Прошли те времена, когда автоматизация, машинное обучение и программные маркетинговые методы не были чем-то особенным. В настоящее время мы оставили позади те дни наружных каналов на телевидении, радио, в печати и некоторых каналах. Телевидение также разделено на несколько кабельных каналов, которые находятся у вас под рукой на пульте дистанционного управления. Несмотря на все это, доходы от цифровой рекламы намного превышают доходы от телевидения.
Цифровой мир уже давно доминирует, и платный поисковый маркетинг постепенно становится все более ориентированным на данные, чем когда-либо. Если вы проверите папки на своем компьютере, вы обязательно найдете тысячи электронных таблиц, заполненных статистикой, показывающей коэффициенты конверсии, ставки цены за клик и вашу прибыль от рекламы.
Большие данные — что с ними делать?
Как мы видим, платный поиск в значительной степени зависит от больших данных, что похоже на сбой электронной таблицы Excel, включающей слишком много строк, и, следовательно, не может быть безопасно предсказано. Будущее цифровых технологий, вероятно, связано с машинным обучением. Но почему это так связано? Это связано с тем, что автоматизация, машинное обучение и программное обеспечение постепенно заменят всех онлайн-профессионалов, и не только это, их творческие идеи также будут заменены.
Мы не так уж далеки от этого ближайшего будущего. Будущее цифровых технологий — это здоровая команда умных маркетологов и, конечно же, умная автоматизация, основанная на машинном обучении. Согласно опросу рынка, с этим согласны 98% крупнейших цифровых маркетологов.
Машинное обучение и его важность
Машинное обучение — это не что иное, как интеллектуальная автоматизация, которая может объединять миллионы электронных таблиц и извлекать важные сведения из этой кучи данных. Машинное обучение может помочь вам в обработке данных для получения информации, но как насчет того, чтобы использовать эту информацию и делать с ней умные и творческие вещи? Машинное обучение важно для цифровых рекламодателей, поскольку они сталкиваются с проблемой данных.
Машинное обучение уже в действии — несколько примеров
Поскольку мы видим рост популярности машинного обучения, мы должны знать, что машинное обучение уже работает, и давайте рассмотрим несколько примеров.
Голосовые помощники и чат-боты
Разговорные интерфейсы внезапно расширились от крупных издателей, таких как Amazon, Google, Apple, Microsoft и Facebook, до голосовых помощников и чат-ботов, таких как Google Assistant, Alexa, Cortana и Siri, и это лишь некоторые из них. У чат-ботов есть уникальные случаи, контексты, ориентированные на потребителя, такие как вопросы о здоровье и важные спортивные результаты.
Предотвращение и прогнозирование оттока клиентов
Это стратегия глубокой клиентской воронки, которая включает использование машинного обучения для прогнозирования общих характеристик ухода клиентов. Urban Airship и Microsoft Azure создают модели прогнозной аналитики, чтобы определять стратегии и сроки закупок, которые клиенты могут часто обсуждать. Когда эти предприятия предлагают такие критические моменты, предприятия могут активно реагировать на распространенные жалобы.
Моделирование семантического расстояния и НЛП
Еще один способ использования машинного обучения в цифровой рекламе — это прогнозирование моделей ставок для ключевых слов с низким объемом данных, таких как ключевые слова с длинным хвостом и высоким покупательским намерением. В таких случаях рекламные решения, основанные на машинном обучении, могут развертывать новые группы ключевых слов в аналогичных группах ключевых слов и помогать рекламодателям разрабатывать группы ключевых слов.
Итак, как мы видим, машинное обучение никогда не может быть угрозой для онлайн-маркетологов. Скорее, это мощный друг, облегчающий жизнь цифровым маркетологам. Очень важно доставить правильное сообщение в нужное время.
