Η μηχανική εκμάθηση(machine learning) πιθανά ορίζεται σαν μια εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης η οποία έχει ως στόχο την ανάπτυξη προγραμμάτων υπολογιστή με την δυνατότητα πρόσβασης σε δεδομένα, ανάλυσής τους και χρήσης τους για την μάθηση. Δεν περιορίζεται σε εταιρείες με τεράστιους προϋπολογισμούς σε έρευνα και ανάπτυξη, όπως για παράδειγμα η Google και η Facebook. Αντιθέτως λοιπόν, βοηθά κάθε επιχείρηση που έχει προβεί σε πετυχημένη κατασκευή ιστοσελίδας να είναι πιο αποτελεσματική και με μεγαλύτερο κέρδος.
Εδώ θα δούμε πέντε βασικούς λόγους για τους οποίους οι εταιρείες πρέπει να εφαρμόζουν στρατηγική μάρκετινγκ.

1.Φέρνει την έννοια του “πραγματικού χρόνου”.

Πιο συγκεκριμένα, στις οθόνες των καταναλωτών εμφανίζονται συνέχεια νέες προσφορές με βάση τα δεδομένα που δημιουργούν ανάλογα με τις αναζητήσεις τους. Για παράδειγμα, σίγουρα έχεις παρατηρήσει πως στο Facebook θα σου πεταχτεί μια διαφήμιση ανάλογη των δεδομένων που αναζήτησες σε κάποια μηχανή προηγουμένως. Η μηχανική εκμάθηση και άλλες τεχνολογίες έχουν δημιουργήσει νέες ευκαιρίες για να επενδύσουν στον προϋπολογισμό του μάρκετινγκ πιο έξυπνα. Έτσι επιτρέπεται στην εταιρεία να αναλύσει τεράστιο ποσό δεδομένων σε πραγματικό χρόνο και να το διαχειριστεί ανάλογα.

2. Εξαλείφει τον ισχυρότερο εχθρό του επιχειρηματικού μάρκετινγκ.

Στις καμπάνιες μάρκετινγκ που τρέχουν, εφαρμόζονται κάποια στοιχεία με σκοπό κάποιο ποσοστό των καταναλωτών να δεσμευθεί με την δική σας εταιρεία. Ουσιαστικά, τις δικές σας προσπάθειες μάρκετινγκ είδαν τα άτομα που έχουν αναζητήσει προϊόν παρόμοιο με αυτό που προσφέρετε είτε η συμπεριφορά τους στο χώρο του διαδικτύου ταιριάζει πιθανόν στα δικά σας προϊόντα. Σε αυτό το σημείο έρχεται η μηχανική εκμάθηση για να μειώσει μεγάλο ποσοστό του ανακριβούς χαρακτήρα του μάρκετινγκ. Έτσι, με την χρήση των δεδομένων που συλλέχτηκαν, ο έμπορος μπορεί να στοχεύσεις το κοινό του αποτελεσματικότερα.

3. Ενδέχεται η δυνατότητα για προφητεία στο μάρκετινγκ.

 Με βάση τις τάσεις και τα πρότυπα των αγορών οι επαγγελματίες έχουν πέσει στην παγίδα προβλέψεων της ζήτησης. Με την χρήση της συγκεκριμένης εφαρμογής δίνεται η δυνατότητα να δώσουν στον καταναλωτή μια υπηρεσία ή προϊόν που πιθανά ούτε καν γνώριζαν πως το χρειάζονται. Οδηγούνται οι αλγόριθμοι της στη πρόβλεψη ζήτησης, προτάσεις προϊόντων, εντοπισμό απάτης και άλλα πολλά.

4. Βοηθά στη δομή του περιεχομένου μάρκετινγκ.

Οι Copywriters συλλέγουν δεδομένα για την δημιουργία στοχευμένων διαφημίσεων και καμπανιών. Η μηχανική εκμάθηση, τους θέτει όμως όρια. Ακόμη, διαθέτει μέσα ανάλυσης συναισθημάτων, με σκοπό ο έμπορος να γνωρίζει τι χρειάζεται να πει και πως πιθανά το κοινό του θα αντιδράσει. Τα αποτελέσματα αυτών φαίνονται στο Twitter, όπου ο έμπορος θα τα παρακολουθήσει για να δει που θα στοχεύσει. Στην συνέχεια, οι δημιουργοί επεξεργάζονται ανάλογα τις διαφημίσεις και σαν απάντηση στα σχόλια ώστε να αναδειχθεί το σωστότερο μήνυμα.

5. Μειώνει το κόστος.

Η πλοήγηση στο διαδίκτυο έχει αυξηθεί κατακόρυφα, η μηχανική εκμάθηση προσαρμόζεται κατάλληλα ώστε να αντιμετωπίσει το κόστος, ως μια δύσκολη πρόκληση του μάρκετινγκ. Η μηχανική εκμάθηση μειώνει τα έξοδα μάρκετινγκ επειδή απαιτεί πολύ λιγότερους ανθρώπους να συμμετέχουν. Αντίστοιχα, και το κόστος επικοινωνίας είναι πολύ μειωμένο καθώς οι πελάτες ενημερώνονται με προσφορές μέσω μηνυμάτων σε email ή αναρτήσεων στα κοινωνικά μέσα ή μέσω διαδικτυακών διαφημίσεων. Επίσης, η ακρίβεια της μηχανικής εκμάθησης ενημερώνει την παραγωγή και τη διανομή υλικού εκτός σύνδεσης και έτσι ο έμπορος έχει την δυνατότητα να χρησιμοποιεί πιο αποτελεσματικά κανάλια και να περιορίσει την υπερπαραγωγή.