10 cách sử dụng Machine Learning cho tiếp thị vào năm 2023

Ngày 24/01/2024 - 10:01

Học máy là một công cụ mạnh mẽ dành cho tiếp thị kỹ thuật số, sử dụng phân tích dữ liệu để dự đoán hành vi của người tiêu dùng và cải thiện các chiến dịch tiếp thị

Bạn có biết Netflix sử dụng máy học để cá nhân hóa các đề xuất nội dung, Amazon sử dụng máy học để đề xuất sản phẩm cho khách hàng và Spotify sử dụng máy học để quản lý danh sách phát được cá nhân hóa cho người dùng?

Theo khảo sát của Salesforce, 51% nhà tiếp thị đã sử dụng Trí tuệ nhân tạo dưới một hình thức nào đó và 27% khác có kế hoạch kết hợp nó vào chiến lược của họ trong hai năm tới. Các thuật toán học máy có thể giúp bạn phân tích hành trình của khách hàng, dự đoán xu hướng và cá nhân hóa nội dung đồng thời giúp bạn tiết kiệm thời gian và nguồn lực. Bài viết này sẽ đi sâu vào học máy và khám phá cách nó có thể cách mạng hóa các nỗ lực tiếp thị kỹ thuật số của bạn. Cho dù bạn là nhà tiếp thị dày dạn kinh nghiệm hay mới bắt đầu, sức mạnh của công nghệ máy học có thể đưa chiến dịch của bạn lên một tầm cao mới.

Học máy cho tiếp thị là gì?

Học máy là trí tuệ nhân tạo cho phép các chương trình máy tính học hỏi và cải tiến một cách độc lập mà không cần lập trình rõ ràng. Trong tiếp thị kỹ thuật số, máy học sẽ phân tích lượng dữ liệu khổng lồ để hiểu rõ hơn, xác định các mẫu và đưa ra dự đoán.

Ví dụ: nhóm tiếp thị kỹ thuật số có thể sử dụng thuật toán học máy để phân tích dữ liệu hành vi của khách hàng, chẳng hạn như lịch sử duyệt web, thói quen mua hàng và hoạt động trên mạng xã hội, để xác định sản phẩm hoặc dịch vụ nào có khả năng thu hút họ nhất. Những hiểu biết sâu sắc này có thể giúp tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị, chẳng hạn như tạo quảng cáo được nhắm mục tiêu hoặc chiến dịch email được cá nhân hóa, để cải thiện cơ hội chuyển đổi những khách hàng đó thành người mua. Học máy có thể giúp các nhà tiếp thị kỹ thuật số đưa ra quyết định sáng suốt hơn và tối ưu hóa chiến lược của họ dựa trên những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu.

Khám phá dữ liệu lớn, dữ liệu mới, xử lý dữ liệu và hơn thế nữa với bài viết của chúng tôi về 30 cuốn sách khoa học dữ liệu hay nhất!

Nguồn: Trường Tiếp thị Kỹ thuật số

Các khái niệm học máy hàng đầu cho tiếp thị kỹ thuật số

Một số khái niệm máy học rất cần thiết để các nhà tiếp thị kỹ thuật số hiểu được. Dưới đây là một vài cái chính:

Học có giám sát : Đây là hình thức học máy phổ biến nhất được sử dụng trong tiếp thị kỹ thuật số. Các thuật toán học có giám sát được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu được dán nhãn (dữ liệu đã được phân loại hoặc phân loại) để dự đoán kết quả trong tương lai. Ví dụ: thuật toán học có giám sát có thể được đào tạo dựa trên dữ liệu khách hàng để dự đoán khách hàng nào có nhiều khả năng mua hàng nhất.
Học không giám sát : Không giống như học có giám sát, các thuật toán học không giám sát được huấn luyện trên dữ liệu chưa được gắn nhãn. Thuật toán tìm kiếm các mẫu và điểm tương đồng trong dữ liệu để đưa ra dự đoán. Học tập không giám sát có thể được sử dụng để phân khúc khách hàng dựa trên hành vi hoặc sở thích.
Mạng thần kinh : Mạng thần kinh là các thuật toán học máy được mô hình hóa theo cấu trúc của bộ não con người. Chúng thường được sử dụng trong nhận dạng hình ảnh và giọng nói nhưng cũng có thể được sử dụng trong tiếp thị để dự đoán mức độ tương tác của khách hàng.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Một tập hợp con của học máy tập trung vào phân tích và hiểu ngôn ngữ của con người. NLP có thể được sử dụng để phân tích phản hồi hoặc đánh giá của khách hàng để hiểu rõ hơn về tình cảm và sở thích của khách hàng.
Học tăng cường: Học tăng cường liên quan đến việc đào tạo một thuật toán để đưa ra quyết định dựa trên thử và sai. Nó thường được sử dụng trong các hệ thống khuyến nghị để đề xuất sản phẩm hoặc nội dung cho khách hàng dựa trên những tương tác trước đó của họ.

