Memberdayakan Upaya Pemasaran Kamu Dengan Pembelajaran Mesin

Pemasaran adalah bahan bakar yang memberi energi pada bisnis untuk mencapai pertumbuhan yang lebih tinggi. Ini telah berkembang banyak dari apa yang awalnya. Bisnis menerapkan alat dan teknologi baru untuk membuatnya lebih efektif dan, harus saya katakan, relevan.

Profesional pemasaran sekarang menerapkan alat periklanan mutakhir dan salah satu alat terbaik untuk mengoptimalkan upaya pemasaran adalah Pembelajaran Mesin. Menjadi cabang dari Kecerdasan Buatan, ini melibatkan pembuatan model otomatis untuk analisis data.

Mari jelajahi konsepnya secara mendetail untuk mengetahui bagaimana Kamu dapat meningkatkan kampanye pemasaran Kamu dengan menggunakan alat dan teknologi ML yang canggih.

1) Analisis Tingkat Kepuasan Pelanggan:

Salah satu aplikasi ML yang paling kuat melibatkan analisis sentimen pelanggan. Melalui email atau bahkan panggilan telepon, mungkin sulit untuk mengukur emosi pelanggan Kamu. Namun, dengan penerapan teknologi ML, Kamu dapat menganalisis teks untuk menilai apakah sentimen di balik pesan tersebut positif atau negatif.

Ini membantu eksekutif layanan pelanggan Kamu dalam menanggapi dengan empati. Analisis sentimen dapat membantu pemasar dengan hal berikut;

  • Memahami keseluruhan sikap pelanggan terhadap bisnis
  • Ukur tingkat reputasi yang dimiliki bisnis di platform online
  • Dapatkan peringatan tentang konten negatif atau merendahkan di media sosial
  • Mengidentifikasi pelanggan yang menunjukkan minat pada produk/layanan Kamu untuk menawarkan diskon, penawaran, atau penawaran khusus
  • Baca emosi pengguna produk tertentu dan buat perubahan yang relevan sedapat mungkin

2) Chatbot:

Tangkapan layar Deskripsi ponsel dibuat secara otomatis

Ini adalah salah satu aplikasi teknologi ML yang paling populer. Secara pribadi, saya juga lebih suka menggunakan Obrolan Langsung setiap kali saya memiliki pertanyaan atau keluhan terkait produk/layanan. Ini memberi saya jawaban instan.

Menurut survey63% pelanggan kemungkinan besar akan mengunjungi kembali situs web jika situs tersebut menawarkan fitur obrolan langsung.

Terlepas dari ini, berikut ini adalah apa yang membantu chatbot dalam mencapainya.

  • Tingkatkan durasi sesi rata-rata untuk situs web Kamu
  • Meningkatkan kepuasan pelanggan dengan meningkatkan tingkat keterlibatan
  • Kurangi waktu tunggu untuk pelanggan yang mencari layanan pelanggan
  • Membantu dalam memberikan layanan pelanggan yang dipersonalisasi

3) Menerapkan Sistem Rekomendasi:

Berdasarkan pencarian yang Kamu lakukan di mesin pencari; Google merekomendasikan beberapa hal. Kamu semua pasti telah mengamati ini ketika YouTube merekomendasikan video yang terkait dengan yang Kamu tonton. Ini adalah bagian dari ML.

ML meningkatkan upaya pemasaran dengan membantu mengeksplorasi jenis produk yang diinginkan pelanggan mereka. Penemuan ini didasarkan pada riwayat penelusuran dan perilaku belanja klien. Dengan merekomendasikan produk yang relevan, eStore dapat meningkatkan konversi.

Berikut adalah apa yang dapat dicapai pemasar melalui mesin rekomendasi:

  • Buat konten yang dipersonalisasi dan relevan
  • Membangun pengalaman merek yang konsisten
  • Meningkatkan skor memimpin

4) Model Regresi untuk Penetapan Harga Progresif

Harga yang tepat dapat membantu pemasar membangun monopoli pasar untuk suatu produk. Dengan bantuan strategi regresi dalam pembelajaran mesin, pemasar dapat memprediksi nilai numerik tergantung pada fitur yang ada.

