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mars 26, 2019

5 façons pour les spécialistes du marketing d'acquérir un avantage avec l'apprentissage automatique


Interprétez et manipulez de grandes quantités d'informations de manière évolutive.


7 min de lecture

Les opinions exprimées par les contributeurs de l'Entrepreneur sont les leurs.


Il est difficile d’échapper au bourdonnement autour de l’apprentissage automatique. Pratiquement toutes les industries en parlent.

Alors, quel est l'apprentissage automatique? Selon Hewlett Packard «L'apprentissage automatique fait référence au processus par lequel les ordinateurs développent la reconnaissance de formes, ou la capacité d'apprendre en permanence et de faire des prédictions basées sur des données, puis de procéder à des ajustements sans être programmés spécifiquement. ”En d’autres termes, c’est un moyen pour les machines d’analyser et d’agir sur de grands volumes d’informations et de continuer à apprendre et à s’améliorer au fil du temps.

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Pour un exemple d'algorithme d'apprentissage automatique en action, considérons la reconnaissance faciale – un domaine que nous constatons s'améliore de jour en jour. Aujourd'hui, les utilisateurs d'iPhone débloquent leurs téléphones avec leur visage. Les forces de l'ordre utilisent la reconnaissance faciale pour détecter les fraudes et attraper les criminels. Google Photos permet aux utilisateurs de trier les photos en fonction de leurs personnes. Ces algorithmes n'étaient peut-être pas incroyablement précis dans le passé, mais ils ont été formés avec le temps à l'apprentissage automatique.

Ce n'est pas de l'intelligence humaine, c'est un apprentissage programmé, et ses applications vont au-delà de la reconnaissance faciale. et entre les industries. Prenez le marketing, par exemple. Les spécialistes du marketing d’aujourd’hui s’efforcent de transmettre un message pertinent à leurs clients. Et tandis que les humains ne peuvent pas communiquer individuellement avec de grands volumes de clients, les machines le peuvent. Vous ne savez pas à quoi cela ressemble dans la pratique? Dans cet article, je vais expliquer cinq des principales utilisations de l’apprentissage automatique en marketing.

1. Recommandez les produits ou contenus les plus pertinents.

Les spécialistes du marketing numérique utilisent les recommandations relatives aux produits et au contenu depuis de nombreuses années. Dans le passé – et occasionnellement aujourd'hui -, ces recommandations étaient préparées manuellement par un humain. Au cours des 10 dernières années, ils ont souvent été guidés par de simples algorithmes affichant des recommandations basées sur ce que les autres visiteurs ont vu ou acheté.

L'apprentissage automatique peut apporter des améliorations substantielles par rapport à ces algorithmes simples. L'apprentissage automatique peut synthétiser toutes les informations dont vous disposez sur une personne, telles que ses achats antérieurs, son comportement actuel sur le Web, les interactions par e-mail, l'emplacement, le secteur d'activité, les données démographiques, etc., afin de déterminer ses intérêts et de choisir les meilleurs produits ou le contenu le plus pertinent. . Les recommandations basées sur l'apprentissage automatique déterminent quels éléments ou attributs d'éléments, styles, catégories, prix, etc., sont les plus pertinents pour chaque personne en fonction de son engagement dans les recommandations – les algorithmes continuent donc de s'améliorer au fil du temps.

Les recommandations axées sur l'apprentissage automatique ne se limitent pas aux produits et au contenu. Vous pouvez recommander n'importe quoi – catégories, marques, thèmes, auteurs, critiques, spécifications techniques, etc. Utiliser ainsi l'apprentissage automatique vous permet de créer un site pertinent ou une expérience de messagerie qui montre aux visiteurs que vous les comprenez vraiment et les aide à trouver le choses qu’ils aiment.

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2. Repérez automatiquement les segments de clientèle importants.

Même si l'apprentissage automatique vous permet de proposer des expériences plus personnalisées, la segmentation reste un outil précieux pour les spécialistes du marketing. Avec la segmentation, vous créez des groupes de prospects ou de clients en fonction de différences significatives pour mieux comprendre ces groupes. Les humains peuvent repérer les différences évidentes qu’ils savent peut-être déjà rechercher, telles que les différences entre les clients à valeur de vie élevée et les clients à valeur de vie faible, les nouveaux clients et les clients fidèles. Mais avec autant de données client disponibles à filtrer, il existe de nombreux modèles qui ne sont pas évidents pour les humains.

Une machine peut vous aider à identifier les segments que vous n'aviez pas compris, et vous pouvez utiliser cette information pour parler.

