แมชชีนเลิร์นนิงและอนาคตของการตลาดผ่านอีเมล

“ Machine Learning ” เป็นอีกแนวคิดหนึ่งที่หลายคนทำซ้ำ แต่มีเพียงไม่กี่คนที่รู้ความหมายที่แท้จริงของวลีนั้นอย่างแม่นยำ

ในบทความนี้ ฉันต้องการพูดถึงคำศัพท์นี้เพราะมันสำคัญกว่าที่คุณคิด และเกี่ยวข้องกับการตลาดผ่านอีเมลอย่างใกล้ชิด

เมื่อใดก็ตามที่เราพูดถึงการตลาดดิจิทัลและโซเชียลมีเดีย หลายคนคิดว่าแนวคิดเหล่านั้นเป็นของใหม่และไม่เคยมีความเกี่ยวข้องมาก่อน

และเราไม่ได้เข้าใจผิดทั้งหมด แต่แนวคิดเหล่านี้จำนวนมากได้มาจากกลยุทธ์ที่มีมายาวนาน

แมชชีนเลิร์นนิงถือกำเนิดขึ้นในยุค 60 ของศตวรรษที่ผ่านมาพร้อมกับความก้าวหน้าของระบบคอมพิวเตอร์และประสาทวิทยาศาสตร์

ตอนนี้ เราสามารถเห็นแนวคิดนี้ใช้กับอุปกรณ์ทั้งหมดที่เราใช้ทุกวัน

ดังนั้น วันนี้ ฉันอยากจะพูดอย่างเปิดเผยเกี่ยวกับหัวข้อนี้ ซึ่งส่งผลกระทบต่อภูมิทัศน์ดิจิทัลทั้งหมดแล้ว และโดยเฉพาะอย่างยิ่ง เกี่ยวกับการใช้ในการตลาดผ่านอีเมล หลังจากอ่านบทความนี้ คุณจะเข้าใจว่าแนวคิดนี้เป็นพื้นฐานสำหรับกลยุทธ์การตลาดดิจิทัลของคุณอย่างไร

แต่ก่อนอื่น ถ้าคุณเป็นคนหนึ่งที่ยังไม่รู้จักคำศัพท์นี้ ฉันอยากจะให้คำจำกัดความกับคุณ:

· แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร?

เป็นแนวคิดที่ได้มาจากปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้กับหุ่นยนต์และคอมพิวเตอร์

ด้วยกระบวนการนี้ เราสามารถสร้างเครื่องจักรที่สามารถเรียนรู้ได้อย่างต่อเนื่อง ผ่านระบบอัจฉริยะที่จะรวบรวม จัดเก็บ จัดเรียงข้อมูล และข้อมูลเกี่ยวกับงานที่เครื่องกำลังทำงานอยู่เสมอ

· แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร? ตัวอย่างการปฏิบัติ:

ด้วยระบบนี้ ซอฟต์แวร์ที่ติดตั้งในเครื่องอาจมีการรบกวนจากมนุษย์เพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย ทำการตัดสินใจที่แตกต่างกันตามสถานการณ์ต่างๆ

ยกตัวอย่างเช่น ระบบเบรกฉุกเฉินของรถยนต์ ในขั้นต้น ผู้ผลิตคำนวณว่าในกรณีที่เกิดอันตราย รถจะต้อง "X" เมตรเพื่อหยุดรถโดยสมบูรณ์

แต่ด้วยแมชชีนเลิร์นนิง คอมพิวเตอร์ออนบอร์ดได้เรียนรู้ว่าเนื่องจากฝนตก การสึกหรอของยาง ด้วยความเร็วปัจจุบัน ด้วยสภาพถนนและปัจจัยอื่นๆ รถจะหยุดโดยสมบูรณ์หลังจากเมตร "Y" เท่านั้น

ดังนั้น ซอฟต์แวร์ของรถจะได้รับการอัปเดตอย่างต่อเนื่องด้วยข้อมูลทั้งหมดที่รวบรวมจากภายนอก ตรวจสอบกระบวนการ และการเบรกอัตโนมัติเมื่อตรวจพบสถานการณ์อันตราย

