Kodėl rinkodaros specialistai, kurdami reklamos kampanijas, remiasi mašininiu mokymusi?

Įvadas

Daugeliui iš mūsų mašininis mokymasis gali atrodyti tik dar viena madinga pramonės sąvoka. Tačiau ši technologija užvaldė veiklą ir čia liks. Kai bendraujate su pokalbių robotu arba gaunate pageidavimus internete pagal savo pomėgius, tai yra pagrindiniai sąveikos su dirbtiniu intelektu ir mašininiu mokymusi pavyzdžiai. Jų taikymo sritis išaugo toliau ir yra aktyviai naudojama šiandienos rinkodaros strategijose. Štai viskas, ką reikia žinoti apie "Google" reakciją į dirbtinio intelekto turinį.

Šiandieninė reklamos pramonė nuolat vystosi, todėl prekių ženklams sunku neatsilikti. Be to, naujovės skaitmeninėje erdvėje keičia žmonių bendravimą su prekių ženklais. Įmonės tai išnaudoja savo naudai, analizuodamos duomenis ir kurdamos rinkodaros strategijas bei reklamas, pritaikytas prie individualių pageidavimų. Personalizuotos reklamos kampanijos atveria kelią ateičiai be slapukų, kai rinkodaros specialistai turės rasti daugiau būdų, kaip pasiekti savo vartotojus su duomenimis apie juos ar be jų.

Kas yra mašininis mokymasis?

Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto šaka, kurios išskirtinis bruožas yra tas, kad ji tiesiogiai nepateikia problemos sprendimų, bet pateikia mokomuosius sprendimus, kad būtų galima taikyti reikiamus sprendimus. Mašininis mokymasis sumažina varginančią užduotį peržiūrėti krūvas nestruktūrizuotų duomenų. Jis suteikia vertingų įžvalgų iš tų pačių duomenų, kuriuos prekių ženklai gali naudoti savo rinkodaros kampanijose, ypač reklamoje.

Mašininis mokymasis reklamoje - tai procesas, kai technologija priima informaciją, ją analizuoja ir pateikia rezultatus, kurie gali pagerinti darbo kokybę. Iš surinktų duomenų gautas įžvalgas rinkodaros specialistai gali naudoti, be kita ko, personalizuodami turinį, nukreipdami jį į tinkamą auditoriją ir darydami įtaką žiniasklaidos priemonių pirkimui.

Kuo mašininis mokymasis skiriasi nuo gilaus mokymosi?

(Paveikslėlio šaltinis: nvidia.com)

Vykstant diskusijoms dėl gilaus ir mašininio moky mosi, šie abiejų mokymosi būdų skirtumai padės geriau suprasti šiuos du dirbtinio intelekto pogrupius:

1. Norint pasiekti norimų rezultatų, mašininiam mokymuisi reikia daugiau žmogaus įsikišimo. Kita vertus, gilųjį mokymąsi sudėtinga nustatyti, tačiau vėliau reikia minimalaus įsikišimo.
2. Mašininis mokymasis yra mažiau sudėtingas ir gali būti vykdomas įprastais kompiuteriais. Tačiau, kad gilusis mokymasis veiktų sklandžiai, reikia tinkamos aparatinės įrangos ir išteklių.
3. Mašininį mokymąsi galima greitai įdiegti, tačiau rezultatų kokybe ne visada galima pasitikėti. Nors gilusis mokymasis reikalauja daug laiko ir sunkaus darbo, jis akimirksniu užtikrina garantuotus rezultatus, o gavus daugiau duomenų pagerina kokybę.
4. Mašininiam mokymuisi reikalingi struktūrizuoti duomenys ir naudojami tradiciniai algoritmai. Gilusis mokymasis apima neuroninius tinklus, kurie gali apdoroti didelius nestruktūrizuotų duomenų kiekius.
5. Plačioji visuomenė praktiškai naudoja mašininį mokymąsi. Gilusis mokymasis skirtas sudėtingoms ir autonominėms programoms, pavyzdžiui, automobiliams be vairuotojo arba robotams, atliekantiems operacijas.

Kaip veikia mašininis mokymasis?

Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto plėtinys. Dirbtinį intelektą suprantame kaip mokslą, kurio dėka mašinos imituoja žmogaus mąstymo gebėjimus. Praeities patirtis padeda prietaisams prognozuoti ateitį ir padeda įmonėms iš anksto parengti kampanijas.

Mašininis mokymasis analizuoja istorinius duomenis ir elgsenos modelius be tinkamos žmogaus sąveikos. Todėl užduotis ir procesus, kuriuose reikia atlikti metodinius veiksmus, galima supaprastinti naudojant mašininio mokymosi technologiją. Naudodamos tokią technologiją įmonės gali sutaupyti daug išteklių, ypač laiko ir pinigų, automatizuodamos daugumą procesų. Tai dar labiau leidžia darbuotojams sutelkti dėmesį į kitas verslo problemas.

