Kinh Nghiệm 7 cách học máy có thể tăng cường tiếp thị Chi tiết

by | Nov 26, 2021 | Thủ Thuật Mới | 0 comments

Mục lục bài viết

Thủ Thuật Hướng dẫn 7 cách học máy trọn vẹn có thể tăng cường tiếp thị Chi Tiết

Update: 2021-11-26 07:30:41,Bạn Cần tương hỗ về 7 cách học máy trọn vẹn có thể tăng cường tiếp thị. Bạn trọn vẹn có thể lại Comments ở phía dưới để Mình đc lý giải rõ ràng hơn.

626

Khai thác tiềm năng to lớn của trí tuệ tự tạo so với Excel trong marketing không hề là một giấc mơ đường ống xa vời. Nhiều công ty đã phát hiện ra điều này, và vì công nghệ tiên tiến và phát triển tiến lên với vận tốc nhanh, giờ đây rõ ràng việc học máy và tiếp thị song song với nhau.

Tóm lược đại ý quan trọng trong bài

  • 1. Tăng cường trải nghiệm người tiêu dùng
  • 2. Tạo dòng lệch giá mới
  • 3. Phát triển nhiều thành phầm và dịch vụ hơn
  • 4. Tối ưu hóa nội dung
  • 5. Cải thiện thành viên hóa
  • 6. Giảm ‘chất thải tiếp thị’
  • 7. Chatbots thu hút người tiêu dùng

Trong độ tuổi này, để làm một mà không tồn tại người kia là một sai lầm đáng tiếc Không có doanh nghiệp trọn vẹn có thể đủ kĩ năng, không phải nếu họ muốn duy trì sự đối đầu.

tin tức rõ ràng tài liệu có mức giá trị hơn lúc nào hết, được cho phép tham gia người tiêu dùng tốt hơn. Nó không tồn tại gì ngạc nhiên khi có sự tùy từng tài liệu. Các dự án bất Động sản khu công trình xây dựng nghiên cứu và phân tích của Gartner rằng hơn 75% những công ty sẽ góp vốn đầu tư vào tài liệu lớn trong hai năm tới.

Đối với những doanh nghiệp ngày này, trọn vẹn có thể Dự kiến hành vi của người tiêu dùng là chìa khóa để tối ưu hóa những chiến dịch tiếp thị. Trong nội dung bài viết này, chúng tôi sẽ mày mò cách học máy học trọn vẹn có thể giúp những công ty cải tổ và nâng cao những nỗ lực tiếp thị của mình.

1. Tăng cường trải nghiệm người tiêu dùng

Các nghiên cứu và phân tích đã cho toàn bộ chúng ta biết, 57% những giám đốc điều hành quản lý lớn tin rằng đấy là khu vực học máy học trọn vẹn có thể có lợi nhất.

Học máy trọn vẹn có thể cải tổ trải nghiệm sắm sửa trực tuyến của người tiêu dùng theo nhiều cách thức, ví như:

  • Hướng dẫn hành trình dài mua, đưa ra khuyến nghị thành phầm được thành viên hóa để giúp người tiêu dùng tìm thấy những gì họ muốn;
  • Đảm bảo shop trực tuyến của bạn không lúc nào hết hàng hoặc phục vụ nhu yếu những lựa chọn thay thế nếu Cp thấp; và
  • Cung cấp cho người tiêu dùng dịch vụ tương hỗ 24 giờ

Sự phổ cập ngày càng tăng của vận chuyển thả trong thập kỷ qua đã mở đường cho nhiều công ty thương mại điện tử và những người dân kinh doanh thương mại solo để lấy máy học để sử dụng tốt trong việc cải tổ trải nghiệm của người tiêu dùng.

Một ví dụ là Kate Somerville, người đã phối hợp một nền tảng thương mại điện tử Magento với Nchannel để sở hữu hiệu suất cao tuyệt vời. Họ đã sử dụng máy học để tạo ra trải nghiệm sắm sửa thành viên hóa hơn bằng phương pháp phục vụ nhu yếu tài liệu thời hạn thực. Điều này đã thúc đẩy lưu lượng truy vấn, quy đổi và tất yếu, lệch giá.

2. Tạo dòng lệch giá mới

Tiếp thị kỹ thuật số trong thời đại tân tiến là toàn bộ về tài liệu. Do lượng tài liệu khổng lồ có sẵn, ngày càng phổ cập để thấy tiếp thị trở thành ưu tiên của nhiều công ty, vì nó có một link trực tiếp để tăng lệch giá.

Người khổng lồ marketing nhỏ lẻ, Amazon, đã khai thác sức mạnh mẽ của máy học khá giống bất kỳ khác, với 35% lệch giá thường niên được tạo ra trải qua những khuyến nghị thành phầm được thành viên hóa.

