Jestem marketerem i codziennie korzystam z uczenia maszynowego.
Szczerze mówiąc, jeśli chcesz być najlepszy w swojej pracy, powinieneś być na bieżąco z możliwościami zastosowania sztucznej inteligencji w swojej pracy.
(I przysięgam, że nie mówię tego tylko dlatego, że pracuję dla firmy zajmującej się agentami AI).
Moim skromnym zdaniem marketing jest jednym z najbardziej owocnych obszarów zastosowania sztucznej inteligencji. Jest pełen danych, analiz, trudnych prognoz, mylących ludzkich zachowań - jest idealny do wprowadzenia drugiego rodzaju inteligencji.
Dodanie uczenia maszynowego do zadań marketingowych może wyglądać jak dodatki do platformy, chatboty korporacyjne lub nawet bardziej złożone agentyLLM .
Pozwól, że przeprowadzę Cię przez podstawy tego, jak dodać uczenie maszynowe do codziennych zadań marketingowych - i miejmy nadzieję, że 10-krotnie zwiększysz swoje wyniki - w tym narzędzia, które mogą Cię do tego doprowadzić.
Czym jest uczenie maszynowe w marketingu?
Uczenie maszynowe w marketingu odnosi się do wykorzystania algorytmów, które uczą się na podstawie danych w celu automatyzacji, optymalizacji i personalizacji działań marketingowych.
Zamiast polegać wyłącznie na ludzkiej intuicji lub logice opartej na regułach, modele uczenia maszynowego analizują duże zbiory danych, aby odkrywać wzorce, przewidywać wyniki i podejmować decyzje oparte na danych na dużą skalę.
Dlaczego warto wykorzystywać uczenie maszynowe w marketingu?
Uczenie maszynowe eliminuje zgadywanie z marketingu, pokazując, co faktycznie działa, w oparciu o rzeczywiste dane.
Dzięki sztucznej inteligencji zespoły marketingowe mogą analizować więcej danych, eksperymentować bardziej szczegółowo i przyspieszać codzienne przepływy pracy.
Przy celowym zastosowaniu, sztuczna inteligencja może pozwolić 2-osobowemu zespołowi wykonywać pracę 10 osób.
Przykłady wykorzystania uczenia maszynowego w marketingu
Chatboty i konwersacyjna sztuczna inteligencja
Gdy się nad tym zastanowić, większość chatbotów należy do szerokiej kategorii "marketing".
Wdrożyliśmy setki tysięcy chatbotów - większość z nich służy do generowania leadów za pomocą sztucznej inteligencji lub są to boty do obsługi klienta.
Ale konwersacyjna sztuczna inteligencja może obsłużyć prawie wszystko, zarówno wewnętrzne, jak i zewnętrzne. Nasz zespół marketingowy używa botów i agentów AI do:
- Analizowanie stron internetowych konkurencji i dostarczanie informacji o konkurencji
- Wysyłanie spersonalizowanych wiadomości e-mail
- Analizuj sygnały produktowe, aby zasugerować, kto jest najlepszy do aktualizacji.
Analityka predykcyjna
Uczenie maszynowe jest tym, co napędza analitykę predykcyjną za kulisami. Pobiera ono etykietowane dane historyczne - na przykład informacje o tym, którzy potencjalni klienci doprowadzili do konwersji lub które kampanie przyniosły przychody - i trenuje model w celu rozpoznania wzorców, które doprowadziły do tych wyników.
Jeśli śledzisz już konwersje, zaangażowanie lub etapy potoku, możesz wprowadzić te dane do nadzorowanego modelu uczenia się, aby rozpocząć generowanie prognoz.
Po przeszkoleniu model ten może oceniać nowych potencjalnych klientów, kampanie lub klientów w czasie rzeczywistym w oparciu o to, jak bardzo pasują one do wcześniejszych sygnałów sukcesu.
Dane wyjściowe - takie jak prawdopodobieństwo konwersji lub oczekiwane przychody - można następnie pobrać do pulpitów nawigacyjnych, logiki kampanii lub agentów AI, aby podejmować codzienne decyzje mądrzej i szybciej.
