How you can Use Machine Studying to Enhance Your Digital Advertising

Maschinelles Lernen steht kurz vor der Transformation des Marketingsektors. In vielerlei Hinsicht hat es bereits begonnen. Laut Gartner werden 30% der Unternehmen bis 2020 maschinelles Lernen in einem Teil ihres Verkaufsprozesses einsetzen.

Darüber hinaus nutzen diese Unternehmen maschinelles Lernen, um sich von der Konkurrenz abzuheben, indem sie einige der schwierigsten Herausforderungen des Marketings wie Personalisierung, sofortige Kundenunterstützung und Big Data bewältigen.

Mit anderen Worten, maschinelles Lernen ist nicht nur für Informatiker. Vermarkter sollten sich aufsetzen und aufmerksam werden. Im Folgenden habe ich fünf Möglichkeiten beschrieben, wie Sie maschinelles Lernen verwenden können, um Ihre Bemühungen um digitales Marketing zu beschleunigen.

Was Ist Maschinelles Lernen?

Bevor wir uns mit dem Marketing befassen, nehmen wir uns eine Sekunde Zeit, um herauszufinden, was künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind.

Künstliche Intelligenz ist einfach jede Form von Intelligenz, die von einer Maschine anstelle der natürlichen Intelligenz von Mensch und Tier demonstriert wird. Wenn die meisten Menschen an künstliche Intelligenz denken, denken sie speziell an Computer, die ein gewisses Maß an menschlicher Intelligenz nachbilden, wie beispielsweise einen Schachcomputer, den ich in der Einleitung erwähnt habe.

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der es Systemen ermöglicht, automatisch neue und bessere Lösungen zu finden, indem sie aus Fehlern und Erfahrungen lernen. Je mehr Daten und Erfahrungen ein Algorithmus für maschinelles Lernen hat, desto besser wird er in Zukunft.

Maschinelle Lernsysteme können weitgehend in zwei Untergruppen unterteilt werden: geführt und ungelenkt. Geführte maschinelle Lernsysteme werden in erster Linie vom Menschen mit Datensätzen und Lösungen versorgt. Sie lernen, nach welchen Mustern sie zuerst suchen müssen, und können diese Muster dann in Zukunft besser identifizieren.

Ungeleitete Systeme erhalten Zugriff auf unsortierte und unterschiedliche Datensätze und können Muster unabhängig und ohne Anleitung des Menschen entschlüsseln. Ungeleitete Systeme erstellen einen Algorithmus und suchen dann nach Möglichkeiten, ihn in Zukunft zu verbessern.

Verwenden von maschinellem Lernen zur Verbesserung Ihres Marketings

Wir wissen, dass Marketingteams nicht aus Mangel an Daten wollen. Vermarkter haben Schwierigkeiten, alle Daten, die ihnen zur Verfügung stehen, zu verstehen und diese Daten dann zu nutzen. Bei dieser Analyse kommt maschinelles Lernen ins Spiel.

Der Hauptgrund für das Hinzufügen von maschinellem Lernen zu Ihrem Marketing-Stack besteht darin, dass große Datenmengen viel schneller und effektiver als Menschen sinnvoll sind.

Beim maschinellen Lernen können Daten verwendet werden, um Muster zu identifizieren und Vorhersagen fast sofort zu treffen. Marketer können diese Erkenntnisse dann nutzen, um einen großen Teil ihres Workflows zu optimieren, von der Durchführung weiterer Tests und der Verbesserung der Benutzeroberfläche ihrer Website bis hin zur Personalisierung des Kundenerlebnisses und der Automatisierung der Kundenbindung.

Das lange und kurze daran ist, dass maschinelles Lernen verwendet werden kann, um nahezu jeden Teil Ihrer digitalen Marketingbemühungen zu verbessern. Im Folgenden werden fünf der wichtigsten Möglichkeiten erläutert.

Datensätze analysieren

Unabhängig davon, wie Sie maschinelles Lernen für Ihre Marketingbemühungen verwenden, beginnt der Prozess wahrscheinlich mit der Analyse von Datensätzen.

Zum Beispiel kann maschinelles Lernen verwendet werden, um Benutzeraktivitätsmuster auf Ihrer Website zu analysieren und zu finden. Anstatt die Daten in Ihrem Google Analytics-Profil selbst zu durchsuchen, kann ein Algorithmus für maschinelles Lernen die Aufgabe in Sekundenschnelle erledigen, das zukünftige Nutzerverhalten vorhersagen und Muster identifizieren, mit denen Sie Ihre Website optimieren können.

Sicher, Menschen sind perfekt in der Lage, Daten selbst zu analysieren, aber Sie können dies nicht halb so schnell oder genau tun wie AI-gestützte Lösungen.

Vermarkter können auch maschinelles Lernen nutzen, um ihre Kundenbasis besser zu verstehen.

