機械学習はコンテンツのA / Bテストの死だろうか？

Marketoが発表

機械学習はコンテンツマーケティングゲームを変えています。人工知能ツールの民主化により、機械学習技術を実装するためのデータサイエンスの学位は必要ありません。コンテンツの最適化、カスタマイズ、パーソナライゼーション、関連性の全く新しい世界は、に戻る

つまり、慎重に作成されたコンテンツスタイルと、適切な時間と適切なリズムでの行動を呼び起こすことで、より魅力的で意味のあるコンテンツを顧客に提供することができます。

あなたはすでに顧客と市場についての膨大な量のデータを手に入れています。さらに多くのデータが毎日生産され販売されています。機械学習は、データがもたらす基本的な洞察を解き放ち、適切なユーザーにデータとコンテンツをマップできるツールです。

そして、人々があなたのコンテンツに関わると、機械学習はあなたが収集したデータを理解し、何が効いているのか、それが何であるのかを明らかにします。そして、それをあなたのキャンペーンを最適化し、将来的なものであり、あなたは本当にパーソナライズされた経験を大規模に提供することができます。

コンテンツマーケティングの統一理論

ほとんどの組織では、ソーシャルマーケティング担当者がリサーチチームとコンテンツマーケティングチームと調整しているかもしれませんが、各チャネルを運営するマーケティング担当者は異なる場合があります個々のキャンペーンのそれぞれに、顧客が誰であり、何が必要なのかを示します。そして、それはあなたの顧客のための不協和音につながることができます。

そして、マーケティングキャンペーンや調査のすべてのデータを、電子メールから社会、検索、発見、宣伝など、すべてのチャンネルで収集する機械学習があります。さらに、これらすべてのチャネル間のサイロを分解して、顧客ベース全体を統一的に把握できます。機械学習は、すべての接点で顧客の傾向と行動を結びつけることができ、マーケティング対象のオーディエンスが何であるかを真に包括的に把握することができます。

推測を排除する

新しいキャンペーンを開始する準備はできていますか？機械学習では、顧客関与の観点と洞察を得ることができます。実際のデータ駆動型のビューは、これらのチャネルのそれぞれと各チャネルで機能しています。そこから、あなたは直感に基づいてキャンペーンを調整できるだけでなく、機械学習ソリューションが提供する洞察とフィードバックを活用して統計的有意性から実際のフィードバックや今後のキャンペーンの提案に至るまで作業できます。

マーケティングのような企業は、マーケティング分野で機械学習に深く投資しており、マシン学習アルゴリズムがマーケティング担当者に提供できるすべてのものを発見するために顧客と協力していると、同社のチーフプロダクトオフィサー、Arun Anantharamanは述べています。マーケティング担当者は特に、愚痴をデータで置き換えることを熱望しています。 Anantharaman氏は次のように説明しています。「企業マーケティング顧客の1人は、AIがブランドと相互作用する各人のコンテンツがどのようなものであるかを判断することから推測していると述べています。

企業は現在、A / Bテスト（コンテンツの影響を理解するための主要な方法）から、データフィードアルゴリズムがContent AIと呼ばれるものに対して重要な結果を達成するところまで進んでいます。

「あなたが何を追いかけているのか、人口統計と企業が何であるのかを教えてください。その後、リポジトリで1000個のコンテンツの中で最高のパフォーマンスを発揮する15個の作品を開始場所としてお勧めします。アナンタラマンは言う。「これはマーケティング担当者にとって2ヵ月間の推測を排除し、その巨大なデータリポジトリから実際にどのような部分が機能するかをテストすることです」

そこから機械学習が自動化され、キャンペーンの15のコンテンツフォーカスエリアをキャンペーンごとに切り替えることができます。 1つのクライアントは、フォーム提出のようなものに対して75％の直接リード変換を見た、とAnantharamanは言います。

入門

機械学習は、たくさんのデータとたくさんのコンテンツがある場合に効果的です。つまり、すべての企業にとって完璧なソリューションではありません。小規模な組織にとっては、マシン学習は適切な解決策ではないかもしれません。彼らのデータとコンテンツのリポジトリは、単に十分ではないかもしれません。

また、マーケティング戦略に完全に統合する必要のあるツールです。機械学習の洞察は1つではありません。継続的なデータから継続的に学び、毎回賢明な洞察を提供することを目的としています。

そしてそれはしばしばあなたの会社の中でまったく新しい役割を創り出すことを意味します。適切な人材を適所に置くことです。特定のオーディエンスのハイパーセグメンテーションという概念を中心に、パーソナライゼーションに必要なことを理解しているマーケティング担当者が必要です。以前は達成できなかった成果を得るために、視聴者をコンテンツにマッピングすることに重点を置く必要があります。

しかし、既存のワークフローに機械学習とAIを組み込んでも、データ科学者が必要となるわけではありません。機械学習技術の進歩は、特定の企業、マーケッターが実際に望んでいるものをキャプチャするために事前にフィルタリングされた機能、つまりオープンクリック、電子メール活動、行動データ、ウェブサイトの行動、ウェブ全体の広告ネットワーク関与、広告、LinkedInリード生成広告、イベントエンゲージメントなどが含まれます。それはすべて読みやすいフォーマットであなたに提示されました。

次に、自分のコンテンツとのシームレスな統合を作成して、機械学習の洞察を活性化する – a）、視聴者にとって適切なコンテンツは何か、そしてb）適切な視聴者は何ですか？文字通りチェックボックスをクリックするだけで簡単に操作できます。

次は何ですか？

Anantharamanは、コンテンツAIの次にAudience AIがあります。これは、マーケティング担当者がキャンペーンを推進し、過去に成功して成功した視聴者を特定するために活用されることを意味します。機械学習では、見た目の類似したターゲットをデータベースでリアルタイムに検索し、マーケティング担当者の時間、日、さらには数カ月を節約します。 AIとは、数十万人、場合によっては何百万人というデータベースから変換する可能性の高い人物のリストを作成することを意味します。機械学習では、以前のキャンペーンの成功を理解し、その成果を特定のプロファイルに必要な属性にマップし、次のキャンペーンに必要なオーディエンスを数秒で生成することができます。手動で決してできないこと。

Marketoがマーケティングの人工知能をどのように利用しているかについては、 https://www.marketo.com/ai

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