Semua hal yang perlu Anda ketahui tentang pembelajaran mesin dan pemasaran digital di tahun 2021

Dari bidding terprogram hingga chatbot, ekosistem pemasaran seluler telah ditingkatkan dengan berbagai cara melalui akses ke pembelajaran mesin (ML). Para pengguna semakin familier dengan pembelajaran mesin — sekalipun mereka belum tahu banyak tentang fitur ini — dan semakin mahir menggunakannya setiap hari. Sebagai contoh, 97% pengguna seluler menggunakan voice assistant berbasis AI. Pasar kecerdasan buatan (AI) global diproyeksikan akan mencapai $191,60 miliar pada tahun 2025, dengan memastikan bahwa AI akan semakin berperan signifikan sebagai bagian dari kehidupan dan pekerjaan kita. Panduan ini menjelaskan tentang bagaimana pembelajaran mesin mengubah cara kerja pemasar, menjangkau audience sasaran dan memberikan layanan terbaik bagi para pengguna.

Apa yang dimaksud dengan pembelajaran mesin?

Pembelajaran mesin menggunakan AI untuk menciptakan sistem yang dapat secara otomatis belajar dan meningkatkan tugas. ML membutuhkan AI untuk mengakses data dan membuat keputusan analitis untuk mencapai target tertentu dan menjadi semakin kompeten dalam menyelesaikan tugas yang dibutuhkan. Sebagai contoh, perusahaan dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk menjalankan tugas secara otomatis yang sulit untuk dilakukan atau terlalu memakan waktu apabila dilakukan secara manual.

Kenapa pembelajaran mesin penting bagi pemasaran seluler?

Para pemasar seluler dapat menggunakan pembelajaran mesin dengan berbagai cara untuk meningkatkan akurasi penargetan, mengidentifikasi dan menjangkau para pengguna yang paling bernilai, serta menyediakan layanan superior untuk pengguna baru dan pengguna yang sudah ada. Sebagai contoh, dengan teknologi ini, Anda dapat menyediakan dukungan 24/7 bagi pengguna, ini akan membantu mereka melalui tahap-tahap berikutnya dan akhirnya menghasilkan pendapatan. Pemanfaatan tool pembelajaran mesin semakin penting agar Anda dapat unggul. Bukan rahasia lagi bahwa mesin dapat menyelesaikan tugas yang sangat sulit atau bahkan mustahil dilakukan oleh manusia dan ML sering digunakan agar tugas-tugas ini dapat dilakukan secara otomatis. Tanpa tool seperti ini, akan jauh lebih sulit untuk tetap kompetitif di pasar yang ditargetkan dan meningkatkan skala bisnis Anda.

Saat menggunakan pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan strategi pemasaran, Anda perlu mengidentifikasi tugas yang dapat diotomatisasi dan tugas yang membutuhkan sentuhan manusia. Dalam artikel Forbes, Founder dan CEO FiveChannels, Jason Hall, mengingatkan para pembaca bahwa "program AI mungkin dapat membuat laporan hanya dengan data [tetapi] agar dapat berinteraksi secara maksimal dengan para pelanggan, Anda masih membutuhkan sentuhan manusia. Beberapa atribut yang tidak dapat ditiru oleh mesin, atau sejauh ini belum dapat ditiru, adalah empati, kepedulian, dan storytelling.

Pembelajaran mesin dan pemasaran seluler: sembilan cara teknologi AI mengubah cara pemasar beroperasi

1. Meningkatkan pengalaman pengguna dengan personalisasi

Personalisasi adalah tool kuat yang dapat membantu Anda dalam mencapai target yang paling ambisius. Hampir tiga perempat (71%) konsumen) merasa frustrasi dengan pengalaman berbelanja yang tidak personal dan 91% konsumen lebih mungkin membeli dari brand yang menyediakan rekomendasi yang relevan dan penawaran yang dipersonalisasi. Pembelajaran mesin membantu pemasar menciptakan pengalaman pelanggan yang dapat meningkatkan penjualan, membangun loyalitas terhadap brand, dan meningkatkan nilai umur (LTV). Sebagai contoh, aplikasi e-commerce dapat menggunakan pembelajaran mesin dalam memberikan usulan produk untuk dibeli berdasarkan pembelian yang dilakukan di masa lampau dan item di keranjang belanja pengguna. Aplikasi hiburan seperti Netflix dan Amazon Prime Video dapat memberikan rekomendasi berdasarkan jenis film yang pernah ditonton oleh pengguna di masa lampau.

Pembelajaran mesin dapat menganalisis masalah dan mengidentifikasi cara untuk melakukan optimisasi. Anda dapat melakukan personalisasi dalam berbagai jenis pemasaran. Sebagai contoh, Anda dapat menggunakan teknologi ini untuk memilih konten dalam aplikasi dan dalam situs web Anda, mengirimkan email yang dipersonalisasi untuk meningkatkan pelibatan, atau menayangkan iklan yang paling relevan dengan ketertarikan pengguna.