Nehmen wir zum Beispiel die Kundensegmentierung. Die Aufteilung Ihres Publikums in verschiedene Gruppen kann Ihre Marketingbemühungen viel effektiver machen, aber es ist zeitaufwändig, dies selbst zu tun. Andererseits könnte ein Algorithmus für maschinelles Lernen Ihren Kundenstamm automatisch anhand von Aktionen und Verhaltensmustern segmentieren, die Sie nicht identifizieren können.

Inhalte erstellen und optimieren

Ich muss die Bedeutung von Inhalten für Ihre digitalen Marketingbemühungen nicht wiederholen. Möglicherweise müssen Sie jedoch klären, wie maschinelles Lernen das, was Sie schreiben und veröffentlichen, verbessern kann und warum die Verwendung von maschinellem Lernen in Ihrer Content-Marketing-Strategie von entscheidender Bedeutung ist.

Für den Anfang kann maschinelles Lernen dazu beitragen, dass Ihre Artikel in Suchmaschinenergebnissen einen höheren Rang einnehmen. Es ist eine Sache, ein großartiger Schriftsteller zu sein; Es ist eine andere Möglichkeit, auf eine Weise zu schreiben, die Google gefällt, sodass Sie in den SERPs belohnt werden. Sie müssen sicherstellen, dass Sie alle relevanten Schlüsselwörter verwenden, jedes relevante Thema diskutieren und alle Ihre Grundlagen im Allgemeinen abdecken.

Ohne Tools zur Erstellung intelligenter Inhalte wie Frase.io, bei denen maschinelles Lernen verwendet wird, um Ihre Inhalte mit den Top-Ergebnissen von Google zu vergleichen und sicherzustellen, dass Sie alle relevanten Punkte erreichen, ist dies ziemlich schwierig.

Maschinelles Lernen Frase

Zweitens können maschinelle Lernalgorithmen Inhalte für Sie schreiben. Phrasee ist ein AI-gestütztes Copywriting-Tool, das mithilfe von maschinellem Lernen E-Mail-Betreffzeilen und Push-Benachrichtigungen erstellt, von denen der Algorithmus glaubt, dass sie den höchsten ROI erzielen.

Maschinelles Lernen AI Copywriting

Sie können AI sogar verwenden, um Inhalte für Ihre Kunden zu kuratieren. Curata bietet eine Software zur Kuratierung von Inhalten für maschinelles Lernen, mit der Marketer die relevantesten und ansprechendsten Inhalte für ihr Publikum finden und veröffentlichen können.

Curata für maschinelles Lernen

Erhöhen Sie die Personalisierung

Personalisierung ist für Verbraucher wichtig. Untersuchungen von Accenture zeigen, dass 91% der Verbraucher Marken bevorzugen, die sich daran erinnern, wer sie sind, und daher relevante Angebote und Empfehlungen abgeben. Wenn sie keine personalisierte Erfahrung machen, ist mehr als die Hälfte der Verbraucher nur zu glücklich, zu einem Konkurrenten zu wechseln.

Hier die gute Nachricht: Durch maschinelles Lernen können Sie ein möglichst persönliches Kundenerlebnis bieten. Sie können einen Algorithmus für maschinelles Lernen verwenden, der das Benutzerverhalten auf einer detaillierten Ebene verfolgt, lernt, welche Produkte ihnen gefallen, und als Ergebnis eine personalisierte Homepage und Empfehlungsliste erstellt.

Amazon verwendet beispielsweise KI-Algorithmen, die die Kaufhistorie der Benutzer, die Artikel in ihrem Warenkorb und ihre Anzeigegewohnheiten berücksichtigen, um die Produktempfehlungen anzubieten, die am wahrscheinlichsten konvertiert werden.

Der gleiche Algorithmus könnte auch personalisierte Angebote für jeden Kunden generieren und diese per E-Mail an die Verbraucher senden, wenn diese am wahrscheinlichsten kaufen.

Verbessern Marketing-Automatisierung

Bessere Personalisierung ist eine Möglichkeit, wie maschinelles Lernen die Kundenbindung Ihrer Marke verändern kann, aber nicht die einzige. KI und maschinelles Lernen können auch verwendet werden, um Ihre Marketingbemühungen besser zu automatisieren und dadurch die Kundenbindung erheblich zu verbessern.

Angenommen, Sie senden automatisch eine E-Mail an Kunden, wenn diese sich für Ihren Newsletter anmelden oder ihren Warenkorb verlassen. Während die meisten Marken eine generische E-Mail senden, können Unternehmen, die maschinelles Lernen anwenden, Inhalte und Angebote basierend auf dem Browserverlauf des Verbrauchers anpassen. Wenn sie sich vor der Anmeldung für Ihren Newsletter die Auswahl an Hundespielzeugen Ihrer Marke ansehen würden, würde ein relevantes Angebot für Kauspielzeug die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass sie sich wieder mit Ihrer Marke beschäftigen.