Marketing e-mailowy
Uczenie maszynowe może podnieść poziom wiadomości e-mail z "spray and pray" do "wyślij idealną wiadomość w idealnym czasie".
Może przewidywać wskaźniki otwarć, personalizować treści na podstawie zachowania, a nawet rekomendować, który produkt powinien pojawić się w dynamicznym bloku dla każdej osoby.
Jak wspomniałem powyżej, nasze własne boty marketingowe obsługują część tego - na przykład pobierają dane o zaangażowaniu w produkt, aby zasugerować, kto powinien otrzymać wiadomość e-mail z aktualizacją funkcji.
Ale nawet bez pełnej konfiguracji agenta AI można użyć ML do optymalizacji czasu wysyłki, tematów i wariantów treści. Wszystko, czego potrzeba, to historyczne dane dotyczące wydajności poczty e-mail - otwarcia, kliknięcia, konwersje - w połączeniu z modelem, który uczy się, które wzorce prowadzą do lepszego zaangażowania.
Segmentacja klientów
Uczenie maszynowe wykracza poza segmentację demograficzną.
Klasteryzuje klientów w oparciu o ich rzeczywiste zachowanie - takie jak wzorce przeglądania, częstotliwość zakupów i sygnały zaangażowania - dzięki czemu można dostosować marketing do sposobu działania ludzi, a nie do ich stanowiska i lokalizacji.
Aby to zrobić, wyeksportuj dane behawioralne, takie jak częstotliwość zakupów, częstotliwość lub zaangażowanie, do arkusza kalkulacyjnego lub narzędzia analitycznego, a następnie użyj algorytmu grupowania (takiego jak k-średnich), aby pogrupować podobnych klientów na podstawie tych cech.
Albo pozwól, by agentLLM zrobił to za Ciebie. Wykorzystaj w pełni możliwości sztucznej inteligencji.
Nawet podstawowa konfiguracja może ujawnić ukryte wzorce - takie jak grupa, która kupuje tylko podczas wyprzedaży - które można inaczej ukierunkować.
Przewidywanie rezygnacji
Modele uczenia maszynowego mogą oznaczać , którzy klienci mogą zniknąć , ucząc się na podstawie wcześniejszych zachowań, takich jak spadki użytkowania, pominięte odnowienia lub powolny czas reakcji, zanim ktoś odejdzie.
Model sztucznej inteligencji musi zostać przeszkolony w zakresie danych historycznych - oznaczonych tym, kto zrezygnował, a kto nie - aby mógł zidentyfikować wczesne sygnały ostrzegawcze.
Podstawowy model klasyfikacji (taki jak regresja logistyczna lub drzewa decyzyjne) można następnie przeszkolić w celu przewidywania ryzyka rezygnacji.
Jeśli nie kodujesz tego samodzielnie, poszukaj platform lub narzędzi, które umożliwiają wprowadzanie oznaczonych danych - nie chcę się chwalić, ale nasza platforma to robi - i automatycznie generują oceny ryzyka rezygnacji.
Spersonalizowane rekomendacje
Jesteś na końcu otrzymywania tego przez cały czas. Rekomendacje oparte na uczeniu maszynowym mogą przybierać różne formy:
- Sugerowanie produktów na stronie głównej
- Wybieranie treści wiadomości e-mail, które widzi użytkownik
- Automatyczne wypełnianie koszyka prawdopodobnymi dodatkami
- Zmiana kolejności treści na podstawie wcześniejszych zachowań użytkownika
Za kulisami systemy te wykorzystują algorytmy, które uczą się na podstawie zachowań użytkowników - tego, co ludzie klikają, oglądają, kupują lub ignorują - i porównują je z innymi, którzy zachowują się podobnie.
Aby rozpocząć, będziesz potrzebować danych o interakcjach użytkowników (takich jak wyświetlenia, kliknięcia i zakupy) oraz modelu wyszkolonego do wykrywania wzorców wśród użytkowników, takiego jak filtrowanie kolaboracyjne lub podstawowy silnik rekomendacji.
Możesz to zbudować przy użyciu zasobów data science swojego zespołu lub skorzystać z narzędzi, które pozwalają na podłączenie danych interakcji i dynamiczne generowanie spersonalizowanych wyników w witrynie, wiadomościach e-mail lub aplikacji.
