机器学习如何帮助数字营销？

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机器学习很快就会改变营销部门。在很多方面，它已经开始了。根据 Gartner 的数据，到 2020 年，30% 的公司将在销售流程中使用机器学习。

这些企业还在利用机器学习来克服营销领域的一些最棘手的问题，例如个性化、即时客户支持和大数据，以便在竞争中保持领先地位。因此，不仅仅是计算机科学家可以使用机器学习。营销人员必须注意。

什么是机器学习？

在继续讨论营销部分之前，让我们先了解一下机器学习和人工智能的定义。

人工智能是指机器表现出的任何形式的智能，而不是人类或其他动物固有的智能。当大多数人想到人工智能时，他们似乎会想到像国际象棋计算机这样的机器，这些机器在某种程度上模仿了人类的智能。机器学习 (ML) 是一组人工智能方法，专注于教会系统讨论解决方案，而不是直接给出问题的答案。虽然有多种机器学习技术，但它们可以大致分为两类。

学习有两种方式：有监督和无监督。在与老师合作时，个人会以问题解决场景对的形式向计算机提供输出信息。在

检查这些对后，机器学习系统学习使用已知解决方案对事件进行分类。例如，系统可以学习何时将传入信息标记为垃圾邮件。

无监督学习是指机器在没有人类监督的情况下，使用类似或不同的符号学习识别具有未知分类的情况。

利用机器学习提升你的营销技能

我们知道，你的营销团队不想被数据淹没。对于营销人员来说，理解和利用他们掌握的所有信息是一项艰巨的任务。在这种情况下，机器学习很有用。

机器学习应该成为你营销策略中的一个关键组成部分，因为它可以比人类更快、更高效地理解大量信息。通过这种方式，数据可以用来快速识别模式并做出预测。

营销人员可以使用这些数据来自动化和简化他们的大部分活动，从进行进一步的测试和改进网站用户体验到个性化客户体验。总之，机器学习可以应用于数字营销活动的几乎任何方面，以改进它。

下面我们介绍五个最重要的选项。

分析数据集

但是，在将机器学习应用于营销活动时，过程可能始于数据集分析。

例如，机器学习可以用来分析和发现用户在你网站上的行为趋势。算法在几秒钟内完成这项工作，而不是自己仔细检查 Google Analytics 帐户中的信息，预测未来的用户行为并查看可以用来改进网站的趋势。

人类可以彻底分析数据，但他们无法像 AI 驱动的解决方案那样快或精确。机器学习是营销人员可以用来更好地了解其客户的另一种工具。考虑一下客户细分的概念。通过将你的受众细分为不同的群体，你可以更有效地开展营销工作，但自己完成这项任务需要时间。另一方面，机器学习算法可以根据未发现的行为习惯和模式自动细分客户。

创建和优化内容

内容在你的数字营销工作中的价值无需再次强调。但是，你可能想解释一下机器学习如何用于增强你创建和发布的内容，以及为什么将其纳入你的内容营销计划至关重要。

首先，机器学习提高了你的文章在搜索引擎结果中的可见度。成为一名优秀的作家是一回事。另一种利用 SERP 的方法是以 Google 喜欢的方式写作。使用所有相关的关键词，讨论所有相关的主题，并且基本上要面面俱到。你必须确保

如果没有像 Frase.io 这样的智能内容生成工具，这将非常具有挑战性。为了确保你涵盖所有相关的方面，Frase.io 使用机器学习将你的内容与 Google 上的顶级结果进行比较。然后使用算法生成内容。一个名为 Phrasee 的 AI 驱动的文案撰写工具表示，其算法将通过使用机器学习来构建电子邮件主题行和推送通知，为她提供最佳的投资回报率。

甚至可以使用 AI 为你的客户进行内容策划。营销专业人员可以使用 Curata 的机器学习内容策划工具来查找和发布最相关和最有趣的内容，以供他们的客户使用。

提高个性化

对于消费者来说，个性化是关键。根据埃森哲的一项研究，91% 的消费者喜欢记住他们个人偏好的公司，并因此提供更相关的产品和建议。此外，如果他们无法获得个性化的体验，超过一半的客户准备转向竞争对手。

好消息是 −

你可以使用机器学习提供尽可能个性化的客户体验。为了构建个性化的主页和推荐列表，它可以详细观察用户行为并利用算法来确定人们喜欢什么产品。例如，亚马逊利用 AI 算法根据客户过去的购买记录、购物车中的商品和浏览模式来推荐他们最有可能购买的产品。当客户最有可能购买产品时，相同的算法可以为每个客户创建个性化的优惠并将其传达给该客户。

改进营销自动化

机器学习改变品牌与其客户互动方式的一种方式是通过更好的个性化，但这并不是唯一的方式。此外，它还能够实现更强大的营销自动化，从而极大地提高客户留存率。

假设你希望在客户订阅你的时事通讯或购物车未清空时自动向他们发送电子邮件。大多数品牌发送通用电子邮件，但使用机器学习的企业可以根据客户的浏览行为定制优惠和内容。

如果你在注册时事通讯之前查看了企业的狗玩具选择，并且有相关的咀嚼优惠，那么你更有可能重新与该品牌建立联系。营销自动化非常有效。虽然完全有可能在没有机器学习的情况下实现某些目标，但 AI 增强和加强了自动化工作。

利用聊天机器人

客户服务聊天机器人是有效的工具。在他的十位客户中，有八位表示他们获得了良好的体验。如果你拥有一家在线企业，它们至关重要。使用聊天机器人帮助客户无需人工代理。相反，使用机器学习的聊天机器人可以自动准确地回答客户的问题。这样，聊天机器人可以通过学习网站内容和与用户的聊天来不断改进它们提供的回复。随着你的聊天机器人随着时间的推移学习和发展，更多的聊天将带来更好的客户体验。虽然最初让聊天机器人将非常复杂的问题引导给人工可能很有吸引力，但机器人很快就会变得非常高效，以至于不再需要人工参与。最终，聊天机器人将足够智能，不仅可以回答客户的问题，还可以推广产品。

机器学习的未来是什么？

机器学习行业是一个快速变化的行业。预计营销 AI 将快速发展。例如，现在正在创建更好的算法。这些算法对于营销人员来说要简单得多、速度也更快，因为它们不需要任何人工输入即可启动。此外，个性化得到了改进。机器学习算法越来越擅长识别客户想要从你那里获得什么，以及如何集成到你的在线商店中。最终，营销人员将能够像他们对社交媒体时间轴所做的那样，为特定用户定制其网站的每个方面。最后，预计移动机器学习将取得重大进步。营销人员必须制定策略来应对 AI 驱动的数字助理在我们的生活中日益增长的重要性。移动应用程序将能够像其网页现在所做的那样，整合机器学习技能。