8 cách các nhà tiếp thị kỹ thuật số có thể sử dụng ML

Bạn đang thắc mắc về cách sử dụng máy học trong tiếp thị kỹ thuật số? Học máy có tiềm năng cách mạng hóa hoạt động tiếp thị kỹ thuật số bằng cách cung cấp cho các nhà tiếp thị những hiểu biết và công cụ mới để cải thiện hiệu suất của họ. Dưới đây là bảy cách các nhà tiếp thị kỹ thuật số có thể sử dụng máy học để nâng cao nỗ lực tiếp thị của họ:

1. Phân tích dự đoán

Phân tích dự đoán là một công cụ mạnh mẽ sử dụng thuật toán học máy để phân tích dữ liệu lịch sử và dự đoán kết quả trong tương lai. Điều này có thể tạo các chiến dịch tiếp thị được nhắm mục tiêu và cá nhân hóa dựa trên dữ liệu và sở thích của khách hàng. Để sử dụng phân tích dự đoán trong tiếp thị kỹ thuật số, nhà tiếp thị phải thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như giao dịch của khách hàng và tương tác trên trang web.

XEM THÊM: Tài khoản ChatGPT-4 giúp bạn tối ưu hóa công việc và phát triển sáng tạo không ngừng.

2. Phân khúc khách hàng

Phân khúc khách hàng là chia khách hàng thành các nhóm dựa trên hành vi và sở thích của họ. Các thuật toán học máy có thể phân tích dữ liệu khách hàng và phân khúc khách hàng thành các nhóm có nhiều khả năng phản hồi hơn với các chiến dịch tiếp thị cụ thể. Điều này có thể được thực hiện bằng cách thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như tương tác trên mạng xã hội và phân tích trang web.

3. Tối ưu hóa nội dung

Tối ưu hóa nội dung liên quan đến việc phân tích hiệu suất của các loại nội dung khác nhau và sử dụng dữ liệu này để tối ưu hóa nội dung trong tương lai. Thuật toán học máy có thể được sử dụng để phân tích hiệu suất của các loại nội dung khác nhau, chẳng hạn như bài đăng trên blog và cập nhật trên mạng xã hội, để xác định các mẫu và thông tin chi tiết có thể được sử dụng để tối ưu hóa nội dung trong tương lai. Điều này có thể được thực hiện bằng cách phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như phân tích trang web và mức độ tương tác trên mạng xã hội.

4. Tiếp thị qua email

Tiếp thị qua email là một công cụ mạnh mẽ dành cho các nhà tiếp thị kỹ thuật số và máy học có thể được sử dụng để tạo các chiến dịch email được cá nhân hóa dựa trên hành vi của khách hàng. Điều này có thể được thực hiện bằng cách phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như lịch sử mua hàng và hành vi duyệt web, để tạo các chiến dịch email được nhắm mục tiêu có nhiều khả năng gây được tiếng vang với khách hàng hơn. Nó cũng giúp tự động hóa tiếp thị bằng cách cho phép chúng tôi lên lịch gửi email trước.

5. Quảng cáo trên mạng xã hội

Quảng cáo trên mạng xã hội là một cách hiệu quả để tiếp cận lượng lớn khán giả. Các thuật toán học máy có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu truyền thông xã hội nhằm xác định các mẫu và thông tin chi tiết có thể được sử dụng để tạo các chiến dịch quảng cáo truyền thông xã hội hiệu quả hơn. Điều này có thể được thực hiện bằng cách phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như mức độ tương tác trên mạng xã hội và phân tích trang web.

6. Chatbot

Chatbots đang ngày càng trở nên phổ biến trong tiếp thị kỹ thuật số và máy học có thể được sử dụng để tạo ra các chatbot thông minh có thể cung cấp cho khách hàng những đề xuất và hỗ trợ được cá nhân hóa. Điều này có thể được thực hiện bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng và sử dụng dữ liệu này để phát triển các tương tác chatbot tùy chỉnh.