2. Layanan pelanggan superior dengan chatbot

Pembelajaran mesin dapat meningkatkan pengalaman pengguna melalui berbagai cara. Sebagai contoh, Anda dapat menawarkan dukungan 24/7 dan mengurangi waktu tunggu pelanggan dengan chatbot. Chatbot adalah software yang menggunakan aturan yang telah ditetapkan dan/atau pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi hal-hal yang diinginkan oleh manusia dan menyediakan informasi yang bermanfaat. Ini juga dapat diterapkan pada channel lainnya seperti SMS, fitur chat di situs web atau halaman bisnis media sosial.

Cara penggunaan chatbot akan ditentukan oleh sifat aplikasi Anda. Selain manfaat di atas, Anda dapat menggunakan chatbot untuk:

• Mengotomatisasi tugas yang sebelumnya perlu dilakukan oleh tim Anda, menghemat waktu dan uang Anda
• Meningkatkan tingkat konversi lintas channel pemasaran
• Memberikan leads yang baik dan mengatur pertemuan
• Mengurangi jumlah pengguna yang berhenti menggunakan aplikasi dengan mengelola volume tinggi permintaan dukungan pelanggan
• Mengirimkan pesan lanjutan kepada pengguna dan membantu dengan outbound marketing yang serupa
• Mengumumkan produk-produk baru dan membagikan diskon untuk meningkatkan pelibatan

Hal yang perlu diingat adalah bahwa tidak semua chatbot menggunakan pembelajaran mesin. Live chatbot dapat mengirimkan pesan otomatis, chatbot berbasis aturan dibatasi melalui pemrograman, dan chatbot dapat belajar seiring berjalannya waktu dengan bantuan AI. Chatbot yang telah mempelajari perilaku pengguna membutuhkan lebih sedikit informasi spesifik untuk menjawab pertanyaan yang rumit.

3. Menggunakan pembelajaran mesin untuk mengembangkan produk dan layanan

AI dapat mengidentifikasi produk dan layanan baru yang disesuaikan dengan audience sasaran dan pengguna yang sudah ada. Sebagai contoh, 72% pengguna yang menggunakan perangkat voice search mengklaim bahwa ini telah menjadi bagian dari keseharian mereka. Voice commerce diproyeksikan akan bernilai $40 miliar pada tahun 2022. Ini memberikan peluang bagi brand untuk mengidentifikasi kebutuhan pelanggan mereka, meningkatkan popularitas dan meningkatkan penjualan. Voice assistant berbasis AI terus mempelajari perilaku pengguna dan menyediakan data untuk hiper-personalisasi. Anda juga dapat menggunakan voice analytics berbasis AI untuk mengidentifikasi area-area lain yang perlu diperbaiki,seperti UX design dan dukungan pelanggan.

4. Mengoptimalkan desain situs web dan UX

Pengembangan dan optimisasi UX dan desain situs web akan berperan penting untuk mencapai target-target Anda. Dengan menciptakan indikator yang bermanfaat seperti heat map dan analytics lainnya, pembelajaran mesin dapat membantu pemasar mengoptimalkan desain situs web dengan strategi berbasis data.  Selain itu, pembelajaran mesin dapat digunakan untuk menjalankan pengujian A/B dan terus mengoptimalkan UX.

5. Memanfaatkan otomatisasi pemasaran

Dengan pembelajaran mesin dan otomatisasi pemasaran, Anda dapat menghemat waktu untuk menjalankan tugas repetitif dan berfokus pada manajemen kampanye strategis. Ini dilakukan menggunakan software untuk membuat proses ini berjalan secara otomatis seperti pemasaran melalui email, manajemen media sosial dan kampanye iklan. Misalnya, Adjust Automate adalah otomatisasi Adjust yang dapat digunakan untuk dengan mudah membuat laporan lintas aplikasi, lintas mitra, dan lintas jaringan. Adjust Automate akan memusatkan data Anda dari berbagai kampanye iklan, negara, dan jaringan dalam satu dashboard agar Anda dapat menganalisis KPI yang paling penting. Dengan akses langsung ke data ini, Anda dapat melakukan perubahan secara real-time terhadap bid dan anggaran serta mengoptimalkan kampanye lintas platform dari dashboard yang sama. Anda juga dapat memanfaatkan teknologi otomatisasi dengan menetapkan aturan yang dapat secara otomatis mengubah atribut yang tidak memenuhi benchmark Anda.

Mengoptimalkan penargetan iklan dengan otomatisasi dan pembelajaran mesin

Pemasar seluler perlu mengidentifikasi channel yang perlu dipilih, cara mendistribusikan belanja iklan mereka, waktu yang tepat untuk menjalankan kampanye, dan durasi kampanye. Para pemasar dapat mengelola kampanye dengan bantuan pembelajaran mesin. Sebagai contoh, Anda dapat menargetkan lookalike audience untuk mendapatkan lebih banyak pengguna bernilai dengan tool seperti Lookalike Audience Facebook. Dengan fitur ini, Anda dapat menjangkau sekelompok pengguna potensial yang baru dan memiliki atribut yang serupa dengan audience yang sudah ada. Anda dapat menggunakan beberapa jenis audience secara bersamaan untuk suatu kampanye dan menayangkan iklan kepada pengguna yang termasuk ke dalam lookalike audience yang dipilih.

