기계 학습이 비즈니스를 혁신할 수 있는 10가지 방법

많은 상위 기업들이 이미 기계 학습을 사용하여 잠재 고객을 대상으로 하고, 제안을 개인화하고, 고객 서비스를 개선하고 있으며 앞으로 몇 년 동안 더욱 중요해질 것입니다. 따라서 기업은 머신 러닝을 사용하여 회사에 이익을 줄 수 있는 방법을 이해하기 시작해야 합니다.

기계 학습에 익숙하지 않은 경우 컴퓨터가 경험을 통해 학습하고 개선할 수 있도록 하는 인공 지능의 한 형태입니다. 기계 학습은 데이터의 패턴 식별, 데이터 기반 예측, 의사 결정 개선 등 다양한 방식으로 사용됩니다.

개별 고객에게 마케팅 메시지를 개인화하십시오.

기업에서 기계 학습을 사용하는 가장 일반적인 방법 중 하나는 각 고객에게 마케팅 메시지를 개인화하는 것입니다. 고객의 이전 상호 작용, 구매 및 브라우징 행동에 대한 데이터를 사용하여 회사는 고객과 공감할 가능성이 훨씬 높은 고도로 개인화된 메시지를 보낼 수 있습니다. 이것은 더 많은 고객 참여로 이어질 뿐만 아니라 더 많은 판매로 이어집니다.

빠르게 생성할 수 있는 QR 코드를 사용하여 고객 경험이 더욱 개인화되고 있습니다. 예를 들어 일부 도구는 데이터와 머신 러닝을 활용하여 제품 QR 코드를 스캔하는 사용자를 위해 보다 매력적인 시각적 디지털 캠페인을 추진합니다. 각 개별 쇼핑객은 프로필 정보와 이전 선호도에 따라 하나가 아닌 여러 경로를 사용할 수 있습니다.

마케팅 콘텐츠에 대한 고객 상호 작용을 추적하고 각 상호 작용의 영향을 측정합니다.

기계 학습을 사용하여 비즈니스에 도움이 되는 또 다른 방법은 고객과 마케팅 콘텐츠의 상호 작용을 추적하고 각 상호 작용의 영향을 측정하는 것입니다. 이를 통해 기업은 가장 효과적인 마케팅 콘텐츠를 보고 그에 따라 변경할 수 있습니다.

이는 끝없는 마케팅 채널과 콘텐츠 옵션이 있는 디지털 마케팅 시대에 특히 중요합니다. 기계 학습을 사용하여 고객 상호 작용을 추적함으로써 기업은 가장 효과적인 마케팅 채널 및 콘텐츠에 노력을 집중할 수 있습니다.

대상 고객에게 도달하는 데 가장 효과적인 마케팅 채널 식별

마찬가지로 기계 학습을 사용하여 대상 고객에게 도달하는 데 가장 효과적인 마케팅 채널을 식별할 수도 있습니다. 이는 기업이 목표 고객에게 도달할 가능성이 가장 높은 채널에 마케팅 노력을 집중할 수 있게 해주기 때문에 중요합니다.

기계 학습을 사용하여 효과적인 마케팅 채널을 식별할 때 고객 인구 통계, 고객 행동 및 과거 상호 작용과 같은 여러 요인을 고려할 수 있습니다. 이러한 모든 요소를 ​​고려함으로써 기업은 보다 목표가 명확하고 효과적인 마케팅 전략을 개발할 수 있습니다.

최대 ROI를 위한 마케팅 캠페인 최적화

또한 기계 학습을 사용하여 최대 ROI를 위해 마케팅 캠페인을 최적화할 수도 있습니다. 기업은 과거 캠페인의 데이터를 사용하여 가장 효과적인 캠페인 요소를 식별하고 그에 따라 변경할 수 있습니다.

이는 마케팅 예산을 최대한 활용하려는 비즈니스에 특히 중요합니다. 기업은 머신 러닝을 사용하여 원하는 결과를 달성하면서 캠페인을 최적화함으로써 마케팅 비용을 줄일 수 있기 때문입니다.

고객 행동을 예측하고 이에 따라 마케팅 활동을 목표로 하십시오.

기계 학습을 사용하여 고객 행동을 예측할 수도 있습니다. 이것은 기업이 그에 따라 마케팅 노력을 목표로 삼을 수 있기 때문에 중요합니다.

