更好营销效果的 不到一年前，许多公司还觉得 AI 和 ML 遥不可及。也许你缺乏管理 AI 的技术技能和资源，或者 ML 算法对于你的用途来说太小众了。这样的日子已经一去不复返了。
在短时间内
机器学习已从一种炫酷的实验性工具发展成为现 手机号码数据 代营销体系中不可或缺的一部分。三分之二的营销领导者表示，机器学习让他们的团队更加专注于战略活动。近四分之三的营销人员已经在使用人工智能，或计划很快开始使用。
但仅仅拥有人工智能营
销是不够的。您需要了解如何利用机器学习来最好地找到、联系和服务您的客户。
营销中的机器学习是什么？
机器学习是一种无需明确指导即可学习和改 社交媒体分析案例研究 进的人工智能。它使用算法和统计模型来分析大量数据并推断趋势。随着处理更多数据，模型会优化自身得出准确结论的能力。
对于营销人员来说，这意味着您可以利用机器学 巴西商业名录 更好营销效果的 习来处理您拥有的大量数据。机器学习算法可以分析客户旅程和广告效果以发现趋势。机器学习还可以展望未来，开发有关客户行为的预测模型。
每个 ML 应用程序的关键都是优质数据。如果您向算法输入垃圾数据，您将得到歪曲的分析和错误的预测。但是通过专注于高质量的第一方数据，机器学习可以帮助您最大限度地发挥数据的价值并产生可操作的见解。
机器学习可提升你的营销的 6 种方式
以下是营销团队可以利用机器学习的六种有效方法。
1. 广告优化
A/B 测试是优化广告系列的可靠方法。但请考虑一下您要处理的变量数量：
广告图片和文案
着陆页内容
在发布商网站上投放广告
目标人群，如年龄、性别、收入、兴趣等。
总而言之，一个广告可能会有数百种排列组合。手动管理这个过程将是一场噩梦，但机器学习可以无缝处理它。通过插入基本指导方针，机器学习可以智能地试验广告设置，以快速确定哪些是有效的。
2.推荐内容和产品
预测分析可以让营销人员根据过去的经验猜测 更好营销效果的 用户正在寻找什么。例如，如果有人看过前九部《速度与激情》电影，他们可能也会看最新的一部。
借助机器学习，您可以发现用户消费内容中复杂而微妙的趋势。随着模型观察人们对推荐的反应，它会不断改进算法。
Netflix 是预测分析如何影响企业的最佳案例之一。他们的推荐算法驱动了80% 的用户观看内容。强大的预测分析可以让用户在您的平台上停留更长时间，从而提高参与度。而且，当客户感觉他们从您的服务中获得了价值时，它还可以提高留存率。
3. 客户细分
了解客户对于吸引和留住客户至关重要。细分和受众建模是两种常用方法。但由于每个用户都有数千个数据点，因此发现趋势可能具有挑战性。
机器学习正是为此而生。算法比人类的信息处理速度快了几个数量级，能够以惊人的速度发现趋势和共同价值观。在测试这些趋势时，算法会了解哪些是有意义的，哪些是巧合。
4. 消息个性化
优质客户体验的基础之一是个性化——以用户想要的方 更好营销效果的 式和时间提供他们想要的东西。这对于消息传递尤其重要，因为您希望在电子邮件或短信的海洋中畅游。
机器学习可以通过跟踪各种用户偏好来帮助你改善消息传递：
他们多久想听到一次你的品牌消息
哪些全渠道营销方法最有效
他们感兴趣的阅读主题是什么
他们最有可能在一天、一周或一个月中的什么时间参与
哪些类型的优惠会推动行动
通过根据用户偏好定制通信，您可以降低成本并提高打开率和转化率。
5.聊天机器人
传统观点认为，人们不喜欢与机器人交谈。然而，74% 的消费者在寻找简单问题的答案时更喜欢使用聊天机器人。
自动聊天是最有效的第一线支持方式。帮助用户找到基本信息，然后将他们转给现场代理以解决复杂问题。机器学习可以通过两种方式支持更有效的聊天机器人：
分析查询和由此产生的答案，以更准确地确定用户正在寻找的内容
跟踪自动化结果的有效性，以优化用户何时应获得实时支持
6. 客户旅程分析
没有两个客户对您的品牌有相同的体验。但其中许多客户会分享关键接触点，无论是看到广告、注册还是使用热门功能。客户旅程分析可帮助您优化每个流程。
手动查看客户的旅程很有用，但机器学习将其提升到了一个新的水平。机器学习算法比任何人都更快、更全面，可以在更短的时间内为您提供更多见解。
例如，一家在线游戏公司为新游戏推出了跨渠道促销活动。总体而言，数字看起来不错，但 Facebook 活动的参与度却时有下降。人类可能需要数小时或数天才能发现这一趋势。但机器学习算法可以在几分钟内发现细微的偏差，发出警报以进行进一步分析，并调整营销预算以最大限度地减少损失。
使用机器学习来增强决策智能
机器学习可以帮助任何营销人员更好地与受众建立联系，但它只是您拥有的工具之一。为了最大限度地发挥机器学习和人工智能的作用，您需要一个平台来确保算法能够根据良好的数据发挥作用。它需要产生实时结果和可操作的见解。这就是决策智能平台的作用所在。