Spar 15 % på marketing med Machine Learning

Når du bruger Machine Learning som segmenteringsværktøj, kan du spare mellem 10% – 18% på dine online marketingudgifter og opnå samme antal konverteringer, som du gør i dag. Nysgerrig? Læs med her, hvor vi forklarer, hvordan du kan bruge machine learning til at maksimere udbyttet af de kundedata, du har til rådighed.

Få mest muligt ud af dine kundedata

Evnen til at erhverve og fastholde værdifulde kunder er vigtigere end nogensinde før. Men hvem er egentlig dine bedste kunder, når vi kigger på Customer Lifetime Value? Og hvordan markedsfører du dig mest effektivt til dem? De spørgsmål kan machine learning hjælpe dig med at besvare.

Når vi bruger machine learning-modellen K-means clustering til at analysere vores interne og kommercielle kundedata, får vi nemlig et unikt indblik brugernes konverteringspotentiale, som er baseret på deres købsmønstre og tidligere interaktion med virksomheden. Det kan give værdifulde oplysninger, som vi kan bruge som udgangspunkt for at træffe gode, strategiske beslutninger, der kan effektivisere vores markedsføring, øge vores salg og skærpe vores produktudvikling.

Segmentering med machine learning

Machine learning kan med 96 % sikkerhed beregne, hvor sandsynligt det er, at en kunde konverterer. Beregningen sker ud fra en række datapunkter, som fx købsfrekvens, gennemsnitlig kurvstørrelse samt hvor længe, brugeren har været kunde. Det giver os kundesegmenter, hvor brugernes købsadfærd minder om hinanden og hvor de med stor sandsynlighed vil reagere positivt på samme stimuli. Modellen kan bruges som udgangspunkt for at træffe kvalificerede beslutninger om, hvordan vi skal markedsføre os med henblik på at:

  • Få kunder, der køber sjældent til at købe oftere
  • Få kunder, der køber ofte til at lægge mere i kurven
  • Få flere kunder, der køber ofte og for store beløb

Kort sagt kan machine learning hjælpe os med at spotte og gruppere kunder, der har et uforløst potentiale og give os en ide om, hvordan vi skal kommunikere til dem for at indfri det, så de kan blive mere værd for virksomheden.

Kend dine bedste og værste kunder

Der er ingen grund til at spilde markedsføringsbudgettet på kunder, der med garanti vil konvertere. Eller på kunder, som med stor sandsynlighed aldrig kommer til at konvertere, uanset hvordan eller hvor meget, vi forsøger at overtale dem. Alligevel sker alt for ofte, at virksomheder bruger penge på kunder, der aldrig kommer til at skabe værdi.

 

Det problem kan machine learning hjælpe os med at komme til livs. Segmenteringen fortæller os nemlig også, hvem vi ikke skal markedsføre os til. Det kan i sidste ende give besparelser i budgettet på mere end 15 %, der kan bruges til at styrke markedsføringen til mere værdifulde kundesegmenter.

Automatiseret, objektivt og effektivt

Det er de 3 bedste argumenter for at bruge machine learning til brugersegmentering. Udover at være et effektivt våben i jagten på at få mere ud af de kundedata, som alle virksomheder efterhånden har til rådighed, så udmærker metoden sig også ved at være objektiv og automatiseret. I modsætning til traditionelle metoder, hvor segmenteringen til en vis grad afhænger af vores menneskelige dømmekraft, så udvælger algoritmen nemlig selv hvilke datapunkter, som passer sammen – det er altså ikke længere op til os at vurdere, hvilket segment en kunde tilhører.

Bliv klogere på machine learning

I mere end 15 år har IIH Nordic arbejdet for at indfri det digitale potentiale hos store danske og internationale virksomheder, heriblandt Danfoss, FL Schmidt, Rockwool og Falck. Det arbejder bliver machine learning en større og større del af. Læs hvorfor i artiklen: Giver Machine Learning mening for din virksomhed? eller få en mere deltaljeret beskrivelse af, hvordan du kan bruge machine learning til at få mest muligt ud af din markedsføring her: Machine Learning moder Cloud-teknologi: Intelligent Prefetching.

0 replies

Skriv en kommentar

Want to join the discussion?
Feel free to contribute!

Skriv et svar

Din e-mailadresse vil ikke blive publiceret. Krævede felter er markeret med *