예를 들어 기업은 고객이 다음 달에 제품을 구매할 가능성이 높다는 것을 알고 있는 경우 해당 고객에게 마케팅 노력을 집중할 수 있습니다. 이는 다음 달에 아무것도 구매할 가능성이 없는 고객을 대상으로 하는 것보다 마케팅 리소스를 훨씬 더 효과적으로 사용하는 것입니다.

새로운 마케팅 기회 식별 및 분석

기업이 기계 학습으로 할 수 있는 가장 중요한 일 중 하나는 새로운 마케팅 기회를 식별하고 분석하는 것입니다. 기업은 데이터를 사용하여 최신 트렌드를 파악하고 그에 따라 마케팅 활동을 목표로 삼을 수 있습니다.

이것은 새로운 기회가 언제든지 나타날 수 있는 오늘날의 급변하는 세상에서 특히 중요합니다. 기계 학습을 사용함으로써 기업은 새로운 기회를 가장 먼저 활용하고 경쟁에서 앞서 나갈 수 있습니다.

현재 마케팅 전략의 효과 평가

현재의 마케팅 전략도 머신 러닝으로 평가할 수 있습니다. 이는 비즈니스에서 어떤 방법이 효과가 있고 어떤 방법을 변경해야 하는지 확인할 수 있기 때문에 중요합니다.

이 평가는 과거 마케팅 캠페인의 데이터를 보고 가장 성공적인 캠페인을 확인하여 수행할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 현재 마케팅 전략을 변경하여 보다 효과적으로 만들 수 있습니다.

마케팅 콘텐츠의 전반적인 품질 향상

기계 학습을 사용하여 가장 효과적인 마케팅 채널을 식별할 수 있을 뿐만 아니라 마케팅 콘텐츠의 전반적인 품질을 개선하는 데에도 사용할 수 있습니다. 이는 기업이 대상 고객에게 도달하고 참여할 가능성이 더 높은 콘텐츠를 만들 수 있기 때문에 중요합니다.

기계 학습을 사용하여 콘텐츠 품질을 개선할 때 주제, 어조 및 대상 청중과 같은 여러 요소를 고려할 수 있습니다. 이러한 모든 요소를 ​​고려함으로써 기업은 성공 가능성이 더 높은 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

마케팅 운영에서 사기 탐지 및 방지

사기는 모든 비즈니스 운영에서 위험한 문제이며 마케팅도 예외는 아닙니다. 그렇기 때문에 기계 학습을 사용하여 마케팅 운영에서 사기를 감지하고 방지하는 것이 중요합니다.

이를 수행하는 방법에는 여러 가지가 있지만 가장 효과적인 방법 중 하나는 과거 캠페인의 데이터를 사용하여 사기 패턴을 식별하는 것입니다. 이를 통해 기업은 사기와의 싸움에서 보다 능동적으로 대처하고 마케팅 운영을 안전하게 유지할 수 있습니다.

Michael & Associates의 개업 변호사이자 설립자인 Ben Michael에 따르면 “사기는 모든 마케터의 가장 큰 적입니다. 그것은 그들의 시간과 자원을 낭비할 뿐만 아니라 그들의 평판도 손상시킵니다. 그렇기 때문에 그들은 그것에 맞서 싸우기 위해 능동적으로 행동해야 합니다. 머신 러닝은 그렇게 하는 데 도움이 되는 완벽한 도구입니다.”

마케팅 전략에 대해 더 나은, 더 많은 정보에 입각한 결정 내리기

마지막으로 기계 학습은 마케팅 전략에 대해 더 나은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 이것은 기업이 목표 시장과 어떤 종류의 마케팅 전략이 가장 효과적인지 더 잘 이해할 수 있게 해주기 때문에 중요합니다.

데이터를 사용하여 고객 행동을 예측하는 모델을 만들 수 있습니다. 이를 통해 기업은 추측이 아닌 데이터를 기반으로 마케팅 전략에 대한 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 기업은 마케팅 활동에 대해 가능한 최선의 결정을 내릴 수 있습니다.

결론

기계 학습은 여러 가지 방법으로 마케팅 활동을 개선할 수 있는 강력한 도구입니다. 기업은 기계 학습을 사용하여 새로운 마케팅 기회를 식별하고, 현재 마케팅 전략의 효과를 평가하고, 마케팅 콘텐츠의 품질을 개선하고, 사기를 감지 및 방지하고, 마케팅 전략에 대해 더 나은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

마케팅 활동을 개선하려면 기계 학습 사용을 고려하십시오. 그것은 당신의 마케팅을 다음 단계로 끌어 올리는 데 도움이 될 수 있습니다!