Dynamiczne ustalanie cen
Dynamiczne ceny wykorzystują uczenie maszynowe do dostosowywania cen na podstawie takich czynników jak popyt, poziom zapasów, zachowanie użytkowników, a nawet pora dnia.
Dla klientów może to oznaczać różne ceny w godzinach szczytu, spersonalizowane rabaty lub dostosowanie promocji w czasie rzeczywistym podczas wyprzedaży.
Aby to wdrożyć, będziesz potrzebować dostępu do historii cen, danych sprzedaży i sygnałów kontekstowych (takich jak natężenie ruchu lub poziomy zapasów), a następnie użyć modelu regresji, aby przewidzieć optymalną cenę dla danej sytuacji.
Stamtąd można ustawić reguły określające, kiedy i jak stosować zmiany cen - albo za pośrednictwem połączonego mechanizmu ustalania cen, albo poprzez wprowadzanie danych wyjściowych modelu do systemu e-commerce w celu dynamicznej aktualizacji cen.
Kierowanie i optymalizacja reklam
Nikt nie chce marnować budżetu na pokazywanie niewłaściwej reklamy niewłaściwej osobie. Uczenie maszynowe pomaga nam tego uniknąć.
Obserwuje wyniki kampanii w czasie rzeczywistym, wyłapuje, co działa (a co nie) i automatycznie kieruje wydatki w stronę najlepszych kombinacji kreacji, odbiorców i miejsc docelowych.
Rozpoczęcie pracy oznacza posiadanie czystych danych dotyczących skuteczności kampanii: kliknięć, konwersji, szczegółów dotyczących odbiorców, typów urządzeń, wszystkich tych dobrych rzeczy.
Stamtąd ty lub ktoś z twojego zespołu może wytrenować model, aby przewidzieć, które konfiguracje zapewniają najlepsze wyniki, lub podłączyć dane do systemu, który zrobi to za ciebie.
Analiza nastrojów
Analiza nastrojów wykorzystuje uczenie maszynowe, aby zrozumieć ton i intencje kryjące się za wypowiedziami ludzi - podekscytowanie, frustrację, zamieszanie, subtelne zmiany nastroju itp.
Może przetwarzać ogromne ilości informacji zwrotnych w postaci otwartego tekstu z miejsc takich jak recenzje, czaty wsparcia lub media społecznościowe i oznaczać je niuansowymi kategoriami emocjonalnymi lub opartymi na intencjach.
Przed sztuczną inteligencją i przetwarzaniem języka naturalnego tego rodzaju analiza na dużą skalę była po prostu nierealna - potrzebny byłby zespół ręcznie czytający każdą wiadomość.
Teraz, dzięki wstępnie wyszkolonym modelom i potokom tekstowym, możesz automatycznie skanować, oznaczać i śledzić trendy sentymentu w czasie, dając ci jasny odczyt reakcji odbiorców bez wąskiego gardła ręcznej weryfikacji.
Jak wdrożyć uczenie maszynowe w marketingu
Nasz zespół ds. obsługi klienta spędził ostatnie 7 lat pomagając klientom we wdrażaniu sztucznej inteligencji w pracy.
Wiedzą, co składa się na udane wdrożenie (a co prowadzi do marnowania czasu i pieniędzy). W rzeczywistości współpracowaliśmy nad szczegółowym przewodnikiem na temat prawidłowego wdrażania sztucznej inteligencji.
1. Zdefiniowanie przypadku użycia i celów
Wiele firm dodaje sztuczną inteligencję dla niej samej. Jest to jeden z najczęstszych błędów popełnianych przez firmy przy wdrażaniu sztucznej intelig encji.
Jeśli twój szef nakazuje włączenie sztucznej inteligencji, to w porządku - ale twoim zadaniem jest ustalenie początkowych przypadków użycia.
Być może chcesz zmniejszyć liczbę rezygnacji, zwiększyć liczbę konwersji lub poprawić targetowanie.
Możesz (i powinieneś) rozszerzyć sposób korzystania ze sztucznej inteligencji w przyszłości. Zacznij jednak od jasnego celu, który możesz wykorzystać jako projekt pilotażowy.
