چگونگی یادگیری ماشین به نوآوری بازاریابی ایمیل و پاسخ برای نتایج بهینه بیان می شود. "یادگیری ماشین" از داستان علمی تخیلی و به برنامه های کاربردی زندگی واقعی منتقل شده است
مانند استفاده از ماشین های Tesla که در Autopilot اجرا می شوند و روبات هایی که می توانند در بازی ژاپنی Go بازی کنند
بسیاری از فرصت های فعلی برای برندها برای استفاده از داده هایCRM ، داده های تجاری، داده های EPOS، داده های اینترنت (IOT)، برنامه ها / داده های تلفن همراه، داده های شخص ثالث و مجموعه داده های دیگر با این حال، حجم، سرعت و انواع این همه داده ها می تواند یک چالش برای بازاریاب مدرن باشد که ما را به اهرم بزرگ بعدی محتوای پویای مبتنی بر الگوریتم تبدیل می کند.
یادگیری ماشین در ساده ترین حالت، روش تجزیه و تحلیل داده ها است که به رایانه اجازه می دهد تا بدون توصیف صریح یا برنامه نویسی، پیش بینی و عمل کند.
آخرین عبارت - "بدون دستورالعمل صریح یا برنامه نویسی" - تفاوت بین خودکارآمدی بازاریابی مبتنی بر قانون امروز و سیستم هایی که از یادگیری ماشین استفاده می کنند را برجسته می کند.
هر دو سیستم یادگیری و سیستم های اتوماسیون بازاریابی امروز از الگوریتم های استفاده می کنند تا داده ها را تجزیه و تحلیل کنند و نتایج را تعیین کنند با این حال، حتی پیچیده ترین برنامه های اتوماسیون بازاریابی، به قوانین خاص یا شرایطی که کاربران برای آنها می نویسند تکیه می کنند این قوانین تغییر نمی کند مگر اینکه کسی وارد شود تا آنها را تغییر دهد.
هرچند، در دنیای واقعی، رفتار مشتری دائماً در حال تغییر است همچنین هیچ دو مشتری به طور یکسان نیستند تجزیه و تحلیل پایگاه داده و هدف گیری پیام رسانی به بازاریابان کمک می کند تا این اختلافات را مورد توجه قرار دهند اما قوانینی که بر آن فعالیت ها حاکم است تغییرات ظریف را که در طول زمان به یک جنبش توده ها تبدیل می شوند به رسمیت نمی شناسد.
سیستم هایی که از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کنند می توانند بینش هایی را ایجاد کنند که دائماً محتوای مختلف ارسال شده به مشتریان مختلف براساس ویژگی ها و رفتارهای مختلف آنها را تنظیم و اصلاح می کند.
به جای ارسال پیام ها بر اساس یک نقطه از رفتار گذشته، این سیستم ها به طور مداوم داده ها را تجزیه و تحلیل می کنند و از این بینش ها برای شخصی سازی پیام ها بدون نیاز به بازاریابان یا گروه های همکاری IT خود استفاده می کنند تا بتوانند با تغییرات به دنبال نگهداری از اینترنت باشند.
یادگیری ماشین در عمل
همه چیز در اطراف شما است اما معمولا به طور یکپارچه کار می کند و شما متوجه نمی شوید که وجود دارد:
Netflix: نتفلیکس موتوری را توصیه می کند که داده های حاصل را از سه منبع اساسی تجزیه و تحلیل می کند: ترجیحات شما (آنچه شما در لیست خود قرار می دهید)، رفتار شما (آنچه شما در طول زمان تماشا می کنید) و آنچه دیگران تماشا می کنند .("Trending Now") سپس آن را از طریق تمام اطلاعاتی که توسط برچسب گذاری گره خورده از تمام صحنه های درون فیلم به دست آمده است پیش بینی می کنید چه چیزی را بخواهید تماشا کنید و آن پیش بینی ها را به عنوان توصیه های مشاهده ارائه می کند.
همانطور که شما تماشا می بینید Netflix پیشنهاد می کند و لیست مشاهده شخصی شما را تغییر می دهد، لیست توصیه های شما تغییر خواهد کرد تا رفتار شما را منعکس کند.
فیلتر کردن اسپم: اینترنت پرسرعت برای تصمیم گیری در مورد اینکه آیا یک ایمیل را به صندوق ورودی بفرستد و یا آن را به پوشه ناخواسته که مستقیماً مسدود می شود ارسال کند از عوامل متعددی استفاده می کنند رفتار کاربر مانند کلیک کردن بر روی >گزارش اسپم<، انتقال یک ایمیل از پوشه اسپم به صندوق ورودی و اضافه کردن یک نام فرستنده به یک آدرس یا لیست ایمن فرستندگان، باعث افزایش دقت فیلترینگ برای هر حساب می شود.
