שיווק אפקטיבי יותר של אפליקציות בעזרת למידת מכונה

למידת מכונה, בדומה לבינה מלאכותית, היה מונח שנתפס כשייך לעולם המדע הבדיוני עד לא מזמן.

אך הודות להתפתחות המהירה של הטכנולוגיה בימינו, לא רק ששני המושגים הללו הפכו לחלק בלתי נפרד מתחום פיתוח האפליקציות, הם גם משנים את האופן שבו משווקים אותן.

ניצול האפשרויות של למידת מכונה

סקר של ה-Boston Consulting Group מצא ש-85% מהמנהלים מאמינים שלמידת מכונה תקנה להם יתרון תחרותי ניכר, ואכן, חברות פיתוח אפליקציות שחושבות כמה צעדים קדימה, נעזרות כיום בכלים של למידת מכונה על מנת לשדרג את יכולות השיווק שלהן בכמה דרכים עיקריות:

ניתוח יעיל יותר של מידע

הבסיס לכל מהלך שיווקי טוב, במיוחד כשמדובר בשיווק דיגיטלי, הוא מידע מדויק ככל הניתן לגבי המשתמשים הקיימים והפוטנציאליים שלכם, כגון – מי הם המשתמשים הרווחיים ביותר? מאיפה הם מגיעים? ואיך ניתן לשמר או להגדיל את רמת העניין והמעורבות שלהם?

למעשה, מחקרים מראים שכשליש מזמן העבודה בכל סוגי החברות בארה"ב מוקדש לאיסוף וניתוח נתונים.

למידת מכונה מאפשרת לכם לנתח כמות אדירה של נתונים בזמן אמיתי, ולקבל החלטות מושכלות יותר, שתורמות לשיפור העסק, וכך בו זמנית חוסכת לכם זמן ומייעלת את החברה.

אפשרות לנבא ביקושים

חברות כמו Uber כבר נעזרות כיום בלמידת מכונה על מנת ליישם מודלים מתמטיים מורכבים, שמאפשרים להן לחזות מראש ביקוש באזור או בשעה מסוימת, ולכוון את הנהגים לאותו אזור, או לידע אותם על ביקוש מוגבר מראש.

כלומר, לא מדובר בסתם מכוניות או מוניות שמסתובבות אקראית בכבישים, אלא החברה מבצעת תכנון והתאמה של כמות ופיזור המוניות בהתאם לביקוש הצפוי.

השימוש במודלים לחיזוי ביקוש וצרכים של לקוחות יכולים כמובן לשמש גם אפליקציות שמציעות מוצרים (להבדיל משירותים), כך, למשל ענקית הקמעונאות האמריקאית Target נעזרת במודלים מורכבים לניבוי הביקוש, על מנת לספק ללקוחות קופונים, הנחות ולשלוח להם דיוורים לגבי המוצרים הרלוונטיים.

התאמת השיווק והתוכן לגולשים

יתרון חשוב נוסף של למידת מכונה היא שהידע והנתונים שהיא מקנה לחברה מאפשר ליצור תכנים, פיצ'רים ומודעות, המותאמות להעדפות והרגלי הגלישה של המשתמשים, וכך משפרת הן את חוויית השימוש והן את יעילות השיווק.

כך, למשל, פייסבוק נעזרת בלמידת מכונה על מנת להציג למשתמשים מקבץ של 'אנשים שאתם אולי מכירים', ויוטיוב מספקת המלצות על סרטונים בהתאם לטעם האישי שלכם.

כל אלה מסייעים לספק ללקוחות תוכן שמעניין אותם יותר, ותורם לתחושה של אינטראקציה אישית יותר, מה שמוביל להגדלת המעורבות ושימור הלקוחות.

כמו כן, התאמת הכלים השיווקיים לטעם והעדפות הלקוחות, מגדילה את הסיכוי שיבחרו ללחוץ על המודעה ולבצע רכישה.

אופטימיזציה של השיווק

בנוסף ליכולת להתאים את הפרסום באפליקציה להעדפות הגולשים, למידת מכונה מאפשרת לכם ליעל את מאמצי השיווק על ידי ביצוע בדיקות ומחקר, ואיתור הלקוחות שלא כדאי לפנות אליהם, אלה כוללים לקוחות שלא מעוניינים ו/או לא מגיבים לשיווק ולכן אין טעם לפנות אליהם, ומנגד, לקוחות קיימים ונאמנים שאין צורך לפנות אליהם.

אופטימיזציה של ערך חיי משתמש

אחד האתגרים הגדולים עבור משווקים היא לקבוע מיהם בדיוק הגולשים שמניבים את הערך הרב ביותר עבור האפליקציה.

שימוש בלמידת מכונה מקל מאוד על זיהוי מדויק יותר של אותה קבוצת משתמשים ואף מקל על מיקוד הפניה אליהם.

כך, במקום לפנות, למשל, לקהל של נשים בגילאי 30-50, בהנחה שזה פחות או יותר קהל היעד שלכם, בעזרת למידת מכונה תוכלו לאפיין קהל יעד מדויק יותר, ועם זאת רחב יותר, על סמך נתונים מגוונים כגון רכישות, פעילות באפליקציה וכד'.

איך זה עובד?

השלב הראשון הוא לנתח את המשתמשים בעלי ערך המשתמש הגבוה ביותר, כעת המערכת תוכל לזהות משתמשים בעלי פרופיל או הרגלים דומים.

כך למשל, חברת התיירות Trivago, שרצתה להגדיל את כמות המשתמשים שמבצעים רכישות אין-אפ, נעזרה בקמפיין מודעות של גוגל, שנעזר בלמידת מכונה על מנת לאתר לקוחות שנוטים לבצע יותר רכישות אין-אפ.

כתוצאה מכך החברה זכתה בעלייה של 20% בכמות המשתמשים ה'איכותיים' באפליקציה.