2. Zidentyfikuj potrzebne dane
Uczenie maszynowe nie może wiele zdziałać bez odpowiednich danych wejściowych. Po wybraniu przypadku użycia, następnym krokiem jest ustalenie, z jakich danych model będzie musiał się uczyć.
Zwykle oznacza to historyczne przykłady wyniku, który próbujesz przewidzieć, a także zachowania lub sygnały, które pojawiły się przed nim.
Przyjmij swój cel, a następnie sprawdź, jakie dane go wspierają:
- Przewidywanie, kto prawdopodobnie dokona konwersji: Wyniki konwersji oraz działania poprzedzające konwersję, takie jak kliknięcia reklam, wizyty na stronie i zaangażowanie w wiadomości e-mail.
- Personalizacja treści lub ofert: Historia zakupów, zachowanie podczas przeglądania, korzystanie z produktów, wskaźniki zaangażowania itp.
- Poprawa kierowania reklam: Dane dotyczące wydajności kampanii, dane demograficzne lub segmenty odbiorców, typy urządzeń i trendy czasu do konwersji.
3. Wybierz sposób zastosowania uczenia maszynowego
Istnieją trzy główne sposoby wprowadzenia uczenia maszynowego do przepływu pracy marketingowej, w zależności od stopnia dostosowania i zaangażowania technicznego.
Gotowe funkcje ML
Niektóre narzędzia mają już wbudowane uczenie maszynowe - takie jak optymalizacja czasu wysyłania, punktacja potencjalnych klientów lub inteligentne rekomendacje.
Wymagają one minimalnego wysiłku: po przepływie danych model wykonuje swoje zadania za kulisami.
Konfigurowalne aplikacje ML
Ten poziom zapewnia więcej danych wejściowych. Nie tworzysz modelu, ale możesz kontrolować, jakich danych używa, ustawiać progi lub definiować, co dzieje się z danymi wyjściowymi - na przykład uruchamianie kampanii lub oznaczanie potencjalnych klientów.
W pełni niestandardowe modele ML
Jeśli potrzebujesz większej elastyczności lub masz przypadek użycia, który nie pasuje do gotowych rozwiązań, możesz współpracować z zespołem ds. danych, aby wytrenować model przy użyciu własnych danych historycznych.
Daje to pełną kontrolę nad tym, jak działa model i z czego się uczy, ale wymaga też najwięcej czasu i umiejętności technicznych.
4. Trenuj lub aktywuj swoje rozwiązanie
Następnie musisz podać systemowi przykłady tego, jak wygląda "sukces", aby mógł zacząć rozpoznawać go samodzielnie.
Sposób rozpoczęcia zależy od poziomu ML, z którego korzystasz:
- Gotowe funkcje: Podłącz swoje dane, włącz funkcję i zdefiniuj, w jaki sposób dane wyjściowe będą wykorzystywane (np. wyzwalanie kampanii lub aktualizowanie oceny potencjalnych klientów).
- Konfigurowalne aplikacje: Mapuj swoje wejścia, ustawiaj progi lub logikę i konfiguruj sposób, w jaki przewidywania sterują działaniami.
- Modele niestandardowe: Trenuj swój model przy użyciu oznaczonych danych historycznych - co się wydarzyło, co zadziałało - i pozwól mu nauczyć się przewidywać podobne wyniki w przyszłości.
5. Testowanie i udoskonalanie wyników
Zacznij od małego. Uruchom model na ograniczonym segmencie lub kampanii i porównaj jego przewidywania z rzeczywistymi wynikami.
Jeśli coś wydaje się nie tak - niewłaściwe priorytety potencjalnych klientów, dziwne rekomendacje - może to być kwestia jakości danych lub znak, że model wymaga dostrojenia.
(Dopracowanie nie jest porażką, to część procesu).
6. Wdrożenie rozwiązania
Gdy wyniki będą wyglądać solidnie, połącz dane wyjściowe z rzeczywistymi przepływami pracy.
Może to oznaczać synchronizację prognoz z CRM, uruchamianie automatyzacji lub umożliwienie agentowi AI wykonania następnego kroku.
