Mārketinga veidnes laušana, izmantojot mašīnmācīšanos

Adobe Stock

Saistībā ar Google

Vadošās mārketinga organizācijas maina gan stratēģiju, gan kultūru, lai par prioritāti noteiktu datu glabāšanu un lietojumu, lai sniegtu praktisku ieskatu. MIT Technology Review Insights sadarbībā ar Google veiktās nesenās aptaujas rezultāti liecina, ka vadītāji (uzņēmumi, kuri ir piedzīvojuši ievērojamu ieņēmumu vai tirgus daļas pieaugumu) biežāk nekā atpalikušās organizācijas izmantos mašīnmācības (ML), lai palīdzētu saviem tirgotājiem labāk izprast. klienta nolūks. Apbruņojušies ar ieskatu klientu uzvedībā, tirgotāji var koncentrēties uz tiem klientiem, kuriem ir augsta mūža vērtība, nodrošinot personalizētus un atbilstošus piedāvājumus, ko viņi meklē.

Mārketinga veidnes laušana, izmantojot mašīnmācīšanos

• Lejupielādēt pilnu pārskatu

ML palīdz tirgotājiem iegūt informāciju no milzīgā datu apjoma, ko viņu organizācijas ģenerē katru dienu, ļaujot noteiktiem klientiem skatīt konkrētu mārketinga kampaņu veiktspēju noteiktos laika periodos. ML ir spēcīgs rīks, kas izmanto empīriskus datus, lai ļautu tirgotājiem ātri reaģēt uz mainīgajiem tirgus apstākļiem un klientu vajadzībām, pieņemot apzinātus lēmumus reāllaikā.

Saskaņā ar aptauju, profesionālie pakalpojumu uzņēmumi un mazumtirgotāji ir priekšā, lai saprastu, ka klientu nodomu prognozēšana nodrošina labākus mārketinga rezultātus un ka ML ir piemērots rīks klientu nodomu uztveršanai. Automobiļu rūpniecība un finanšu pakalpojumi ir vienas no citām nozarēm, kurās tirgotāji izmanto ML un analīzi, lai labāk identificētu vērtīgus klientus.

Aptaujā secināts, ka Analytics un ML var mainīt ne tikai to, kā mārketinga funkcija izmanto datus, lai optimizētu savus ziņojumus un paredzētu vērtīgu klientu vajadzības, bet arī var uzlabot mārketinga lomas definīciju organizācijā.

Uzziniet vairāk par mašīnmācīšanās ietekmi uz mārketingu.

paslēpties