คุณตรวจสอบพยากรณ์อากาศเป็นประจำอย่างแน่นอน นี่เป็นตัวอย่างที่ดีของกระบวนการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดที่รวบรวมจากสถานีตรวจอากาศและดาวเทียมจะเป็นไปไม่ได้หรือซับซ้อนอย่างยิ่ง เพื่อสร้างแผนภูมิการพยากรณ์โดยประมาณสำหรับวันถัดไป

อย่างที่คุณเห็น ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงมีอยู่ในชีวิตของคุณ แม้ว่าคุณจะไม่ได้ตระหนักถึงการใช้แนวคิดเหล่านี้ก็ตาม

แต่แมชชีนเลิร์นนิงจะมีอิทธิพลต่อโลกธุรกิจได้อย่างไร โดยเฉพาะในด้านการตลาดดิจิทัล

นั่นคือสิ่งที่เราจะพูดถึงที่นี่:

· เราจะประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องในโลกธุรกิจดิจิทัลได้อย่างไร

คุณอาจคิดว่าปัญญาประดิษฐ์มีความสำคัญสำหรับรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ แต่ไม่ใช่สำหรับโลกดิจิทัล

Facebook ได้สร้างอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้ได้จากผู้ใช้ทุกคน ระบบนี้จะคอยสังเกตพฤติกรรมของผู้ใช้เพื่อแสดงหน้าที่เกี่ยวข้องสำหรับแต่ละคนเสมอ สคริปต์รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการตั้งค่าของผู้ใช้และจะแสดงโฆษณาที่เกี่ยวข้อง โดยกำหนดสิ่งที่ผู้ใช้แต่ละคนจะเห็นในอนาคต

กล่าวอีกนัยหนึ่ง สคริปต์กำลังเรียนรู้จากพฤติกรรมของผู้ใช้เพื่อแสดงข้อมูลที่เกี่ยวข้องสำหรับแต่ละบุคคล ซึ่งจะเพิ่มการโต้ตอบเนื่องจากความเป็นไปได้ที่ผู้ใช้จะคลิกสิ่งที่สนใจจะสูงขึ้นมาก

สิ่งนี้จะแปลเป็นเงินให้กับบริษัทมากขึ้น และบริการการตลาดที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับธุรกิจที่ต้องการโฆษณาผลิตภัณฑ์ของตน

ลองนึกภาพว่าผู้หญิงคนหนึ่งได้เผยแพร่ในโปรไฟล์ทางสังคมของเธอว่าเธอกำลังตั้งครรภ์ เธอมีความสุขมากกับเด็กใหม่ และเพียงต้องการแบ่งปันข่าวดีกับเพื่อน ๆ ของเธอ

นับจากนี้เป็นต้นไป Facebook จะเริ่มแสดงเพจและบริษัทที่เกี่ยวข้องกับการตั้งครรภ์ การเลี้ยงลูกด้วยนมแม่ กุมารเวชศาสตร์ ฯลฯ หลังจากนั้นไม่กี่เดือน เธอจะเริ่มเห็นโฆษณาเกี่ยวกับเสื้อผ้าเด็ก เปล และผลิตภัณฑ์อื่นๆ ที่ขายในสถานที่ต่างๆ ไปที่.

· Machine Learning และ AI มีบทบาทอย่างไรในชีวิตของเรา?

เทคโนโลยีนี้เป็นพื้นฐานในการทำให้ชีวิตของเราง่ายขึ้นและช่วยให้เราตัดสินใจได้เร็วขึ้น ระบบเหล่านี้วิเคราะห์นิสัยของเรา ประเพณีของเรา พฤติกรรมของเรา ฯลฯ

กล่าวโดยสรุปคือ พวกเขาวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดเหล่านี้และแสดงผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องสำหรับแต่ละสถานการณ์ให้เราทราบ

นี่คือระดับผู้ใช้ ในเชิงพาณิชย์ กระบวนการนี้จะช่วยสร้างแคมเปญที่ตรงเป้าหมาย โดยมีโฆษณาที่กำหนดเองสำหรับแต่ละลูกค้าเป้าหมาย

