機械学習を使用してデジタルマーケティングを改善する方法

機械学習は、マーケティング部門を変革しようとしています。多くの点で、それはすでに始まっています。 Gartnerによると、企業の30%は、2020年までに販売プロセスの一部で機械学習を使用する予定です。

さらに、これらの企業は、機械学習を使用して、パーソナライズ、即時のカスタマーサポート、ビッグデータなど、マーケティングの最も困難な課題のいくつかに取り組むことで、競合他社に先んじています。

言い換えれば、機械学習はコンピューター科学者だけのものではありません。マーケターは立ち上がって注意を払う必要があります。以下では、機械学習を使用してデジタルマーケティングの取り組みを強化する5つの方法について説明しました。

機械学習とは何ですか?
物事のマーケティング面に入る前に、人工知能機械学習が何であるかを確立するために少し時間を取ってみましょう。

人工知能は、人間や動物に表示される自然な知能ではなく、機械によって示されるあらゆる形態の知能です。ほとんどの人が人工知能について考えるとき、彼らは特に、冒頭で述べたチェスをするコンピューターのように、ある程度の人間の知性を複製するコンピューターについて考えます。


機械学習人工知能の一分野であり、システムが間違いや経験から学習することで、新しくより良い解決策を自動的に見つけることができるようにします。アルゴリズムがアクセスできるデータと経験が多ければ多いほど、将来的にはより良くなります。

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機械学習システムは、ガイド付きとガイドなしの2つのサブセットに大きく分けることができます。ガイド付きシステムには、最初に人間がデータセットとソリューションを提供します。彼らは、最初にどのパターンを探すべきかを教えられ、その後、それらのパターンをよりよく特定できるようになります。

ガイドなしのシステムは、ソートされていない異種のデータセットへのアクセスを許可され、人間からのガイダンスなしに独立してパターンを解読するために残されます。ガイドなしのシステムはアルゴリズムを作成し、それを改善する方法を探します。

機械学習を使用してマーケティングを改善する
マーケティングチームはデータの不足を望んでいないことを私たちは知っています。マーケターは、自分が持っているすべてのデータをすぐに理解し、そのデータを使用することに苦労しています。この分析は、機械学習の出番です。

機械学習マーケティングスタックに追加する主な理由は、人間よりもはるかに高速かつ効果的に大量のデータを理解できるためです。

このプロセスでは、データを使用してパターンを識別し、ほぼ瞬時に予測を行うことができます。マーケターは、これらの洞察を使用して、より多くのテストの実行やWebサイトのUXの改善から、カスタマーエクスペリエンスのパーソナライズや消費者エンゲージメントの自動化まで、ワークフローの大部分を最適化できます。

その長所と短所は、機械学習を使用して、デジタルマーケティング活動のほぼすべての部分を改善できることです。以下では、最も重要な5つの方法について説明します。

データセットの分析
マーケティング活動で機械学習を使用する場合でも、プロセスはおそらくデータセットの分析から始まります。

たとえば、機械学習を使用して、ウェブサイトでのユーザーアクティビティパターンを分析および検索できます。アルゴリズムは、Google Analyticsプロファイルのデータを自分で選別するのではなく、数秒で処理を実行し、将来のユーザーの行動を予測し、サイトの最適化に使用できるパターンを特定できます。

確かに、人間はデータ自体を完全に分析することができますが、AIを利用したソリューションの半分の速度または正確さで分析することはできません。

マーケターは、機械学習を使用して、顧客ベースをよりよく理解することもできます。

たとえば、顧客のセグメンテーションを考えてみましょう。オーディエンスをさまざまなグループに分割すると、マーケティング活動をより効果的にすることができますが、自分で行うには時間がかかります。一方、機械学習アルゴリズムでは、特定できなかった行動や行動パターンに基づいて、顧客ベースを自動的にセグメント化できます。

コンテンツの作成と最適化
デジタルマーケティングの取り組みにおけるコンテンツの重要性を繰り返す必要はありません。ただし、機械学習が作成および公開する内容をどのように改善できるか、およびコンテンツマーケティング戦略機械学習を使用することが不可欠である理由を明確にする必要がある場合があります。

手始めに、機械学習は、検索エンジンの結果で記事が上位にランク付けされるのに役立ちます。優れた作家になることは1つのことです。 Googleを喜ばせる方法で書くのは別のことなので、SERPであなたに報酬を与えます。関連するすべてのキーワードを使用し、関連するすべてのトピックについて話し合い、一般的にすべての基盤をカバーする必要があります。

機械学習を使用するFrase.ioのようなスマートコンテンツ作成ツールがなければ、これを行うのはかなり困難です。

 

コンテンツをGoogleの上位の結果と比較し、関連するすべてのポイントに到達していることを確認します。

機械学習Frase
次に、アルゴリズムを使用してコンテンツを作成します。 Phraseeは、機械学習を使用して電子メールの件名を作成し、アルゴリズムが最高のROIを促進すると信じている通知をプッシュするAIを利用したコピーライティングツールです。

機械学習AIコピーライティング
AIを使用して、顧客向けのコンテンツをキュレートすることもできます。 Curataは、マーケターがオーディエンスにとって最も関連性が高く魅力的なコンテンツを見つけて公開するのに役立つ機械学習コンテンツキュレーションソフトウェアを提供しています。

