Machine Learning trong tiếp thị

    Machine Learning trong tiếp thị

    Machine Learning giúp các nhà tiếp thị phân khúc khách hàng, dự đoán thời gian, dự báo LTV của khách hàng và cá nhân hóa hiệu quả việc nhắn tin.

    Machine Learning Marketing và Marketing Automation : Bình minh của kỷ nguyên mới

    Machine Learning là một ngành học kết hợp giữa khoa học, thống kê và mã hóa máy tính nhằm mục đích đưa ra dự đoán dựa trên các mẫu được phát hiện trong dữ liệu. Trái ngược với các hệ thống quyết định dựa trên quy tắc tuân theo một bộ hướng dẫn rõ ràng đã được các nhà phát triển biết trước, các thuật toán học máy được thiết kế để phân tích dữ liệu và khám phá các mẫu mà mọi người không thể tự tìm thấy.

    Nói cách khác, học máy tận dụng sức mạnh khổng lồ và tính khách quan của máy tính để nhìn thấy những thứ trong dữ liệu lớn mà con người làm chậm và thiên vị không thể – và sau đó sử dụng những hiểu biết đó để xác định cách dữ liệu mới có thể được sử dụng để dự đoán chính xác kết quả.

    Machine Learning Marketing và Marketing Automation : Bình minh của kỷ nguyên mới

    Machine Learning Marketing và Marketing Automation : Bình minh của kỷ nguyên mới

    Machine Learning trợ giúp các nhà tiếp thị như thế nào?

    Machine Learning  và nhận dạng mẫu có thể giúp các nhà tiếp thị kỹ thuật số theo nhiều cách khác nhau. Một trong những thách thức lớn nhất mà các nhà tiếp thị phải đối mặt là làm thế nào để cá nhân hóa thông điệp cho từng khách hàng và khách hàng tiềm năng để nó gây được tiếng vang mạnh mẽ nhất với người nhận. Kết quả của hoạt động tiếp thị thành công, có mức độ liên quan cao bao gồm sự gia tăng lòng trung thành , mức độ tương tác và chi tiêu của khách hàng .

    Nếu không có Machine Learning, thật khó để biên dịch và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ đến từ nhiều nguồn (ví dụ: hành vi mua hàng, quy trình truy cập trang web, sử dụng ứng dụng dành cho thiết bị di động và phản hồi cho các chiến dịch trước đó) cần thiết để dự đoán những ưu đãi và khuyến khích tiếp thị sẽ hiệu quả nhất cho từng khách hàng. Tuy nhiên, khi tất cả dữ liệu này được cung cấp cho các máy tính được lập trình để thực hiện khai thác dữ liệu và Machine Learning, các dự đoán hành động tốt nhất tiếp theo rất chính xác có thể được đưa ra.

    Các lĩnh vực khác mà ứng dụng học máy có thể giúp các nhà tiếp thị bao gồm:

    Phân khúc khách hàng – Các mô hình phân khúc khách hàng bằng máy học rất hiệu quả trong việc trích xuất các nhóm khách hàng nhỏ, đồng nhất với những hành vi và sở thích giống nhau. Phân khúc khách hàng thành công là một công cụ quan trọng trong hộp công cụ của mọi nhà tiếp thị.

    Phân khúc khách hàng thành công là một công cụ quan trọng trong hộp công cụ của mọi nhà tiếp thị.

    Phân khúc khách hàng thành công là một công cụ quan trọng trong hộp công cụ của mọi nhà tiếp thị.

    Dự đoán khách hàng bỏ cuộc – Bằng cách khám phá các mẫu trong dữ liệu được tạo bởi nhiều khách hàng đã bỏ cuộc trong quá khứ, dự báo máy học dự đoán churn có thể dự đoán chính xác những khách hàng hiện tại nào có nguy cơ bỏ cuộc cao. Điều này cho phép các nhà tiếp thị tham gia vào việc chủ động ngăn chặn sự xáo trộn , một cách quan trọng để tăng doanh thu.

    Dự báo giá trị lâu dài của khách hàng – Hệ thống Machine Learning CRM là một cách tuyệt vời để dự đoán giá trị lâu dài của khách hàng (LTV) của khách hàng hiện tại, cả mới và lâu năm. LTV là một công cụ tiếp thị kỹ thuật số có giá trị để phân khúc khách hàng, đo lường giá trị tương lai của doanh nghiệp và dự đoán sự tăng trưởng.

    Triển khai Machine Learning trong Tiếp thị

    Phần mềm nhận dạng khuôn mẫu và học máy đã có một chặng đường dài kể từ những ngày đầu của những năm 1960. Các thuật toán và công nghệ mới liên tục xuất hiện, gợi ý các khả năng và ứng dụng mới. Mặc dù vậy, hầu hết các nhà tiếp thị không sử dụng bất kỳ hình thức Machine Learningy nào trong nỗ lực hàng ngày của họ vì nó vẫn là một lĩnh vực phức tạp, đòi hỏi sự tham gia của các nhà khoa học và nhà phát triển dữ liệu. Do đó, việc triển khai hiệu quả các thuật toán Machine Learning  trong tiếp thị vẫn nằm ngoài tầm với của nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ.

    Tuy nhiên, các ứng dụng chuyên biệt được phát triển đặc biệt để giải quyết các thách thức tiếp thị – và rất dễ dàng cho các nhà tiếp thị sử dụng – hiện đã có sẵn cho các doanh nghiệp nhỏ hơn với ngân sách khiêm tốn. Đây là một công cụ thay đổi cuộc chơi đối với các nhà tiếp thị hiểu biết vì Machine Learning có thể loại bỏ phỏng đoán liên quan đến nhiều khía cạnh thách thức nhất – và có giá trị nhất – của tiếp thị theo hướng dữ liệu.

    Triển khai Machine Learning trong Tiếp thị

    Triển khai Machine Learning trong Tiếp thị

    Bắt đầu sử dụng Machine Learning trong Tiếp thị của bạn ngay hôm nay!

    Optimove là hệ thống tự động hóa tiếp thị khách hàng hàng đầu hiện nay và Machine Learning là lý do chính tại sao. Phần lớn sức mạnh của Optimove đến từ các thuật toán Machine Learning góp phần tạo ra mô hình khách hàng, phân khúc khách hàng, dự đoán LTV và các đề xuất hành động tốt nhất tiếp theo có độ chính xác cao. Phần mềm dựa trên Web được thiết kế để cung cấp các lợi thế của các thuật toán Machine Learning tiên tiến cho các nhà tiếp thị mà không cần phải hiểu mô hình dữ liệu, phân tích thống kê hoặc phát triển thuật toán.

    Liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay – hoặc yêu cầu bản demo trên Web – để tìm hiểu cách bạn có thể sử dụng Optimove để cải thiện đáng kể hoạt động tiếp thị khách hàng của mình nhằm chuyển đổi nhiều khách hàng hơn, tăng mức độ tương tác của khách hàng hiện tại và giảm tỷ lệ khách hàng bỏ trốn.

    Xem thêm: Big data Digital marketing