Makine öğrenimi çağında dijital pazarlama

Veya… Ro ne var erkek botlar bizim için hiç yapıldı mı?

Makine öğrenimi, son yıllarda ortaya çıkan en heyecan verici yeni teknolojilerden biridir. Bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği veren bir Yapay Zeka dalıdır.

Bu makale, makine öğreniminin dijital pazarlamaya uygulanabileceği bazı yolları keşfedecektir.

Pazarlama neden makine öğrenimine önem vermeli?

Son birkaç yılda, dijital pazarlama dünyası makine öğrenimi ile devrim yarattı. Bu, karar vermek için verileri kullanma şeklimizde büyük bir değişiklik oldu ve pazarlamaya yaklaşım şeklimizi değiştirdi.

Makine öğrenimi, müşteri davranışını analiz etmek ve bir insandan (ve bir insandan çok daha hızlı!) girdiye ihtiyaç duymadan gelecekteki kalıpları tahmin etmek için çevrimiçi pazarlamaya uygulanabilir. tadı.

Yapay zekanın bir biçimi olarak makine öğrenimi, şirketlerin müşterilerin yeni ürünlere veya hizmetlere nasıl tepki vereceğini tahmin etmelerine de yardımcı olabilir. Makine öğrenimi, olası satın alma alışkanlıklarıyla birlikte müşteri demografisini ve psikografik profillerini tahmin etmeye yardımcı olabilir. Şirket daha sonra bu bilgileri pazarlama stratejilerini belirli müşteri gruplarına göre uyarlamak için kullanabilir.

Aslında, Google yaptığı hemen hemen her şeyde makine öğrenimini kullanır. Analizlerden reklamlara ve ses tanımaya kadar, aldığı veri yığınlarını bilinçli kararlar vermek için kullanır ve bunu bizim adımıza analiz eder.

Harika olan şey, aynı yaklaşımları verilerden kendimiz de faydalanmak için kullanabiliriz. Bu, Google'ın araçlarında bize sunabileceklerinin ötesinde fırsatlar ve ayrıca çabalarımızı seçtiğimiz herhangi bir hedefe uyarlamak için daha fazla yetenek getiriyor.

Pazarlamada Makine Öğreniminin Uygulamaları

Makine öğreniminin pazarlamadan yararlandığı bazı temel alanlara kısa bir genel bakış.

Veri analizi

Makineler, insanlar için sıkıcı veya anlaşılmaz olabilecek verilerle çalışmakta harikadır. Algoritmaları büyük veri kümelerine uygulayarak, elektronik tabloları manuel olarak gözlemleyerek normalde fark edilmeyecek her türlü modeli ortaya çıkarabiliriz. Bu, aşağıdaki gibi özellikleri içerebilir:

• Korelasyonlar : Bunlar, dikkate almadığınız veriler içindeki ilişkileri ortaya çıkarabilir.
• Eğilimler : Basit 2B ve 3B grafiklerin ötesinde, fark edilmesi zor olan gizli trendler olabilir.
• Kümeleme : Çoğu verinin bir kerede görselleştirilemeyecek kadar karmaşık olduğu düşünüldüğünde, birden çok farklı değişken arasındaki benzerlikleri görmek neredeyse imkansız olabilir.
• Aykırı değerler ve anormallikler : Yine, veriler karmaşık olduğunda bunu manuel olarak belirlemek çok zor olabilir.
• “ Büyük veri ”: Formüllerin akıllıca kullanılmasıyla bir elektronik tabloda bazı veri analizleri yapılabilirken, veri seti belirli bir boyutun üzerine çıktığında bu yaklaşım pratik olmaktan çıkacaktır. Bir makine öğrenimi yaklaşımı, son derece büyük veri kümeleriyle başa çıkmamızı sağlar.

Otomasyon ve kişiselleştirme

Devam ettikçe öğrenerek (veya makine öğrenimi konuşmasında "çevrimiçi") bir algoritma, ayarları harici olaylara (düşün: kullanıcı davranışı) göre otomatik olarak ayarlayabilir.

Uygulamalar şunları içerebilir:

• Benzer kullanıcılara dayalı bir web sitesinde önerilen içerik (düşün: film önerileri)
• Bir göz atma oturumunun ne kadar süredir aktif olduğuna dinamik olarak yanıt vermek (düşün: ziyaretçinin dikkat süresi!)
• Sattığınız her ürünü etiketlemek zorunda kalmadan hava koşullarına göre dinamik olarak ilgili ürünlerin reklamını yapın (düşün: İngiltere yaz ve şemsiyeler!)

