In che modo l'apprendimento approfondito può trasformare i tuoi risultati di marketing

Sia che esternalizzi una soluzione di deep learning a un fornitore o porti questa competenza internamente, ecco cosa devono fare i professionisti del marketing per far funzionare l'apprendimento profondo.

La tecnologia continua a spingere i confini di ciò che è possibile per gli esperti di marketing. Mentre la maggior parte dei dirigenti di marketing capisce che il software può guidare la crescita, non tutti hanno familiarità con le tecnologie sottostanti che alimentano gli strumenti più recenti.

Va bene perché il tuo compito è far funzionare il software, non metterlo insieme. Ma una comprensione di base di come funzionano alcuni di questi strumenti può consentire di prendere decisioni migliori su dove investire il budget. Con questo in mente, diamo un'occhiata a una tecnologia che è in genere accompagnata da molta pubblicità ma poca chiarezza: l'apprendimento profondo.

Dare un senso all'apprendimento profondo

I moderni team di marketing si concentrano su impegni a imbuto completo e vogliono tenere traccia di tutte le prospettive di interazione con la loro azienda attraverso il sito Web, i contenuti, gli eventi e altrove. Questi dati possono potenzialmente fornire loro una visione olistica dei fattori e dei punti di contatto che spostano i potenziali clienti lungo il canale di distribuzione verso il team di vendita.

Sfortunatamente, i team di marketing di oggi possono soffrire di qualcosa che solo un decennio fa sarebbe stato considerato un problema invidiabile: troppe informazioni. Ciò porta a una serie di modelli spesso contraddittori per misurare il ritorno sull'investimento di diverse strategie e una generale mancanza di comprensione su dove e quando impegnarsi.

Entra nell'apprendimento profondo. È una forma particolarmente potente di apprendimento automatico basato su reti neurali (operatori matematici che simulano la struttura del cervello umano) ed è estremamente prezioso quando si dispone di grandi quantità di dati ragionevolmente strutturati. Può aiutare gli esperti di marketing a comprendere le interazioni con i clienti a livello granulare e prevedere in che modo tali interazioni porteranno a risultati particolari.

Inoltre, poiché il deep learning può considerare contemporaneamente migliaia di potenziali percorsi decisionali, le previsioni sono significativamente più potenti di quanto si possa fare con i metodi statistici tradizionali. Per avere un'idea migliore di come ciò sia possibile, esaminiamo due casi d'uso: prioritizzazione dei lead e allineamento delle vendite.

Priorità al piombo

Il punteggio principale tradizionale ruota attorno a due domande:

1. Questa azienda o persona è adatta alla nostra attività?
2. Cosa ci dicono le azioni guida sull'interesse?

È tutt'altro che una scienza esatta.

Considera due potenziali contatti. Entrambi sono fondatori di startup, hanno titoli di livello C e vendono a settori simili. Tuttavia, i team esecutivi non fondatori hanno esperienze e capacità significativamente diverse.

Usando metodi tradizionali, probabilmente otterresti questi punti in modo simile e il tuo marketing raggiungerebbe entrambi. Tuttavia, il ROI potrebbe essere significativamente diverso. Con strumenti di apprendimento profondo, un programma può analizzare diversi tipi di informazioni di base per ciascuno e interpretare quei fattori in modo interconnesso per dirti se un individuo corrisponde al tuo prodotto piuttosto che alla tua persona.

Allineamento delle vendite

Se stai seguendo una strategia di marketing basata su account, il tuo focus è su un numero inferiore di account di primo livello e le principali parti interessate di ciascuno. I tuoi obiettivi non sono necessariamente gli stessi di un marketer inbound tradizionale; sono probabilmente più legati all'organizzazione delle vendite e supportano i processi che incidono sulle entrate.

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Il deep learning può dire ai marketer di ABM quali acquirenti associati a un account sono più importanti per il targeting, dove altri probabili influenzatori si trovano nell'account e quanto è probabile che un account si converta. Può anche aiutarti ad allineare le tue risorse ai criteri di successo che sono più importanti per la tua organizzazione.

Far funzionare l'apprendimento profondo

I moderni marketer sono in anticipo sulla curva nell'implementazione di strumenti basati sull'intelligenza artificiale, poiché poco più della metà fa già affidamento su almeno uno per ottenere informazioni dettagliate sui clienti o rendere più efficienti i flussi di lavoro. Indipendentemente dal fatto che esternalizzi una soluzione di deep learning a un fornitore o porti questa competenza internamente (se hai già un team dedicato alla scienza dei dati), ecco cosa devono fare i professionisti del marketing per far funzionare il deep learning:

1. Scopri per quale risultato vuoi ottimizzare

Con qualsiasi tipo di apprendimento profondo, la cosa più importante è capire per quale risultato stai cercando di ottimizzare e quindi costruire un set di formazione efficace che ti aiuti ad arrivarci. Forse vuoi capire quali sono i miglioramenti nei tassi di click-through del sito Web o quali campagne attirano i lead con le conversioni più elevate. Con l'apprendimento profondo, ci sono innumerevoli interazioni da indagare.

