Aloitetaan perusteista: Mitä koneoppiminen oikeastaan on? Jos aihe on sinulle jo aiemmin tuttu, niin voit jättää seuraavan kappaleen väliin. Suosittelen myös lukemaan Timo Paloheimon blogipostauksen tekoälystä markkinoinnissa

Koneoppiminen markkinoinnissa

Koneoppimisella markkinoinnissa tarkoitetaan yleisesti markkinoinnin yksilöintiä algoritmin avulla. Yksinkertaistettuna algoritmit oppivat kävijäkäyttäytymisestä yhdistämällä eri käyttäytymismalleja. Esimerkkinä voidaan käyttää verkkokaupan tuotesuosituksia, joiden avulla pyritään kasvattamaan tilausten arvoa. Yksilölliset tuotesuositukset voidaan rakentaa koneoppimisen avulla, mikä johtaa parempiin tuloksiin kuin ihmisten manuaalisesti tekemät suositukset.

Tarpeellisuus markkinoinnissa

Markkinoinnin monimutkaisuus on jatkuvassa kasvussa ja kärryillä pysyminen on entistä hankalampaan. Markkinoinnin automaation avulla voidaan asettaa tiettyjä sääntöjä ohjelmistolle ilman koneoppimista, mutta tämä ei enää riitä. Asiakkaat haluavat yhä yksilöllisempää vuorovaikutusta brändin kanssa. Asiakkaita ei kiinnosta, mitä haasteitä brändillä tähän liittyen on, vaan se on ennemmin peruslähtökohta. 

Jos brändi ei onnistu puhuttelemaan kuluttajia, kuluttajat siirtyvät yksinkertaisesti seuraavaan vastaavaan brändiin. Kuluttujat haluavat yhä enemmän ilman että heidän tarvitsee paljastaa lisää itsestään. Tässä koneoppiminen astuu kuvaan, sillä sen avulla voidaan vastata kuluttajien tarpeisiin jo ennen kuin he edes itse tietävät niistä.

Lähde: Scott Brinker, Chiefmartech.com

Ylläoleva kuvio havainnollistaa Mayn lakia, jonka mukaan ohjelmiston tehokkuus puolittuu 18 kuukauden välein. Tällä tarkoitetaan, että käytössä oleva markkinointiteknologia, jota ei olla kehitetty 18 kuukauteen on tehokkuudeltaan vain 50 % kilpailijoiden käyttämästä nykyteknologiasta. Ohjelmistojen tehokkuuden kasvaessa myös niiden monimutkaisuus kasvaa (tosin markkinoijan käyttäjäkokemus ei välttämättä monimutkaistu). 

Data ja asetetut säännöt luovat perustan koneoppimiselle, jonka avulla voidaan kehittää näitä sääntöjä edelleen ja oppia asiakkaista. Mitä on heidän ostokäyttäytyminen, keitä he ovat ja mikä tuote tai palvelu heitä hyödyttäisi eniten nyt ja tulevaisuudessa? Lopulta paremmat asiakkaille annetut suositukset tuottavat parempia tuloksia, mikä taas antaa valtavaa kilpailuetua yritykselle.

Koneoppimisen hyödyntäminen on hyvin pian välttämättömyys eikä “nice-to-have” lisä tekemiseen.

Personalisoinnin skaalautuvuus

Personalisoitu markkinointi on elintärkeää hyvän asiakaskokemuksen luomiseksi, mikä on yksi tämän vuoden trendikkäimmistä aiheista. Asiakaskokemus on määräävä tekijä, jos haluat pitää heidät pidempään asiakkaina ja nostaa asiakkaiden arvoa yrityksellesi.

Personalisoitu markkinointi on liiketoiminnan kasvaessa tai suuren nykyisen asiakaspohjan vuoksi on käytännössä mahdotonta, ellet käytä markkinointipilveen integroitua koneoppimista hyödyksesi.

Ajattele näin: Sinun edessäsi on sata ihmistä ja jokaisella heistä on erilainen tausta, tarpeet ja halut. Normaalisti jakaisit tämän ryhmän sopivan kokoisiin segmentteihin, jotta voisit kohdentaa markkinointia paremmin. Koneoppimisen avulla voit kohdentaa markkinointia jokaiselle henkilölle yksilöllisesti eikä sinun tarvitse jakaa ihmisiä esimerkiksi 20 henkilön ryhmiin.

Kun mahdollistat markkinointipilven koko tehon käyttöönoton, voit koneoppimisen avulla personoida markkinointia ja viestiä yksilöllisesti, mikä luo uskomattoman hienon asiakaskokemuksen. Tämän asiakaskokemuksen avulla voit kasvattaa myyntilukujasi ja saada asiakkaat puhumaan brändisi puolesta.

Missä muualla koneoppiminen auttaa markkinoinnissa?

Missä muualla koneen älykkyys voi auttaa sinua markkinoinnissa? Vain taivas on rajana, ja ei mene kauaa ennen kuin rakentamamme koneet ovat jopa meitä älykkäämpiä. Seuraavassa kuvassa voit nähdä kuinka eri markkinoinnin osa-alueet voivat hyötyä koneoppimisesta ja tehdä markkinointitoimenpiteistä entistä tehokkaampia.

Lähde: https://customerexperiencematrix.blogspot.fi/2016/02/landscape-of-machine-intelligence.html

On ennustettu, että vuoteen 2020 mennessä 50 % markkinointipäälliköiden budjeteista käytetään teknologiaan, ja markkinointiteknologian kasvun myötä se on entistä realistisempaa. 

Koetko haastavaksi omaksua kaikki markkinointiteknologian näkökulmat? Älä murehdi. Et ole yksin ja olemme iloisia voidessamme auttaa sinua navigoimaan koneoppimisen ja markkinointiteknologioiden (joita on nykypäivänä jopa 5000) viidakossa.