머신 러닝과 이메일 마케팅의 미래

" 머신 러닝 "은 많은 사람들이 반복하지만 그 문구의 진정한 의미를 정확히 아는 사람은 거의 없는 또 다른 개념입니다.

글쎄요, 이 기사에서 이 용어에 대해 이야기하고 싶습니다. 생각보다 중요하고 이메일 마케팅과 밀접한 관련이 있기 때문입니다.

디지털 마케팅과 소셜 미디어에 대해 이야기할 때마다 많은 사람들은 이러한 개념이 새롭고 과거에는 관련이 없다고 생각합니다.

그리고 우리가 완전히 잘못 알고 있는 것은 아니지만 이러한 개념 중 많은 부분이 오랜 전략에서 파생된 것입니다.

머신러닝은 지난 세기의 60년대 컴퓨터 시스템과 신경과학의 발전과 함께 탄생했습니다.

이제 이 개념이 우리가 매일 사용하는 모든 장비에 적용되는 것을 볼 수 있습니다.

그래서 오늘 저는 이미 전체 디지털 환경에 영향을 미치고 있는 이 주제, 특히 이메일 마케팅에서의 사용에 대해 공개적으로 이야기하고 싶습니다. 이 기사를 읽고 나면 이 개념이 디지털 마케팅 전략에 어떻게 기본이 되는지 이해하게 될 것입니다.

하지만 먼저 아직 이 용어를 모르시는 분들이 계시다면 다음과 같은 정의를 드리고 싶습니다.

· 기계 학습이란 무엇입니까?

인공 지능에서 파생된 개념으로 로봇과 컴퓨터에 적용됩니다.

이 프로세스를 통해 우리는 기계가 실행 중인 작업에 대한 데이터와 정보를 항상 수집, 저장, 정렬하는 지능형 시스템을 통해 지속적으로 학습할 수 있는 기계를 만들 수 있습니다.

· 기계 학습이란 무엇입니까? 실제 예:

이 시스템을 사용하면 기계에 설치된 소프트웨어가 사람의 간섭이 거의 또는 전혀 없이 다양한 상황에 따라 다른 결정을 내릴 수 있습니다.

예를 들어 자동차의 비상 제동 시스템을 고려하십시오. 처음에 제조업체는 위험이 발생할 경우 자동차가 완전히 정지하기 위해 "X" 미터가 필요하다고 계산했습니다.

그러나 머신 러닝을 통해 온보드 컴퓨터는 비, 타이어 마모, 현재 속도, 도로 상태 및 기타 요인으로 인해 "Y"미터 후에 만 ​​완전히 멈 춥니 다.

따라서 자동차의 소프트웨어는 외부에서 수집된 모든 정보로 지속적으로 업데이트되고, 프로세스를 모니터링하고, 위험한 상황을 감지하면 자동으로 제동됩니다.

당신은 확실히 일기 예보를 정기적으로 확인합니다. 이것은 기계 학습 프로세스의 좋은 예입니다. 기상 관측소와 위성에서 수집한 모든 데이터를 수집하고 분석하여 다음 날의 예상 예측을 차트로 작성하는 것은 불가능하거나 극도로 복잡하기 때문입니다.

보시다시피 인공 지능과 기계 학습은 이러한 개념의 사용을 인식하지 못하더라도 삶에 존재합니다.

그러나 기계 학습이 비즈니스 세계, 특히 디지털 마케팅에 어떤 영향을 미칠 수 있습니까?

이것이 바로 우리가 여기서 이야기할 내용입니다:

· 디지털 비즈니스 세계에서 기계 학습을 어떻게 적용할 수 있습니까?

인공 지능이 자율 주행 자동차에는 필수적이지만 디지털 세계에는 중요하지 않다고 생각할 수도 있습니다.

Facebook은 모든 사용자로부터 배울 수 있는 알고리즘을 만들었습니다. 이 시스템은 항상 사용자 행동을 관찰하여 각 사람에 대한 관련 페이지를 표시합니다. 스크립트는 사용자 기본 설정에 대한 데이터를 수집하고 관련 광고를 표시하여 각 사용자에게 향후 표시되는 내용을 사용자 지정합니다.

즉, 스크립트는 사용자 행동에서 학습하여 각 사람에 대한 관련 정보를 표시하고 사용자가 관심 있는 항목을 클릭할 확률이 훨씬 높기 때문에 상호 작용이 증가합니다.

이는 회사에 더 많은 돈을 주고 제품을 광고하려는 비즈니스에 보다 효과적인 마케팅 서비스로 해석됩니다.

한 여성이 자신의 소셜 프로필에 자신이 임신했음을 게시했다고 가정해 보겠습니다. 그녀는 새 아이에게 매우 만족하며 친구들과 좋은 소식을 공유하고 싶어합니다.

