Jak wykorzystać machine learning w marketingu? 5 ważnych obszarów do rozwoju!

W dobie rosnącej konkurencji konieczność skutecznego dotarcia do odpowiedniej grupy odbiorców i zbudowania trwałych relacji z klientami staje się kluczowa. W tym kontekście uczenie maszynowe, jedna z najpotężniejszych gałęzi sztucznej inteligencji, wyłania się jako kluczowa technologia, która może zrewolucjonizować sposób prowadzenia działań marketingowych. Przygotuj się na fascynującą podróż do świata uczenia maszynowego w marketingu internetowym i odkryj, jak możesz zastosować tę technologię, aby zyskać przewagę konkurencyjną i osiągnąć sukces w dzisiejszym cyfrowym środowisku. Sprawdźmy, w jakich obszarach wykorzystać machine learning i jak robią to czołowe światowe marki. 

Chcesz rozkręcić swoją stronę?

Skorzystaj z indywidualnych porad ekspertów

 

Chcesz zwiększyć wyniki swojej firmy? Skorzystaj ze wsparcia naszych ekspertów i poznaj pełnię możliwości Twojej strony. 

Poznaj bezpłatne wskazówki od Widocznych zakresu:

• Pozycjonowania
• Kampanii Google Ads
• Optymalizacji UX

Umów się na darmowy audyt

Uczenie maszynowe - co to jest? Definicja machine learning

Uczenie maszynowe to dziedzina sztucznej inteligencji, która skupia się na opracowywaniu i stosowaniu algorytmów komputerowych, które mają zdolność do uczenia się na podstawie danych i doświadczenia. Jest to proces, w którym systemy komputerowe automatycznie analizują duże ilości c danych, wyszukują wzorce i reguły, a następnie wyciągają wnioski i podejmują decyzje na podstawie tych informacji. Główną ideą uczenia maszynowego jest umożliwienie komputerom samodzielnego doskonalenia swojej wydajności i podejmowania decyzji bez konieczności bezpośredniego programowania.

Uczenie maszynowe opiera się na wykorzystaniu różnych technik i algorytmów, takich jak sieci neuronowe, algorytmy genetyczne, drzewa decyzyjne i wiele innych. Kluczową cechą uczenia maszynowego jest zdolność do adaptacji do nowych danych i sytuacji, co pozwala na ciągłe doskonalenie wyników i dostosowanie się do zmieniającego się otoczenia. W praktyce proces uczenia maszynowego może obejmować takie zadania, jak klasyfikacja, regresja, grupowanie czy predykcja.

W kontekście marketingu internetowego uczenie maszynowe ma ogromne znaczenie. Dzięki możliwości analizy ogromnych zbiorów danych, uczenie maszynowe umożliwia przedsiębiorcom i specjalistom ds. marketingu lepsze zrozumienie zachowań klientów, identyfikowanie preferencji, personalizowanie komunikacji i przewidywanie wyników kampanii. Umożliwia również automatyzację procesów marketingowych, optymalizację działań reklamowych oraz identyfikację nowych trendów i możliwości rynkowych. W efekcie uczenie maszynowe staje się nieodzownym narzędziem dla przedsiębiorców, pomagając im osiągnąć lepsze rezultaty i zwiększyć zwrot z inwestycji. Sprawdź kompleksowy przewodnik po AI marketingu.

Znaczenie uczenia maszynowego w marketingu internetowym

Zastosowanie uczenia maszynowego w marketingu internetowym przynosi wiele korzyści i wartości dodanej dla przedsiębiorców oraz ich firm. Oto kilka kluczowych powodów, dlaczego warto wykorzystać uczenie maszynowe w działaniach marketingowych online:

• Zwiększenie skuteczności działań marketingowych - uczenie maszynowe umożliwia personalizację i dostosowanie treści oraz ofert do indywidualnych preferencji i potrzeb klientów. Dzięki temu możesz skuteczniej angażować odbiorców, zwiększać współczynnik konwersji i budować długotrwałe relacje z klientami.
• Precyzyjne targetowanie i segmentacja - algorytmy uczenia maszynowego pozwalają na analizę danych demograficznych, zachowań klientów i innych czynników, co umożliwia bardziej precyzyjne targetowanie i segmentację odbiorców. Dzięki temu możesz dotrzeć do właściwej grupy klientów z bardziej dopasowanymi i efektywnymi komunikatami.
• Optymalizacja kampanii i zarządzanie reklamami - uczenie maszynowe umożliwia automatyczną analizę wyników kampanii (np. optymalizacja stawek za kliknięcie w Google Ads czy Facebook Ads, inteligentne kampanie produktowe), identyfikację czynników wpływających na ich sukces oraz optymalizację działań reklamowych w czasie rzeczywistym. To pozwala na podejmowanie bardziej trafnych decyzji, zmniejszenie kosztów i maksymalizację zwrotu z inwestycji.
• Predykcja i przewidywanie wyników - dzięki uczeniu maszynowemu możesz przewidywać zachowania klientów (na podstawie analizy ich wcześniejszych interakcji i danych). To umożliwia dostarczanie spersonalizowanych ofert i komunikatów w odpowiednim czasie, co zwiększa szanse na sukces i konwersję.
• Automatyzacja procesów marketingowych - machine learning pozwala na automatyzację wielu procesów marketingowych, takich jak personalizacja treści, zarządzanie kampaniami reklamowymi czy obsługa klienta. To nie tylko oszczędza czas i zasoby, ale również eliminuje błędy ludzkie i zwiększa efektywność operacyjną.
• Analiza danych i wykrywanie trendów - dzięki uczeniu maszynowemu możesz analizować duże zbiory danych z różnych źródeł, co umożliwia wykrywanie ukrytych wzorców, trendów i możliwości rynkowych. To daje wgląd w informacje, których samodzielne przetworzenie byłoby niemożliwe.
• Ograniczenie kosztów i ryzyka błędnych decyzji biznesowych - uczenie maszynowe może ograniczyć ryzyko popełniania błędów i podejmowania niewłaściwych decyzji biznesowych, a to bezpośrednio przełoży się na Twoje wyniki sprzedażowe, przychody i zwrot z inwestycji.
• Wzrost wydajności - dzięki zastosowaniu rozwiązań z zakresu machine learning możesz poprawić wydajność zespołu i ograniczyć czas poświęcany na powtarzalne, żmudne zadania i zbieranie danych.
• Przewaga nad konkurencją - korzystanie z uczenia maszynowego daje silną przewagę konkurencyjną nad firmami, które tego nie robią i pozwala przyciągnąć do siebie więcej odwiedzających.

Sprawdź inne treści, które mogą Cię zainteresować:

• 8 sposobów na segmentację odbiorców w e-commerce.
• Jak skutecznie przeprowadzać segmentację odbiorców w Google Ads.

Jak wykorzystać uczenie maszynowe w content marketingu?

To, że treści są niezbędne do sukcesu w marketingu internetowym, wie wielu przedsiębiorców. Ale w jaki sposób uczenie maszynowe może ulepszyć strategię content marketingu i treści, które tworzysz i publikujesz? Dlaczego wykorzystanie deep learning (uczenia głębokiego) w strategii marketingu treści jest niezbędne? Po pierwsze zastosowanie rozwiązań machine learning może sprawić, że Twoje artykuły będą wyżej w wynikach wyszukiwania. Tworzenie świetnych tekstów to jedno - pamiętaj, że czym innym jest pisanie samo w sobie, a czym innym tworzenie treści w sposób, który podoba się Google. Tworząc treści SEO, musisz być pewien, że używasz wszystkich odpowiednich słów kluczowych, omawiasz elementy ważne dla użytkowników i docierasz do właściwych odbiorców. Możesz to zrobić za pomocą narzędzi, które wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. Do tworzenia treści z odpowiednim zagęszczeniem słów kluczowych możesz wykorzystać kreatory treści dostępne w takich narzędziach, jak Contadu, Surfer czy SEMSTORM. Za ich pomocą stworzysz tekst, który będzie zawierać optymalną liczbę słów kluczowych. Narzędzia te analizują treści z top10 wyników organicznych Google na wybraną frazę i na tej podstawie podpowiadają, jakie słowa i frazy powinieneś zastosować, by trafić w gust użytkowników i zadowolić algorytmy Google.

