3 Hal Tentang Pembelajaran Mesin yang Perlu Diketahui Setiap Pemasar

TL;DR : Machine Learning 101: 3 Hal yang Perlu Diketahui Pemasar

Punya data?

Saya yakin Anda melakukannya.

Pegunungan data, sebenarnya. Terabyte data. Perpustakaan senilai data. Dengan lebih banyak streaming di setiap jam setiap hari.

Kami para pemasar menyukai data kami, tetapi, jujur ​​saja… kami mungkin hanya menggunakan sebagian kecil dari data yang kami kumpulkan.

Bukannya kita tidak ingin menggunakan lebih banyak. Kami melakukannya.

Akan luar biasa, misalnya, untuk mengikuti setiap pelanggan berkeliling, untuk melihat semua yang mereka baca, berapa lama mereka membacanya, di mana mereka mengklik berikutnya. Anda bahkan mungkin ingin meletakkan cookie di komputer mereka dan melihat semua situs web lain yang mereka kunjungi. Anda juga dapat mensurvei mereka, dan mengirimi mereka pesan pribadi di media sosial. Uji kapan waktu terbaik untuk mengirimi mereka pesan, dan saluran mana yang paling mereka tanggapi.

Kemudian, dengan semua pengetahuan yang luar biasa itu, Anda dapat bersembunyi di kantor Anda dan merancang strategi pemasaran sup-ke-kacang yang lengkap hanya untuk mereka.

Saya tidak berbicara tentang sesuatu seperti pemasaran berbasis akun, di mana pekerjaan Anda adalah untuk satu perusahaan target besar. Saya berbicara tentang strategi dan eksekusi pemasaran buatan tangan yang benar-benar dipersonalisasi untuk setiap prospek yang mungkin dimiliki perusahaan Anda.

Bayangkan saja: ribuan rencana pemasaran yang sepenuhnya dipersonalisasi. Puluhan ribu pesan yang dipersonalisasi. Ratusan ribu jam meneliti data, mempelajari dengan tepat bagaimana setiap prospek berperilaku.

Itu akan bagus, bukan?

Nah, jika Anda memiliki waktu tak terbatas dan sumber daya tak terbatas, mungkin. Jika Anda tidak pernah harus tidur, dan tidak memiliki keluarga dan kehidupan … dan jaminan bahwa Anda akan hidup setidaknya 312 tahun.

Kalau tidak… lupakan saja.

Mampu fokus sedekat itu dan memproses setiap data kecil yang kami miliki tentang prospek dan pelanggan kami adalah hal yang menggelikan. Berkhayal.

Kami bukan mesin.

Paling-paling, kami hanya memiliki sumber daya yang cukup untuk mengelompokkan audiens kami. Kami harus membuat perjalanan persona dan pembeli berdasarkan tebakan terbaik kami (diinformasikan oleh data, tentu saja).

Tapi bagaimana jika mesin bisa melakukan semua itu?

Bagaimana jika algoritme yang terlatih dapat mengikuti setiap prospek Anda dan dapat merekomendasikan bagian konten yang sempurna dan mengirimkannya kepada mereka pada waktu yang tepat, di saluran yang kemungkinan besar akan mereka tanggapi? Dan bagaimana jika algoritme tersebut bahkan dapat memprediksi waktu yang tepat bagi wiraniaga ace Anda untuk akhirnya menelepon mereka?

Itulah yang dapat dilakukan pembelajaran mesin.

Inilah yang perlu Anda ketahui tentangnya (setidaknya sebagai permulaan).

Pembelajaran mesin adalah bagian dari kecerdasan buatan.

Pada definisi yang paling sederhana, pembelajaran mesin tidak lebih dari “menggunakan data untuk menjawab pertanyaan”. Tip topi untuk berterima kasih kepada seri video Google yang luar biasa tentang pembelajaran mesin untuk definisi itu.

Ini adalah jenis tertentu - atau disiplin, jika Anda mau - dari kecerdasan buatan. Salah satu kekuatannya adalah akurasi algoritme pembelajaran mesin dapat meningkat seiring waktu. Itu bisa "belajar." Jadi. sementara program yang dapat bermain catur dapat dianggap sebagai kecerdasan buatan, program yang dapat belajar bermain catur, pingpong, dan permainan lainnya, akan menjadi contoh pembelajaran mesin.

Sistem pembelajaran mesin yang lebih rumit sering disebut "pembelajaran mendalam". Jadi, untuk contoh game, sistem pembelajaran mendalam disiapkan untuk menggunakan beberapa level – disebut “jaring saraf” – untuk melakukan pemrosesannya.

Pembelajaran mesin berlaku untuk hampir semua kumpulan data besar.

Meskipun kami para pemasar mungkin tertarik dengan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi prospek, atau untuk mengoptimalkan sistem perpesanan kami, ada juga banyak aplikasi untuk pembelajaran mesin di bidang kedokteran, keuangan, cuaca… dalam kumpulan data besar apa pun.

Ini bagus dalam mengkategorikan sesuatu, seperti yang kita lihat di video Google. Salah satu aplikasi yang sudah digunakan adalah dalam mengenali foto.

Facebook dan Google telah melakukan ini untuk sementara waktu, tentu saja, tetapi segera algoritme mungkin cukup baik untuk mengenali kita bahkan dengan kacamata hitam atau topeng.