Upewnij się, że spostrzeżenia nie znajdują się tylko na pulpicie nawigacyjnym. To najprostszy sposób na zmarnowanie pieniędzy na inwestycję w sztuczną inteligencję.
Najlepsze narzędzia do marketingu z wykorzystaniem uczenia maszynowego
Istnieje kilka ważnych różnic między rodzajami narzędzi, z których można korzystać.
Najczęstszym z nich są dodatki AI do istniejących produktów. Szczerze mówiąc, korzystaj z nich, jeśli są dostępne, ale słowo ostrożności - większość z nich nie jest jeszcze tak dobra.
Są też produkty jednorazowego użytku. Jeśli chcesz dodać sztuczną inteligencję w jeden konkretny sposób, kupisz jeden z nich.
Pomyśl: generowanie kopii reklam, ocenianie potencjalnych klientów na podstawie zachowania lub rekomendowanie produktów poszczególnym użytkownikom.
Wreszcie, mamy niestandardowe, poziome narzędzia.
Na przykład wdrożenie agenta AI, który analizuje dane z CRM, platformy analitycznej i narzędzia do obsługi poczty e-mail, aby zapewniać cotygodniowe przeglądy i rekomendacje.
1. Botpress
Botpress to kompleksowy kreator agentów AI. Jest to w pełni elastyczne narzędzie, dzięki czemu można dostosować agentów AI do niemal każdego zadania.
Możesz projektować proste boty, które personalizują i wysyłają wiadomości e-mail lub analizują dane i dostarczają rekomendacje. Ponieważ jest to elastyczna platforma, możliwości są nieograniczone.
Jeśli jednak chcesz zbudować złożonych agentów AI, będziesz potrzebować pewnych umiejętności programistycznych (lub możesz znaleźć freelancera lub partnera AI).
Jednak w przypadku prostszych projektów Botpress jest również wyposażony w obszerną bibliotekę gotowych integracji z platformami takimi jak HubSpot, Salesforce, Calendly, Google Analytics, Zendesk, Mixpanel, Notion, Slack - większością wszystkiego w stack technologii marketingowych.
Używamy agentów Botpress do wszystkiego, od wysyłania spersonalizowanych wiadomości e-mail, przez przeprowadzanie analizy konkurencji, po monitorowanie wykorzystania naszego produktu w celu uzyskania wglądu.
Potrafi naprawdę wszystko. Możesz też zbudować agenta AI za darmo.
2. HubSpot
Jeśli pracujesz w marketingu, prawdopodobnie korzystałeś z HubSpot w takim czy innym momencie. Jeśli jest to już w twoim stack technologicznym i robisz mały krok w kierunku przepływów pracy AI, jest to łatwy dodatek.
Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do oceny potencjalnych klientów - analizuje interakcje, aby nadać im priorytet. Możesz także użyć ich asystenta treści AI do generowania pomysłów na posty na blogu lub posty w mediach społecznościowych.
Są to świetne opcje, jeśli korzystasz z HubSpot i chcesz zmodyfikować swoje przepływy pracy za pomocą sztucznej inteligencji. Wady? Nie wykraczają poza wąskie przypadki użycia. Jeśli chcesz w pełni wykorzystać możliwości uczenia maszynowego w swoich wynikach, być może będziesz musiał przyspieszyć.
Ale hej, jeśli już korzystasz z HubSpot, to dlaczego nie wypróbować ich funkcji AI?
3. Żakard
Jacquard to coś więcej niż generator tekstów. Ale tak, jego celem jest poprawa wszystkich słów wysyłanych do potencjalnych klientów i użytkowników.
Jest to narzędzie genAI przeszkolone na obszernym zestawie danych dotyczących języka marketingowego. Zamiast wyrzucać losowe kombinacje, może przewidzieć, co będzie największym hitem wśród odbiorców. Uczy się na podstawie każdej uruchomionej kampanii.
Platforma oferuje funkcje testowania i przewidywania wydajności w czasie rzeczywistym, dzięki czemu użytkownicy mają szczegółowy wgląd w skuteczność swoich e-maili, blogów i innych treści.