Nie zapominaj także o potencjale ChatGPT, który dzięki rozumieniu języka naturalnego jest w stanie samodzielnie tworzyć treści na potrzeby Twojej strony www. Dowiedz się więcej o mocy treści w marketingu internetowym:

• Jak wykorzystać słowa kluczowe w treściach SEO?
• Czy można pozycjonować się tylko treścią?
• Czy długość treści ma znaczenie w pozycjonowaniu?
• Jak tworzyć treści zorientowane na klienta?
• Jak dopasować content marketing do ścieżki zakupowej klienta?
• Jak tworzyć treści, które zachwycą wyszukiwarkę i użytkowników?
• Jak zwiększyć sprzedaż w sklepie, wykorzystując content marketing?
• Jak tworzyć treści, które sprzedają?

Analiza wyników top10 w Google przez Contadu

Sekcja tworzenia treści w narzędziu Contadu, które na bieżąco monitoruje zagęszczenie słów kluczowych

Jak zwiększyć personalizację dzięki uczeniu maszynowemu?

Uczenie maszynowe możesz także wykorzystać w celu zwiększenia personalizacji w marketingu internetowym. Dlaczego jest ona ważna? Ponieważ według badań 91% konsumentów preferuje marki, które pamiętają, kim oni są, i w rezultacie dostarczają odpowiednie ofert i rekomendacje. Co więcej, ponad połowa konsumentów jest w stanie wybrać ofertę konkurencji, jeśli na Twojej stronie nie znajdzie spersonalizowanego przekazu (https://www.accenture.com/_acnmedia/PDF-77/Accenture-Pulse-Survey.pdf). Te problemy możesz rozwiązać za pomocą uczenia maszynowego, które za pomocą zaawansowanych algorytmów śledzi zachowanie użytkownika na poziomie szczegółowym, uczy się, jakie produkty mu się podobają, i na podstawie pozyskanych wcześniej danych tworzy w rezultacie spersonalizowane treści i rekomendacje dla potencjalnych klientów. Ten sam algorytm może również:

• generować spersonalizowane oferty dla każdego klienta i wysyłać je e-mailem do konsumentów, gdy są najbardziej skłonni do zakupu,
• wyświetlać reklamę produktu, który użytkownik wcześniej oglądał w sklepie za pomocą remarketingu.

Sprawdź także, jak personalizacja zwiększa zyski i zadowolenie klientów.

Uczenie maszynowa i sztuczna inteligencja w automatyzacji marketingu

Jak uczenie maszynowe wspomaga procesy marketingowe w Twojej firmie? Dzięki machine learningu i sztucznej inteligencji możesz automatyzować i przyspieszyć szereg działań, a jednocześnie zapewnić klientom lepsze doświadczenia. Zastosowanie machine learningu w automatyzacji marketingu obejmuje:

• Automatyczne segmentowanie odbiorców - Algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować dane demograficzne, zachowania użytkowników, preferencje i wiele innych czynników, aby automatycznie segmentować odbiorców. Dzięki temu, marketerzy mogą dostosować swoje komunikaty i oferty do różnych grup odbiorców, bez konieczności ręcznego tworzenia i aktualizacji segmentów.
• Personalizowane e-maile i kampanie - uczenie maszynowe pozwala na tworzenie personalizowanych e-maili i kampanii marketingowych. Systemy mogą analizować dane o zachowaniach i preferencjach użytkowników, aby dostosować treści i oferty do indywidualnych potrzeb. Automatyczne wysyłanie spersonalizowanych wiadomości pozwala na efektywne dotarcie do odbiorców i zwiększenie wskaźników konwersji.
• Dynamiczne ceny i rekomendacje produktów - wykorzystanie uczenia maszynowego pozwala na dynamiczne dostosowywanie cen i generowanie rekomendacji produktów. Systemy mogą analizować dane o preferencjach, historii zakupów i trendach rynkowych, aby ustalić optymalną cenę dla każdego klienta i zaproponować mu odpowiednie produkty lub usługi. Automatyzacja tego procesu pozwala na bieżące dostosowanie oferty i zwiększenie skuteczności sprzedaży.
• Prognozowanie wyników kampanii - algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować dane historyczne i czynniki wpływające na wyniki kampanii, co umożliwia prognozowanie rezultatów przyszłych działań marketingowych. Dzięki temu, marketerzy mogą podejmować bardziej trafne decyzje dotyczące alokacji budżetu, optymalizacji działań i przewidywania zwrotu z inwestycji.
• Automatyczne analizowanie i reagowanie na sygnały odbiorców - uczenie maszynowe umożliwia analizę sygnałów odbiorców, takich jak zachowania na stronie internetowej, interakcje w mediach społecznościowych czy reakcje na reklamy. Systemy mogą automatycznie interpretować te sygnały i podejmować działania odpowiedzi, takie jak personalizowane wiadomości, oferty czy dostosowanie treści na stronie internetowej.

Jak narzędzia uczenia maszynowego działają w praktyce? Załóżmy, że automatycznie wysyłasz wiadomość e-mail do klientów, gdy ci zapiszą się do newslettera lub porzucą koszyk. Podczas gdy większość marek wysyła ogólny e-mail, firmy, które stosują uczenie maszynowe, mogą dostosowywać treści i oferty w oparciu o historię przeglądania tego konsumenta. Z tych opcji regularnie korzysta na przykład marka Airbnb. Jeśli przeglądasz konkretne oferty boclegów w danej lokalizacji w danym czasie i nie wybierzesz żadnej oferty, prędzej czy później otrzymasz wiadomość e-mail z polecanymi ofertami udostępniającymi nocleg w danym miejscu i czasie.

Wiadomość e-mail wysyłana automatycznie przez portal Airbnb na podstawie historii wyszukiwania i przeglądania w aplikacji

Uczenie maszynowe a predykcja w marketingu internetowym

Wykorzystanie uczenia maszynowego do przewidywania potrzeb użytkowników pozwala przedsiębiorcom dostarczać spersonalizowane i odpowiednie oferty w odpowiednim czasie. Oto kilka sposobów, w jakie można wykorzystać uczenie maszynowe w tym kontekście:

• Analiza historii interakcji - uczenie maszynowe może analizować historię interakcji użytkownika z danymi, takimi jak przeglądane strony internetowe, kliknięcia, zakupy, czy zachowania na platformach społecznościowych. Na podstawie tych danych, systemy mogą wykrywać wzorce i preferencje użytkownika, co umożliwia przewidywanie jego potrzeb.
• Rekomendacje produktów i usług - algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować dane o preferencjach użytkownika, historii zakupów, ocenach i opinii, aby generować rekomendacje produktów i usług. Systemy mogą przewidzieć, jakie produkty mogą być interesujące dla konkretnego użytkownika na podstawie analizy danych i podobieństwa do innych użytkowników o podobnych preferencjach.
• Personalizowane powiadomienia i komunikaty - uczenie maszynowe może być wykorzystane do wysyłania spersonalizowanych powiadomień i komunikatów użytkownikom w odpowiednim czasie. Analizując dane o zachowaniach i preferencjach użytkownika, systemy mogą przewidzieć, kiedy użytkownik będzie najbardziej skłonny do interakcji i dostarczyć mu odpowiednią wiadomość lub ofertę.
• Uczenie się na bieżąco - algorytmy uczenia maszynowego mogą stale aktualizować swoje modele na podstawie nowych danych, co pozwala na ciągłe doskonalenie przewidywań potrzeb użytkowników. Dzięki temu, systemy stają się coraz bardziej precyzyjne i trafne w dostarczaniu spersonalizowanych rekomendacji i ofert.
• Analiza danych behawioralnych - uczenie maszynowe może analizować dane behawioralne użytkowników, takie jak nawigacja po stronie, czas spędzony na poszczególnych sekcjach, wyszukiwania czy zachowania na mediach społecznościowych. Na podstawie tych informacji, systemy mogą przewidzieć, jakie treści i oferty mogą być najbardziej interesujące dla użytkownika w danym momencie.