Jika Anda ingin bermain-main dengan bentuk identifikasi foto yang jauh lebih jinak, unduh Google Lens.

Ini memungkinkan Anda memotret sesuatu, dan kemudian memberi Anda penilaian tentang apa yang menurutnya foto itu. Itu dapat mengenali apa saja mulai dari barcode hingga bunga hingga pintu masuk restoran.

Foto hanyalah puncak gunung es. Pembelajaran mesin juga digunakan untuk rekomendasi – apakah itu Netflix yang memberi tahu Anda tentang film yang mungkin Anda sukai, Amazon menyarankan produk, atau Google menyajikan daftar hasil berdasarkan permintaan pencarian Anda.

Berbicara tentang pencarian … pencarian suara dan pengenalan suara adalah salah satu aplikasi pembelajaran mesin yang paling menjanjikan. Ini sama sekali bukan jenis aplikasi yang futuristik, sepuluh tahun ke depan. Bahkan tahun lalu, Google melaporkan bahwa 20% kuerinya adalah penelusuran suara. Gartner memprediksi “30% pencarian akan dilakukan tanpa layar pada tahun 2020.”

Pemasar memiliki harapan besar untuk pembelajaran mesin.

80% eksekutif pemasaran percaya kecerdasan buatan (termasuk pembelajaran mesin) akan "merevolusi" industri pemasaran selama lima tahun ke depan.

Itu mengatakan sesuatu. Tapi itu mungkin tidak berarti melakukan sesuatu, karena hanya 10% dari pemasar yang disurvei yang benar-benar menggunakan AI.

Yang lebih serius lagi, hanya 26% dari pemasar ini yang sangat yakin bahwa mereka bahkan memahami bagaimana AI digunakan dalam pemasaran. (Semoga membaca artikel ini akan membantu Anda beralih ke 26% itu… jika hanya sedikit.)

Masalah tentang pemasar yang keruh tentang bagaimana pembelajaran mesin benar-benar bekerja muncul dalam studi yang berbeda dari TechEmergence. Mereka mewawancarai 50 eksekutif perusahaan pembelajaran mesin, dengan fokus khusus pada industri pemasaran. Para eksekutif ini mengatakan bahwa tantangan terbesar mereka dalam menjual layanan mereka hanyalah "menjelaskan teknologinya". Dan jika Anda melihat beberapa jawaban lain yang diberikan (seperti "orang bingung dengan teknologinya"), masalah pemasar yang tidak terlalu memahami pembelajaran mesin ini mungkin menjadi salah satu hambatan terbesar dalam pengadopsiannya.

Terlepas dari kebingungan, pemasar tampaknya mengetahui bagian mana dari pekerjaan mereka yang dapat dibantu oleh AI:

• 60% dari mereka mengatakan bahwa AI dapat memberikan wawasan yang lebih baik tentang akun mereka;
• 56% mengharapkannya untuk membantu mereka menganalisis kampanye mereka dengan lebih baik;
• 53% mengatakan itu akan membantu mereka mengidentifikasi calon pelanggan; Dan
• 53% mengatakan akan meningkatkan efisiensi tugas sehari-hari (terima kasih, filter spam).

Itu sedikit berbeda dari apa yang menurut vendor tentang peluangnya (walaupun itu bukan perbandingan "apel dengan apel"). Vendor memilih pencarian, “segmentasi/penargetan pelanggan” dan “mesin rekomendasi” sebagai aplikasi yang paling menjanjikan.

Terlepas dari semua janji tersebut, pemasar memiliki banyak kekhawatiran tentang penerapan pembelajaran mesin atau bentuk AI apa pun:

• 60% khawatir tentang mengintegrasikan AI ke dalam teknologi mereka yang sudah ada (ini cocok dengan apa yang vendor katakan sebagai masalah dengan kualitas dan integrasi data);
• 54% khawatir tentang pelatihan karyawan mereka;
• 46% khawatir tentang interpretasi hasil; Dan
• 42% merasa tidak nyaman dengan biayanya.

Tetap saja, pemasar bersedia terjun dengan cara apa pun, asalkan mereka yakin akan:

• tingkat penutupan penjualan yang lebih baik (59% menyatakan demikian);
• peningkatan pendapatan (58%);
• peningkatan lalu lintas dan keterlibatan di situs web mereka (54%); Dan
• tingkat konversi yang lebih tinggi untuk prospek (52%).

Kesimpulan

Pembelajaran mesin mungkin mengubah dunia. Tidak lain dari kata Vladimir Putin, "Orang yang menjadi pemimpin di bidang ini akan menjadi penguasa dunia."

Jadi, meskipun terkadang membingungkan, dan mengharuskan kita semua untuk kembali dan meningkatkan kualitas data kita, manfaat pembelajaran mesin ada di sana. Pemasar yang dapat memimpin dalam bidang ini mungkin akan menguasai industri mereka.

Kembali kepada Anda

Apakah Anda termasuk satu dari sepuluh pemasar yang sudah menggunakan pembelajaran mesin (atau bentuk AI apa pun) dalam pemasaran Anda? Apakah Anda memiliki rencana – dan anggaran yang dialokasikan – untuk menerapkannya tahun depan? Tinggalkan komentar dan beri tahu kami di mana Anda berada dalam hal ini.