Uczenie maszynowe zmienia marketing internetowy

Uczenie maszynowe jest coraz ważniejszym czynnkiem cyfrowych strategii marketingowych. Technologia ta może uprościć nasze strategie i pozwolić nam zajść dalej niż kiedykolwiek wcześniej, ale nie zawsze wykorzystujemy jej pełny potencjał.

Uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja i marketing cyfrowy

Zacznijmy od wyjaśnienia kluczowych pojęć: czym jest uczenie maszynowe i czym różni się od sztucznej inteligencji? Mimo że te dwa terminy są czasem używane zamiennie, nie są one identyczne.

Sztuczną inteligencją nazywamy zdolność maszyn do naśladowania funkcji poznawczych, które zwykle kojarzymy z ludźmi, takich jak rozwiązywanie problemów, rozumowanie, reprezentowanie idei, tworzenie planów, przetwarzanie języka naturalnego itd.

W ramach sztucznej inteligencji istnieje szczególna gałąź, jaką jest uczenie maszynowe. Innymi słowy, uczenie maszynowe jest rodzajem sztucznej inteligencji.

Uczenie maszynowe to zdolność maszyn do uczenia się na podstawie danych, które im przekazujemy. Opiera się na automatyzacji tworzenia modeli na podstawie analizy danych; komputer uczy się na podstawie analizowanych danych, identyfikując i rozpoznając wzorce, co pozwala mu na podejmowanie decyzji opartych na danych.

W świecie marketingu cyfrowego istnieje wiele zastosowań sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, które stają się coraz ważniejsze w miarę postępów w automatyzacji marketingu, na przykład:

Popraw doświadczenia klientów

Uczenie maszynowe ma wiele zastosowań, na przykład w obsłudze klienta, poprzez:

Prowadzenie potencjalnych klientów przez ścieżkę zakupową dostosowaną do ich indywidualnych preferencji.
Zapewnienie zapasów w sklepach internetowych poprzez wysyłanie powiadomień do magazynu i w razie potrzeby oferowanie klientom alternatywnych produktów.
Wydawanie spersonalizowanych zaleceń na podstawie danych o klientach w celu zwiększenia konwersji. Jest to jedno z najciekawszych zastosowań uczenia maszynowego, ponieważ system jest w stanie analizować duże ilości danych dotyczących preferencji i coraz lepiej dopracowywać swoje modele na podstawie informacji zwrotnych od użytkowników.