7. Tối ưu hóa SEO

Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO) là một thành phần quan trọng của tiếp thị kỹ thuật số. Thuật toán học máy có thể phân tích dữ liệu trang web và xác định các yếu tố góp phần nâng cao thứ hạng của công cụ tìm kiếm. Điều này có thể được thực hiện bằng cách phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như phân tích trang web và xếp hạng công cụ tìm kiếm.

8. Thử nghiệm A/B

Thử nghiệm A/B là một kỹ thuật mạnh mẽ được sử dụng trong tiếp thị kỹ thuật số để so sánh hai phiên bản của trang web, email, quảng cáo hoặc nội dung kỹ thuật số khác để xem phiên bản nào hoạt động tốt hơn. Các thuật toán học máy cải thiện hiệu quả của thử nghiệm A/B bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu và cung cấp thông tin chuyên sâu có thể giúp tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị. Thử nghiệm A/B cũng rất quan trọng khi xây dựng một sản phẩm mới .

10 ví dụ về sử dụng ML trong tiếp thị kỹ thuật số

Học máy có nhiều ứng dụng trong tiếp thị kỹ thuật số có thể giúp các nhà tiếp thị hiểu rõ hơn về khách hàng, cải thiện chiến lược tiếp thị và tăng chuyển đổi. Dưới đây là 10 ứng dụng của machine learning trong tiếp thị kỹ thuật số:

1. Phân tích dự đoán

Các thuật toán học máy có thể phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán kết quả trong tương lai và giúp các nhà tiếp thị kỹ thuật số tạo các chiến dịch tiếp thị được nhắm mục tiêu và cá nhân hóa. Phân tích dự đoán là một công cụ mạnh mẽ dành cho các nhà tiếp thị kỹ thuật số, cho phép họ tạo các chiến dịch tiếp thị được nhắm mục tiêu và cá nhân hóa có nhiều khả năng gây được tiếng vang với khán giả hơn. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử, các nhà tiếp thị có thể xác định các mô hình và hiểu biết sâu sắc có thể được sử dụng để dự đoán kết quả trong tương lai và cung cấp thông tin cho các chiến lược tiếp thị của họ.

Ví dụ về Machine Learning dành cho tiếp thị trong phân tích dự đoán

Netflix

Một ví dụ về thương hiệu sử dụng phân tích dự đoán trong hoạt động tiếp thị kỹ thuật số của mình là Netflix. Để dự đoán những bộ phim và chương trình truyền hình nào người dùng sẽ thích, Netflix sử dụng thuật toán học máy để phân tích dữ liệu người dùng, chẳng hạn như lịch sử xem và xếp hạng. Điều này cho phép họ tạo các đề xuất được cá nhân hóa cho từng người dùng, tăng mức độ tương tác và tỷ lệ giữ chân.

Amazon

Một ví dụ khác là Amazon, sử dụng phân tích dự đoán để tạo đề xuất sản phẩm được nhắm mục tiêu cho khách hàng dựa trên lịch sử duyệt web và mua hàng của họ. Các thuật toán học máy của Amazon phân tích dữ liệu khách hàng để xác định các mô hình và thông tin chi tiết có thể giúp dự đoán sản phẩm nào khách hàng có nhiều khả năng mua nhất. Điều này cho phép Amazon tạo các đề xuất được cá nhân hóa có nhiều khả năng gây được tiếng vang với từng khách hàng hơn, tăng cơ hội bán hàng.

Nguồn: Springboard

2. Phân khúc khách hàng

Phân khúc khách hàng là một ứng dụng khác của machine learning trong tiếp thị kỹ thuật số, cho phép các nhà tiếp thị chia khách hàng thành các nhóm khác nhau dựa trên các đặc điểm chung, chẳng hạn như nhân khẩu học hoặc hành vi. Điều này cho phép các nhà tiếp thị tạo các chiến dịch được nhắm mục tiêu cho từng nhóm, nâng cao hiệu quả của các nỗ lực tiếp thị của họ.