Dovresti iniziare definendo chiaramente il problema che stai cercando di risolvere e quindi identificare il risultato ideale. Che aspetto ha il successo di questo progetto? E cosa costituisce un risultato fallito? Inoltre, considera come utilizzerai l'output o le informazioni apprese dall'apprendimento automatico. Tutti questi passaggi ti aiuteranno a capire quali informazioni stai cercando e come pensi di arrivarci.

2. Raccogli i tuoi dati

Il deep learning è alimentato dai dati, ma i dati che vi vengono immessi (il set di formazione) devono essere leggibili automaticamente. Ciò significa che deve essere tradotto in un formato matematico coerente per essere valutato. Storicamente, questo processo ha richiesto esperienza nella scienza dei dati.

Per creare un set di formazione efficace, è innanzitutto necessario determinare quali dati è possibile utilizzare per il progetto e quali dati potrebbero essere utili che possono essere simulati per aiutare a risolvere il problema. La parte che richiede più tempo può essere la preparazione dei dati per renderli utili per l'apprendimento automatico. È necessario assicurarsi che il materiale sia accurato per renderlo utile. E più dati hai, più accurate saranno le prestazioni dell'apprendimento automatico.

Anche se oggi non sei pronto a investire in una soluzione di apprendimento profondo, prendi l'abitudine di raccogliere e archiviare i dati dei clienti in modo organizzato. Se strutturi i tuoi dati in modo efficace ora, avrai un vantaggio quando introdurre la tecnologia di apprendimento profondo ha senso. Crea connessioni tra i silos di dati della tua azienda per estrarre approfondimenti speciali che possono essere trovati solo utilizzando più fonti di dati. Inoltre, assicurati di avere il diritto di utilizzare le informazioni. Il regolamento generale sulla protezione dei dati in Europa limita l'uso di alcuni dati e diversi stati stanno prendendo in considerazione leggi simili.

3. Decidi come implementare la tua strategia

Sia che tu stia provando a connetterti con potenziali clienti e lead in tempo reale attraverso la chat, fornendo una comunicazione di follow-up come un messaggio di posta elettronica o avendo le vendite direttamente in contatto, dovresti avere un piano per spostarli nella canalizzazione. L'apprendimento profondo può suggerire quale tattica è probabilmente la più efficace sulla base di dati sia espliciti che impliciti. Ma alla fine spetta a te come leader del marketing interpretare le previsioni e attuare la strategia corretta.

Una storia di successo che coinvolge l'apprendimento automatico nel marketing è il marchio di cosmetici Sephora, che utilizza la modellazione predittiva per personalizzare la sua strategia di email marketing. L'azienda raccomanda prodotti ed estende le offerte e gli incentivi ai suoi clienti più fedeli sulla base di acquisti precedenti, il che ha portato ad un aumento della produttività del 70%. Ed è tutto realizzato senza un aumento misurabile della spesa.

4. Accettare le limitazioni e monitorare per ridurre al minimo il rischio

L'apprendimento profondo è incredibilmente potente, ma i suoi meccanismi interni sono spesso opachi. Il motivo per cui è stata raggiunta una conclusione particolare è spesso inconoscibile, anche in linea di principio. Questa limitazione può essere una pillola difficile da ingoiare perché limita la responsabilità.

Questa limitazione è uno dei motivi per cui è importante prestare molta attenzione al processo di formazione. Garbage data in significa eliminazione delle previsioni. Anche con dati validi, l'apprendimento approfondito può amplificare i pregiudizi nel set di dati. È importante monitorare e valutare continuamente le previsioni rispetto ai risultati. In questo modo, puoi affrontare rapidamente i problemi che sorgono a seguito di una formazione inefficace o distorta.

I progetti di machine learning che utilizzano set di dati che vengono costantemente aggiornati producono i migliori risultati. Adotta quindi una strategia che fornisca un miglioramento continuo del tuo set di dati. Ciò rende anche più difficile per i concorrenti replicare il tuo set di dati.

Gli esperti di marketing hanno un lavoro duro, ma il deep learning può aiutare le aziende a comprendere meglio i dati di marketing raccolti e ad utilizzarli per attrarre e coinvolgere i clienti. Seguendo questi passaggi per implementare il deep learning nella tua azienda, puoi sfruttare questa potente tecnologia.