1) Cá nhân hóa tốt hơn
Có thể cho rằng, các thương hiệu bán sản phẩm và dịch vụ tương tự có thể khác biệt hoàn toàn nhờ chất lượng trải nghiệm của khách hàng. Và học máy đang giúp các nhà tiếp thị mang lại trải nghiệm khách hàng vượt trội trên quy mô lớn
2) Dịch vụ khách hàng nhanh hơn
Nghiên cứu cho thấy 79% khách hàng thích trò chuyện trực tiếp vì câu hỏi của họ được trả lời nhanh chóng. Dưới đây là những lợi ích của chatbots dịch vụ khách hàng:
• Không có thời gian chờ đợi của khách hàng • Tính khả dụng 24X7
• Cơ sở dữ liệu tri thức ngày càng mở rộng 3) Quản lý nội dung chính xác hơn
Nếu nhóm nội dung cần sắp xếp các bài đăng để chuẩn bị cho các vòng tổng kết hoặc nội dung hay nhất khác, việc đó có thể tốn nhiều thời gian . May mắn thay, có sẵn các công cụ quản lý dựa trên học máy hỗ trợ việc đó
4) Tạo nội dung thông minh
Kiểm tra bất kỳ danh sách công việc nào mà AI dự kiến sẽ tự động hóa và sẽ thấy rằng những công việc có tập hợp các nhiệm vụ có thể dự đoán và lặp lại, chẳng hạn như theo dõi, đều ở ngay đó. Việc tạo nội dung không nằm trong danh sách này vì nó thuộc lĩnh vực sáng tạo và do đó, rất khó để tự động hóa.
58
Thiết kế web, mặc dù là công cụ để tiếp thị kỹ thuật số thành công, nhưng lại là một vấn đề lớn đối với các nhà tiếp thị. Nhưng học máy là một cứu cánh, vì nó có thể tập hợp dữ liệu liên quan đến sở thích của người dùng, bản đồ nhiệt trang web, các phương pháp hay nhất về thiết kế và các bài kiểm tra
Bạn có thể tạo thiết kế web dựa trên nhiều dữ liệu thực tế hơn là dựa trên phỏng đoán của nhà thiết kế.
Một công cụ thiết kế web hỗ trợ máy học là Wix ADI ™ (Trí tuệ thiết kế nhân tạo), sử dụng dữ liệu được thu thập từ 86 triệu sở thích của người dùng để xây dựng các trang web tuyệt đẹp trong vòng vài phút:
6) Tự động hóa tiếp thị dễ dàng hơn
Theo Forrester, chi tiêu cho công cụ tự động hóa tiếp thị sẽ đạt 25 tỷ đô la vào năm 2023 và HubSpot, Marketo và Pardot chiếm 50% thị trường đó .
Tự động hóa tiếp thị đưa chiến lược của bạn lên một tầm cao mới. Nó sử dụng công nghệ học máy để xử lý các con số, học hỏi từ các mẫu và kết quả trong quá khứ, đồng thời cung cấp thông tin chi tiết đáng tin cậy về phân khúc khách hàng, đề xuất theo quy định, nhắm mục tiêu nội dung và theo dõi giúp đơn giản hóa việc ra quyết định của bạn. Khi nó tiếp tục học hỏi, nó sẽ ngày càng tốt hơn. Đó là toàn bộ chuỗi giá trị tiếp thị của bạn, về nguyên tắc, tự động.
7) Quảng cáo được tối ưu hóa
Quảng cáo là một chi phí lớn đối với các nhà tiếp thị kỹ thuật số. Tối ưu hóa chiến dịch truyền thống dựa trên việc ra quyết định thủ công
Tất nhiên, giống như tất cả các quy trình thủ công, tính hiệu quả của quy trình này bị hạn chế bởi những hạn chế của con người về hoạt động trí óc và xử lý số. Tận dụng sức mạnh của học máy có thể tối ưu hóa hiệu suất của các chiến dịch tiếp thị hiện tại của bạn.