Airbnb: خدمات مسافرتی از یک مدل قیمت گذاری پویا استفاده می کند که به میزبان سایت کمک می کند چقدر شارژ انجام دهد این مکان محل، امکانات، زمان، تقاضای نوسانات و سایر نقاط داده را برای کمک به میزبان بیشترین رزرو را با بهترین قیمت ها شامل می شود.
یادگیری ماشین برای ایمیل مارکتینگ
ایمیل مارکتینگ در حال کار کردن در برنامه ها هستند در اینجا چند نمونه هستند:
بهینه سازی موضوع: اتوماسیون ماشین های یادگیری و بازاریابی برای کمک به بازاریابان بهترین خطوط موضوع را با زمان کمتری در آزمایش تست می کنند در اینجا دو راه وجود دارد: بازاریابان ایمیل می توانند از این تکنولوژی استفاده کنند:
Touchstone از یک الگوریتم اختصاصی برای پیش بینی نرخ بازشدن، کلیک و بونس ریت استفاده می کند با استفاده از شبیه سازی یک پایگاه داده واقعی و مقایسه نتایج به میلیاردها تست دیگر با استفاده از داده های واقعی برای قدرت نتایج استفاده می کند ابزار تجزیه و تحلیل زبان فرازی پیش بینی می کند که کدام عوامل هیجانی در خطوط موضوع پاسخ های بیشتری را می گیرند هر دو خدمات از نتایج برای بهبود و پیش بینی ها در طول زمان استفاده می کنند.
بهینه سازی زمان تحویل: همچنین به نام "بهینه سازی زمان ارسال" این سرویس پیش بینی و تغییر زمان تحویل ایمیل بر اساس زمانی که گیرندگان بیشتر به دیدن و باز کردن پیام ها می پردازند.
بهینه سازی کپی: پلتفرم اتوماتیک تضمین Persado با استفاده از الگوریتم ها برای پیدا کردن زبان متقاعد کننده برای پیام های بازاریابی مستقیم پاسخ می دهد خدمات Persado Go طرح های پیام (ایمیل، پست های اجتماعی، خبرنامه، نسخه تبلیغاتی و غیره) تجزیه و تحلیل و پیشنهادات تجدید نظر را با استفاده از پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین می دهد.
Newsletter: Alchemy Worx یک سرویس اتوماسیون خبرنامه را ایجاد کرده است که باعث ایجاد خبرنامه می شود و محتوای شخصی 1: 1 با استفاده از یادگیری ماشین را ارائه می دهد که به طور مستمر انتخاب محتوا بر اساس اقدامات گیرنده را بهینه می کند.
بهینه سازی محتوا به طور واقعی: کوردیال با استفاده از الگوریتم های پهنای باند و چند رسانه ای اختصاصی، در هماهنگی با سیستم های زمان واقعی به محتویاتی که بیشترین احتمال تبدیل به یک مشترک را فراهم می کند سرعت می بخشد سیستم اجازه می دهد تا انواع نامحدود را آزمایش و خود بهینه سازی را انجام دهد.
ظهور یادگیری ماشین به این معنا نیست که شما باید تمام ماشین های بازاریابی مبتنی بر قواعد خود را از بین ببرید در عوض، مناطق را شناسایی کنید که از بهینه سازی پیوسته بهره مند شوند این جایی است که اتوماسیون مبتنی بر یادگیری ماشین، بدون مداخلات مداوم و زمان بندی کارکنان، نتایج بهتر را به دست می آورد.
بهترین راه برای دیدن اینکه چگونه یادگیری ماشین دو مشکل از کمبود منابع برای بهینه سازی و مقیاس پذیری برای شخصی سازی را حل می کند صحبت کردن با افراد دارای صنعت ایمیل است که آنها برای مارک ها، مشتریان و مشتریان خود کار می کنند. بازاریابی هوشمند در حال حاضر بر چندین اهرم برای بهبود عملکرد تمرکز می کنند Netflix، آمازون، گوگل و بسیاری دیگر از شرکت های دارای این فن آوری از این ابزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل رفتار برای خدمت به شما از طریق بازاریابی ایمیل استفاده می کنند در حال حاضر، برنامه های یادگیری ماشین بسیار ارزان تر، قابل دسترس و برای کسب و کارهای کوچک و متوسط تبدیل شده اند.