Bagi klien Adjust, Audience Builder memanfaatkan data Adjust untuk secara otomatis mengelompokkan pengguna yang memenuhi kriteria Anda, serta menghemat waktu dan upaya Anda agar dapat memperoleh pendapatan dengan lebih cepat. Fitur ini memperbarui audience secara real time, sehingga Anda tidak perlu menambahkan atau menghapus pengguna yang tidak lagi memenuhi kriteria audience.  Kami juga memiliki integrasi langsung dengan mitra-mitra utama seperti Facebook dan Snapchat, serta dynamic webhook yang mudah dan dapat dihubungkan dengan jaringan iklan manapun. Audience Builder adalah cara yang cerdas untuk melakukan pengujian A/B karena Anda dapat melakukan segmentasi audience ke dalam sub-kelompok untuk membuat sampel terkontrol.

6. Pembelian media terprogram

Pembelian media terprogram adalah proses pembelian dan penjualan inventaris iklan secara otomatis melalui exchange. Proses ini menggunakan ML untuk meningkatkan efisiensi dan membuat keputusa yang lebih baik bagi pengiklan seiring dengan berjalannya waktu. Saat menggunakan pembelajaran mesin untuk iklan terprogram, algoritma menganalisis data dalam volume besar dari beberapa sumber. Artinya, Anda dapat menggunakan ML untuk membantu Anda memprediksi, merencanakan dan mengoptimalkan strategi media Anda. Pembeli media yang berpengalaman tetap perlu memegang kendali, tetapi dengan AI mereka dapat berfokus pada strategi dan menghemat waktu untuk tugas yang membutuhkan banyak tenaga.

7. Pemasaran melalui email secara otomatis

Pemasaran melalui email dengan pembelajaran mesin dapat digunakan untuk membuat email yang dipersonalisasi yang dapat meningkatkan pelibatan dan membantu Anda mencapai target pemasaran. Anda dapat menggunakan teknologi ini untuk melakukan segmentasi audience, memillih konten dan mengumpulkan data yang dapat digunakan untuk optimisasi. Semua hal ini berkontribusi terhadap email hiper-personalisasi yang melibatkan pengguna dan membangun loyalitas brand dalam jangka panjang.

Perusahaan software seperti MailChimp, Moosend dan SendinBlue menawarkan kapabilitas pembelajaran mesin untuk para klien. Selain pemilihan konten, pembelajaran mesin juga dapat digunakan dalam menentukan waktu yang diperlukan untuk membalas/mengirimkan email kepada pengguna. Ini juga akan membantu Anda meningkatkan reputasi sending domain untuk memastikan bahwa email Anda berhasil terkirim.

8. Analisis SEO sesuai skala dengan pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin membantu pemasar untuk melakukan analisis SEO sesuai skala. Tool seperti SEMrush dan WordTracker memberikan informasi tentang peringkat setiap mesin pencarian serta terminologi dan kata kunci yang perlu ditargetkan. Anda juga dapat menggunakan tool ini untuk mengidentifikasi tautan yang perlu disiapkan dan halaman di situs web yang perlu dioptimalkan. Tool analisis SEO dapat dengan cepat membuat laporan yang akan membantu mendorong pertumbuhan dan meningkatkan paparan.

Anda juga dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk menciptakan konten bagi perjalanan pengguna yang dipersonalisasi. Sebagai contoh, Anda dapat membuat konten untuk on-site SEO sesuai skala dengan tool pembelajaran mesin.

9. Memerangi penipuan iklan dan penipuan bot dalam aplikasi

Penipuan iklan adalah masalah yang sering terjadi dalam ekosistem pemasaran seluler. Penelitian kami menunjukkan bahwa pengguna palsu masih menjadi jenis penipuan yang paling sering terjadi di ekosistem iklan seluler, sehingga mencakup 54,6% dari seluruh aktivitas penipuan di seluruh dunia. Tingkat penipuan global untuk kategori game meningkat sebesar 172,95% antara bulan Agustus 2019 -2020, Amerika Serikat mengalami peningkatan sebesar 310,29% untuk kurun waktu yang sama. Tanpa pencegahan yang memadai, aktivitas ini akan mengambil uang dari pengiklan tanpa memberikan manfaat apapun. AI dan pembelajaran mesin, seperti Unbotify, dapat memerangi penipuan iklan dengan mempelajari perilaku pengguna dan mengidentifikasi pengguna asli dan bot.

**Kami juga sudah membuat blog tentang pemasaran melalui email dan cara **menguasai media sosial untuk aplikasi niche.

---