Dịch Vụ TM điện toán đám mây của mình, Amazon Web Services (AWS), phục vụ nhu yếu thời cơ cho những công ty khác được hưởng lợi từ AI bằng phương pháp sử dụng thông tin rõ ràng về tài liệu để trấn áp và điều chỉnh những dịch vụ của mình theo nhu yếu của người tiêu dùng. Điều này lần lượt, sẽ tiến hành cho phép Amazon đạt được thêm những luồng lệch giá trong những khu vực thị trường mới, sáng tạo.

Cái gọi là lời tiên tri tiếp thị này là yếu tố mà nhiều nhà tiếp thị đã thao tác trong nhiều năm trước đó khi tham gia học máy đến trước. Với những hiểu biết về tài liệu trong tay, những người dân ra quyết định hành động có nhiều cái nhìn thâm thúy hơn và kĩ năng Dự kiến những gì người tiêu dùng muốn, trước lúc họ biết họ muốn nó.

3. Phát triển nhiều thành phầm và dịch vụ hơn

Trong thời đại kỹ thuật số, mọi người đã nhanh gọn quen với việc sắm sửa theo những cách thay đổi và sắp xếp hợp lý. Kết quả là, mong đợi của mình cao hơn nữa.

Điều này phục vụ nhu yếu nhiều thời cơ hơn cho những công ty để trấn áp và điều chỉnh tiếp thị của mình rõ ràng cho những nhóm thích hợp trong ngành công nghiệp của mình, hoặc thậm chí còn với cơ sở người tiêu dùng của riêng họ.

Nhiều doanh nghiệp đã trên đường về yếu tố này, tăng trưởng những thành phầm và dịch vụ mới dựa vào những phát hiện từ ứng dụng học máy.

Baidu đang tăng trưởng một dịch vụ được gọi là giọng nói thâm thúy, trọn vẹn có thể tạo ra những giọng nói trọn vẹn tổng hợp của con người. Phần mềm này học từ loa người, sửa đổi độ cao, giai điệu và phát âm để tạo đúng chuẩn – và eerie – bắt chước.

Về mặt tiếp thị, dự án bất Động sản khu công trình xây dựng này cũng trọn vẹn có thể thay đổi cảnh sắc của những ứng dụng tìm kiếm bằng giọng nói, dự kiến ​​sẽ tăng đáng kể trong tương lai gần.

4. Tối ưu hóa nội dung

Trí tuệ tự tạo và học máy thường được đề cập trong cùng một hơi thở, nhưng có một sự khác lạ đáng kể. Máy học máy không nỗ lực vượt qua trí tuệ của con người và chiếm đoạt. Thay vào đó, nó triệu tập vào việc phân tích những yếu tố và xử lý và tìm cách tối ưu hóa chúng.

Một cách phổ cập mà nhiều nhà tiếp thị thực hành thực tế, đấy là trải qua thử nghiệm A / B.

Cho dù đó là loại chủ đề email, đồ họa quảng cáo Facebook hoặc tiêu đề nội dung bài viết, xét nghiệm A / B được cho phép những bộ phận tiếp thị thử những tùy chọn rất khác nhau và thu nhập kết quả để xác lập liên kết tốt nhất với những người theo dõi.

Phương pháp sử dụng máy học máy này trong tiếp thị chứng tỏ có mức giá trị với những chiến dịch tiếp thị được phân đoạn. Các công ty trọn vẹn có thể sử dụng phản hồi để phục vụ nhu yếu nhiều nội dung được nhắm tiềm năng hơn, ở đầu cuối đã hợp tác với những máy để tối ưu hóa nội dung và dịch vụ.

Có thể là ví dụ tốt nhất về điều này là bậc bậc Google. Khả năng học hỏi từ ý định của người tìm kiếm đã khiến công cụ tìm kiếm khổng lồ một dịch vụ cực kỳ hiệu suất cao, luôn cải tổ tính đúng chuẩn của kết quả của nó tùy thuộc vào toàn cảnh của mỗi truy vấn.

5. Cải thiện thành viên hóa

Mọi người muốn thương hiệu quan tâm đến họ. Vì vậy, thật nhiều, rằng 52% người tiêu dùng có kĩ năng quy đổi thương hiệu nếu họ không cảm thấy một công ty đang nỗ lực đủ để thành viên hóa tin nhắn của mình.

Thành công nói trên của Amazon với thành viên hóa thương mại điện tử được xây dựng dựa vào việc học máy. Họ thu hoạch những lọ tài liệu khổng lồ về những hành vi, sở trường và sắm sửa trong quá khứ của người tiêu dùng của mình để trấn áp và điều chỉnh trải nghiệm sắm sửa trực tuyến.

Tất cả mọi thứ từ những email đến những ưu đãi thành phầm được thành viên hóa, cùng với mọi điểm cảm ứng trong hành trình dài mua.

Nó có vẻ như hơi mỉa mai, nhưng học máy giúp tạo ra một trải nghiệm của con người nhiều hơn thế nữa.

Cá nhân hóa thương mại điện tử khiến người tiêu dùng cảm thấy quan trọng hơn, với trải nghiệm được sản xuất thận trọng để phục vụ nhu yếu và sở trường của mình.