이 순간부터 Facebook은 임신, 모유 수유, 소아과 등과 관련된 페이지와 회사를 표시하기 시작합니다. 몇 달 후 그녀는 아기 옷, 유아용 침대 및 기타 제품과 관련된 광고를 보기 시작할 것입니다. 로 이동.

· 기계 학습과 AI는 우리 삶에서 어떤 역할을 합니까?

이 기술은 우리의 삶을 더 쉽게 만들고 더 빨리 결정을 내리는 데 도움이 되는 기본입니다. 이 시스템은 습관, 관습, 행동 등을 분석합니다.

간단히 말해서, 그들은 이러한 모든 데이터를 분석하고 각 상황에 대한 관련 결과를 보여줍니다.

이것은 사용자 수준입니다. 상업적으로 이 프로세스는 각 리드에 대한 맞춤 광고가 포함된 타겟 캠페인을 만드는 데 도움이 됩니다.

· 디지털 광고에 머신러닝 적용의 장점

그리고 이것은 온라인 광고를 기존 또는 오프라인 옵션과 잔인하게 구별하는 큰 도약입니다.

버스 정류장의 배너, 신문의 광고, 라디오나 텔레비전의 광고를 생각해 보십시오.

회사는 합의된 시간 동안 표시될 광고를 게시하기 위해 약간의 비용을 지불합니다. 문제는 특정 그룹의 사람들을 "타겟팅"하는 것이 불가능하고 광고가 표시되지만 유치하려는 고객이 실제로 거기에 있는지 또는 실제로 있는지 또는 그들이 지불하고 있는지 확신할 수 없다는 것입니다. 귀하의 배너에주의를 기울이십시오.

예를 들어 아기 옷 가게가 있고 도시의 주요 도로에 배너 비용을 지불하는 경우 임산부는 물론 절대 구매하지 않을 80세 남성이나 젊은 사람들도 광고를 보게 됩니다. .

지출한 금액에 따라 광고가 도달한 목표를 측정할 수 있었다면 아마 실망했을 것입니다. 그리고 아마도 이것이 주요 문제일 것입니다. 이러한 유형의 작업의 효과를 안전하게 측정할 수 없으므로 캠페인을 계획하는 유일한 방법은 추정 및 약간의 추측으로 작업하는 것입니다.

머신 러닝을 적용하여 이 아기 옷 가게는 제품에 정말로 관심이 있는 사람이 배너를 클릭했을 때만 비용을 지불합니다.

그리고 광고는 이러한 유형의 제품에 약간의 관심을 보인 사용자에게만 표시됩니다. 이 차이는 마케팅 투자와 관련하여 근본적입니다. 임산부나 어린 자녀가 있는 사람들을 위해 상점을 광고하기 위해 비용을 지불해야 하기 때문입니다.

도구와 쿠키를 통해 온라인 데이터를 수집하면 기업이 각 사용자의 요구에 점점 더 맞춤화된 제품과 서비스를 제공할 수 있으므로 기업의 매출은 증가하고 사용자의 광고는 줄어듭니다.

예를 들어 누군가가 저렴한 아파트를 검색하는 경우 대상이 제품에 대한 정보를 받고 싶어하지 않거나 구입할 여유가 없기 때문에 도시에서 가장 좋은 지역에 있는 고급 아파트에 대한 광고는 적절하지 않습니다. .

예측 분석 및 사용자 데이터 수집을 통해 시스템은 각 개인의 재정 상태를 파악하고 프로필마다 다른 부동산 가격을 표시할 수 있습니다.

따라서 우리는 기계 학습을 사용하는 수천 개의 애플리케이션에 대해 계속 이야기할 수 있습니다.

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· 기계 학습이 이메일 마케팅에 어떤 영향을 미칩니까? (그리고 당신의 전략은?)

모든 디지털 마케팅 전문가의 의견으로는 이메일 마케팅은 인터넷 판매를 위한 가장 효과적인 도구 중 하나입니다.

머신 러닝은 마케팅 전략에 이 시스템을 적용하는 방법을 배우고자 하는 경우 이메일 캠페인 성공의 열쇠가 될 수 있습니다.

구독자에게 관련 콘텐츠가 포함된 이메일을 보내려면 구독자의 행동을 모니터링해야 합니다.

대부분의 사이트에는 이미 신규 가입자를 유치하기 위한 옵트인 양식이 있습니다. 이 구독자는 특정 이유로 페이지를 방문했지만 일반적으로 웹사이트에 게시되거나 제공되는 내용에 관심이 있기 때문입니다.

이것이 우리가 제품, 기사, 프로모션 등을 이메일로 보낼 수 있는 권한을 부여한 구독자를 받는 방법입니다.

