Få Vækst gennem relevant indhold

Personlig hjælp og rådgivning

Som konsulent er jeg specialiseret i at anvende mine kompetencer i spændingsfeltet mellem IT, markedsføring, salg, big data og automatisering.

Jeg vil gå aktivt ind, og integrere mig i jeres team, og være den katalysator I har brug for, for at succesfuldt binde IT, markedsføring, salg, big data og automatisering sammen.

Jeg vil altid gå målrettet efter, at skabe den bedste synergi, fleksibilitet og skalerbarhed i de løsninger der løser jeres udfordringer.

Du får derfor

• vejledning tilpasset dine udfordringer
• tæt personlig dialog
• uvildig relevant rådgivning.

 

Markedsfolks anstrengelser for at få del i en global økonomisk opvækst bliver mere præcise,
relevante og hurtigere takket være mulighederne ved maskinlæring.

De bedste markedsfolk bruger maskinlæring til bedre at kunne forstå, forudsige og handle på de
problemer deres kunder har, hurtigere og mere præcist end deres konkurrenter.

At kende til den bedste måde at lave engagerende indhold som skaber glæde hos jeres kunder, og
at lave undersøgelser for at opbygge succesfulde strategier er bare et par af de essentielle
områder hvor maskinlæring er i gang med at ændre hele marketingindustrien.

Maskinlæring tager automatisering af marketing til nye højder af præcision og hastighed.
Her kommer 10 måder hvorpå maskinlæring vil have en effekt på nutidens, og fremtidens,
marketing.

Men først, hvad er maskinlæring?

Maskinlæring er et felt inden for computer videnskab som forsøger at forudsige, analysere og
automatisere mønstergenkendelse i data.

Sagt på en anden måde, maskinlæring bruger algoritmer til at finde mønstre i store mængder data
som mennesker ikke kan se, og så analysere de mønstre for at finde frem til den bedste måde at
gøre brug af de data.

Der er fire typer af maskinlærings algoritmer: Læring under opsyn, læring uden opsyn, læring
delvis under opsyn, og forstærket læring.

Læring under opsyn er en type af maskinlæring, hvor et program bliver trænet via et
foruddefineret datasæt. Baseret på den data kan programmet så komme frem til præcise
resultater når det får ny data at arbejde med.

Et program under opsyn vil f.eks. lære at genkende dyr efter at være blevet trænet i et datasæt af
billeder af dyr, hvor dyrene er blevet beskrevet præcist med arten og nogle genkendelige træk.

Læring uden opsyn er det direkte modsatte. Her bliver programmet ikke trænet i et allerede
defineret datasæt. Programmet bliver bare fodret med data, og vil automatisk finde frem til
mønstre og relationer i datasættene.

En læringsalgoritme delvist under opsyn bliver trænet i en kombination af både et foruddefineret
datasæt, og ny data. Dette virker ofte til at forbedre de dele, som ofte fejler ved de to foregående
algoritmer.

Forstærket læring, eller Reinforcement Learning på engelsk (RL), er en maskinlæringsteknik som
lader et program lære i et interaktivt miljø ved at prøve sig frem, og gøre brug af resultaterne fra
sine egne handlinger og oplevelser.

Disse typer af maskinlæring har alle specifikke brug i marketingsverdenen. For eksempel tillader
læring under opsyn markedsfolk til at optimere forskellige aspekter af kundeoplevelsen, imens
læring uden opsyn lader markedsfolk optimere deres data angående kunde engagement.

Lad os nu kigge på måder, hvor på maskinlæring vil ændre fremtidens marketing.

Optimering af frekvensen af meddelelser

Et af de helt store spørgsmål er, hvor mange beskeder man må sende ud til brugerne, uden at
risikere at mange melder sig fra at modtage beskederne, og uden at få en lavere
konverteringsrate.

Kundernes opførsel ændres konstant, hvilket betyder at ikke to kunder er ens. Så ved at analysere
og kategorisere kunderne for at kunne sende dem beskeder målrettet dem, vil hjælpe markedsfolk
med at arbejde med disse forskelle.

Takket være maskinlæring kan markedsfolk nu lettere kategorisere og analysere kundeadfærds
data for at få mere indsigt. Den indsigt vil derefter kunne hjælpe med at præcisere indholdet som
sendes til forskellige kunder, baseret på deres individuelle karakteristika og adfærd.

