Định nghĩa lại tiếp thị ứng dụng với Học máy, Tin Tức Marketing & Advertising Marketing

Bởi Sanjay Trisal

Học máy (ML) không chỉ là một từ thông dụng. Các ứng dụng của nó bao gồm từ việc tự động hóa các tác vụ đến cung cấp thông tin chi tiết thông minh, mà bất kỳ ngành nào cũng có thể hưởng lợi. Nhưng nó cung cấp những gì cho các nhà tiếp thị kỹ thuật số và di động nói riêng?

Học máy ở dạng cơ bản nhất, là việc sử dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) để cho phép một thiết bị tự học. ML lấy từ dữ liệu trong quá khứ và áp dụng nó một cách riêng biệt vào kết quả nhiệm vụ, trong khi AI mô phỏng trí thông minh của con người. Với khối lượng dữ liệu ngày càng tăng, máy có thể học hỏi từ các tác vụ trước đó và ứng biến thêm giờ.

Mô hình tiếp thị đã chuyển vai trò từ thúc đẩy doanh số bán hàng và mang lại doanh thu cho trải nghiệm và sự hài lòng của khách hàng. Các thuật toán của Học máy sẽ giúp chúng tôi hiểu các mẫu trong hành vi của người tiêu dùng để chúng tôi có thể xác định mức độ quan trọng của những người dùng này trong tiếp thị kỹ thuật số.

Các nhà tiếp thị hiện đang sử dụng AI và ML để đánh giá, định lượng và rút ra số liệu thống kê về người tiêu dùng, điều mà chúng tôi coi là rút ngắn khoảng cách giữa các phương pháp tiếp thị và trải nghiệm của khách hàng. Do đó, các nhà tiếp thị có thể lên lịch cho chuỗi chiến dịch, hoạt động và kênh mục tiêu tiếp theo của họ cho phù hợp. Sự thay đổi này rất thú vị và chúng ta có thể thấy nó trong mọi ngành, bao gồm y tế, tài chính, thể thao và giải trí, những người đang tận dụng tối đa nó để xây dựng, nuôi dưỡng và duy trì khán giả chính xác.

Cũng đọc: Thương hiệu đích thực là những thương hiệu chạm đến trái tim

Cách Học máy tận dụng dữ liệu và chỉ số?

Người tiêu dùng ở Ấn Độ từ lâu đã ưa thích mua sắm trực tuyến, nhưng gần đây nó đã tăng tốc do bối cảnh hiện tại.
Trong một năm rưỡi qua, chúng ta đã chứng kiến ​​sự thay đổi đáng kể trong phong cách ra quyết định thông thường của mình, với việc mua sắm tại chỗ nhường chỗ cho kỹ thuật số. Điều thú vị là bất kỳ hình thức giao dịch trực tuyến nào cũng để lại dấu chân kỹ thuật số; Học máy lấy dữ liệu này và rút ra các mẫu từ dữ liệu trực tuyến có sẵn trước đó, cung cấp thông tin dự đoán về các mẫu hành vi của người tiêu dùng.

Ưu điểm của Học máy đối với các nhà tiếp thị ứng dụng trong tiếp thị kỹ thuật số là gì?

o Cải thiện phân khúc người dùng: Một ứng dụng di động có thể có hàng trăm số liệu để theo dõi; tuy nhiên, một nhà tiếp thị điển hình có thể sẽ đo lường tối đa là 25. Mặt khác, một cỗ máy có thể chuyển đổi tất cả thông tin đó thành các nỗ lực tiếp thị trong vòng vài giây. Ví dụ: đối với một ứng dụng thương mại điện tử có cơ sở người dùng hoạt động rất lớn, người quản lý chiến dịch sẽ có thể sử dụng Học máy để dự đoán các giao dịch mua hàng trong tương lai dựa trên các hành vi trước đó. Với dữ liệu này, nhà tiếp thị có thể tạo một chiến dịch được tạo thủ công hoàn hảo, đúng thời gian để phục vụ cho đúng người dùng. Sử dụng các chỉ số như các lần mua trước, tần suất mua, thời gian trong ngày, nhân khẩu học, tiến trình kênh, v.v., các nhà tiếp thị có thể hoạt động tốt hơn với thông tin để nhắm mục tiêu, quảng cáo hiệu quả hơn và cuối cùng là Lợi tức Chi tiêu Quảng cáo tốt hơn.

o Trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa: Chúng tôi thấy các ứng dụng giao đồ ăn nhắc chúng tôi đặt hàng thường xuyên cho các bữa ăn hàng ngày của chúng tôi, đây là ví dụ đơn giản nhất về trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa. Máy ghi nhớ các lựa chọn đã thực hiện trước đó của chúng tôi và theo đó nhắm mục tiêu chúng tôi cho nhóm đơn đặt hàng tiếp theo của chúng tôi. Dựa trên tập dữ liệu này, ML có thể tạo các mẫu được cá nhân hóa và dành riêng cho người dùng cho người dùng từ các phân khúc khác nhau. Điều này giải quyết các sở thích hàng ngày của khách hàng và làm cho ứng dụng và dịch vụ trở nên cụ thể và dễ hiểu hơn đối với người tiêu dùng. Thực tiễn này làm cho người tiêu dùng cảm thấy được giải quyết riêng, do đó, cơ hội tương tác lại và mua hàng mới tăng lên.

o Tối ưu hóa quảng cáo: Một nhà tiếp thị có thể có nhiều chiến dịch chạy trên trang web / kênh xã hội của họ cho một sản phẩm hoặc dịch vụ. Nếu dành nhiều thời gian hơn cho việc quan sát và rút ra những hiểu biết sâu sắc, thì quá trình lập bản đồ và lập bản đồ thực tế sẽ bị trì hoãn, dẫn đến hoạt động kém hiệu quả. ML hỗ trợ các nhà tiếp thị kiểm tra đồng thời một số biến và cung cấp dữ liệu thống kê về biến nào hữu ích nhất. Điều này giải phóng rất nhiều thời gian cho các nhà tiếp thị, cho phép họ đưa ra CTA (lời kêu gọi hành động) tốt hơn và linh hoạt hơn với lịch trình của họ.

o Tự động hóa các quy trình: Nhiều hoạt động trong các chiến dịch tiếp thị là thực hành, đơn giản và lặp đi lặp lại. Giống như, cách tiếp cận thủ công để tính toán một chiến dịch có thể để lại cho chúng ta cái nhìn tổng quan về sự thành công hay thất bại của nó. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ, các nhà tiếp thị hiểu rõ hơn về các chi tiết và có thể thực hiện các quan sát thích hợp của chiến dịch. Kết quả là, quy trình có tổ chức và hiệu quả hơn, ít sai sót về con người hơn, các nhà tiếp thị có thể xử lý các nhiệm vụ phức tạp và chiến lược, đồng thời dễ dàng quyết định xem có nên tiếp tục với các chiến thuật hiện tại hay không, dừng lại, điều chỉnh hoặc giảm các sáng kiến ​​tiếp thị.

Cũng đọc: 130 nhãn hiệu sản phẩm gia dụng mới được quảng cáo từ tháng 1 đến tháng 3 ’21: Báo cáo của TAM AdEx

Học máy không chỉ nghiên cứu mà còn dự đoán dữ liệu người tiêu dùng

Khi một tập dữ liệu thay đổi và mở rộng như người tiêu dùng – những người có sự lựa chọn từ khu vực này sang khu vực khác, nhóm phân tích dữ liệu sẽ trở nên khó khăn trong việc thu thập và tiêu thụ tất cả tài liệu. Tại đây, Học máy không chỉ giúp đăng ký thông tin mà còn xử lý thông tin và từ đó đưa ra phân tích dự đoán về những lựa chọn biến đổi của người tiêu dùng. Bằng cách này, các nhóm sẽ dễ dàng hơn trong việc xác định chiến dịch nào sẽ chạy tốt nhất khi xem xét dữ liệu thị trường.

Học máy từng là một lĩnh vực thích hợp nhưng hiện nay không còn như vậy nữa. Khi ngày càng có nhiều ứng dụng tận dụng công nghệ này, các nhà tiếp thị cần hiểu cách nó có thể cung cấp các chiến dịch phù hợp đã trở nên đồng nhất. Mặc dù Học máy thực sự là một lợi ích đối với mọi nhà tiếp thị ứng dụng, nhưng một số tác vụ có thể được xử lý tốt hơn chỉ nhờ sự can thiệp của con người. Học máy có thể đưa ra hướng đi đúng đắn nhưng chỉ có bộ não con người mới có thể tạo ra kết quả cuối cùng và dồn hết sức sáng tạo để kết nối tốt và phát triển cảm xúc với người tiêu dùng thông qua các chiến thuật tiếp thị khác nhau. Do đó, sự cân bằng của cả hai sẽ giúp các nhà tiếp thị ứng dụng đưa ra quyết định sáng suốt và luôn dẫn đầu trong cuộc đua.

Tác giả là tổng giám đốc của Ấn Độ, Đông Nam Á, Úc và New Zealand tại AppsFlyer. Quan điểm được bày tỏ là cá nhân.

Xem BE + | Các câu thần chú về phía trước cho thế giới bài COVID | Các nhà lãnh đạo tiếp thị hàng đầu như Deepa Krishnan, Anurita Chopra, Samir Singh đến Santosh Iyer, trên các lĩnh vực trong loạt video đặc biệt