8) Chiến dịch tiếp thị qua email tự động
Các nhà tiếp thị dày dạn kinh nghiệm luôn chú ý đến phần mềm tự động hóa tiếp thị qua email để cải thiện ROI của họ. Tiếp thị qua email được hỗ trợ bởi học máy có thể giúp tận dụng các phân khúc và cá tính khách hàng đa dạng, một thư viện nội dung và dữ liệu về khách hàng tiềm năng. Các nhà tiếp thị có thể siêu cá nhân hóa các chiến dịch email của họ một cách dễ dàng.
Ngoài ra, học máy cũng cho phép các nhà tiếp thị xây dựng thử nghiệm phân tách ngay trong tiếp thị qua email, giúp liên tục tăng ROI.
Các công cụ như Automizy và MailChimp đã làm cho sức mạnh của máy học để tiếp thị qua email có thể tiếp cận được với các nhà tiếp thị.
59
9) Quản lý phương tiện truyền thông xã hội mạnh mẽ
Tiếp thị truyền thông xã hội đã trở thành tâm điểm mới cho tất cả tiếp thị kỹ thuật số. Từ tiếp thị nội dung đến hỗ trợ khách hàng, một số chức năng tiếp thị quan trọng hiện được thực hiện thông qua FaceBook, Instagram, Twitter và YouTube và học máy giúp các nhà tiếp thị sử dụng sức mạnh của dữ liệu lớn để tối ưu hóa các tài nguyên truyền thông xã hội của họ .
10) Tiếp thị người ảnh hưởng chuyển đổi
MediaKix dự đoán rằng chi tiêu toàn cầu cho tiếp thị người ảnh hưởng sẽ là 5 - 10 tỷ đô la vào năm 2020
Tuy nhiên, các nhà tiếp thị kỹ thuật số biết rõ hơn là đầu tư mù quáng vào những người có ảnh hưởng. Họ đang tìm kiếm ROI tốt hơn và bản thân những người có ảnh hưởng cũng đang tìm cách để chứng minh tiềm năng của họ đối với các nhà tiếp thị.
Học máy sử dụng Mạng thần kinh nhân tạo (ANN) để phân loại nội dung hình ảnh và video, ngay cả khi nó có thể không đi kèm với siêu dữ liệu hoặc thẻ bắt đầu bằng . Điều này cho phép quá trình kết hợp những người có ảnh hưởng với thương
Các công cụ lắng nghe và giám sát xã hội như Sprout Social giúp các thương hiệu hiểu ai đang nói về thương hiệu của họ và họ đang nói gì về thương hiệu, giúp họ cung cấp thông tin chi tiết hữu ích cho những người có ảnh hưởng.
11) SEO trang web theo quy mô
Phân tích SEO theo quy mô: Với máy học, bạn có khả năng tự động hóa phân tích SEO theo quy mô. Các công cụ như SEMrush, Ahrefs, WordTracker và Moz đã sử dụng ML để theo dõi lượng lớn dữ liệu và đề xuất các từ khóa tốt nhất để nhắm mục tiêu, liên kết để xây dựng hoặc các trang để tối ưu hóa để có thứ hạng tốt hơn. Thay vì nhắm mục tiêu từng trang theo cách thủ công, các công cụ này cho phép bạn xác định các trang cần được tối ưu hóa trong vòng vài phút. Bạn thậm chí có thể chuẩn bị các báo cáo với vô 12) Các chiến dịch PPC được cải thiện
Quảng cáo trả tiền cho mỗi lần nhấp chuột (PPC) đã phát triển về phạm vi và mức độ phức tạp kể từ khi Google giới thiệu một số cải tiến dựa trên công nghệ máy học cho Google Ads. Đối tượng trong thị trường, tỷ lệ nhấp dự đoán, tối ưu hóa xoay vòng quảng cáo - tất cả các tính năng này có nghĩa là các nhà tiếp thị có thể nhận được nhiều hơn từ chi tiêu PPC của họ.