Für SaaS-Marken können AI-gestützte Marketing-Automatisierungstools viel größere und unterschiedliche Datensätze analysieren, um die Segment-Leads zu verbessern. Auf diese Weise können Vertriebsmitarbeiter die Leads priorisieren, bei denen die Wahrscheinlichkeit einer Conversion sehr viel höher ist.

Marketing-Automatisierung ist unglaublich leistungsfähig. Laut Invesp führt die Marketingautomatisierung zu einer Steigerung der Vertriebsproduktivität um über 14% und einer Reduzierung des Marketingaufwands um über 12%.

Es ist durchaus möglich, dies ohne maschinelles Lernen zu tun, aber AI macht Ihre Automatisierungsbemühungen viel persönlicher und leistungsfähiger.

Verwenden Sie Chatbots

Chatbots sind ein leistungsstarkes Kundenservice-Tool. Acht von zehn Verbrauchern, die sich mit ihnen beschäftigt haben, berichten von einer positiven Erfahrung. Wenn Sie ein Online-Geschäft betreiben, sind diese alles andere als wichtig.

Mit Chatbots müssen Sie keinen Menschen zur Hand haben, um auf Verbraucher zu reagieren. Stattdessen können Chatbots mit maschinellem Lernen automatisch Kundenanfragen mit einer beängstigend hohen Genauigkeit beantworten. Das liegt daran, dass Ihr Chatbot aus dem Inhalt Ihrer Website und den Gesprächen mit Verbrauchern lernt, um die Antworten ständig zu verbessern.

Da der Chatbot sich ständig selbst lernt und verbessert, bietet er ein noch besseres Kundenerlebnis mit mehr Gesprächen. Vielleicht möchten Sie, dass Ihr Chatbot zunächst eine unglaublich komplizierte Abfrage an einen Menschen weiterleitet, aber bald wird der Bot so effektiv, dass kein Mensch mehr eingreifen muss. Schließlich haben Sie einen Chatbot, der intelligent genug ist, um den Verbraucher zu verkaufen und nicht nur seine Fragen zu beantworten.

Verbraucher werden wahrscheinlich auch nicht sagen können, dass sie mit einem Roboter sprechen. Einige Chatbots, wie IntelliTicks, verwenden einen anderen Zweig der KI, Natural Language Processing (NLP), um Gespräche auf menschlicher Ebene mit Kunden zu führen.

Darüber hinaus können Daten, die von Chatbots mit KI-Unterstützung gesammelt wurden, von einem anderen Algorithmus für maschinelles Lernen analysiert werden, um Erkenntnisse zu gewinnen, mit denen Marketer ihre zukünftigen Bemühungen optimieren können.

Was ist die Zukunft des maschinellen Lernens?

In der Welt des maschinellen Lernens geht es schnell. Erwarten Sie, dass Fortschritte in der Marketing-KI schnell eintreten.

Beispielsweise werden derzeit verbesserte unbeaufsichtigte Algorithmen für maschinelles Lernen entwickelt. Diese Algorithmen benötigen zu Beginn keine Eingaben von Menschen, wodurch sie für Vermarkter viel einfacher und schneller zu implementieren sind.

Auch die Personalisierung wird noch leistungsfähiger. Algorithmen für maschinelles Lernen werden besser erkennen können, was Verbraucher für einen wollen, aber auch die Art und Weise, wie sie in Online-Shops integriert werden können, wird sich verbessern. In Kürze können Vermarkter jeden Teil ihrer Websites für einzelne Benutzer anpassen, ähnlich wie die Zeitpläne für soziale Medien für jeden Benutzer personalisiert sind.

Erwarten Sie schließlich große Fortschritte beim mobilen maschinellen Lernen. KI-gestützte digitale Assistenten werden zu einem wichtigeren Bestandteil unseres Lebens, und Vermarkter müssen Strategien entwickeln, um damit fertig zu werden. Mobile Anwendungen können auch Funktionen für maschinelles Lernen auf die gleiche Weise wie Websites jetzt integrieren.

Lassen Sie sich jedoch nicht überwältigen. Bevor Sie sich Gedanken über die Zukunft machen, arbeiten Sie sich zunächst durch die Vorschläge, die ich oben gemacht habe. Sie sind dann bereit für alles, was in Zukunft passiert.

Fazit

Es ist klar: Maschinelles Lernen kann Ihre Bemühungen um digitales Marketing verändern.

Stürzen Sie sich jedoch nicht in die Welt des maschinellen Lernens. Die Einführung von Lösungen, ohne vorher zu verstehen, wie die Technologie funktioniert und welche Rolle sie in Ihrem Unternehmen spielt, kann in der Regel mehr schaden als nützen.

Maschinelles Lernen ist mächtig, aber keine Wunderwaffe. Nehmen Sie jedoch jeweils eine Lösung an, und es wird Ihnen gut gehen.

Setzen Sie Ihre Ausbildung fort, indem Sie meine Artikel über die Rolle von AI bei SEO und AI-gestützten digitalen Assistenten lesen.

Welche Strategie für maschinelles Lernen werden Sie zuerst implementieren?

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