Ini, pada gilirannya, memberdayakan pemasar untuk mengoptimalkan saluran penjualan, memperkirakan penjualan, dan menentukan anggaran pemasaran.

5) Terjemahan untuk Pengalaman Pelanggan yang Dipersonalisasi:

Dengan bantuan mekanisme perhatian, pemasar dapat meningkatkan terjemahan mesin dan ini, pada gilirannya, membantu memberdayakan upaya pemasaran di tingkat internasional.

Ketika sebuah merek memasuki pasar baru secara linguistik, sebagian besar biayanya dikaitkan dengan upaya pemasaran. Namun, dengan perkembangan AI, terjemahan mesin hampir mirip dengan bahasa lisan.

Berikut adalah cara di mana terjemahan mesin mendorong upaya pemasaran:

  • Hit akord yang tepat dari pelanggan dengan menggunakan bahasa asli
  • Meminimalkan biaya terjemahan
  • Membantu melayani pelanggan yang memiliki kemampuan bahasa terbatas

6) Mengenali Produk Melalui Computer Vision

Pembelajaran mesin juga bertujuan untuk mengukur popularitas bisnis atau merek online atau media sosial. Memanfaatkan visi komputer, bisnis dapat melacak jumlah posting yang terkait dengan merek. Algoritme mencari di internet untuk mencocokkan gambar tanpa teks yang relevan.

Teknik ini juga dapat membantu pemasar untuk mengukur dan membandingkan popularitas produk yang ditawarkan oleh pesaing. Perbandingan tersebut akan membantu pemasar membuat keputusan bisnis strategis dan memperkenalkan perubahan, jika ada, dalam lini produk yang ada.

Berikut adalah manfaat menggunakan pembelajaran mesin untuk melacak konten buatan pengguna yang terkait dengan merek:

  • Identifikasi popularitas merek di media sosial
  • Tingkatkan upaya pemasaran untuk lini produk yang kurang populer
  • Buat perubahan yang relevan dalam fitur produk/layanan
  • Identifikasi video terkait merek paling populer yang dapat membantu pemasar menghasilkan lebih banyak video serupa
  • Kenali platform di mana merek semakin populer
  • Meningkatkan upaya pemasaran untuk meningkatkan popularitas produk yang kurang dikenal atau kurang populer
  • Lakukan riset pasar sebelum memperkenalkan lini produk baru

7) Pengoptimalan Konten Melalui Bandit Kontekstual Bersenjata:

Bisnis melakukan pengujian A/B untuk mengukur dan membandingkan efektivitas dua produk atau opsi. Ini juga bisa menjadi perbandingan antara dua halaman web, nada email, elemen visual iklan, judul artikel, dll.

Jika opsi yang tampaknya efektif memberikan ROI lebih sedikit dari yang diharapkan, maka itu merupakan kerugian bagi bisnis. Salah satu alternatif yang disediakan oleh ML adalah tes bandit. Tes ini membantu menghindari biaya peluang saat mereka mengeksplorasi dan mengeksploitasi opsi pada saat yang sama.

Berikut adalah manfaat menggunakan tes bandit:

  • Hemat waktu dan sumber daya
  • Biaya peluang yang dapat diabaikan
  • Membuka kemungkinan menjelajahi opsi lain

Manfaat dan aplikasi ML dalam pemasaran tidak terbatas dan para pakar pemasaran memanfaatkannya secara optimal dan efektif. Dengan lebih banyak perkembangan dalam teknologi AI, pembelajaran mesin akan lebih bermanfaat daripada apa yang dilakukannya saat ini.

Aplikasi ML mana yang menurut Kamu paling berguna untuk kampanye pemasaran Kamu? Silakan bagikan pengalaman Kamu di bagian komentar di bawah.

5/5 - (20 votes)
Share Jika Bermanfaat Ya 🙂

Leave a Comment