機械学習キュラタ
パーソナライズを増やす
パーソナライズは消費者にとって重要です。アクセンチュアの調査によると、消費者の91%は、自分が誰であるかを覚えており、その結果、関連するオファーや推奨事項を提供するブランドを好みます。さらに、パーソナライズされたエクスペリエンスが得られない場合、消費者の半数以上が満足しすぎて競合他社に切り替えることができません。

良いニュースは次のとおりです。機械学習を使用すると、可能な限り最もパーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを提供できます。ユーザーの行動をきめ細かく追跡し、ユーザーが好きな製品を学習し、その結果、パーソナライズされたホームページと推奨リストを作成するアルゴリズムを採用できます。

たとえば、Amazonは、ユーザーの購入履歴、カート内のアイテム、および視聴習慣を考慮したAIアルゴリズムを使用して、変換される可能性が最も高い製品の推奨事項を提供します。

同じアルゴリズムで、すべての顧客向けにパーソナライズされたオファーを生成し、購入する可能性が最も高いときに消費者に電子メールで送信することもできます。

マーケティングオートメーションを改善する
パーソナライズの向上は、機械学習がブランドの顧客との関わり方を変える1つの方法ですが、それが唯一の方法ではありません。また、マーケティング活動をより適切に自動化し、結果として顧客エンゲージメントを大幅に向上させることができます。

たとえば、顧客がニュースレターに登録したとき、またはカートを放棄したときに、自動的にメールを送信するとします。ほとんどのブランドは一般的なメールを送信しますが、機械学習を採用している企業は、その消費者の閲覧履歴に基づいてコンテンツやオファーを調整できます。

ニュースレターに登録する前に、彼らがあなたのブランドの犬用おもちゃの範囲を調べた場合、噛むおもちゃの関連するオファーにより、彼らはあなたのブランドに再び関与する可能性がはるかに高くなります。

SaaSブランドの場合、AIを活用したマーケティング自動化ツールは、はるかに大規模で異種のデータセットを分析して、リードをより適切にセグメント化できます。これにより、営業担当者は、コンバージョンに至る可能性がはるかに高いリードに優先順位を付けることができます。

マーケティングの自動化は非常に強力です。 Invespによると、マーケティングの自動化により、販売の生産性が14%以上向上し、マーケティングのオーバーヘッドが12%以上削減されます。

機械学習なしでこれを行うことは完全に可能ですが、AIにより、自動化の取り組みがはるかにパーソナライズされ、はるかに強力になります。

チャットボットを利用する
チャットボットは強力なカスタマーサービスツールです。彼らと関わった10人の消費者のうち8人は前向きな経験を報告しています。あなたがオンラインビジネスを運営しているなら、それらはほとんど不可欠です。

チャットボットを使用すると、消費者に対応するために人間を手元に置く必要はありません。代わりに、機械学習を利用したチャットボットは、非常に高い精度で消費者の質問に自動的に答えることができます。これは、チャットボットがWebサイトのコンテンツと消費者との会話から学習し、提供する回答を絶えず改善するためです。

チャットボットは継続的に学習と改善を行っているため、より多くの会話でさらに優れたカスタマーエクスペリエンスを提供します。チャットボットに最初は非常に複雑なクエリを人間に渡してもらいたい場合がありますが、すぐにボットが非常に効果的になり、人間が介入する必要がなくなります。最終的には、消費者の質問に答えるだけでなく、消費者をアップセルするのに十分なスマートなチャットボットを手に入れることができます。

消費者もおそらく、ロボットと話していることを知ることができないでしょう。 IntelliTicksなどの一部のチャットボットは、AIの別のブランチであるNatural Language Processing(NLP)を使用して、顧客と人間レベルの会話を行います。

さらに、AIを利用したチャットボットによって収集されたデータは、別の機械学習アルゴリズムによって分析され、マーケターが今後の取り組みを最適化するために使用できる洞察を生成できます。

機械学習の未来は何ですか?
機械学習の世界では物事は速く動きます。 AIのマーケティングの進歩が急速に起こることを期待してください。

たとえば、改良されたアルゴリズムは現在開発中です。これらのアルゴリズムは、最初は人間からの入力を必要としないため、マーケターが実装するのがはるかに簡単かつ迅速になります。

パーソナライズもさらに強力になります。機械学習アルゴリズムは、消費者が何を求めているかを見極めるのに優れていますが、オンラインストアと統合する方法も向上します。間もなく、マーケターは、ソーシャルメディアのタイムラインが個人的なものであるように、サイトのすべての部分を個々のユーザー向けにカスタマイズできるようになります。

 

すべてのユーザーに対してナライズされました。

最後に、モバイル機械学習の大きな進歩を期待してください。 AIを活用したデジタルアシスタントは私たちの生活の中でより重要な部分になり、マーケターはこれに対処するための戦略を開発する必要があります。モバイルアプリケーションは、ウェブサイトが現在できるのと同じ方法で機械学習機能を統合することもできます。

ただし、圧倒されないでください。将来がどうなるかを心配する前に、まず上記の提案を実行してください。そうすれば、将来何が起こっても準備が整います。

結論
明らかです。機械学習はデジタルマーケティングの取り組みを変えることができます。

ただし、急いではいけません。テクノロジーがどのように機能し、会社でのその役割を最初に理解せずにソリューションを採用すると、通常、利益よりも害が大きくなります。

機械学習は強力ですが、特効薬ではありません。ただし、一度に1つのソリューションを採用すれば、問題はありません。

SEOとAIを活用したデジタルアシスタントにおけるAIの役割に関する私の記事を読んで、教育を続けてください。

最初に実装する機械学習戦略はどれですか?