Makine Öğrenimi Hakkında Her Pazarlamacının Bilmesi Gereken 3 Şey

TL;DR : Makine Öğrenimi 101: Pazarlamacıların Bilmesi Gereken 3 Şey

Veri var mı?

Bahse girerim yaparsın.

Aslında veri dağları. Terabaytlarca veri. Veri değerinde kütüphaneler. Her günün her saatinde daha fazla akışla.

Biz pazarlamacılar verilerimizi seviyoruz, ancak kabul edelim … muhtemelen topladığımız verilerin yalnızca bir kısmını kullanıyoruz.

Daha fazlasını kullanmak istemediğimizden değil. Yaparız.

Örneğin, etraftaki her bir müşteriyi takip etmek, okudukları her şeyi, ne kadar süre okuduklarını, sonra nereye tıkladıklarını görmek harika olurdu. Hatta bilgisayarlarına bir tanımlama bilgisi bırakmak ve gittikleri diğer tüm web sitelerini görmek isteyebilirsiniz. Onlarla da anket yapabilir ve onlara sosyal medyada kişisel mesajlar gönderebilirsiniz. Onlara mesaj göndermek için en uygun zamanın ne olduğunu ve hangi kanala en iyi yanıt verdiklerini test edin.

Ardından, tüm bu harika bilgilerle ofisinize çekilip sadece onlar için çorbadan kuruyemişe eksiksiz bir pazarlama stratejisi tasarlayabilirsiniz.

Çalışmanızın tek bir büyük hedef şirket için olduğu, hesap tabanlı pazarlama gibi bir şeyden bahsetmiyorum. Tamamen kişiselleştirilmiş, el yapımı bir pazarlama stratejisinden ve şirketinizin sahip olabileceği her olası müşteri için uygulamadan bahsediyorum.

Bir düşünün: tamamen kişiselleştirilmiş binlerce pazarlama planı. On binlerce kişiselleştirilmiş mesaj. Veriler üzerinde yüzbinlerce saat, her bir müşteri adayının tam olarak nasıl davrandığını inceleyerek.

Bu harika olurdu, değil mi?

Sınırsız zamanınız ve sınırsız kaynağınız olsaydı belki. Hiç uyumak zorunda kalmasaydın, ailen ve hayatın olmasaydı... ve en az 312 yaşına kadar yaşayacağına dair güvencen olsaydı.

Aksi takdirde… unut gitsin.

Bu kadar yakından odaklanabilmek ve potansiyel müşterilerimiz ve müşterilerimiz hakkında sahip olduğumuz her küçük veriyi işleyebilmek gülünç. sanrılı.

Biz makine değiliz.

En fazla, kitlelerimizi bölümlere ayırmaya yetecek kadar kaynağa sahibiz. En iyi tahminlerimize dayanarak (tabii ki verilerle bilgilendirilmiş) kişiler ve alıcı yolculukları oluşturmalıyız.

Peki ya tüm bunları makineler yapabilseydi?

Ya iyi eğitilmiş bir algoritma potansiyel müşterilerinizin her birini takip edebilseydi ve mükemmel içerik parçasını önerebilseydi ve onlara mükemmel zamanda, yanıt verme olasılıklarının en yüksek olduğu kanalda gönderebilseydi? Peki ya algoritma, en iyi satış temsilcinizin sonunda onu araması için mükemmel zamanı bile tahmin edebilseydi?

Makine öğreniminin yapabileceği şey budur.

İşte bu konuda bilmeniz gerekenler (en azından yeni başlayanlar için).

Makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt kümesidir.

En basit tanımıyla makine öğrenimi, "soruları yanıtlamak için verileri kullanmaktan" başka bir şey değildir. Bu tanım için Google'ın makine öğrenimiyle ilgili mükemmel video serisine teşekkür etmek için şapka ipucu.

Bu, yapay zekanın belirli bir türü - ya da isterseniz disiplini -. Güçlü yönlerinden biri, bir makine öğrenimi algoritmasının doğruluğunun zaman içinde gelişebilmesidir. "Öğrenebilir". Bu yüzden. satranç oynayabilen bir program yapay zeka olarak kabul edilebilirken, satranç, masa tenisi ve diğer herhangi bir oyunu öğrenebilen bir program makine öğrenimine örnek olabilir.

Daha karmaşık makine öğrenimi sistemlerine genellikle "derin öğrenme" denir. Bu nedenle, oyun örneği için, derin öğrenme sistemleri, işlemlerini yapmak için "sinir ağları" adı verilen birden çok seviye kullanacak şekilde kurulur.

Makine öğrenimi, neredeyse tüm büyük veri kümeleri için geçerlidir.

Biz pazarlamacılar, müşteri adaylarını belirlemek veya mesajlaşma sistemlerimizi optimize etmek için makine öğrenimiyle ilgileniyor olsak da tıpta, finansta, hava durumunda... gerçekten herhangi bir büyük veri kümesinde makine öğrenimi için çok geniş uygulamalar var.

Google videosunda gördüğümüz gibi, bir şeyleri kategorize etmede iyidir. Halihazırda kullanımda olan bir uygulama, fotoğrafları tanımaktır.

Facebook ve Google bunu bir süredir yapıyor elbette ama yakında algoritmalar bizi güneş gözlüğü veya maskeyle bile tanıyacak kadar iyi olabilir.

Çok daha iyi huylu bir fotoğraflı tanımlama biçimiyle oynamak istiyorsanız, Google Lens'i indirin.