Ví dụ về Machine Learning để tiếp thị trong phân khúc khách hàng

Spotify

Một ví dụ về thương hiệu sử dụng phân khúc khách hàng trong hoạt động tiếp thị kỹ thuật số của mình là Spotify. Spotify sử dụng thuật toán học máy để phân tích dữ liệu người dùng, chẳng hạn như lịch sử nghe và danh sách phát, nhằm nhắm mục tiêu đối tượng vào các phân khúc dựa trên sở thích âm nhạc của họ. Điều này cho phép họ tạo danh sách phát và đề xuất được cá nhân hóa cho từng người dùng, tăng mức độ tương tác và tỷ lệ giữ chân.

Cô-ca Cô-la

Một ví dụ khác là Coca-Cola, sử dụng phân khúc khách hàng để tạo các chiến dịch tiếp thị có mục tiêu cho các nhóm tuổi và nhân khẩu học khác nhau. Coca-Cola sử dụng thuật toán học máy để phân tích dữ liệu khách hàng từ mạng xã hội và các nguồn khác nhằm xác định các mẫu và thông tin chi tiết có thể sử dụng để tạo các chiến dịch được cá nhân hóa cho từng nhóm.

Nguồn: Zendesk

3. Tối ưu hóa nội dung

Tối ưu hóa nội dung là một ứng dụng khác của machine learning trong tiếp thị kỹ thuật số, cho phép các nhà tiếp thị cải thiện tính hiệu quả của nội dung bằng cách phân tích hành vi và sở thích của người dùng. Điều này liên quan đến việc sử dụng thuật toán học máy để phân tích dữ liệu người dùng, chẳng hạn như lịch sử tìm kiếm và hoạt động trên mạng xã hội, nhằm xác định các mẫu và thông tin chi tiết có thể giúp tối ưu hóa nội dung để đạt được mức độ tương tác tối đa.

Ví dụ về Machine Learning để tiếp thị trong tối ưu hóa nội dung

Thời báo New York

Một ví dụ về thương hiệu sử dụng tối ưu hóa nội dung trong tiếp thị kỹ thuật số của mình là The New York Times. New York Times sử dụng thuật toán học máy để phân tích dữ liệu người dùng, chẳng hạn như hành vi đọc và lịch sử tìm kiếm, nhằm cá nhân hóa nội dung mà mỗi người dùng nhìn thấy trên trang web của họ. Điều này cho phép The New York Times tạo ra trải nghiệm hấp dẫn và cá nhân hóa hơn cho mỗi người dùng, tăng mức độ tương tác và giữ chân người dùng.

Expedia

Expedia sử dụng tính năng tối ưu hóa nội dung trong ngành du lịch để cá nhân hóa các đề xuất du lịch mà mỗi người dùng nhìn thấy trên nền tảng của họ. Họ sử dụng thuật toán học máy để phân tích dữ liệu người dùng, chẳng hạn như lịch sử tìm kiếm và các lượt đặt chỗ trước đây, nhằm tạo đề xuất được cá nhân hóa cho mỗi người dùng có nhiều khả năng phù hợp với sở thích của họ hơn.

Nguồn: Surfer SEO

4. Tiếp thị qua email

Học máy có thể giúp tạo các chiến dịch email được cá nhân hóa dựa trên hành vi của khách hàng, chẳng hạn như lịch sử mua hàng và hành vi duyệt web. Thuật toán ML có thể tối ưu hóa các khía cạnh khác nhau của tiếp thị qua email, chẳng hạn như cải thiện tỷ lệ mở, tỷ lệ nhấp và tỷ lệ chuyển đổi.

Ví dụ về Machine Learning cho tiếp thị trong tiếp thị qua email

Spotify

Spotify sử dụng thuật toán học máy để cá nhân hóa các chiến dịch tiếp thị qua email của mình. Họ phân tích dữ liệu người dùng, chẳng hạn như thói quen nghe nhạc, để tạo danh sách phát và đề xuất được cá nhân hóa. Họ cũng sử dụng công nghệ máy học để tối ưu hóa thời gian và tần suất của các chiến dịch email, tăng khả năng đối tượng mục tiêu sẽ tương tác với email của họ.

Pinterest

Pinterest sử dụng công nghệ máy học để cá nhân hóa các chiến dịch tiếp thị qua email của mình, đề xuất các ghim và bảng dựa trên hoạt động trước đây của người dùng trên nền tảng. Họ cũng sử dụng công nghệ máy học để tối ưu hóa thời gian và tần suất của các chiến dịch email, gửi email cho người dùng vào những thời điểm họ có nhiều khả năng tương tác nhất.