Mašininio mokymosi vaidmuo rinkodaroje yra tas, kad jis leidžia rinkodaros specialistams greitai priimti sprendimus remiantis turimais dideliais duomenimis. Keletas svarbių mašininio mokymosi rinkodaroje privalumų:

• gerina duomenų analizės kokybę
• Rinkodaros specialistai gali analizuoti daugiau duomenų per trumpesnį laiką
• padeda greitai prisitaikyti prie pokyčių ir naujų duomenų
• Automatizuoja rinkodaros procesą ir kitus įprastus darbus
• Supaprastina pagrindines rinkodaros pramonės operacijas

Penki mašininio mokymosi privalumai reklamos kampanijose

Rinkodaros specialistai siekia, kad tinkamas produktas būtų tinkamai pristatytas tinkamam klientui. Laikas čia labai svarbus, o galimybės neateina taip greitai, kaip manoma. Todėl rinkodaros specialistai siaurina kategorijas ir orientuojasi į konkretesnes nišas, kad nepraleistų galimybių. Mašininis mokymasis naudojamas siekiant padėti rinkodaros specialistams tiksliau personalizuoti ir tikslingiau orientuotis.

Naudojant mašininį mokymąsi ir dirbtinį intelektą, reklamos tampa vis aktualesnės ir duoda didesnę investicijų grąžą. Keletas būdų, kaip rinkodaros specialistai naudoja mašininį mokymąsi reklamos kampanijoms kurti:

1. Prognozuojamas tikslinis parinkimas ir testavimas

(Paveikslėlio šaltinis: " Ranktracker")

Prognozuojamasis nukreipimas - tai metodas, kai mašininis mokymasis prognozuoja būsimus asmens sprendimus, remdamasis istoriniais duomenimis ir praeityje rodytais elgsenos modeliais. Duomenys naudojami siekiant numatyti, kaip asmuo reaguos į reklamą. Tai gali būti įsitraukimas į produktą arba jo įsigijimas akimirksniu. Prognozuojamosios tikslinės atrankos priemonės padeda rinkodaros specialistams kurti klientų asmenybes ir nukreipti į tas dalis, kurios atitinka reklamą.

2. Produkto rekomendacija pagal aktualumą

Vienas iš geriausių būdų pagerinti pirkėjo kelionę - rekomenduoti gaminius pagal asmens pomėgius. Tačiau reklamos tinkamumas gali būti subjektyvus, priklausomai nuo asmens mąstysenos. Tačiau tai pašalina spėliones. Jei asmuo neįsitraukia į reklamas, jis greičiausiai nesidomi produktu. Pavyzdžiui, jei yra tam tikras žanras, kurį dažniau žiūrite "Netflix", mašininis mokymasis automatiškai rekomenduos tam žanrui priskiriamas laidas ir filmus.

3. Pažangūs rekomendavimo modeliai

(Paveikslėlio šaltinis: " Ranktracker")

Svarbiausias rekomendacijų proceso pokytis yra tas, kad rinkodaros specialistai, naudodamiesi mašininiu mokymusi, pereina nuo aiškaus grįžtamojo ryšio prie netiesioginio grįžtamojo ryšio. Aiškus grįžtamasis ryšys priklausė nuo kliento pateiktos informacijos, pvz., jo pageidaujamų prekių ženklų, iš kurių jis norėtų apsipirkti. Tačiau netiesioginis grįžtamasis ryšys rekomendacijas rengia siekdamas suprasti ketinimus ir elgesio signalus.

Naudojant konkretesnes rekomendacijas, reklamos kampanijų kūrimas tapo nesudėtingas. Mašininis mokymasis leidžia rinkodaros specialistams nuspėti, ką asmuo pirks, dar prieš jam sužinant apie produkto egzistavimą. Dabar elgesys, susijęs su rekomendacijomis, analizuojamas realiuoju laiku. Mašininio mokymosi ateitis - tai, kad istoriniai duomenys ir reakcija į rekomendacijas turės įtakos reklamos kampanijoms.

4. Prekės ženklo saugumas ir suderinimas

Nors mašininio mokymosi tikslas reklamoje yra suasmeninti ir nukreipti vartotoją tinkamu metu, yra ir kitų privalumų. Reklamos personalizavimas sukurs geresnius santykius tarp įmonės ir jos auditorijos. Taip pat galima pagerinti prekės ženklo saugumą ir žinomumą, nes pagerės pasitikėjimo veiksnys. Čia reikėtų įspėti, kad reklamuotumėte tik tose vietose, kur viskas yra saugu ir teigiama.

5. Geresni reklamos sprendimai

Didžiausia mašininio mokymosi nauda rinkodaros specialistams yra ta, kad jis pagreitina sprendimų priėmimo procesą, ypač reklamos srityje. Kadangi jūsų sprendimai bus grindžiami duomenų analize, mašininis mokymasis atlieka analizę greičiau, nei galėtumėte tai padaryti rankiniu būdu. Todėl visi jūsų reklamos sprendimai bus pagrįsti gerai ištirtais duomenimis, o ne tik nuojauta.

Mašininio mokymosi ir jo vaidmens reklamoje apibendrinimas

Vieno dydžio visiems tinkanti koncepcija - jau praeitis. Mašininis mokymasis sukūrė aiškų kelią rinkodaros specialistams, kur išsamiai analizuojamos pirmenybės, pomėgiai, nemeilės, elgsena ir modeliai. Netrukus galime tikėtis dar didesnės mašininio mokymosi pažangos, kuri gali pagerinti procesą, kuriuo rinkodaros specialistai kuria reklamos kampanijas.