Så använder du maskininlärning i marknadsföringsautomatisering

Så fungerar maskininlärning

Maskininlärning, en delmängd av artificiell intelligens, avser användningen av algoritmer och statistiska modeller för att göra det möjligt för system att lära sig av data och fatta beslut baserat på data utan uttrycklig programmering. I en undersökning genomförd av MIT Technology Review använder 60 % av organisationerna nu maskininlärning eller djupinlärning som en del av sin affärsstrategi.

När maskininlärning och marknadsföringsautomatisering används tillsammans kan de skapa kraftfulla lösningar som revolutionerar hur företag interagerar med sina kunder och avsevärt förbättrar deras marknadsföringsinsatser.

Fördelar med marknadsföringsautomatisering inom maskininlärning

1. Förbättrad ROI

Maskininlärning kan optimera marknadsföringsautomatiseringen, vilket leder till en betydande förbättring av avkastningen på investeringen (ROI). Genom att använda algoritmer för maskininlärning kan företag till exempel förutsäga kundbeteenden och trender, vilket hjälper marknadsföringsteam att rikta sina marknadsföringsinsatser mer effektivt och därmed förbättra sin ROI.

CREATE AN ACCOUNT

Create a CMO Club Account for access to exclusive content, practical templates, member-only events, and weekly leadership insights—it’s free to join.

Create Free Account

Have an account? Log In

2. Effektiviserad försäljningsprocess

Maskininlärning kan effektivisera försäljningsprocessen genom att automatisera repetitiva och tidskrävande uppgifter, såsom datainmatning, leadpoängsättning och e-postmarknadsföring. Med prediktiv analys kan maskininlärning identifiera potentiella leads mer exakt, vilket gör försäljningstratten effektivare och förbättrar konverteringsgraden.

3. Anpassade kundupplevelser

Maskininlärning kan hjälpa företag att erbjuda anpassade kundupplevelser. Genom att analysera kunddata kan algoritmer för maskininlärning förutsäga individuella konsumentbeteenden och preferenser. AI i kartläggning av kundresan gör det möjligt för företag att anpassa sina marknadsföringsinsatser till enskilda kunder, skapa en mer personlig och engagerande användarupplevelse och kundresa, optimera innehåll för att erbjuda specifika produktrekommendationer och kundsupport samt öka lojaliteten och kundbehållningen.

Utmaningar med maskininlärning inom marknadsföringsautomatisering

Maskininlärning tillför kraftfulla möjligheter till marknadsföringsautomatiseringen, men medför också flera utmaningar som organisationer behöver hantera.

Här är några viktiga utmaningar:

Maskininlärningssystem är komplexa: Komplexiteten hos maskininlärningssystem kan innebära betydande utmaningar, särskilt för dem som saknar expertis inom datavetenskap. Det handlar inte bara om att integrera marknadsföringsprogramvara i din befintliga teknikstack, utan också om att förstå logiken bakom maskininlärningsmodeller och naturlig språkbehandling samt hur de kan tränas och optimeras. I många fall kan detta kräva att man anställer nya medarbetare eller investerar i utbildning för befintlig personal.

Datainsamling medför risker: Maskininlärningsmodeller är bara så bra som de data de tränas på. Att samla in högkvalitativa och relevanta data kan vara en betydande utmaning. Med framväxten av regelverk som den allmänna dataskyddsförordningen (GDPR) och California Consumer Privacy Act (CCPA) behöver marknadsförare dessutom vara försiktiga med hur de samlar in och använder kunddata.

Databearbetning kan vara komplicerad: Även när de nya datauppgifterna har samlats in måste de bearbetas och rensas innan de kan användas. Dataanalys innebär ofta att man hanterar saknade eller inkonsekventa data och avgör vad som ska göras med avvikande värden. Denna process kan vara tidskrävande och komplex.

Datasäkerhet är avgörande: I takt med att mängden kunddata som används i maskininlärningsmodeller ökar blir datasäkerheten en betydande angelägenhet. Företag behöver säkerställa att de har starka säkerhetsåtgärder på plats för att skydda dessa data mot potentiella dataintrång.

Svårt att förstå resultaten: Maskininlärningsmodeller kan ofta uppfattas som en svart låda, vilket gör det svårt att förstå varför en viss förutsägelse eller ett visst beslut fattades. Denna brist på transparens kan vara problematisk när man försöker tolka resultaten och fatta välgrundade affärsbeslut baserade på dessa mätvärden.

Att bli alltför beroende av teknik: Även om maskininlärning kan effektivisera många marknadsföringsprocesser finns det en risk att bli alltför beroende av tekniken. Det är viktigt att mänskliga marknadsförare fortsätter att vara delaktiga i processen för att bidra med den kreativitet och det strategiska tänkande som maskiner inte kan efterlikna.

