Miksi markkinoijat luottavat koneoppimiseen entistä enemmän?

Ajankohtaista Sekalaista

Koneoppiminen on jo kovassa käytössä markkinointiyritysten ja yritysten markkinointiosastojen parissa. Kampanjoiden rakentamiseen ja kohdeyleisöjen ymmärtämiseen käytetään isoja tietomääriä, joiden käsittelyssä koneoppimisesta on iso apu. Markkinoijien on vaikea orgaanisesti käsitellä näitä suuria datamassoja, siksi koneoppimisen työkalut ovat korvaamaton apu. Verkkokanavien sisällön luomisessa ja suunnittelussa apua saadaan myös kasvavan tuottavuuden myötä.

Verkkoympäristössä liideistä ja asiakkaista kertyy valtavia määriä tietoa heidän mieltymyksistään ja käyttäytymisestään. Mitä enemmän vierailijoita sivusto kerää, sitä suurempi on tietomäärä. Esimerkiksi suositut pelisivustot, kuten Vinneri kolikkopelit saavat päivittäin kymmeniä tuhansia vierailijoita, joiden sivustolla tehtyjen toimien analysointiin tarvitaan fiksuja koneoppimisen ratkaisuja. Se, millaisia pelejä sivuston vierailija suosii, voi puolestaan auttaa rakentamaan profiilia siitä, mikä häntä kiinnostaa verkkokauppasivustoilla, olipa kyse Motonetin, Foodoran tai vaikkapa Stadiumin verkkokaupasta.

Reagoinnin sijaan kohti ennakointia

Menestyvän yrityksen avainominaisuus on edelläkävijyys – eli käytännössä ennakointi. Menestyvän yrityksen rakentamiseksi tarvitaan niin sanottua nenää; kykyä aistia uusia tuulia ennen kilpailijoita. Markkinointi on perinteisesti nähty lähinnä reagoivana voimana eli jonain, joka auttaa seuraamaan ja korkeintaan vahvistamaan tai sattuman kautta pyrkimään luomaan trendejä. Markkinoijia ei ole nähty visionäärin ominaisuuksistaan huolimatta ennakoijina, pikemminkin reagoijina. Koneoppiminen auttaa muuttamaan tämän.

Ennakoinnissa ei ole kyse vain toimialan laajempien trendien havaitsemisesta ennen muita. Ei, kyse on myös mikrotason ennakoinnista aivan käytännön yksityiskohdissa: mitä kaikkea asiakas tarvitsee ostopolun varrella? Saadaanko lisämyyntiä sijoittamalla tietty tuote toisen yhteyteen? Miten voidaan optimoida heräteostosten teko kassavaiheessa? Miten voidaan saada lisää kontakteja sivustovierailuista? Millaisia natiiviartikkeleja vierailijat kaipaavat? Tällaisiin kysymyksiin voidaan löytää vastauksia älykkään koneoppimisen työkalujen avulla. Esimerkiksi verkkokauppojen ”henkilökohtaiset suositukset” ovat nykyisin yhä useammin aidosti henkilökohtaisia.

Sisältömarkkinointi ja koneoppiminen         

Sisältömarkkinointi on ollut jo pitkään jokaisen varteenotettavan yrityksen markkinoinnin huulilla. Some-postaukset, pitkät blogiartikkelit, maksuttomat webinaarit ja e-kirjat, tuoreimpana aluevaltauksena podcastit… ilman sisältömarkkinointia varsinkin verkkokaupan on vaikea erottautua muiden joukosta, jos ei tuotevalikoima ole jotakin aivan uniikkia – ja globaalien internetin aikakaudella se harvoin on, lähinnä käsityöläisiä ja luovia omien tuotteiden myyjiä lukuun ottamatta.

Koneoppimisen avulla sisältömarkkinointi voi saada uutta vetoapua parempien hakukoneoptimointipäätösten tekemisessä ja toisaalta käytännön tason sisällönhallinnassa. SEO ja sisällönhallinta yhdessä koneoppimisen työkalujen kanssa auttavat havaitsemaan, mikä ostopolussa ja käyttäjäkokemuksessa tökkii ja miten ostosuppiloa voi virtaviivaistaa.

Sisältömarkkinoinnin keskiössä on kuitenkin usein luovuus, ja sitä pidetään jonakin, jossa tekoälyyn pohjaavat ratkaisut eivät aina ole hakoja. Tekoäly tuskin korvaakaan ihan vähään aikaan graafikkoa, AD:tä tai copywriteria. Apua se voi kuitenkin tarjota näille kaikille rooleille. Datan visualisointi tarjoaa paljon mahdollisuuksia sisällöntuotannon puolella, ja samaten videoiden ja tekstisisältöjen tuotannossa uusi tekniikka tarjoaa näkemystä siitä, millainen sisältö on paikallaan missäkin kanavassa ja milloin.

Huonojen mainosten loppu?

Verkkoympäristö on kokenut monien markkinoijien mielestä ylisaturaation mainonnan absoluuttisen volyymin suhteen. Veteraanien suusta kuulee, että verkkomainonnassa on miltei palattu graafisen internetin villeihin alkuaikoihin banneriviidakkoineen. Tämä on joissakin tapauksissa johtanut lisääntyneisiin tuloihin mainosten jakelukanavissa ja verkkomainontaan erikoistuneissa toimistoissa, mutta verkon käyttäjät ovat myös alkaneet äänestää jaloillaan. Bounce ratet kasvavat, samaten mainostenesto-ohjelmien käyttö. Miten tähän voisi vastata?

Koneoppiminen tarjoaa vastauksen tähän yksinkertaisella tavalla: sen avulla markkinoijat voivat luoda parempia mainoksia. Useimmat kävijät saavat turn-offinsa verkkomainonnasta koska se ei joko ole relevanttia tai se ei ole ärsyttävää. Relevanttiuuteen moni mainonnan jakelukanava on jo pystynyt melko hyvin vastaamaan, mutta keinoälyllä on vielä tekemistä sen suhteen, miten määritellään mainonnan ärsyttävyys eri käyttäjien parissa. Tämän määrittelyssä tarvitaan varmasti inhimillistä apua esimerkiksi kohderyhmätutkimuksen muodossa, vaikkapa ryhmähaastattelujen kautta. Koneoppiminen markkinoinnissa vaatiikin varmasti aina jossain määrin myös inhimillistä tekijää paitsi datan tuottamiseen, myös sen tulkitsemiseen.

Yhteenveto

Kilpailussa pärjätäkseen yritysten ja markkinoijien on pysyttävä kehityksessä mukana, ja tässä koneoppimisen työkalut ovat nykyisin välttämättömiä. Ne auttavat virtaviivaistamaan prosesseja myynnin ja verkkokokemusten varrella, samalla ne auttavat ymmärtämään erilaisia asiakasryhmiä aiempaa paremmin.

On tärkeä ymmärtää kuitenkin yritysten ylintä johtoa myöten, että automatisointiin nojaava koneoppiminen markkinoinnin tukena ei tarkoita markkinoinnin automatisointia; vain joidenkin sen osaprosessien automatisointia. Parhaatkaan apuvälineet eivät korvaa ihmisiä markkinointiosastolla, sen sijaan ne kyllä vapauttavat luovien tekijöiden resursseja ja aikaa johonkin merkityksellisempään.

Vastaa