· ข้อดีของการใช้แมชชีนเลิร์นนิงในการโฆษณาดิจิทัล

และนี่คือก้าวกระโดดครั้งใหญ่ที่ทำให้การโฆษณาออนไลน์แตกต่างจากตัวเลือกแบบดั้งเดิมหรือออฟไลน์อย่างไร้ความปราณี

ลองนึกถึงป้ายโฆษณาที่ป้ายรถเมล์ โฆษณาในหนังสือพิมพ์ โฆษณาทางวิทยุหรือโทรทัศน์

บริษัทจะจ่ายเงินบางส่วนเพื่อเผยแพร่โฆษณาที่จะแสดงในช่วงเวลาที่ตกลงกันไว้ ปัญหาคือเป็นไปไม่ได้ที่จะ "กำหนดเป้าหมาย" กลุ่มคนใดกลุ่มหนึ่ง โฆษณาจะมองเห็นได้ แต่คุณไม่สามารถแน่ใจได้ว่าลูกค้าที่คุณต้องการดึงดูดอยู่ที่นั่นจริงๆ หรือถ้าเป็นเช่นนั้น พวกเขากำลังจ่ายเงิน ให้ความสนใจกับแบนเนอร์ของคุณ

ตัวอย่างเช่น หากคุณมีร้านขายเสื้อผ้าเด็กทารกและคุณจ่ายค่าแบนเนอร์ที่ถนนสายหลักในเมืองของคุณ สตรีมีครรภ์จะเห็นโฆษณาของคุณ รวมถึงสุภาพบุรุษอายุ 80 ปีหรือคนหนุ่มสาวที่ไม่เคยซื้อจากคุณด้วย .

ขึ้นอยู่กับจำนวนเงินที่คุณใช้ไป หากคุณสามารถวัดเป้าหมายที่โฆษณาของคุณไปถึง คุณอาจจะผิดหวัง และนี่อาจเป็นปัญหาหลัก คุณไม่สามารถวัดประสิทธิภาพของการกระทำประเภทนี้ได้อย่างปลอดภัย ดังนั้นวิธีเดียวในการวางแผนแคมเปญคือการทำงานกับการประมาณการและแม้แต่การคาดเดา

ด้วยการใช้การเรียนรู้ของเครื่อง ร้านขายเสื้อผ้าเด็กนี้จะจ่ายก็ต่อเมื่อมีผู้สนใจสินค้าจริงๆ คลิกที่แบนเนอร์เท่านั้น

และโฆษณาจะแสดงสำหรับผู้ใช้ที่แสดงความสนใจในผลิตภัณฑ์ประเภทนี้เท่านั้น ความแตกต่างนี้เป็นพื้นฐานในการลงทุนด้านการตลาด เนื่องจากคุณจะต้องจ่ายเงินเพื่อโฆษณาร้านค้าของคุณสำหรับสตรีมีครรภ์หรือผู้ที่มีเด็กเล็ก

การรวบรวมข้อมูลออนไลน์ผ่านเครื่องมือและคุกกี้จะช่วยให้บริษัทสามารถนำเสนอผลิตภัณฑ์และบริการที่ปรับแต่งตามความต้องการของผู้ใช้แต่ละคนได้มากขึ้น สร้างยอดขายให้กับบริษัทมากขึ้น และโฆษณาสำหรับผู้ใช้น้อยลง

ตัวอย่างเช่น หากมีผู้ค้นหาอพาร์ตเมนต์ราคาถูก โฆษณาอพาร์ตเมนต์หรูในย่านที่ดีที่สุดของเมืองก็คงไม่เพียงพอ เนื่องจากเป้าหมายไม่ต้องการรับข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ หรือไม่สามารถซื้อได้ .

ด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และการรวบรวมข้อมูลผู้ใช้ ระบบสามารถกำหนดสถานะทางการเงินของแต่ละคน และจะแสดงราคาอสังหาริมทรัพย์ที่แตกต่างกันสำหรับโปรไฟล์ที่แตกต่างกัน

ดังนั้นเราจึงสามารถพูดคุยเกี่ยวกับแอปพลิเคชันนับพันที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องได้

·

· แมชชีนเลิร์นนิงส่งผลต่อการตลาดทางอีเมลอย่างไร (และกลยุทธ์ของคุณ?)