För att hantera dessa utmaningar krävs en välplanerad strategi, som potentiellt kan omfatta en kombination av kompetensutveckling, nyanställningar, investeringar i lämpliga verktyg samt utveckling av robusta riktlinjer för datahantering och datasäkerhet.

Så använder du marknadsföringsautomatisering inom maskininlärning i 7 steg

Att använda maskininlärning inom marknadsföringsautomatisering kan optimera marknadsföringsinsatserna avsevärt, effektivisera processer och anpassa kundupplevelser. 

Men hur implementerar du i praktiken denna banbrytande teknik i din marknadsföringsstrategi? Låt oss gå igenom det steg för steg.

Steg 1: Sätt tydliga mål

Innan du går in på de tekniska aspekterna bör du definiera vad du hoppas uppnå med maskininlärning inom din marknadsföringsautomatisering. Det kan handla om allt från att förbättra resultatet för e-postmarknadsföring och innehållsmarknadsföring, öka din räckvidd till målgrupper via kundsegmentering och demografi, bygga kundprofiler till att förutsäga kundbeteenden.

Steg 2: Samla in och förbered dina data

Maskininlärning är i hög grad beroende av stora datamängder. Samla in relevanta data från olika källor, till exempel CRM, sociala medier och kundtjänst. Använd verktyg som HubSpot eller Salesforce för CRM-data, Google Analytics för webbdata och Sprout Social för data från sociala medier. När data har samlats in måste den rensas och struktureras på lämpligt sätt för maskininlärning.

Steg 3: Välj rätt maskininlärningsalgoritm

Vilken typ av maskininlärningsalgoritm du väljer beror på dina mål. Du kan till exempel använda klustringsalgoritmer för kundsegmentering (t.ex. K-Means), regressionsalgoritmer för att förutsäga kundens livstidsvärde (t.ex. linjär regression) eller klassificeringsalgoritmer för att förutsäga kundbortfall (t.ex. logistisk regression).

Steg 4: Utveckla eller välj din maskininlärningsmodell

Här kan du antingen bygga egna maskininlärningsmodeller eller använda färdigbyggda modeller som erbjuds av plattformar som Google Clouds AutoML, Amazon SageMaker eller IBM Watson. Om du utvecklar din egen modell kan programvarubibliotek som Scikit-learn, TensorFlow och PyTorch vara till hjälp.

Steg 5: Träna din modell

Du behöver mata din modell med en delmängd av dina data, som kallas träningsdata. Modellen lär sig av dessa data genom att upptäcka mönster och samband som den senare kan tillämpa på data den inte har sett tidigare.

Steg 6: Validera och testa din modell

Använd en separat datamängd, som kallas valideringsdata, för att justera modellens parametrar och uppnå optimal prestanda. Testa sedan modellen med testdata för att utvärdera dess prestanda. Verktyg som Googles TensorFlow erbjuder robusta metoder för att validera och testa modeller.

Steg 7: Driftsätt din modell

När du är nöjd med modellens prestanda kan du integrera den i ditt program för marknadsföringsautomatisering. Plattformar som HubSpot, Marketo och Mailchimp erbjuder API:er som kan hjälpa till med denna integration.

Steg 8: Övervaka och optimera din modell

Efter driftsättningen bör du kontinuerligt övervaka prestandan hos din AI-marknadsföringsmodell och göra nödvändiga justeringar. Du kan behöva träna om modellen regelbundet med nya data för att säkerställa att den fortsätter att vara effektiv när marknadsförhållandena förändras.

Steg 9: Analysera och agera utifrån insikterna

Använd insikterna från din maskininlärningsmodell som underlag för dina marknadsföringsbeslut. Det kan innebära att skicka riktade e-postmeddelanden, anpassa webbinnehåll eller prioritera potentiella kunder med högt värde.

Att implementera maskininlärning i marknadsföringsautomation är inte en process som passar alla. Beroende på dina marknadsföringsmål och resurser kan din resa se olika ut. Genom att följa dessa grundläggande steg kan du emellertid skapa förutsättningar för att dina marknadsföringsinsatser ska dra nytta av denna avancerade teknik.

Utnyttja maskininlärning inom marknadsföringsautomation för tillväxt

I en alltmer digital värld erbjuder användningen av maskininlärning inom marknadsföringsautomation många fördelar, från förbättrad ROI och prognostisering till att skapa personanpassade kundupplevelser och generera idéer till nya produkter. Företag behöver dock vara medvetna om utmaningarna med att använda prediktiva modeller och utrusta sig med den kunskap och de resurser som krävs för beslutsfattande.

Intresserad av de senaste uppdateringarna och användningsfallen inom marknadsföringsautomation och maskininlärning? Prenumerera på The CMO:s nyhetsbrev och bli en del av en gemenskap av CMO:er, chefer och andra marknadsföringsprofessionella som ägnar sig åt att lära sig mer och utvecklas i den ständigt föränderliga världen av digital marknadsföring.