Sulaužyti rinkodaros formą naudojant mašininį mokymąsi

„Adobe Stock“.

Susijęs su Google

Pažangiausios rinkodaros organizacijos keičia strategiją ir kultūrą, siekdamos teikti pirmenybę duomenų saugojimui ir taikymui, kad gautų veiksmingų įžvalgų. Neseniai „MIT Technology Review Insights“ kartu su „Google“ atlikto tyrimo rezultatai parodė, kad lyderiai (įmonės, patyrusios didelį pajamų ar rinkos dalies augimą) dažniau nei atsiliekančios organizacijos pasinaudos mašininiu mokymusi (ML), kad padėtų savo rinkodaros specialistams geriau suprasti. kliento ketinimai. Turėdami įžvalgų apie klientų elgesį, rinkodaros specialistai gali sutelkti dėmesį į tuos klientus, kurie yra labai vertingi visam gyvenimui, pateikdami jiems pritaikytus ir tinkamus pasiūlymus.

Sulaužyti rinkodaros formą naudojant mašininį mokymąsi

• Atsisiųskite visą ataskaitą

ML padeda rinkodaros specialistams išgauti informaciją iš didžiulio duomenų kiekio, kurį jų organizacijos generuoja kasdien, todėl tam tikri klientai gali peržiūrėti konkrečių rinkodaros kampanijų našumą tam tikru laikotarpiu. ML yra galingas įrankis, kuris naudoja empirinius duomenis, kad rinkodaros specialistai galėtų greitai reaguoti į besikeičiančias rinkos sąlygas ir klientų poreikius realiuoju laiku priimant pagrįstus sprendimus.

Remiantis apklausa, profesionalių paslaugų įmonės ir mažmenininkai yra pranašesni, kai reikia suprasti, kad klientų ketinimų numatymas skatina geresnius rinkodaros rezultatus ir kad ML yra tinkama priemonė klientų ketinimams užfiksuoti. Automobilių ir finansinės paslaugos yra vienos iš kitų pramonės šakų, kuriose rinkodaros specialistai naudoja ML ir analizę, kad galėtų geriau identifikuoti vertingus klientus.

Apklausa daroma išvada, kad „Analytics“ ir „ML“ gali pakeisti ne tik tai, kaip rinkodaros funkcija naudoja duomenis siekdama optimizuoti savo pranešimus ir numatyti vertingų klientų poreikius, bet ir patobulinti rinkodaros vaidmens organizacijoje apibrėžimą.

Sužinokite daugiau apie mašininio mokymosi poveikį rinkodarai.

paslėpti