5. Quảng cáo trên mạng xã hội

Học máy có thể phân tích dữ liệu truyền thông xã hội để xác định các mẫu và thông tin chi tiết có thể giúp tạo các chiến dịch quảng cáo truyền thông xã hội hiệu quả hơn. Nó là một công cụ mạnh mẽ để tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo trên mạng xã hội. Bằng cách phân tích dữ liệu người dùng và cá nhân hóa chiến dịch, thương hiệu có thể tăng mức độ tương tác và chuyển đổi, dẫn đến ROI cao hơn và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

Ví dụ về Machine Learning để tiếp thị trong quảng cáo trên mạng xã hội

Airbnb

Airbnb sử dụng thuật toán học máy để tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo trên mạng xã hội của mình. Họ phân tích hành vi và sở thích của người dùng để tạo quảng cáo được nhắm mục tiêu được cá nhân hóa cho từng người dùng. Điều này đã dẫn đến sự tham gia tăng lên và tỷ lệ chuyển đổi cao hơn.

Nike

Nike sử dụng máy học để tạo các chiến dịch quảng cáo trên mạng xã hội được cá nhân hóa. Họ phân tích dữ liệu người dùng, chẳng hạn như tùy chọn tập luyện và tùy chọn phong cách, để tạo quảng cáo được nhắm mục tiêu được cá nhân hóa cho từng người dùng. Điều này đã dẫn đến sự tham gia tăng lên và tỷ lệ chuyển đổi cao hơn.

Nguồn: ScienceDirect

6. Chatbot

Học máy có thể được sử dụng để tạo ra các chatbot thông minh có thể cung cấp cho khách hàng những đề xuất và hỗ trợ được cá nhân hóa. Chatbots hiện ngày càng phổ biến trong tiếp thị kỹ thuật số và học máy có thể giúp cải thiện chức năng và hiệu suất của chúng.

Ví dụ về Machine Learning để tiếp thị trong Chatbots

Starbucks

Starbucks sử dụng chatbot trên ứng dụng của mình để cho phép khách hàng đặt hàng và thanh toán. Chatbot sử dụng công nghệ học máy để ghi nhớ các đơn hàng trước đây và đưa ra đề xuất dựa trên sở thích của khách hàng. Điều này đã mang lại sự tiện lợi hơn cho khách hàng và doanh thu cao hơn cho Starbucks.

Ngân hàng Mỹ

Bank of America sử dụng chatbot trên trang web của mình để trả lời các câu hỏi của khách hàng. Chatbot sử dụng máy học để hiểu câu hỏi của khách hàng và cung cấp thông tin liên quan. Điều này đã giúp tăng sự hài lòng của khách hàng và giảm thời gian chờ đợi để được hỗ trợ.

Nguồn: SlideTeam

7. Dự đoán giá trị trọn đời của khách hàng

Các thuật toán học máy có thể phân tích dữ liệu khách hàng để dự đoán giá trị trọn đời của họ và giúp các nhà tiếp thị đưa ra quyết định tốt hơn về việc nhắm mục tiêu đến khách hàng nào. Dự đoán là một ứng dụng mạnh mẽ của học máy trong tiếp thị kỹ thuật số. Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng, thuật toán học máy có thể dự đoán giá trị tương lai của từng khách hàng đối với một thương hiệu, giúp các nhà tiếp thị tối ưu hóa chiến lược tiếp thị của họ.

Ví dụ về Machine Learning dành cho tiếp thị trong dự đoán giá trị vòng đời của khách hàng

Macy's

Macy's sử dụng công nghệ học máy để dự đoán giá trị lâu dài của khách hàng bằng cách phân tích lịch sử mua hàng, dữ liệu nhân khẩu học và dữ liệu hành vi khác của khách hàng. Họ sử dụng thông tin này để tạo các ưu đãi và khuyến mãi được cá nhân hóa, tăng khả năng khách hàng sẽ tiếp tục mua sắm tại Macy's trong tương lai.

XEM THÊM: Khám phá sức mạnh của AI với tài khoản ChatGPT Plus và đưa công việc của bạn lên tầm cao mới.