Przykład predykcji w uczeniu maszynowym? Netflix. Marka wykorzystuje uczenie maszynowe do przewidywania, co będziesz chciał obejrzeć w następnej kolejności. Jeśli zaczniesz oglądać film i znudzi Ci się, system sztucznej inteligencji Netflix poleci Ci inny film. Wykorzystuje dane historyczne dotyczące zachowań użytkowników podczas oglądania, aby sformułować te zalecenia. Na przykład, jeśli oglądałeś Igrzyska Śmierci, może polecić grę Squid jako następną. Według The Motley Fool silnik rekomendacji Netflix ma zaoszczędzić firmie 1 miliard dolarów rocznie dzięki zmniejszeniu rotacji i większej retencji (https://www.fool.com/investing/2016/06/19/how-netflixs-ai-saves-it-1-billion-every-year.aspx).

Uczenie maszynowe pozwala przeszukiwać historyczne dane klientów, aby znaleźć wzorce rezygnacji i przewidzieć, którzy klienci odejdą w następnej kolejności. Takie rozwiązania z powodzeniem stosuje Spotify, który używa uczenia maszynowego do przewidywania, kiedy klient odejdzie, aby móc podjąć działania, które mają szansę temu zapobiec. Robią to, analizując dane demograficzne, zachowanie użytkowników w przeszłości i inne formaty danych, aby przewidzieć przyszłe działania.

Dzięki tej technologii firma może utrzymać wysokie wskaźniki retencji, co z kolei zwiększa przychody i poprawia wyniki finansowe. Na przykład, jeśli marka przewidzi, że klient wkrótce odejdzie, możw zaoferować mu zachętę do pozostania, na przykład obniżoną stawkę abonamentu przez 3 miesiące. W rezultacie firmy są w stanie wykorzystywać uczenie maszynowe do celów marketingowych, aby skutecznie zwiększać wartość życia klienta. Sprawdź także 13 skutecznych strategii utrzymania klienta na stronie i w sklepie. 

Jak wykorzystać uczenie maszynowe w optymalizacji lejka sprzedaży?

Uczenie maszynowe może być skutecznym narzędziem do optymalizacji lejka sprzedażowego, umożliwiając właścicielom stron i sklepów doskonalenie procesu sprzedaży i wzrost współczynnika konwersji. Oto kilka sposobów, w jakie można wykorzystać uczenie maszynowe w tym celu:

• Lead scoring - algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować dane dotyczące potencjalnych klientów, takie jak interakcje z witryną, otwarcia e-maili, pobrania materiałów czy zainteresowanie określonymi treściami. Na podstawie tych danych systemy mogą oceniać leady, identyfikując najbardziej obiecujące szanse sprzedażowe. Dzięki temu marki mogą skoncentrować swoje wysiłki na najbardziej wartościowych leadach, zwiększając skuteczność sprzedaży.
• Prognozowanie wyników sprzedaży - agorytmy uczenia maszynowego mogą analizować dane historyczne dotyczące sprzedaży, takie jak liczba kontaktów, konwersje, wartość transakcji czy czas trwania procesu sprzedażowego. Na podstawie tych danych, systemy mogą prognozować wyniki przyszłych działań marketingowych i sprzedażowych. Dzięki temu możesz podejmować bardziej trafne decyzje dotyczące alokacji zasobów, planowania kampanii i osiągania lepszych rezultatów.
• Dynamiczne personalizowane oferty - sztuczna inteligencja w marketingu umożliwia dostarczanie dynamicznych i personalizowanych ofert dla każdego klienta. Na podstawie analizy danych o preferencjach, zachowaniach i historii zakupów, systemy mogą generować oferty, które są dostosowane do indywidualnych potrzeb i preferencji klienta. W ten sposób zwiększysz skuteczność sprzedaży, oferując klientom produkty lub usługi, które są dla nich najbardziej atrakcyjne.