I stedet for at sende beskeder baseret på et enkelt eksempel af tidligere adfærd, analyserer
programmerne konstant data og indsigter, og personaliserer meddelelserne, uden at markedsfolk
skal holde sig konstant opdateret med deres kunders adfærd.

Maskinlæringsværktøjer revolutionerer også marketing med e-mail. Det hjælper markedsfolk til
hurtigt at finde frem til det indhold, som bedst vil kunne føre til konversion for hver individuelle
kunde. Derudover assisterer det med automatiserede nyhedsbreve, streamliner indholdet og
sender indhold ud som er skabt til den enkelte.

Fremtidens maskinlæring vil hjælpe med at løse de to problemer omhandlende manglende
ressourcer i optimeringsfasen, og personaliserings skalerbarhed.

Content marketing/ Brugergenereret indhold

Nutidens kunder hungrer efter godt indhold som kan hjælpe dem med at tage informerede
beslutninger. De er mindre modtagelige overfor traditionelle marketingsmetoder, og derfor har
markedsfolk de sidste år ændret fokus til content marketing.

Content marketing betyder meget, en god strategi indenfor content marketing kan føre til
indbringende kundehandlinger.

En undersøgelse lavet af Roper har vist, at 80% af beslutningstagere i handelshensigter foretrækker at få deres informationer omkring et muligt køb fra artikler i stedet for reklamer. 70% siger at den type indhold får dem til at føle sig tættere på brandet, imens 60% siger at indholdet hjælper dem til at være bedre informeret i købssituationer.

Der findes utrolig meget indhold rundt omkring i det digitale landskab. Det har gjort det sværere
for markedsfolk at nå deres kunder, som selvfølgelig har en negativ effekt på kundeengagementet.
Samtidig stoler kunderne mindre på de traditionelle marketing salgstricks.

De kigger i stedet på deres venner, jævnaldrende, og på andres anmeldelser for at finde ud af, om
et brand eller produkt er det rette for netop dem. Dette er også konklusionen i en rapport fra
Consumerist, som nævner at næsten 70% af forbrugere læner sig op af online anmeldelser før de
gør et køb.

Det er ikke så underligt at bruger-genereret indhold er blevet en værdifuld markedsføringstaktik
for millioner af brands.

Data har vist hvordan brugergenereret indhold kan øge tilliden til et brand, og styre marketing.
63% af voksne i USA taler eller poster om produkter og services online, imens 81% læser hvad
andre folk har lagt op omkring de produkter, hvilket gør såkaldt optjent indhold en af de mest
indflydelsesrige former for indhold i dag.

Præcis derfor er marketingsfolk langsomt begyndt at integrere kampagner med brugergenereret
indhold i deres content marketing strategi.

Denne procces kan gøres automatisk med maskinlærings værktøjer, som nemt vil kunne øge salg
og arbejdseffektivitet, opbygge tillid hos kunden, og styrket brandets forhold til kunderne.

Takket være maskinlæring og AI (kunstig intelligens) ændres landskabet for både almindeligt
indhold og brugergenereret indhold i marketingsverdenen, men fremtiden er samtidig meget lys
for marketingsfolk.

Dette er fordi maskinlæring vil hjælpe markedsfolk med at være mere proaktive når det kommer
til at tage kontakt til kunderne, da deres indhold vil være mere relevant.

Derudover vil det give et boost til brandet, ved at tilbyde hyper-personligt indhold til kunderne,
hurtigt og præcist.

Programmatisk visning

Programmatisk marketing er en automatiseret metode, hvor brands køber annoncepladser, og
vælger hvilket publikum de vil have til at se annoncen.

Maskinlæringens effekt på programmatisk marketing har gjort markedsfolk i stand til at
identificere nogle klare kundegrupper, og derved kun målrette deres annoncer så det vil give
genlyd.

Med hjælp fra maskinlæring ved brands nu, præcist hvem deres kunder er, og hvad der er
spændende for dem, hvilket gør dem i stand til at imødekomme kundernes ønsker, og derved
overgå deres forventninger hver gang.

Ved at bruge maskinlæringsværktøjer, vil programmatisk reklame ramme det korrekte publikum
på det rette tidspunkt og det rette sted, og maximere investeringsafkastet samt føre til leads
(kundeemner) af højere kvalitet.