Walgreens

Walgreens sử dụng máy học để dự đoán giá trị lâu dài của khách hàng bằng cách phân tích lịch sử mua hàng của khách hàng, dữ liệu chương trình khách hàng thân thiết và dữ liệu hành vi khác. Họ sử dụng thông tin này để tạo các ưu đãi và khuyến mãi được cá nhân hóa, tăng mức độ trung thành của khách hàng và doanh số bán hàng.

8. Nhắm mục tiêu quảng cáo

Học máy có thể giúp nhắm mục tiêu quảng cáo đến các đối tượng cụ thể dựa trên hành vi, sở thích và nhân khẩu học của họ. Nhắm mục tiêu quảng cáo là một thành phần quan trọng của tiếp thị kỹ thuật số và thuật toán học máy có thể tối ưu hóa nhắm mục tiêu quảng cáo để nâng cao hiệu quả của chiến dịch quảng cáo.

Ví dụ về Machine Learning để tiếp thị trong nhắm mục tiêu quảng cáo

Uber

Uber sử dụng công nghệ máy học để tối ưu hóa việc nhắm mục tiêu quảng cáo cho các dịch vụ khác nhau của mình. Họ phân tích dữ liệu người dùng, chẳng hạn như vị trí và lịch sử du lịch, để tạo quảng cáo được nhắm mục tiêu được cá nhân hóa cho từng người dùng. Điều này đã dẫn đến mức độ tương tác tăng lên và tỷ lệ sử dụng cao hơn cho Uber.

Facebook

Facebook sử dụng công nghệ máy học để tối ưu hóa việc nhắm mục tiêu quảng cáo cho các nhà quảng cáo của mình. Họ phân tích dữ liệu người dùng, chẳng hạn như thông tin nhân khẩu học và hành vi duyệt web, để tạo quảng cáo được nhắm mục tiêu được cá nhân hóa cho từng người dùng. Điều này đã dẫn đến mức độ tương tác tăng lên và tỷ lệ chuyển đổi cao hơn cho các nhà quảng cáo.

Nguồn: SmartyAds

9. Phát hiện gian lận

Phát hiện gian lận là một ứng dụng thiết yếu của học máy trong tiếp thị kỹ thuật số. Bằng cách phân tích các mẫu dữ liệu và hành vi của người dùng, thuật toán học máy có thể xác định và ngăn chặn các hoạt động gian lận như gian lận nhấp chuột và thanh toán.

Ví dụ về Machine Learning dành cho tiếp thị trong phát hiện gian lận

PayPal

PayPal sử dụng công nghệ máy học để phát hiện và ngăn chặn gian lận thanh toán. Họ phân tích hành vi của người dùng, chẳng hạn như lịch sử mua hàng và hình thức thanh toán, để xác định các hoạt động đáng ngờ và ngăn chặn các giao dịch gian lận. Điều này đã giúp tăng cường sự tin cậy và bảo mật cho người dùng PayPal.

Quảng cáo Google

Google Ads sử dụng công nghệ máy học để phát hiện và ngăn chặn hành vi gian lận về lượt nhấp. Họ phân tích hành vi của người dùng, chẳng hạn như kiểu nhấp chuột và thông tin thiết bị, để xác định các hoạt động đáng ngờ và ngăn chặn các nhấp chuột gian lận vào quảng cáo. Điều này đã làm tăng tính hiệu quả và ROI cho các nhà quảng cáo của Google.

Nguồn: Penta Security

10. Dự báo doanh số

Dự báo bán hàng là một ứng dụng quan trọng của học máy trong tiếp thị kỹ thuật số. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường, thuật toán học máy có thể dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai và giúp các thương hiệu đưa ra quyết định sáng suốt về chiến lược tiếp thị và bán hàng.

Ví dụ về Machine Learning cho tiếp thị trong dự báo bán hàng

P&G

Procter & Gamble sử dụng công nghệ học máy để dự báo doanh số bán hàng cho các sản phẩm khác nhau của mình. Họ phân tích hành vi, sở thích, xu hướng thị trường và sự cạnh tranh của người tiêu dùng để dự đoán doanh số trong tương lai và tối ưu hóa các chiến lược tiếp thị và bán hàng. Điều này đã làm tăng doanh số bán hàng và ROI cao hơn cho các thương hiệu của Procter & Gamble.