ในความเห็นของผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดดิจิทัลทั้งหมด การตลาดผ่านอีเมลเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพที่สุดสำหรับการขายทางอินเทอร์เน็ต

การเรียนรู้ด้วยเครื่องอาจเป็นกุญแจสู่ความสำเร็จของแคมเปญอีเมลของคุณ หากคุณยินดีที่จะเรียนรู้วิธีใช้ระบบนี้ในกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณ

หากคุณต้องการส่งอีเมลที่มีเนื้อหาที่เกี่ยวข้องถึงสมาชิกของคุณ คุณควรตรวจสอบพฤติกรรมของพวกเขา

ไซต์ส่วนใหญ่มีแบบฟอร์มการเลือกรับเพื่อดึงดูดสมาชิกใหม่อยู่แล้ว สมาชิกเหล่านี้เข้าชมหน้าด้วยเหตุผลเฉพาะ แต่โดยปกติเพราะพวกเขาสนใจบางสิ่งที่เผยแพร่หรือนำเสนอบนเว็บไซต์

นี่คือวิธีที่เราได้รับสมาชิกที่อนุญาตให้เราส่งอีเมลพร้อมผลิตภัณฑ์ บทความ โปรโมชั่น ฯลฯ ของเรา

สิ่งที่เกิดขึ้นคือเรามักไม่ทราบสาเหตุที่นำพวกเขาแต่ละคนมาที่เว็บไซต์ของเรา ถึงอย่างนั้น พวกเราส่วนใหญ่จะส่งทั้งหมดที่เราโพสต์ ขาย หรือโปรโมตโดยหวังว่าจะได้รับบางสิ่งบางอย่าง และนั่นก็เหมือนกับการตกปลาโดยใช้แห เราไม่รู้ว่าเราจะเอาอะไรขึ้นเรือ

และอีเมลเหล่านี้มีผลในเชิงบวกมากกว่าแคมเปญการตลาดอื่นๆ

ผลลัพธ์เป็นบวกเนื่องจากสมาชิกเหล่านี้ได้แสดงความสนใจในบริษัทมาแล้วบ้างในอดีต อย่างไรก็ตาม ด้วยการใช้ระบบอัตโนมัติและการเรียนรู้ของเครื่อง เราสามารถยกระดับกลยุทธ์การตลาดผ่านอีเมลของเราไปอีกระดับและสร้างแคมเปญที่กำหนดเป้าหมายไปยังโปรไฟล์ลูกค้าแต่ละราย และยิ่งไปกว่านั้น เราสามารถดำเนินการบางส่วนได้โดยอัตโนมัติ

เมื่อใช้ซอฟต์แวร์อัตโนมัติ เราสามารถแยกรายชื่อผู้รับจดหมายของเราออกเป็นกลุ่มสมาชิกที่มีขนาดเล็กลง เพื่อส่งแคมเปญของเราไปยังผู้ที่มีความสนใจในหัวข้อเฉพาะมากขึ้นเท่านั้น

ด้วยวิธีนี้ เราจะไม่ทำให้สมาชิกของเราเบื่อด้วยอีเมลและข้อมูลที่ไม่สิ้นสุดที่พวกเขาไม่ต้องการรับ

บางทีคุณอาจคิดว่าสิ่งนี้จะไม่สร้างความแตกต่าง เนื่องจากคุณจะส่งข้อความถึงผู้คนจำนวนน้อยลง แต่จำนวนสมาชิกที่ได้รับจดหมายข่าวไม่เกี่ยวข้องโดยตรงกับจำนวน Conversion

ลองนึกภาพกรณีพิเศษนี้: คุณคิดว่าผู้ที่ซื้อรถเมื่อสองเดือนที่แล้วต้องการรับจดหมายข่าวพร้อมโปรโมชั่นสุดพิเศษสำหรับลูกค้าที่ซื้อรถในสัปดาห์หน้าหรือไม่ หากคุณได้รับข้อความเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่คุณซื้อไปแล้ว คุณอาจเพิกเฉยหรือแจ้งว่าเป็นสแปม