Bir şeyleri fotoğraflamanıza izin verir ve ardından size fotoğrafın ne olduğuna dair bir değerlendirme verir. Barkodlardan çiçeklere ve restoran girişlerine kadar her şeyi tanıyabilir.

Ancak fotoğraflar buzdağının sadece görünen kısmı. İster Netflix sizi beğenebileceğiniz filmler hakkında bilgilendiriyor, ister Amazon ürünleri öneriyor veya Google, arama sorgularınıza dayalı olarak bir sonuç listesi sunuyor olsun, makine öğrenimi öneriler için de kullanılıyor.

Aramadan bahsetmişken… sesli arama ve ses tanıma, makine öğrenimi için en umut verici uygulamalardan biridir. Bu, hiç de fütüristik, on yıllık bir uygulama türü değildir. Geçen yıl bile Google, sorgularının %20'sinin sesli arama olduğunu bildirdi. Gartner, "2020 yılına kadar aramaların %30'unun ekran olmadan yapılacağını" öngörüyor.

Pazarlamacıların makine öğrenimi için büyük umutları var.

Pazarlama yöneticilerinin %80'i, yapay zekanın (makine öğrenimini içeren) önümüzdeki beş yıl içinde pazarlama endüstrisinde "devrim yaratacağına" inanıyor.

Bu bir şey söylüyor. Ancak, ankete katılan aynı pazarlamacıların yalnızca %10'u gerçekten yapay zeka kullandığından, bu mutlaka bir şeyler yapmaya dönüşmeyebilir.

Daha da önemlisi, bu pazarlamacıların yalnızca %26'sı yapay zekanın pazarlamada nasıl kullanıldığını anladıklarından emin. (Umarım bu makaleyi okumak, o %26'ya geçmenize yardımcı olur... biraz da olsa.)

Pazarlamacıların, makine öğreniminin gerçekte nasıl çalıştığı konusunda belirsiz olmasıyla ilgili bu sorun, TechEmergence'ın farklı bir çalışmasında ortaya çıktı. Pazarlama endüstrisine özel olarak odaklanan makine öğrenimi şirketlerinin 50 yöneticisiyle röportaj yaptılar. Bu yöneticiler, hizmetlerini satarken karşılaştıkları en büyük zorluğun "teknolojiyi açığa çıkarmak" olduğunu söylüyor. Ve verilen diğer cevaplardan bazılarına bakarsanız ("insanların teknoloji kafası karışıyor" gibi), pazarlamacıların makine öğrenimini gerçekten anlamaması sorunu, makine öğreniminin benimsenmesinin önündeki en büyük engellerden biri olabilir.

Karışıklığa rağmen, pazarlamacılar yapay zekanın işlerinin hangi bölümlerinde onlara şu konularda yardımcı olabileceğini biliyor gibi görünüyor:

• %60'ı yapay zekanın hesapları hakkında daha iyi içgörüler sağlayabileceğini söyledi;
• %56'sı bunun kampanyalarını daha iyi analiz etmelerine yardımcı olmasını bekliyor;
• %53'ü potansiyel müşterileri belirlemelerine yardımcı olacağını söyledi; Ve
• %53'ü günlük görevlerin verimliliğini artıracağını söyledi (teşekkürler, spam filtreleri).

Bu, satıcıların fırsatların ne olduğunu düşündüğünden biraz farklı (gerçi tam olarak bir “elma ile elma” karşılaştırması olmasa da). Satıcılar en umut verici uygulamalar olarak aramayı, "müşteri segmentasyonu/hedeflemesini" ve "tavsiye motorlarını" seçerler.

Tüm vaatlere rağmen, pazarlamacıların makine öğrenimini veya herhangi bir yapay zeka biçimini uygulama konusunda pek çok endişesi var:

• %60'ı yapay zekayı mevcut teknolojilerine entegre etme konusunda endişeli (bu, satıcıların veri kalitesi ve entegrasyonla ilgili bir sorun olduğunu söylediği şeyle eşleşiyor);
• %54'ü çalışanlarını eğitme konusunda endişeli;
• %46'sı sonuçları yorumlamaktan çekiniyor; Ve
• %42'si maliyet konusunda endişeli.

Yine de, pazarlamacılar, aşağıdakilerden emin olabildikleri sürece, herhangi bir şekilde dalmaya isteklidirler:

• satışlar için daha iyi bir kapanış oranı (%59 öyle dedi);
• artan gelir (%58);
• web sitelerinde gelişmiş trafik ve etkileşim (%54); Ve
• olası satışlar için daha yüksek bir dönüşüm oranı (%52).

Çözüm

Makine öğrenimi dünyayı değiştirebilir. Vladimir Putin'den başkası, “Bu alanda lider olan, dünyanın hükümdarı olacaktır” demedi.

Ve bu nedenle, bazen kafa karıştırıcı olabilse ve hepimizin geri dönüp verilerimizin kalitesini iyileştirmemizi gerektirse de, makine öğreniminin ödülleri oradadır. Bu alanda liderlik edebilen pazarlamacılar, sektörlerini yönetebilirler.

sana geri dön

Pazarlamanızda halihazırda makine öğrenimini (veya herhangi bir yapay zeka biçimini) kullanan on pazarlamacıdan biri misiniz? Bunu gelecek yıl uygulamak için planlarınız ve ayrılan bütçeniz var mı? Bir yorum bırakın ve bize bu konuda nerede olduğunuzu söyleyin.