Par exemple, un algorithme d’apprentissage automatique peut être en mesure d’identifier que la génération du millénaire cherchant à refinancer son domicile a tendance à présenter certains types de comportements. Avec cette connaissance, vous pouvez créer une messagerie mieux ciblée pour ce segment, parler différemment à ce segment lorsqu'ils sont sur votre site ou en ligne avec un agent, et identifier d'autres clients potentiels susceptibles de tomber dans ce segment lorsque ils présentent des comportements similaires.

3. Identifiez et résolvez les problèmes potentiels.

Vos campagnes marketing génèrent beaucoup de données. Pensez à tous les courriels que votre entreprise envoie chaque jour ou au nombre de personnes qui visitent votre site Web, utilisent votre application mobile ou interagissent avec votre centre d'appels. Toutes ces interactions génèrent d’immenses volumes de données – une quantité de données telle qu’un humain ne peut pas tout examiner en temps voulu. Cela peut ne pas toujours être immédiatement évident pour vous quand quelque chose ne va pas – quand un lien est brisé ou un code promotionnel ne fonctionne pas. Les algorithmes peuvent parcourir toutes ces données, prévoir ce que devrait faire et vous avertir si quelque chose ne semble pas correct.

Par exemple, supposons qu'il s'agisse d'un vendredi noir et que l'un de vos courriels contient un lien incorrect. . Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent prévoir les taux de clics et / ou les taux de conversion attendus de cette offre et vous alerter immédiatement si la réalité est bien inférieure à ce qu'elle devrait être. Sachant cela, vous pouvez prendre des mesures correctives avant que trop de dégâts aient été causés un jour aussi important de l'année.

En relation: 5 utilisations innovantes de l'apprentissage automatique [19659009] 4. Passez des tests A / B à la fourniture d'expériences et d'offres pertinentes individuellement.

Les tests constituent un autre domaine qui peut être amélioré avec l'apprentissage automatique. Les tests A / B traditionnels vous permettent d’effectuer un test entre deux expériences numériques ou plus, de trouver l’option qui produit le meilleur résultat et d’utiliser cette expérience pour les années à venir. C’est précieux, mais c’est une solution unique, qui ne tient pas compte des différences entre les groupes ou les individus. Au lieu de cela, vous devez choisir une expérience à montrer à tout le monde, ce qui signifie que beaucoup de personnes ne verront pas l'expérience qui leur convient le mieux. L'apprentissage automatique change ce jeu.

Par exemple, plutôt que de configurer manuellement un test entre deux expériences de page d'accueil, d'attendre que le test soit terminé et de choisir un gagnant, vous pouvez attribuer ces mêmes expériences à un algorithme d'apprentissage automatique. L'algorithme choisira l'expérience au moment où, selon lui, il fournira les meilleurs résultats pour chaque individu en fonction de toutes les informations disponibles. Il apprendra de chacune de ces interactions pour éclairer sa prochaine décision.

La même approche peut être adoptée pour les promotions et les offres. Au lieu de donner le même rabais de 20% ou la même promotion statique à tous vos clients, l'apprentissage automatique peut vous permettre d'afficher le rabais uniquement à ceux qui ont besoin d'une incitation supplémentaire à acheter. Pour ceux qui n’ont pas besoin de cette incitation supplémentaire, l’apprentissage automatique peut sélectionner une autre expérience pertinente, telle que la promotion de nouveaux arrivants dans leurs catégories préférées.

5. Décidez comment communiquer avec chaque personne.

Comment décidez-vous où et quand communiquer avec un client potentiel ou un client? Préfère-t-elle le courrier électronique? Notifications push? Des textes? À quelle fréquence devriez-vous la contacter, voire pas du tout? Ce sont toutes des questions auxquelles les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent répondre pour vous.

Par exemple, au lieu d’une approche par lots consistant à envoyer par courrier électronique le même courrier chaque jour à tout le monde, vous pouvez utiliser un score prédictif généré par le système d’apprentissage automatique. Déterminez si l'envoi du prochain courrier électronique à cette personne entraînera son ouverture, son ignorance, son clic ou sa désinscription. Si c'est le cas, vous ne l'envoyez pas. Au lieu de cela, vous pouvez attendre d'avoir quelque chose de plus pertinent pour lui.

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L'apprentissage automatique offre aux spécialistes du marketing la possibilité d'interpréter et d'exploiter de grandes quantités d'informations de manière évolutive. Dans un monde où nous accumulons constamment plus de données que nous ne savons quoi faire – et où nous souhaitons établir des relations individuelles avec nos clients à grande échelle – c'est un développement passionnant. Prenez le temps d'en apprendre plus sur les avantages potentiels de l'apprentissage automatique dans votre organisation. Commencez à plonger vos orteils dans l’eau avec l’une de ces cinq zones et continuez à partir de là.




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