Sie fragen sich, wie Sie Ihre Marketingkampagnen verbessern können? Mit der Entwicklung neuer Technologien führen immer mehr Unternehmen Lösungen ein, die auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen basieren. Prüfen Sie, ob diese für Sie geeignet sind.
Wie funktioniert maschinelles Lernen?
Sie wissen, dass niemand alles sofort kann und Fähigkeiten erst durch Erfahrung erworben werden. Algorithmen des maschinellen Lernens ermöglichen es Computern, Daten selbstständig zu analysieren und basierend auf Erfahrung bestimmte Muster zu erkennen. Auf diese Weise lernen sie und helfen unter anderem, Trends zu erkennen oder Verhalten vorherzusagen.
Es gibt verschiedene Arten des maschinellen Lernens: verstärkendes, überwachtes, halbüberwachtes und unüberwachtes Lernen.
- Überwachtes Lernen ist Lernen durch Beispiele. Anhand von Eingabe- und Ausgabedaten lernen Algorithmen, bisher unbekannte Daten zu klassifizieren. Dies funktioniert anhand eines Antwortschlüssels, bei dem Algorithmen beispielsweise anhand einer Reihe von Bildern, die Objekt X oder Y darstellen, Ähnlichkeiten und Unterschiede erkennen.
- Beim unüberwachten Lernen versuchen die Algorithmen selbst, die Daten (ohne Beschriftungen) auf Clusterbasis in Kategorien einzuordnen. Aufgrund der fehlenden Beschriftung der Daten ist dieses Verfahren schneller als das überwachte Lernen.
- Halbüberwachtes Lernen umfasst sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten. Es wird hauptsächlich bei großen Datensätzen eingesetzt.
- Beim bestärkenden Lernen geht es darum, Aktionen zu wiederholen und für richtige oder falsche Klassifizierungen „Belohnungen“ und „Bestrafungen“ zu erhalten.
Wofür kann Machine Learning im Marketing eingesetzt werden?
Das Erkennen von Verkaufstrends, die Empfehlung personalisierter Produkte oder die Optimierung von Inhalten sind nur einige Beispiele für den Einsatz von maschinellem Lernen in Marketingkampagnen. Wussten Sie, dass Chatbots hauptsächlich auf maschinellem Lernen und NLP (Natural Language Processing) basieren? Dadurch können sie sich beispielsweise an Kundenbestellungen erinnern und darauf basierend Nachrichten personalisieren und spezifische Angebote empfehlen.
In iPresso können Sie Empfehlen Rahmen mit Vertex AI integrieren, einer Plattform von Google zum Trainieren und Bereitstellen von Modellen maschinellen Lernens. Sie fragen sich, wie das funktioniert? Wenn Sie Produkte in die Google Cloud einspeisen, erlernen maschinelle Lernalgorithmen die Daten und empfehlen Ihnen dann individuell auf Sie zugeschnittene Produkte. Wichtig ist, dass die Empfehlungen in diesem Fall auf einer Vielzahl von Aktionen einer bestimmten Person beruhen und sich deshalb dynamisch ändern. Ein Kunde kann im Empfehlung Rahmen beispielsweise Produkte sehen, die er oder sie kürzlich gekauft hat, aber auch ähnliche Angebote oder solche, die ihm oder ihr aufgrund früherer Präferenzen gefallen könnten. Durch den Einsatz maschinellen Lernens ist es auch möglich, dem Empfänger Produkte zu empfehlen, die sich gegenseitig ergänzen können (z. B. eine Spielekonsole und ein Controller oder ein Smartphone und eine Hülle). Empfehlung Rahmen ändern sich spontan und in Echtzeit. Die Kombination von Empfehlungen Rahmen mit Vertex AI ist besonders im E-Commerce nützlich, lässt sich aber auch in anderen Branchen erfolgreich einsetzen.
Was sollten Sie beim Einsatz von Machine Learning beachten?
Zunächst einmal dürfen die Daten, die Sie den Algorithmen bereitstellen, keine Fehler enthalten. Es ist offensichtlich, dass der Algorithmus, wenn er die falschen Informationen liest, die Werte ständig falsch darstellt. Maschinelles Lernen erfordert Fachwissen und sollte nicht von jedem beherrscht werden. Ein Machine-Learning-Ingenieur muss mit der Programmierung und dem Kodieren in verschiedenen Sprachen vertraut sein. Denken Sie auch daran, dass sowohl künstliche Intelligenz als auch maschinelles Lernen Fehler machen können, und manchmal ist es schwer zu begründen, warum das Modell eine bestimmte Sache so und nicht anders qualifiziert hat.
Zusammenfassung
Maschinelles Lernen findet breite Anwendung im Marketing. Durch sorgfältige Datenanalyse können Machine-Learning-Algorithmen Marketing Trends vorhersagen, kundenindividuelle Produkte empfehlen oder Inhalte optimieren. Dies ist besonders nützlich bei großen Datensätzen, beispielsweise im E-Commerce, wo täglich Tausende von Bestellungen aus verschiedenen Kategorien eingehen.
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