Ford

Ford sử dụng công nghệ học máy để dự báo doanh số bán hàng cho các mẫu xe khác nhau của mình. Họ phân tích xu hướng thị trường, hành vi và sở thích của người tiêu dùng cũng như dữ liệu chuỗi sản xuất và cung ứng để dự đoán doanh số trong tương lai và tối ưu hóa các chiến lược sản xuất và tiếp thị. Điều này đã làm tăng doanh số bán hàng và ROI cao hơn cho các mẫu xe của Ford.

Nguồn: ScienceDirect

Phần kết luận

Học máy đã cách mạng hóa hoạt động tiếp thị kỹ thuật số bằng cách cung cấp các công cụ mạnh mẽ để phân tích hành vi của người tiêu dùng, dự đoán doanh số và tối ưu hóa các chiến lược tiếp thị. Với sự phát triển của công nghệ phân tích dữ liệu và máy học, giờ đây các doanh nghiệp có thể đưa ra những quyết định sáng suốt mà trước đây không thể thực hiện được.

Chương trình BlackBelt Plus & ML BlackBelt Plus được chứng nhận của Analytics Vidhya là cơ hội tuyệt vời để các chuyên gia tìm hiểu và áp dụng các kỹ thuật nâng cao này. Khóa học cung cấp đào tạo toàn diện về phân tích dữ liệu, thuật toán học máy và nghiên cứu trường hợp thực tế để cho phép người học xây dựng mô hình dự đoán và tối ưu hóa chiến lược tiếp thị.

Cho dù bạn là chuyên gia tiếp thị đang muốn nâng cao kỹ năng hay chủ doanh nghiệp đang tìm cách đạt được lợi thế cạnh tranh thì Chương trình AI & ML BlackBelt Plus được chứng nhận của Analytics Vidhya là một khoản đầu tư có giá trị. Kiến thức và kỹ năng thu được từ khóa học này sẽ trang bị cho bạn để đưa nỗ lực tiếp thị của mình lên một tầm cao mới và luôn dẫn đầu xu hướng.

Các câu hỏi thường gặp

Q1. Machine Learning được sử dụng như thế nào trong Tiếp thị Kỹ thuật số?

Trả lời. Học máy được sử dụng rộng rãi trong tiếp thị kỹ thuật số để giúp các công ty dự đoán hành vi của khách hàng, cá nhân hóa thông điệp tiếp thị và cải thiện việc nhắm mục tiêu quảng cáo bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng, hành vi duyệt web và các yếu tố liên quan khác. Nó cũng được sử dụng để tối ưu hóa các chiến lược định giá và quảng cáo, đồng thời tự động hóa các nhiệm vụ tiếp thị khác nhau như tiếp thị qua email và phân khúc khách hàng.

Q2. Học máy có tốt cho tiếp thị không?

Trả lời. Đúng vậy, học máy rất tốt cho hoạt động tiếp thị vì nó cho phép các công ty đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, cá nhân hóa thông điệp tiếp thị và tối ưu hóa các chiến lược tiếp thị. Học máy có thể giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng và nhu cầu của họ, cải thiện sự hài lòng của khách hàng và tăng doanh số bán hàng. Nó cho phép các nhà tiếp thị ghi lại các số liệu quan trọng và sử dụng chúng để lập kế hoạch cho các hoạt động tiếp thị của mình.

Q3. Sử dụng AI trong Marketing như thế nào?

Trả lời. Để sử dụng AI trong tiếp thị, doanh nghiệp có thể bắt đầu bằng cách xác định mục tiêu tiếp thị và nguồn dữ liệu liên quan. Sau đó, họ có thể sử dụng thuật toán học máy để phân tích dữ liệu này và hiểu rõ hơn về hành vi, sở thích và mô hình của khách hàng. Họ cũng sử dụng AI để tự động hóa các tác vụ tiếp thị khác nhau, chẳng hạn như phân khúc khách hàng, nhắm mục tiêu quảng cáo và nhắn tin được cá nhân hóa.

Q4. Tương lai của máy học cho tiếp thị kỹ thuật số là gì?

Trả lời. Tương lai của máy học trong tiếp thị kỹ thuật số đầy hứa hẹn và nó sẽ tiếp tục tạo ra các chiến dịch tiếp thị được cá nhân hóa và phù hợp hơn, cải thiện trải nghiệm của khách hàng và tối ưu hóa ngân sách tiếp thị. Khi công nghệ AI phát triển, học máy sẽ ngày càng trở nên quan trọng trong việc tự động hóa các quy trình tiếp thị và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh.

Bình luận