Bu tür davranış ve tepki sistemi, insan müdahalesi olmaksızın sürekli güncellenebilir.

Optimizasyon ve YG

Pek çok pazarlama harcamanızdan hangisinin paranızın karşılığını en iyi şekilde verdiğini bilmek ister misiniz? Doğru veriler verildiğinde, bir algoritma hangi akışların hangi koşullar altında en iyi yatırım getirisini sağladığını öğrenebilir.

Bunun güzelliği, makine öğreniminin üretebileceği veri modelindedir. Bu modeli kullanarak, denemek istediğiniz herhangi bir konfigürasyonda yeni verileri ona besleyebilirsiniz ve size geçmiş olaylara dayalı olası sonucu söyleyecektir.

Bu, seçmek istediğiniz herhangi bir harcama ve koşul kombinasyonu için YG'yi tahmin etme yeteneğini açar. Buna ek olarak, ne kadar kaliteli veri koyarsanız, tahminler o kadar iyi olur, bu nedenle tahminler zaman içinde gelişecektir.

kopya oluşturma

Makine öğrenimi dünyasındaki son zamanlardaki en büyük gelişmelerden bazıları doğal dil işlemede (NLP) olmuştur. OpenAI'nin GPT-3'ünün piyasaya sürülmesiyle birlikte, metin yazarlarının, SEO'ların ve pazarlamacıların iş akışına makine öğrenimini doğrudan dahil etmek artık tamamen mümkün – aslında, metinle çalışan herkes bu tür AI ile etkileşimden muhtemelen bir miktar fayda sağlayabilir. (Bunu söyledikten sonra, bunu yazan kişinin bir insan olduğuna ve bir makine olmadığına söz veriyorum - dürüst!)

Böyle bir yapay zekadan en iyi şekilde yararlanmak, onunla nasıl etkileşime girileceğini anlamak için zaman ayırmayı ve genellikle onu düzenlemek için deneyimli bir gözü gerektirir. Açıkçası, üzerinde çalıştığınız konuyu anlamak da oldukça faydalıdır, ancak genel zaman tasarrufunun ve sonraki sonuçların buna değebileceğini söylemek için bir argüman var.

Makine Öğrenimi işim için uygun mu?

Bu gerçekten önemli bir sorudur ve her pazarlama işinin bir aşamada ele alması gereken bir sorudur.

Makine öğrenimi, uygun şekilde uygulandığında büyük bir avantaj getirebilse de, bir kuruluşa öylece girip faydalarını elde edebileceğiniz bir şey değildir. Çalışmanız gereken verileri ve bunlarla neler yapılabileceğini dikkatlice değerlendirmek için zaman ayırmaya değer.

Yüksek kaliteli verileri doğru biçimde elde etmek son derece önemlidir. Ancak verilerin işlenmesi ve temizlenmesi zaman, kaynak ve çok fazla bilgi birikimi gerektirir.

Böylece nihai karar şu şekilde gelir:

• Uygun verilere sahip miyiz?
• Açık bir kullanım durumumuz var mı?
• İşimiz için harcanan zamana ve çabaya değecek mi?

Çözüm

Benim fikrim? ML, pazarlamanın geleceğidir

Makine öğreniminin dijital pazarlamaya inanılmaz yetenekler getirdiğini inkar etmek mümkün değil. Google, Facebook ve Amazon gibi büyük şirketlerin hepsi makine öğrenimi arenasına hükmetmek için rekabet ederken, strateji hakkında nasıl düşündüğümüzün önemli bir parçası haline geldi.

Bununla birlikte, küçük işletmeler hala benimsemenin erken aşamalarındadır. Pazarlama ve operasyonlar açısından bu, alanın, fırsatları düzene sokarak ve tanımlayarak rakiplere karşı avantaj elde etmeye çok açık olduğu anlamına gelir.

Bazı şirketler için makine öğrenimi çözümlerini kurum içinde uygulamak mümkün olsa da, çoğu şirketin buna değecek kadar odaklanabileceği bir şey değildir. Hallam gibi bir şirketle çalışmanın, makine öğrenimini mevcut iş akışlarına entegre etmeye yardımcı olabileceği yer burasıdır. Veri merkezli yaklaşımımız, biz işleme teknolojisini ele alırken, sizin en iyi bildiğiniz şeye - verilerinize - konsantre olmanız anlamına gelir.