Derudover kan det hjælpe med at identificere hvor leads af lav kvalitet kommer fra, og justere
hvor fokus skal lægges, for at undgå falsk traffik.

Google Ads Script

For mange markedsfolk kan det at analysere Google AdWords data være meget skræmmende,
tidskrævende og forudindtaget. Google Ads scripts er en måde at programmatisk kontrollere jeres
Google Ads data ved hjælp af simpel JavaScript i et browser-baseret udviklingsmiljø.

Det vil sige, ved at bruge et script med hjælp fra maskinlæring kan I automatisere typiske
procedurer eller interaktioner med data udefra. Google har en række af maskinlæringsværktøjer,
bl.a. Responsive Search Ads, google local campaign, og google smart shopping campaign som alle
sigter efter at hjælpe markedsfolk til at skabe mere effektive annoncer.

Et af værktøjerne er Responsive Search Ads som bruger et reklameformat baseret på maskinlæring
som blander, sammensætter og optimerer kreative aktiver i realtid for at vise den bedst mulige
reklame for hver søgning.

Takket være maskinlæring og AI, vil forbrugernes præferencer bliver tilset som aldrig før. Brands
vil have adgang til deres kunders fremtidige behov og ønsker, i stedet for at læne sig op af
reklamer for behov der måske allerede er blevet opfyldt.

Forudsigende analyser

Forudsigende analyser handler om at bruge data og maskinlæringstekniker til at forudse
mulighederne for forskellige fremtidige resultater. Det går efter at komme udover hvad som er
sket, og komme med det bedst mulige bud på hvad der vil ske i fremtiden.
Dette vil hjælpe til at løse problemerne vi har med den store mængde af ustruktureret data som
går ind og ud af den digitale sfære, som jeres firma indkapsler.
Markedsfolk bruger nu fuldt ud maskinlæring for at iterativt at blive klogere, og lære at genkende
mønstre ud fra data.
Dette lader dem nemt finde skjult indsigt som kan forudsige fremtidige begivenheder ved brug af
forskellige varianter af forudsigende analyse tekniker.
Maskinlæringens effekt på forudsigende analyser vil forøge et brands produktivitet, reducere
omkostninger, forbedre operationer, hjælpe med at genkende bedrageri og optimere
marketingskampagner.

Kundechurn

For ethvert brand er det at vinde kunder en ting, men at holde fast i dem og få succes med at
engagere med dem over længere tid kan være ret svært.
Kundechurn er mængden af kunder som stopper samarbejdet med jeres brand over en periode.
Dette er en af de største udfordringer for mange brands.
I stedet for at læne sig op ad dyre og tidskrævende taktikker for at minimere kundechurn, kigger
markedsfolk på maskinlæring for at løse dette problem
Hemmeligheden bag måden at maskinlæringen griber tingene an ligger i dens forudseende natur.
Jo hurtigere du kan forudse kundechurn, jo hurtigere kan du forhindre det.
Med maskinlæringens modeller for indgriben, kan markedsfolk kigge på hvordan graden af
indgriben kunne have en effekt på kundechurn og på kundens værdi i hele levetiden.
Computer vision
Ligesom mennesker bruger deres øjne og hjerneceller til visuelt at sanse verdenen omkring os,
ligesådan gør computere. Computer vision er computerens evne til at se, identificere og
processere billeder på samme måder som mennesker gør med synet.
Væksten indenfor computer vision i de sidste år har været utrolig, og gjort spændende kapaciteter
mulige indenfor marketing. Ifølge Tractica vil det globale marked for hardware og software som
arbejder med computer vision stige fra $6,6 milliarder i 2015 til $48,6 milliarder årligt i 2022.
Denne teknologi bruger maskinlæring og AI til at skanne billeder, og genkende og forstå det
præcise indhold i billedet.
Det er for eksempel det der foregår, når Facebook genkender din ven i et af dine fotos og spørger
om du vil tagge ham eller hende.
På samme måde bruger Snapchat og Instagram computer vision til at genkende bestemme dele af
ansigtet som øjne, læber og kæbe, og bruger derefter augmented reality (AR) til at transformere
ansigtet i realtid.
Denne teknologi kan hjælpe brands med at identificere hvornår brands bliver nævnt, hvad der har
en visuel effekt, produktproblemer, og kan endda spore sponsor ROI. Det hjælper også kunder
med at finde produkter baseret på deres egne visuelle kendetegn.
This technology helps brands by discovering and identifying when brand names are mentioned,
visual influencers, product issues and even track sponsorship ROI. It also helps customers discover
product based on visual traits.
Indtil for nyligt, har det været umuligt for computere at genkende og forstå billeder. Med hjælp fra
maskinlæring kan computere ikke bare identificere f.eks. en bil i et billede, men også hvilken
model det er.
Sagt på en anden måde, markedsfolk har nu muligheden for at bruge særlige billede kontekster til
at målrette deres annoncer. For eksempel er GumGum et brand som kan vise annoncer henover
billeder, ved at identificere hvad der er på billedet, og derved vise en relevant annonce ovenpå.

