Zašto je marketing na društvenim mrežama mrtav?

Marketing na društvenim mrežama više ne daje rezultate. Ako ste od onih koji imaju posao više godina, znate dobro kakve je rezultate davao marketing na socijalnim mrežama pre na primer 5 godina. Zašto sada ne daje? Zašto sada i sa mnogo većim budžetom ne možete da dođete do ozbiljnog broja ljudi? Jednostavno- Sve se okreće!

Zašto je marketing na društvenim mrežama mrtav?

Ako smo nešto naučili o digitalnom poslovanju, onda je to izreka- Sve se menja. Ako je IT sektor morao da nauči da ne sme da se oslanja na outsourcing, onda su i vlasnici biznisa trebali da nauče da razviju drugi sektor marketinga. 

 

Pre oko godinu dana napisali smo tekst o prediktivnoj analitici. Tačno je toliko trebalo da ona uđe u interesnu sferu mnogih kompanija. Zašto? Zato što je to alat budućnosti. Ovaj alat će biti budućnost dok se ne pojavi drugi, međutim trenutno ovaj alat “pije vodu”. Da li samo on “pije vodu”? Ne. Postoje i drugi alati koji mogu da se koriste pojedinačno i kombinovano.

Digitalni marketing Neo Generacije

Mašinsko učenje je moćan alat za digitalni marketing koji koristi analizu podataka za predviđanje ponašanja potrošača i poboljšanje marketinških kampanja. Da li ste znali da Netfliks koristi mašinsko učenje da bi personalizovao svoje preporuke za sadržaj?A sam Amazon ga koristi da predlaže proizvode kupcima.

 

Oko 49% prodavaca već koristi veštačku inteligenciju u nekom obliku, a još 27% planira da je ugradi u svoje strategije u naredne dve godine. Algoritmi mašinskog učenja mogu vam pomoći da analizirate ponašanje klijenata, predvidite trendove i personalizujete sadržaj, a istovremeno vam štedi vreme i resurse.

Šta je mašinsko učenje za marketing?

U digitalnom marketingu, mašinsko učenje analizira ogromne količine podataka da bi stekao uvid, identifikovao obrasce i napravio predviđanja.

Na primer, tim za digitalni marketing bi mogao da koristi algoritme mašinskog učenja za analizu podataka o ponašanju kupaca, kao što su istorija pregledanja, kupovne navike i aktivnosti na društvenim medijima, kako bi identifikovao koji proizvodi ili usluge će im se najverovatnije dopasti. Ovi uvidi mogu pomoći u optimizaciji marketinških kampanja, kao što je pravljenje ciljanih oglasa ili personalizovanih kampanja, kako bi se poboljšale šanse za pretvaranje tih potencijalnih kupaca u prave kupce.  

Da li sada digitalni marketing postaje sve samo ne puko reklamiranje? Da!

Moramo shvatiti da više nema klasičnog modela reklame. Mislimo na klasiku kojaa je trajala do pre nekih godinu dana. Klasika je prevaziđena, živimo u dobu svakodnevnih promena i moramo se prilagođavati. Odavno je na primer SEO optimizacija prestala da bude samo marketinški alat. SEO je sada strateško manevrisanje! Ako je SEO optimizacija pretrpela ogromne promene, red je bio da se to isto desi i digitalnom marketingu koje se ogleda u vidu plasiranja artikla.

Pitate se kako da koristite mašinsko učenje u digitalnom marketingu? 

Mašinsko učenje ima potencijal da preporodi digitalni marketing pružajući nove uvide i alate za poboljšanje njihovog učinka. 

1. Prediktivna analitika

Prediktivna analitika je moćan alat koji koristi algoritme mašinskog učenja za analizu podataka i predviđanje budućih ishoda. Ovo može kreirati ciljane i personalizovane marketinške kampanje na osnovu podataka i preferencija kupaca. Da bi koristili prediktivnu analitiku u digitalnom marketingu, trgovci moraju prikupljati i analizirati podatke iz različitih izvora, kao što su transakcije kupaca i interakcije na web sajtu.

2. Segmentacija kupaca

Segmentacija kupaca je podela kupaca u grupe na osnovu njihovog ponašanja i interesovanja. Algoritmi mašinskog učenja mogu analizirati podatke o klijentima i segmentirati klijente u grupe koje će verovatno reagovati na određene marketinške kampanje. Ovo se može uraditi prikupljanjem podataka iz različitih izvora, kao što su interakcije na društvenim medijima i analitika web sajta.

3. Optimizacija sadržaja

Optimizacija sadržaja uključuje analizu performansi različitih tipova sadržaja i korišćenje ovih podataka za optimizaciju budućeg sadržaja. Algoritmi mašinskog učenja mogu se koristiti za analizu performansi određenih vrsta sadržaja, kao što su postovi na blogu i ažuriranja društvenih medija, da bi se identifikovali obrasci i uvidi koji se mogu koristiti za optimizaciju budućeg sadržaja. Ovo se može uraditi analizom podataka iz različitih izvora, kao što su analitika sajta i angažovanje društvenih medija.

