, повышение эффективности - это только начало. С момента внедрения программного обеспечения для автоматизации их клиенты ежегодно сообщают о потрясающей экономии на 40–60 процентов.

Что означает автоматизированный анализ для розничных продавцов и потребителей?

Для контент-маркетологов идея использования автоматизированного интеллекта для поддержки усилий по персонализации на всех каналах и на всех устройствах является захватывающей. Однако, хотя многие компании используют несколько каналов или сегментов здесь и там, большинство даже близко не достигают полного потенциала персонализации во всех точках взаимодействия с клиентами.

Оптимизированная персонализация означает сочетание программного таргетинга, машинного обучения, прогнозного моделирования и ретаргетинга для построения индивидуальных взаимоотношений, необходимых для обеспечения удовлетворения потребностей потребителей как в сети, так и вне ее.

Благодаря данным в реальном времени, обеспечиваемым машинным обучением, розничные продавцы могут лучше понимать, что их клиенты ценят в данный момент, что позволяет им предоставлять значимый контент, отражающий эти ценности, по каналам и устройствам. Для клиентов получение более релевантного контента во время покупки является ключом к совершению более информированных и уверенных покупок.

В сумме

По мере развития цифрового маркетинга привлекать новое поколение клиентов будет непросто. Приспосабливать сообщения к людям на основе фактического поведения - это разумно. Сделайте это правильно, и у вас будет постоянный, довольный покупатель. Не попадайте в цель, и, ну, они могут исчезнуть навсегда.

Технологии машинного обучения обещают как большую точность, так и индивидуализированный маркетинг, который могут обеспечить только микротаргетированные и высоко персонализированные кампании. Комбинируя человеческий интеллект с машинным обучением, компании создают более разумные и эффективные стратегии персонализации. А для опытных клиентов, чьи предпочтения меняются в реальном времени, такой подход приведет к значимым и прочным связям.