Согласно исследованию от Epsilon, 80% потребителей вероятно купят продукт или услугу, если бренд предлагает персонализированный опыт. Machine Learning как раз анализирует поведение пользователей и их интересы, позволяя создавать более точные и персонализированные рекламные кампании.
Аналитики выделяют следующие преимущества технологии:
— с помощью машинного обучения можно оптимизировать бюджеты рекламных кампаний, нацеливаясь на самые влиятельные каналы с наилучшим ROI. Прогнозирование поведения потребителей позволяет понять, какие рекламные акции будут наиболее эффективными;
— ML может автоматизировать рутинные задачи, такие как сегментация клиентов, анализ данных и оптимизация цен. Это экономит время и ресурсы команды;
— машинное обучение может анализировать большие объёмы данных и выявлять будущие тренды, позволяя маркетологам опередить конкурентов и занять доминирующее положение на рынке;
— системы на базе машинного обучения, такие как чат-боты, улучшают качество обслуживания клиентов, предоставляя мгновенные ответы на их вопросы и рекомендации.
Кроме того, по данным Boston Consulting Group, бренды, использующие машинное обучение для персонализации потребительского опыта, показывают рост продаж на 6-10%, что в два раза быстрее, чем у их конкурентов, а Forrester Research подтверждает, что 77% потребителей выбирают, рекомендуют или платят больше за бренд, предлагающий персонализированный опыт.
Машинное обучение уже доказало свою эффективность в мире маркетинга. Оно предлагает инструменты, которые делают рекламные кампании более точными, релевантными и эффективными — если вы всё ещё не опробовали их, возможно, пришло то самое время.