4. SEO optimizacija

Optimizacija za pretraživače (SEO) je neizostavna komponenta digitalnog marketinga. Algoritmi mašinskog učenja mogu analizirati podatke web sajta i identifikovati faktore koji doprinose boljem rangiranju na pretraživačima. Ovo se može uraditi analizom podataka iz različitih izvora, kao što su analitika web sajta i rangiranje na pretraživačima.

Zašto koristiti moderne alate? 

Zato što je budućnost u njima je dovoljan odgovor. Ali dovoljno nam je da pogledamo statistike sajta i shvatimo da su postojeće metode zapravo zastarele metode. 

1. Prediktivna analitika

Algoritmi mašinskog učenja mogu da analiziraju podatke kako bi predvideli buduće ishode i pomogli poslovima na internetu da kreiraju ciljane i personalizovane marketinške kampanje. Prediktivna analitika je moćan alat koji omogućava kreiranje ciljanih i personalizovanih kampanja za koje je veća verovatnoća da će imati odjek kod publike. Analizom podataka, trgovci mogu da identifikuju obrasce i uvide koji se mogu koristiti za predviđanje budućih ishoda i informisanje o njihovim marketinškim strategijama.

Primer mašinskog učenja za marketing u prediktivnoj analitici:

Netfliks

Jedan primer brenda koji koristi prediktivnu analitiku u svom digitalnom marketingu je Netfliks. Da bi predvideo u kojim filmovima i TV emisijama će korisnik uživati, Netflik koristi algoritme mašinskog učenja za analizu korisničkih podataka, kao što su istorija gledanja i ocene. Ovo im omogućava da kreiraju personalizovane preporuke za svakog korisnika, povećavajući angažovanje i zadržavanje.

Amazon

Drugi primer je Amazon, koji koristi prediktivnu analitiku za kreiranje ciljanih preporuka proizvoda za kupce na osnovu njihove istorije pregledanja i kupovine. Amazonovi algoritmi za mašinsko učenje analiziraju podatke o klijentima kako bi identifikovali obrasce i uvide koji mogu pomoći da se predvidi koje će proizvode kupac najverovatnije kupiti. Ovo omogućava Amazonu da kreira personalizovane preporuke koje će verovatno imati odjek kod svakog kupca, povećavajući šanse za prodaju.

2. Segmentacija kupaca

Segmentacija kupaca je još jedna primena mašinskog učenja u digitalnom marketingu koja omogućava trgovcima da podele kupce u različite grupe na osnovu zajedničkih karakteristika, kao što su demografija ili ponašanje. Ovo omogućava trgovcima da kreiraju ciljane kampanje za svaku grupu, poboljšavajući efikasnost svojih marketinških napora.

Coca-Cola, koja koristi segmentaciju kupaca za kreiranje ciljanih marketinških kampanja za različite starosne grupe i demografiju. 

Primer mašinskog učenja za marketing u predviđanju prodaje

P&G

Procter & Gamble koristi mašinsko učenje za predviđanje prodaje za svoje različite proizvode.Oni analiziraju ponašanje potrošača, preferencije, tržišne trendove i konkurenciju kako bi predvideli buduću prodaju i optimizovali marketinške i prodajne strategije. Ovo je povećalo prodaju u kompaniji Procter & Gamble.

Ford

Ford koristi mašinsko učenje za predviđanje prodaje za svoje različite modele vozila.Oni analiziraju tržišne trendove, ponašanje i preferencije potrošača, kao i podatke o proizvodnji i lancu snabdevanja kako bi predvideli buduću prodaju i optimizovali proizvodne i marketinške strategije. Ovo je povećalo prodaju Fordovih modela automobila.

Algoritmi mogu analizirati podatke o klijentima kako bi predvideli njihovo ponašanje i pomogli trgovcima da naprave jako dobar prodajni levak. Ako smatrate da ste sve pokušali, kako bi razvili ili poboljšali vaš trenutni status, onda istražite malo bolje… Problem nije na tržištu, problem je u sporom dotoku informacija!

 

Zašto je marketing na društvenim mrežama mrtav?

Ako ste se pitali: Zašto je marketing na društvenim mrežama mrtav? Onda smo odgovorili na to pitanje. Marketing je odavno prestao da bude puki alat koji nudi i očekuje da bude prihvaćen. Pisali smo o učinku reklame, samo 2.3% kampanja je shvaćeno “ozbiljno”. Ljudi su u mogućnosti da biraju hoće ili neće da im se prikazuju reklame. Alati sada nude drugu mogućnost. Prediktivna analitika će vam reći ko šta traži i kome šta treba, nije potrebno zapljusnuti sve ljude istim artiklima.

Moć predikcije i segmentacije omogućava vam da uštedite resurse i budete zastupljeni tačno tamo gde treba i to onim što se traži. Ako vam je potrebno više informacija, možete nas kontaktirati.