Alasan Pembelajaran Mesin Adalah Masa Depan Strategi Pemasaran

Pembelajaran mesin dapat didefinisikan sebagai aplikasi kecerdasan buatan yang menyediakan sistem kemampuan untuk belajar dan melakukan peningkatan berdasarkan pengalaman secara otomatis (tanpa diprogram secara langsung untuk melakukan hal tersebut). Pembelajaran mesin fokus pada pengembangan program komputer yang dapat mengakses, menganalisis, dan menggunakan data untuk pembelajaran.

Pada kenyataannya, pembelajaran mesin telah membantu hampir setiap 500 perusahaan Fortune untuk berjalan lebih efektif dan meningkatkan pendapatan. Berikut adalah 5 alasan perusahaan harus mulai menerapkan strategi pemasaran pembelajaran mesin:

1. Membawa ‘real time’ ke kehidupan.
Ungkapan “real time” telah dipuji di kalangan pemasar selama bertahun-tahun, namun tidak benar-benar terwujud sampai adanya pembelajaran mesin. Sebelumnya tidak ada sistem yang mendekati tingkat responsivitas yang diberikan oleh pembelajaran mesin. Konsumen melihat penawaran berubah setiap menit berdasarkan data yang hampir tak terbatas yang diciptakan oleh perilaku mereka agar diproses oleh mesin. Iklan penargetan Facebook hanyalah satu contoh. Kunjungi situs dan Anda tidak perlu menunggu lama iklan muncul di timeline Anda.

“Mesin belajar dan teknologi mutakhir lainnya telah membuka peluang baru untuk menginvestasikan anggaran pemasaran mereka lebih cerdas,” kata Rafa Jimenez, CEO Adinton. Perusahaan ini menyediakan mesin pembelajaran dan solusi lebih untuk bisnis. “Teknologi baru ini memungkinkan perusahaan menganalisis banyak data secara real time, 24/7, mendapatkan wawasan mendalam. Mengelola data besar, mendapatkan wawasan yang kuat dan dapat ditindaklanjuti akan menjadi basis terpenting bagi bisnis online akhir-akhir ini.”

2. Menyingkirkan musuh terbesar pemasaran bisnis.
Pemasaran bisnis yang efektif menjangkau audiens dan menciptakan konversi. Tantangannya terletak pada masalah pemasaran yang sangat sederhana. Karena menginginkan strategi yang lebih baik, kampanye pemasaran telah mengambil pendekatan trial-and-error.

Bayangkan usaha pemasaran Anda dilihat terutama oleh orang-orang yang ingin Anda lihat—orang-orang yang telah mencari apa yang Anda tawarkan, atau perilaku online yang menunjukkan bahwa mereka cenderung tertarik dengan produk atau layanan Anda. Pembelajaran mesin berpotensi mengurangi banyak sifat pemasaran yang tidak tepat. Dengan menggunakan data perilaku, pemasar dapat menargetkan audiensnya dengan cara yang efisien sehingga meningkatkan kemungkinan konversi pembeli menjadi pelanggan.

3. Membuka pintu prediksi pemasaran.
Profesional telah bermain-main dengan prediksi pemasaran, atau perkiraan permintaan, selama bertahun-tahun. Dalam banyak kasus, perencanaan ini telah dilakukan berdasarkan tren dan pola pembelian yang konsisten. Mengadopsi kecerdasan buatan untuk tujuan pemasaran menawarkan kepada para pembuat keputusan sesuatu yang lebih konkret: kemungkinan besar untuk memberi pelanggan apa yang mereka inginkan sebelum mereka tahu mereka menginginkannya. Upaya ini masih akan membutuhkan banyak saran. Tetapi mereka akan diinformasikan oleh data, tidak disajikan sebagai saran buta kepada konsumen yang tidak tertarik.

Developer terkenal Kevin Carroll mengatakannya seperti ini: “Sebagian besar dari apa yang kita lakukan dengan pembelajaran mesin terjadi di bawah permukaan. Pembelajaran mesin mendorong algoritme kita untuk memprediksi permintaan, pencarian urutan produk, rekomendasi produk dan penawaran, penempatan barang dagangan, deteksi kecurangan, terjemahan dan banyak lagi”.

4. Membantu struktur konten pemasaran.
Copywriter menggunakan wawasan tentang pembagian perusahaan atau klien mereka untuk membuat iklan dan kampanye pemasaran email yang berbicara kepada target audiens. Untuk sebagian besar, penulis persuasif terampil ini harus bekerja dengan pendekatan blanket dan banyak tebakan terdidik.

Pembelajaran mesin menyempit di braket. Kemudian, itu berjalan lebih baik: Ini menyediakan sarana analisis sentimen aktual sehingga pemasar tahu apa yang harus dikatakan dan bagaimana penonton cenderung bereaksi. Efek dari analisis sentimen diletakkan di Twitter, di mana pemasar dapat memantau obrolan sosial untuk melihat apa yang beresonansi dengan target audiens tertentu. Spesialis merek dan copywriter kemudian dapat men-tweak iklan segera sebagai tanggapan atas komentar dan balasan tren. Ini membawa pesan yang benar ke permukaan.

5. Mengurangi biaya.
Kini setelah dunia telah bergerak hampir sepenuhnya online, pembelajaran mesin dapat disesuaikan untuk menangani beberapa tantangan terberat pemasaran. Biaya selalu menjadi bagian atas dari daftar tersebut.

Pembelajaran mesin mengurangi biaya pemasaran karena membutuhkan lebih sedikit orang untuk terlibat. Ini juga secara drastic mengurangi biaya komunikasi karena sebagian besar pelanggan dapat terus diperbarui dalam penawaran melalui e-mail otomatis, posting media sosial dan iklan online atau konten lainnya.

Ketepatan pembelajaran mesin menginformasikan produksi dan distribusi untuk materi offline juga. Hal ini memungkinkan pemasar untuk menentukan jumlah yang tepat dan menggunakan saluran yang paling efektif, mengurangi biaya berlebihan terkait dengan produksi berlebih.

Sumber :
https://www.entrepreneur.com/article/300713