Jacquard jest najlepszy dla zespołów o dużym zapotrzebowaniu na treści, takich jak firmy e-commerce lub twórcy treści. Lub każdego, kogo życie polega na testowaniu a/b wiadomości e-mail.
4. PaveAI
Jeśli potrzebujesz młodszego analityka danych, PaveAI może to zrobić. Pobiera surowe dane z platform takich jak Google Analytics, Facebooks Ads i Twitter Ads i przekłada je na przydatne informacje.
Zamiast przeglądać niekończące się raporty, użytkownicy mogą po prostu otrzymywać zwięzłe podsumowania tego, co działa, a co nie.
Raporty można również personalizować w oparciu o konkretne cele zespołu. Analizuje miliony spostrzeżeń, aby zidentyfikować te najbardziej istotne dla zespołu marketingowego.
Jeśli zależy ci na podejmowaniu decyzji opartych na danych i różnych kanałach marketingowych, prawdopodobnie warto to sprawdzić.
5. Pathematics
Pathmatics to platforma marketingowa, która śledzi, w jaki sposób marki wyświetlają reklamy cyfrowe na platformach takich jak Facebook, Instagram, YouTube, TikTok i usługi OTT.
Gromadzi dane na temat wydatków na reklamę, wyświetleń, kreacji i ścieżek dostarczania, pomagając zespołom marketingowym dokładnie zobaczyć, gdzie i jak inwestują konkurenci.
Największą siłą platformy jest to, jak wiele konkurencyjnych szczegółów odkrywa, szczególnie dla marek zarządzających kampaniami wielokanałowymi. Jeśli nie jesteś przyzwyczajony do pracy z danymi medialnymi, może to być bardzo trudne, ale po zapoznaniu się z nimi staje się to prawdziwą zaletą.
Pathmatics jest idealnym rozwiązaniem dla agencji, wewnętrznych zespołów medialnych i marketerów, którzy chcą uzyskać lepszą widoczność na tle konkurencji.
6. Mailchimp
Jeśli byłeś w pobliżu, prawdopodobnie znasz Mailchimp. Jest to ogólna platforma marketingowa, która - podobnie jak HubSpot - jest teraz wyposażona w funkcje sztucznej inteligencji.
Te dodatki AI obejmują spersonalizowane treści, optymalizację czasu wysyłki i kilka innych aspektów. Na przykład Email Content Generator wykorzystuje technologię GPT do tworzenia dostosowanych kampanii e-mailowych w oparciu o branżę i głos marki.
Mailchimp jest szczególnie korzystny dla małych i średnich firm, które chcą wykorzystać sztuczną inteligencję bez rozległej wiedzy technicznej.
7. Bunt
Mutiny to platforma AI bez kodu, która pomaga marketerom B2B personalizować doświadczenia na stronach internetowych dla różnych odbiorców bez konieczności korzystania z pomocy inżynierów.
Łączy się z narzędziami takimi jak Salesforce i Segment , aby pobierać dane firmograficzne i behawioralne, dzięki czemu można kierować reklamy do odwiedzających na podstawie branży, wielkości firmy lub zachowania.
Jego największą siłą jest to, jak łatwo pozwala tworzyć spersonalizowane strony, które zwiększają zaangażowanie i konwersje. To powiedziawszy, najlepiej nadaje się dla firm z wystarczającym ruchem w witrynie i danymi, aby naprawdę napędzać personalizację - mniejsze zespoły mogą uznać to za mniej skuteczne.
Mutiny doskonale nadaje się dla zespołów marketingowych B2B prowadzących strategie oparte na kontach, które chcą działać szybko, nie opierając się w dużym stopniu na programistach.
Wprowadzanie analizy AI do marketingowych wskaźników KPI
Zespoły marketingowe inwestują w sztuczną inteligencję do generowania leadów, komunikacji, podejmowania decyzji, strategii i inteligencji.
Botpress to platforma agentów sztucznej inteligencji dla twórców botów na wszystkich poziomach zaawansowania, wraz z obszernymi samouczkami na YouTube. Botpress Academybiblioteką gotowych integracji i szablonami umożliwiającymi szybkie uruchomienie agenta AI.
Zacznij budować już dziś. To nic nie kosztuje.