Envision.ai, som er baseret i Montreal, arbejder på applikationer som kan gennemse utallige
variationer af billeder og video, og matche det rette stykke medie med den rette bruger på det
rigtige tidspunkt.
Derudover vil annoncer i fremtiden indsamle data omkring opmærksomhed og reaktioner gennem
computer vision, for at hjælpe til at bestemme, hvilken annonce som skal vises som den næste,
eller hvilke dele af annoncerne som burde ændres.

Segmenteret sammenligning
Segmenteret sammenligning er processen hvor kunder eller besøgende bliver delt op efter
placering, demografi, mangler, ønsker, krav, adfærd osv.
Brands opdeler kunder for fuldt at forstå hvad de kan lide, styre forholdet med dem, forbedre
deres tilbud af produkter og services, og for at vurdere risici. Til gengæld kan det være meget
svært at sammenligne præstationen af et kundesegment med et andet.
Med maskinlæringens værktøjer til segmenteret sammenlign, har man uovertruffen kapacitet til at
få indsigt i kundesegmenter.
Værktøjet udfører automatisk analyse på ethvert metrik for at afsløre de vigtigste karakteristika af
målgruppen som styrer brandets nøgleindikatorer.
Maskinlærings segmenteret sammenligningsmodeller er et effektivt værktøj når man skal
prioritere udviklingen af nye produkter og services. Det hjælper også til at prioritere
marketingskanaler og beskeder, og giver mulighed for at nå og engagere med hvert segment.
Succesfuld
Machine learning customer segmentation models are a very effective tool in prioritizing
development of new products and services. It also helps to prioritize marketing channels,
messages and offers to reach and engage each segment. Successful kunde segmentering er et
essentielt værktøj for fremtidens marketing.
Sentiment Analysis
Teknologien bag sentiment analysis (analyse af synspunkter) involverer forarbejdningen af
naturligt sprog, og giver en score til positive, negative og neutral tekst, og maskinlæring arbejder
så med denne data for at komme frem til relevante trends i fremtiden.
Ethvert brand som leder efter en høj rate af kundebevaring må implementere automatiseret sentiment
analysis. Dette er fordi, værktøjet automatisk finder frem til den følelsesmæssige tone for at kunne
vurdere, hvordan kunden har det med brandet, og hjælper til at finde ud af, hvilke funktioner kunderne
synes er positive, og hvilke de synes er negative.
Da sentiment analysis baserer resultaterne på faktorer der er fundamentalt menneskelige, står det til at
bliver en nøglefaktor i mange forretningsbeslutninger i fremtiden.
Når man kigger ud i fremtiden, står det klart at her er en mulighed for ægte demokrati, hvor vi kan udnytte
visdommen af det samlede publikum, i stedet for at læne os op ad nogle få såkaldte ”eksperter”.

En fremtid hvor enhver mening tæller, og enhver følelse har en effekt på beslutninger som skal tages.
Konklusion
Dagene hvor menneskelig arbejdskraft var at foretrække frem for maskinerne er ovre. Grunden
dengang var at maskinerne var mindre præcise end mennesker.
Men det hører fortiden til. Med maskinlæringens indtog står maskinerne til at være mere
brugbare end mennesker i markedsføringsverdenen.
Lige nu kan maskinlæring hjælpe brands med at øge deres produktivitet, reducere omkostninger,
ændre på kundeengagement, og tilbyde mere og mere relevante kundeoplevelser.
Herover har vi kun præsenteret 10 måder hvorpå maskinlæring vil have en effekt på fremtidens
marketing og forbedre kundeoplevelsen.
I fremtiden vil maskinlæring hjælpe til at skabe sofistikerede, målrettede, og endda hyper-
personlige marketingstrategier.