Jak wykorzystać uczenie maszynowe w marketingu online? Podsumowanie

Uczenie maszynowe ma ogromny potencjał w marketingu internetowym, umożliwiając personalizację, automatyzację i optymalizację działań. Jednak wymaga odpowiedniego przygotowania danych i zrozumienia algorytmów. W miarę rozwoju technologii przedsiębiorcy powinni pozostawać na bieżąco i inwestować w rozwój kompetencji związanych z analizą danych. Wykorzystanie uczenia maszynowego to adaptacja do zmieniającego się otoczenia i sposób na osiągnięcie sukcesu w konkurencyjnym świecie marketingu internetowego. Daje możliwość lepszego zrozumienia i satysfakcjonowania potrzeb klientów.

Jakie są główne korzyści z wykorzystania uczenia maszynowego w marketingu internetowym?

Uczenie maszynowe pozwala na personalizację treści, automatyzację procesów, optymalizację kampanii i prognozowanie potrzeb użytkowników. To prowadzi do zwiększenia konwersji, skuteczności działań marketingowych oraz budowania trwałych relacji z klientami.

Czy wykorzystanie uczenia maszynowego w marketingu internetowym wymaga zaawansowanej wiedzy technicznej?

Niekoniecznie. Istnieją narzędzia i platformy, które ułatwiają wykorzystanie uczenia maszynowego w marketingu, nawet dla osób bez zaawansowanej wiedzy technicznej. Jednak zrozumienie podstawowych koncepcji i procesów uczenia maszynowego może być pomocne w efektywnym wykorzystaniu tych narzędzi.

Jakie są wyzwania związane z wykorzystaniem uczenia maszynowego w marketingu internetowym?

Wyzwania związane z uczeniem maszynowym w marketingu obejmują odpowiednie przygotowanie danych, ochronę prywatności użytkowników, interpretację wyników oraz zachowanie etycznego podejścia. Ważne jest również świadome podejście do zarządzania danymi i unikanie wprowadzania błędnych założeń w procesie uczenia maszynowego.

Poznaj historie sukcesu naszych klientów

Sanpol

• 500% wzrost wejść organicznych
• 12-krotny wzrost współczynnika konwersji
• 6 miesięcy na zdominowanie top 10 Google

Protan Elmark

• 20 krotna dynamika sprzedaży
• 3 razy więcej zapytań ofertowych rok do roku
• ponad 3500 fraz w czołówce Google

Elmark Wynajem

• 7 krotny wzrost ruchu z pozycjonowania
• 150% więcej zapytań z formularza na stronie
• 5-krotny wzrost liczby konwersji z Google Ads

Volkswagen Samochody Użytkowe

• Kilkaset fraz w czołówce Google
• Stały i stabilny wzrost ruchu na stronie

Centrum Medyczne Stanley

• 250% wzrostu liczby rezerwacji na usługi USG
• 130% wzrostu liczby wizyt w gabinetach
• 4,5 razy więcej odwiedzających stronę

Starter24

• 187% więcej konwersji z pozycjonowania

Karlik

• 270% wzrost współczynnika konwersji

Zobacz więcej

4.9

4.8

Clutch.co to jedna z najbardziej wiarygodnych platform z opiniami na świecie!

opinie

Ponad 560 pozytywnych opinii w Google i 70 opinii na Clutch.co

 

Jesteśmy jedną z najlepiej i najczęściej ocenianych agencji marketingu internetowego w Polsce na największych platformach do ocen: w Google i na Clutch.co. Zobacz, nasze oceny i przekonaj się, że warto z nami współpracować.

 

» zobacz jak się z nami współpracuje

 

 

Wyślij zapytanie