9 måder maskinlæring vil ændre marketing i fremtiden

De bedste marketingsafdelinger 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.

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.

1. 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 adfærd ændres konstant.

Hvilket betyder at ikke to kunder er ens.

Takket være maskinlæring kan vi 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.

2. Content marketing

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
markedsføring 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. Hvilket har gjort det sværere at nå ud til kunderne.

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 proces 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.

Dette er fordi maskinlæring vil hjælpe os 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.

3. 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.

4. 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.

5. Prognoser på fremtidige resultater

Prognoser 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.

6. 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.

7. 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 de 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.

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.

8. 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.

9. 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.