機械学習とEメールマーケティングの未来

「機械学習」は、多くの人が繰り返す概念の1つですが、そのフレーズの本当の意味を正確に知っている人はほとんどいません。

さて、この記事では、この用語についてお話ししたいと思います。これは、想像以上に重要であり、Eメールマーケティングと密接に関連しているためです。

私たちがデジタルマーケティングとソーシャルメディアについて話すときはいつでも、多くの人々はそれらの概念は新しいものであり、過去には関係がなかったと思います。

そして、私たちは完全に誤解されているわけではありませんが、これらの概念の多くは長年の戦略から派生しています。

機械学習は、コンピューターシステムと神経科学の進歩とともに、前世紀の60年代に誕生しました。

今、私たちはこの概念が私たちが毎日使用するすべての機器に適用されているのを見ることができます。

それで、今日、私はこのトピックについて率直に話したいと思います。それはすでにデジタルランドスケープ全体に影響を及ぼしており、特に電子メールマーケティングでの使用についてです。 この記事を読むと、この概念がデジタルマーケティング戦略の基本であることがわかります。

しかし、まず第一に、あなたがこの用語をまだ知らない人の一人であるならば、私はあなたに定義を与えたいと思います：

・機械学習とは何ですか？

これは、人工知能から派生した概念であり、ロボットやコンピューターに適用されます。

このプロセスにより、マシンが実行しているタスクに関するデータと情報を常に収集、保存、並べ替えるインテリジェントシステムを通じて、継続的に学習できるマシンを作成できます。

・機械学習とは何ですか？ 実例：

このシステムを使用すると、マシンにインストールされているソフトウェアは、人間の干渉をほとんどまたはまったく受けずに、さまざまな状況に基づいてさまざまな決定を下すことができます。

たとえば、自動車の緊急ブレーキシステムについて考えてみます。 当初、メーカーは、危険が発生した場合、車が完全に停止するには「X」メートルが必要であると計算しました。

しかし、機械学習を使用すると、車載コンピューターは、雨、タイヤの摩耗、現在の速度、道路の状態などの要因により、車が完全に停止するのは「Y」メートルの後であることを学習しました。

したがって、車のソフトウェアは、外部から収集されたすべての情報、プロセスの監視、および危険な状況を検出した場合の自動ブレーキで継続的に更新されます。

あなたは確かに定期的に天気予報をチェックします。 これは機械学習プロセスの良い例です。気象観測所や衛星から収集したすべてのデータを収集して分析し、次の日の推定予測をグラフ化することは不可能または非常に複雑になるためです。

ご覧のとおり、人工知能と機械学習は、これらの概念の使用に気付いていなくても、あなたの生活の中に存在しています。

しかし、機械学習がビジネスの世界、より具体的にはデジタルマーケティングにどのように影響を与えることができるでしょうか。

それがまさにここで話し合うことです：

・デジタルビジネスの世界で機械学習をどのように適用できますか？

人工知能は自動運転車にとって不可欠であると思うかもしれませんが、デジタルの世界にとってはそうではありません。

Facebookは、すべてのユーザーから学習できるアルゴリズムを作成しました。 このシステムは常にユーザーの行動を監視し、各人に関連するページを表示します。 このスクリプトは、ユーザーの好みに関するデータを収集し、関連する広告を表示して、各ユーザーが将来表示する内容をカスタマイズします。

言い換えると、スクリプトはユーザーの行動から学習して、各人に関連する情報を表示します。これにより、ユーザーが関心のあるものをクリックする可能性がはるかに高くなるため、インタラクションが増加します。

これは、会社にとってより多くのお金と、自社製品を宣伝したい企業にとってより効果的なマーケティングサービスにつながります。

女性が自分のソーシャルプロファイルに妊娠していることを公開したと想像してみましょう。 彼女は新しい子供にとても満足していて、ただ良い知らせを友達と共有したいと思っています。

この瞬間から、Facebookは妊娠、母乳育児、小児科などに関連するページや企業の表示を開始します。数か月後、彼女はその場所で販売されているベビー服、ベビーベッド、その他の製品に関連する広告を表示し始めます。に行く。

・機械学習とAIは私たちの生活の中でどのような役割を果たしていますか？

このテクノロジーは、私たちの生活を楽にし、意思決定をより迅速に行うための基本です。 これらのシステムは、私たちの習慣、習慣、行動などを分析します。

つまり、これらすべてのデータを分析し、それぞれの状況に関連する結果を示します。

これはユーザーレベルです。 商業的には、このプロセスは、リードごとにカスタム広告を使用して、ターゲットを絞ったキャンペーンを作成するのに役立ちます。

・デジタル広告に機械学習を適用する利点

そしてこれは、オンライン広告を従来のオプションやオフラインオプションと残酷に差別化する大きな飛躍です。

バス停のバナー、新聞の広告、ラジオやテレビの広告を考えてみてください。

会社は、合意された時間内に表示される広告を公開するためにいくらかのお金を支払います。 問題は、特定のグループの人々を「ターゲット」にすることができず、広告が表示されることですが、引き付けたい顧客が実際にそこにいるのか、そうである場合は彼らが支払っているのかを確信できません。あなたのバナーへの注意。

たとえば、ベビー衣料品店があり、街の大通りにバナーを支払うと、妊娠中の女性だけでなく、80歳の紳士やあなたから購入することのない若者にも広告が表示されます。 。

費やした金額にもよりますが、広告が到達した目標を測定できれば、おそらくがっかりするでしょう。 そして多分これが主な問題です。 このタイプのアクションの効果を安全に測定することはできないため、キャンペーンを計画する唯一の方法は、見積もりと推測を行うことです。