Điều này giúp giống lòng trung thành với chủ. Khách hàng sẽ tin tưởng một thương hiệu khiến họ cảm thấy như đang rất được lắng nghe. Nghiên cứu chỉ ra rằng 44% người tiêu dùng sẽ trở lại để sắm sửa trong tương lai sau khoản thời hạn có trải nghiệm sắm sửa thành viên.

6. Giảm ‘chất thải tiếp thị’

Khi nói tới việc tiếp thị, thật vô cùng hữu ích khi có một khối mạng lưới hệ thống trọn vẹn có thể nhanh gọn xác lập những Xu thế và hành vi trong thời hạn thực, và tiếp sau đó phục vụ nhu yếu tương ứng mà không tồn tại bất kỳ nguồn vào nào của con người. Khả năng “học” này khi đang dịch chuyển là những gì làm cho máy học G rất quan trọng trong tiếp thị ngày ngày hôm nay, và trong trong năm tới.

Trước đây, nhiều nhà tiếp thị đã phát động những chiến dịch quảng cáo trên thấp hơn những phỏng đoán. Không thực sự biết người theo dõi của mình, thật nhiều tiền đã biết thành tiêu tốn lãng phí trên quảng cáo hoặc những nỗ lực quảng cáo không cộng hưởng với những người tiêu dùng tiềm năng của mình.

Học máy vô hiệu chất thải tiếp thị này.

Thực hiện cách tiếp cận Scattershot để tiếp thị trong thời đại kỹ thuật số không riêng gì có là không thiết yếu mà chỉ là điên rồ mà thôi. Machine Learning tiến hành phỏng đoán trong suốt quy trình, được cho phép những nhà tiếp thị tiếp cận với những người theo dõi của mình với nội dung và phục vụ nhu yếu thành phầm có thời cơ tham gia tốt nhất – và ở đầu cuối, quy đổi.

7. Chatbots thu hút người tiêu dùng

Một cảnh tượng ngày càng phổ cập trên nhiều website tân tiến là Chatbot thân thiện bật lên ở góc cạnh dưới cùng của màn hình hiển thị, phục vụ nhu yếu tương hỗ hoặc lời khuyên ngay sau khoản thời hạn quý khách truy vấn đến website.

Học máy là nền tảng cho việc thành công xuất sắc của chatbots, vì nó được cho phép những trò chơi chat liên tục học liên tục với việc tương tác với quý khách truy vấn, tích lũy tài liệu và lý giải nó để phục vụ nhu yếu câu vấn đáp đúng chuẩn hơn theo thời hạn.

Không chỉ chatbots chứng minh và khẳng định là vô hiệu những trợ lý ảo của con người kịp thời, mà người ta phục vụ nhu yếu những công ty có phương tiện đi lại cách mạng hóa những hoạt động giải trí và sinh hoạt tiếp thị.

Chúng tôi đã trọn vẹn có thể thấy cách học máy đang rất được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp rất khác nhau ngày này, từ việc giúp tính toán rủi ro đáng tiếc trong những công ty tài chính, để phục vụ nhu yếu dịch vụ chăm sóc sức mạnh được thành viên hóa trải qua Internet of Things (IoT).

Với những hiểu biết rằng việc học máy phục vụ nhu yếu, những doanh nghiệp trọn vẹn có thể trấn áp và điều chỉnh những nỗ lực tiếp thị của mình, phục vụ nhu yếu một dịch vụ tốt hơn cho người tiêu dùng của mình, và ở đầu cuối, mang lại trải nghiệm thành viên hóa hơn. Điều này sẽ tương hỗ xây dựng một đối tượng người tiêu dùng trung thành với chủ tin tưởng thương hiệu của bạn và sẽ quay trở lại để sở hữ thêm thành phầm và dịch vụ.

Cuối cùng, đấy là tin tuyệt vời cho dòng dưới cùng của bất kỳ doanh nghiệp. Với nội dung được tối ưu hóa hơn và phân tích sắc hoa về kiến ​​thức tài liệu có sẵn cho họ, những công ty sử dụng máy học trong kế hoạch tiếp thị của mình để đạt được thật nhiều trong tương lai.

Khi nói tới việc việc quy đổi kỹ thuật số, không tồn tại nghi ngờ học máy và AI đã rất quan trọng so với tương lai của doanh nghiệp.

Video full hướng dẫn Chia Sẻ Link Cập nhật 7 cách học máy trọn vẹn có thể tăng cường tiếp thị ?

– Một số Keywords tìm kiếm nhiều : ” đoạn Clip hướng dẫn 7 cách học máy trọn vẹn có thể tăng cường tiếp thị tiên tiến và phát triển nhất , Share Link Download 7 cách học máy trọn vẹn có thể tăng cường tiếp thị “.

Thảo Luận vướng mắc về 7 cách học máy trọn vẹn có thể tăng cường tiếp thị

Quý quý khách trọn vẹn có thể để lại Comment nếu gặp yếu tố chưa hiểu nghen.
#cách #học #máy #có #thể #tăng #cường #tiếp #thị