· แมชชีนเลิร์นนิงจะหมายถึง "การก้าวกระโดดอย่างมีคุณภาพ" ในแคมเปญการตลาดทางอีเมลของคุณ

และสิ่งนี้จะนำเราไปสู่ระดับใหม่ใน Email Marketing เพราะด้วยข้อมูลที่รวบรวมและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่กำหนดค่าไว้อย่างดี เราสามารถส่งอีเมลที่แบ่งกลุ่มมากขึ้น และเรียนรู้จากพฤติกรรมและปฏิกิริยาของสมาชิกของเรา

กล่าวคือ เราจะหยุดส่งโฆษณาไปยังสมาชิกทั้งหมดของเรา และเราจะเริ่มส่งข้อมูลที่เป็นประโยชน์ที่สมาชิกของเราต้องการได้รับ

สิ่งนี้ดีกว่าการส่งข้อความถึงผู้คนให้มากที่สุดและหวังว่าพวกเขาจะสนใจในสิ่งที่คุณขาย

เพื่อดำเนินการต่อกับตัวอย่างเดียวกันของตัวแทนจำหน่ายรถยนต์หากคุณรู้ว่าลูกค้ากำลังมองหารถที่ถูกกว่าสำหรับลูกชายของเขาไม่ควรส่งโปรโมชั่นโมเดลใหม่ของแบรนด์ดังไปยังสมาชิกรายนี้แม้ว่าเขาจะต้องการ ซื้อรถเขาไม่เต็มใจที่จะจ่ายเงินจำนวนมากเพื่อซื้อรถอย่างแน่นอน

หากคุณส่งจดหมายข่าวพร้อมข้อมูลเกี่ยวกับรถยนต์มือสอง เขาอาจจะเปิดอีเมลทั้งหมด เนื่องจากนี่คือสิ่งที่เขาต้องการรับอย่างแน่นอน

นี่จะเป็นการขายที่ปลอดภัย คุณจะไม่พูดอย่างนั้นเหรอ? สมาชิกได้รับข้อเสนอที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสม ซึ่งส่งโดยบริษัทที่เขารู้จัก ซึ่งเขาไว้วางใจมากจนได้ให้ข้อมูลติดต่อของเขาเพื่อที่เขาจะได้รับข้อมูลเพิ่มเติมในอนาคต

· บทสรุป

โดยไม่ต้องสงสัย การแนะนำ Machine Learning ในกลยุทธ์ทางการตลาดของเรา และโดยเฉพาะอย่างยิ่งการตลาดผ่านอีเมล เป็นพื้นฐานสำหรับการส่งเสริมการมีส่วนร่วมกับลูกค้าและลีด

นอกจากนี้ หากคุณไม่ได้จัดการบริษัทขนาดใหญ่ (เช่น บริษัทข้ามชาติ) คุณควรเข้าใจว่านี่อาจเป็นส่วนต่างของกลยุทธ์การตลาดดิจิทัลของคุณ

บริษัทส่วนใหญ่ยังไม่ได้ใช้กลยุทธ์นี้ แต่ในอนาคตหากไม่มีการกำหนดเป้าหมายลูกค้าเป้าหมายขั้นสูง จะสร้างแคมเปญที่มีประสิทธิภาพได้ยาก

มันเป็นสิ่งที่เราจะได้เห็นในไม่ช้า อนาคตที่เครื่องจักรเรียนรู้เพียงอย่างเดียวจะทำให้ชีวิตประจำวันของเราง่ายขึ้นและกระบวนการตัดสินใจทั้งสำหรับธุรกิจและผู้บริโภคจะเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็ว

และอยากมีชีวิตอยู่ดูเพราะมันน่าตื่นเต้นมาก!

คุณคิดอย่างไร?

ฉันชอบที่จะได้ยินความคิดของคุณในหัวข้อนี้ คุณจะแนะนำการดำเนินการใดในการส่งเสริมกลยุทธ์การตลาดทางอีเมลของคุณ

บางทีนวัตกรรมเหล่านี้อาจเป็นแรงบันดาลใจให้ Mailrelay ปรับปรุงซอฟต์แวร์การตลาดผ่านอีเมลต่อไป