機器學習是未來市場營銷的5個理由

我們對業務趨勢和可提高業務生產力的在線工具進行了大量研究。當然，我訪問並監控很多網站和網站內容。就像可預見的那樣，我在我的Facebook時間線上遇到來自同一公司的廣告。更令人驚訝的是，Facebook如何將搜索行為和在線活動整合起來，以提高廣告活動的完整性和特異性。

機器學習可以被定義為人工智慧（AI）的應用，其提供系統自動學習和改善經驗的能力（沒有明確地被編程去做）。機器學習側重於開發可以訪問數據，分析數據並將其用於學習的計算機程序。

它不僅僅是未來主義的產品，如Siri和Amazon Echo。它並不僅限於我們通常認為擁有巨大研究和開發預算的公司 - 谷歌，Facebook和微軟。事實上，機器學習已經幫助幾乎每一家財富500強企業更高效地運轉並賺取更多的錢。

這裡有五個原因，公司應該開始在各自的規模上應用機器學習營銷策略。

A.它給生活帶來了「真正的時間」

多年來，營銷人員一直在吹噓「實時」這個短語，但直到機器學習出現在現場後才真正成為可能。沒有先前的系統接近機器學習提供的響應水平。消費者根據其行為為機器處理創造的幾乎無限的數據，按分鐘查看報價變化。 Facebook的重新定位廣告只是一個例子。訪問一個網站，您不需要等待很長時間才能在您的時間表上顯示廣告。

「機器學習和其他尖端技術為開發更智能的營銷預算開闢了新的機會，」Adinton首席執行官拉法吉梅內茨說。該公司在為企業提供機器學習解決方案和更多服務方面已經屈指可數。「這些新技術使公司能夠實時，全天候地分析大量數據，並獲得深入的洞察力。管理大數據並獲得強大而可操作的見解將成為目前任何在線業務的最重要基礎。」

B. 它消除了企業營銷最大的敵人

有效的商業營銷能夠吸引受眾並創造轉化。 挑戰在於營銷浪費這個非常簡單的問題。由於缺乏更好的策略，市場營銷活動採取了試錯法。 無論是在線還是離線，運動本質上都是將種子撒在土壤上，希望有一些能夠紮根。

想像一下，您的營銷工作主要由您希望看到他們的人看到 - 那些搜索您所提供的內容的人，或者他們的在線行為表明他們最可能對您的產品或服務感興趣的人。機器學習有可能減少大部分市場營銷的不精確性。 使用行為數據，營銷人員可以以有效的方式瞄準他們的受眾，從而大大提高將購物者轉化為顧客的可能性。

C.它打開了營銷預言的大門

多年來，專業人士一直在調查市場預測或需求預測。 在許多情況下，這種規劃是根據趨勢和一致的購買模式完成的。 將AI用於營銷目的可以為決策者提供更具體的內容：在他們知道自己需要之前給予客戶想要的東西的壓倒性可能性。 這些努力仍將主要是建議。 但是他們會被數據告知，而不是對無私的消費者提出盲目的建議。

著名開發者Kevin Carroll這樣說道：「我們在機器學習方面所做的大部分工作都在表面之下進行，機器學習驅動我們的演算法進行需求預測，產品搜索排名，產品和交易推薦，商品推廣安排，欺詐檢測，翻譯等等。 更多。」

D.它有助於構建營銷內容

撰稿人利用他們公司或客戶處置的見解來製作與目標受眾對話的廣告和電子郵件營銷活動。 然而，在很大程度上，這些熟練的說服力的作家必須採用一攬子方法和大量的受過教育的猜測。

機器學習縮小了支架範圍。 然後，它會更好一些：它提供了實際的情感分析手段，以便營銷人員知道該說些什麼以及聽眾如何反應。 情緒分析的效果已經暴露在推特上，營銷人員可以監控社交聊天，了解與特定目標受眾的共鳴。 品牌專家和撰稿人可以立即調整廣告以回應評論和趨勢回復。 這給表面帶來了正確的信息。

E.它降低了成本

現在世界幾乎完全在線，機器學習可以適應處理一些營銷最棘手的挑戰。 成本總是接近該列表的頂部。

機器學習減少了營銷費用，因為它需要的人數少得多。 它還大大降低了通信成本，因為大多數客戶可以通過自動電子郵件，預定的社交媒體帖子和在線廣告或其他內容隨時更新優惠。

機器學習的精確度也可用於離線材料的生產和分銷。 這可以幫助營銷人員找到合適的數量並使用最有效的渠道，從而降低與生產過剩相關的過度成本。

註：本文部分內容根據Chidike Samuelson在Entrepreneur網站的文章編譯而成。

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