機械学習を適用することで、このベビー服店は、商品に本当に興味のある人がバナーをクリックしたときにのみ支払いを行います。

また、このタイプの製品にある程度の関心を示したユーザーにのみ広告が表示されます。 この違いは、妊娠中の女性や小さな子供を持つ人々のためにあなたの店を宣伝するためにお金を払うことになるので、マーケティングへの投資に関して基本的です。

ツールとCookieを介してオンラインデータを収集することで、企業は各ユーザーのニーズに合わせてますますカスタマイズされた製品とサービスを提供できるようになり、企業の売り上げが増え、ユーザーの広告が減ります。

たとえば、誰かが安いアパートを探している場合、ターゲットが製品に関する情報を受け取りたくない、またはそれを買う余裕がないため、街の最高の近所にある高級アパートの広告は適切ではありません。 。

予測分析とユーザーデータ収集により、システムは各個人の財務状況を判断し、プロファイルごとに異なる不動産価格を表示できます。

そのため、機械学習を使用している何千ものアプリケーションについて話し続けることができます。

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・機械学習はEメールマーケティングにどのように影響しますか？ （そしてあなたの戦略は？）

すべてのデジタルマーケティングの専門家の意見では、電子メールマーケティングは、インターネットで販売するための最も効果的なツールの1つです。

マーケティング戦略にこのシステムを適用する方法を学びたいのであれば、機械学習はメールキャンペーンの成功の鍵となる可能性があります。

関連するコンテンツを含む電子メールをサブスクライバーに送信する場合は、サブスクライバーの動作を監視する必要があります。

ほとんどのサイトには、新しいサブスクライバーを引き付けるためのオプトインフォームがすでにあります。 これらのサブスクライバーは、特定の理由でページにアクセスしましたが、通常は、Webサイトで公開または提供されたものに興味があるためです。

これは、当社の製品、記事、プロモーションなどを電子メールで送信することを許可するサブスクライバーを受け取る方法です。

何が起こるかというと、私たちは通常、それぞれを私たちのウェブサイトに持ってきた理由を知りません。 それでも、私たちのほとんどは、何かを得ることを期待して、投稿、販売、または宣伝しているすべてのものをそれらに送信します。 そしてそれは網を使った釣りのようなものです。 ボートに何を持っていくかはわかりません。

それでも、これらの電子メールは他のマーケティングキャンペーンよりも良い結果をもたらします。

これらの加入者は過去にすでに会社にある程度の関心を示しているため、結果は良好です。 ただし、自動化システムと機械学習を使用すると、メールマーケティング戦略を次のレベルに引き上げ、各顧客プロファイルを対象としたキャンペーンを作成できます。 さらに良いことに、プロセスの一部を自動的に実行できます。

自動化ソフトウェアを使用すると、メーリングリストをより小さなサブスクライバーグループに分割して、特定のトピックに関心を示した人にのみキャンペーンを送信できます。

このように、私たちは、彼らが受け取りたくない無限の電子メールと情報ですべての加入者を退屈させることはありません。

メッセージを送信する人の数が少ないため、これで違いはないと思うかもしれませんが、ニュースレターを受信する購読者の数は、コンバージョン数とは直接関係ありません。

この特定のケースを想像してみてください。2か月前に車を購入した人が、来週車を購入する顧客向けの素晴らしいプロモーション付きのニュースレターを受け取りたいと思いますか。 すでに購入した製品に関連するメッセージを受け取った場合は、おそらくそれを無視するか、スパムとしてフラグを立てることさえあります。

・機械学習は、メールマーケティングキャンペーンの「品質の飛躍」を意味します。

そして、これにより、 Eメールマーケティングの新しいレベルに到達します。収集されたデータと適切に構成された予測分析により、ますますセグメント化されたEメールを送信し、サブスクライバーの行動と反応から学ぶことができるからです。

つまり、すべての購読者への広告の送信を停止し、購読者が受け取りたいと思う有用な情報の送信を開始します。

これは、できるだけ多くの人にメッセージを送信するよりもはるかに優れており、一部の人があなたが販売しているものに興味を持ってくれることを願っています。

同じ自動車ディーラーの例を続けるために、顧客が息子のためにもっと安い車を探していることがわかっている場合は、有名ブランドの新モデルのプロモーションをこの加入者に送信しないでください。車を買う、彼は確かにそれのためにそれほど多くのお金を払う気がない。

中古車に関する情報を記載したニュースレターを送信すると、彼はおそらくすべてのメールを開きます。これはまさに彼が受け取りたいものだからです。

これは安全な販売だと思いませんか？ 加入者は、彼が将来より多くの情報を受け取ることができるように彼が彼の連絡先情報を与えたほど信頼している彼が知っている会社から送られた適切な時期に適切な申し出を受け取っている。

・ 結論

間違いなく、マーケティング戦略、特にメールマーケティングに機械学習を導入することは、顧客やリードとのエンゲージメントを促進するための基本です。

また、大企業（多国籍企業など）を管理していない場合は、これがデジタルマーケティング戦略の違いになる可能性があることを理解する必要があります。

この戦略はまだほとんどの企業で使用されていませんが、将来的には、高度なリードターゲティングがなければ、効果的なキャンペーンを作成することは非常に困難になります。

これはまもなく表示されます。 機械が一人で学ぶことで私たちの日常生活が楽になり、企業と消費者の両方の意思決定プロセスが急速に変化する未来。

そして、とてもエキサイティングに見えるので、私はそれを見るために生きていたいです！

どう思いますか？

このトピックについてのあなたの考えを聞いてみたいです。 Eメールマーケティング戦略を後押しするためにどのような行動をお勧めしますか？

おそらく、これらの革新は、Mailrelayがその電子メールマーケティングソフトウェアをさらに改善するように刺激するでしょう。