무슨 일이 일어 나는지 우리는 일반적으로 각각을 우리 웹 사이트로 가져온 이유를 모릅니다. 그럼에도 불구하고 우리 대부분은 우리가 게시하거나 판매하거나 홍보하는 모든 것을 그들에게 보낼 것입니다. 그리고 그것은 그물을 사용하여 고기를 잡는 것과 같습니다. 우리는 우리가 보트에 무엇을 가져올지 결코 알 수 없습니다.

그러나 이러한 이메일은 다른 마케팅 캠페인보다 더 긍정적인 결과를 가져옵니다.

이 가입자들은 이미 과거에 회사에 약간의 관심을 보였기 때문에 결과는 긍정적입니다. 그러나 자동화 시스템과 머신 러닝을 사용하여 이메일 마케팅 전략을 한 단계 끌어올리고 각 고객 프로필을 대상으로 하는 캠페인을 만들 수 있었습니다. 그리고 더 좋은 점은 프로세스의 일부를 자동으로 수행할 수 있다는 것입니다.

자동화 소프트웨어를 사용하여 메일링 목록을 더 작은 구독자 그룹으로 분리하여 특정 주제에 더 많은 관심을 보인 사람들에게만 캠페인을 보낼 수 있습니다.

이렇게 하면 수신을 원하지 않는 끝없는 이메일과 정보로 모든 구독자를 지루하게 만들지 않습니다.

더 적은 수의 사람들에게 메시지를 보낼 것이기 때문에 이것이 차이가 없을 것이라고 생각할 수도 있지만 뉴스레터를 받는 구독자 수는 전환 수와 직접적인 관련이 없습니다.

다음과 같은 특별한 경우를 상상해 보십시오. 두 달 전에 자동차를 구입한 사람이 다음 주에 자동차를 구입하는 고객을 위한 환상적인 프로모션이 포함된 뉴스레터를 받고 싶어한다고 생각하십니까? 이미 구매한 제품과 관련된 메시지를 받은 경우 무시하거나 스팸으로 표시할 수도 있습니다.

· 기계 학습은 이메일 마케팅 캠페인에서 "품질 도약"을 의미합니다.

수집된 데이터와 잘 구성된 예측 분석을 통해 점점 더 세분화된 이메일을 보내고 구독자의 행동과 반응에서 배울 수 있기 때문에 이것은 이메일 마케팅 의 새로운 수준으로 우리를 데려갈 것입니다.

즉, 모든 구독자에게 광고를 보내는 것을 중단하고 구독자가 받고 싶어하는 유용한 정보를 보내기 시작합니다.

이것은 가능한 한 많은 사람들에게 메시지를 보내는 것보다 훨씬 낫고 그들 중 일부가 당신이 판매하는 것에 관심을 갖기를 바랍니다.

자동차 딜러의 동일한 예를 계속하려면 고객이 아들을 위해 더 싼 차를 찾고 있다는 것을 알고 있다면 유명 브랜드의 새 모델에 대한 프로모션을 이 구독자에게 보내지 않아야 합니다. 그는 확실히 차를 사는데 그렇게 많은 돈을 지불할 의사가 없습니다.

중고차에 대한 정보가 포함된 뉴스레터를 보내면 그가 받고자 하는 이메일이 정확하기 때문에 아마도 모든 이메일을 열 것입니다.

이것은 안전한 판매가 될 것입니다, 당신은 그렇게 말하지 않습니까? 가입자는 자신이 아는 회사에서 보낸 적절한 제안을 적시에 받고 있으며, 그 회사를 너무 신뢰하여 나중에 더 많은 정보를 받을 수 있도록 연락처 정보를 제공했습니다.

· 결론

의심할 여지 없이 마케팅 전략, 특히 이메일 마케팅에 머신 러닝을 도입하는 것은 고객 및 리드와의 참여를 촉진하는 기본 요소입니다.

또한 대기업(예: 다국적 기업)을 관리하지 않는 경우 이것이 디지털 마케팅 전략의 차이일 수 있음을 이해해야 합니다.

이 전략은 아직 대부분의 기업에서 사용하지 않고 있지만, 미래에는 고급 리드 타겟팅 없이는 효과적인 캠페인을 만들기가 매우 어려울 것입니다.

이것은 우리가 곧 보게 될 것입니다. 기계가 혼자 학습하는 미래가 우리의 일상을 더 쉽게 만들고 기업과 소비자 모두의 의사 결정 프로세스가 빠르게 변화할 것입니다.

그리고 나는 그것이 매우 흥미로워 보이기 때문에 그것을 보기 위해 살아서 보고 싶습니다!

어떻게 생각하나요?

이 주제에 대한 귀하의 생각을 듣고 싶습니다. 이메일 마케팅 전략을 강화하기 위해 어떤 조치를 권장하시겠습니까?

아마도 이러한 혁신은 Mailrelay가 이메일 마케팅 소프트웨어를 더욱 개선하도록 영감을 줄 것입니다.