如果您可以自动化营销流程中繁琐且耗时的部分，会怎么样？现在，得益于人工智能，这已成为可能。虽然机器学习已用于从银行业到医疗保健等各种目的，但现在各种规模的组织都在使用它来增强其营销措施。
数据如今主宰着数字世界。机器学习可以帮助我们提高营销计划中的预测和决策能力，从潜在客户评分到减少客户流失等等。
与此同时，许多营销人员仍需要弄清楚人工智能的工作原理以及它的用途。本博客将教您更多有关营销机器学习的知识。
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什么是营销机器学习？
机器学习是一种人工智能，它利用算法从数据中产生预测和判断。它被应用于广告、金融和医疗保健等各种现代领域，并且可以立即融入到潜在客户评分和电子邮件营销等营销活动中。
它在营销中很有用，因为它可能会披露原本会被忽视的客户行为信息。例如，一家公司可能拥有大量填写联系表格的网站访问者的数据，但可能需要明确是否优化这些数据以增加潜在客户流量，或者这些访问者是否会转化。
他们可以利用机器学习来创建模型，预测谁更有可能购买。机器学习是计算机无需明确编程即可理解的能力。在营销方面，这意味着计算机可以检测数据中的模式并利用这些模式有效地预测未来结果。
例如，机器学习模型可以预测哪些潜在客户会转化，然后根据他们过去的行为采取有针对性的活动来增强他们的用户体验。
日益先进的机器学习算法的发展使得计算机能够不断获取新数据，利用这些数据来增强未来的判断，从而随着时间的推移自动提高其性能，而无需人工干预。
传统营销大量使用统计数据来指导商业选择。机器学习通过使用这些数据来自主做出判断，而不仅仅是提供宏观层面上正在发生的事情的信息，从而取得进步。换句话说，在没有人工帮助的情况下，机器人已经在学习如何最大化结果。
为什么要利用机器学习来推广您的公司？
尽管量化营销活动的收益可能很困难，但基本的业务规划提醒我们，客户获取对于长期成功至关重要。
营销团队通常负责公司流程的多个部分，从产品开发到价格决策。因此，预测哪些行动将对收入创造产生最大的长期影响可能需要时间和精力。机器学习可帮助公司更好地了解和响应消费者。
例如，考虑一个电子商务平台，例如 Shopify 或 BigCommerce，一家公司在上面销售商品。他们可能会建立一个机器学习模型，根据之前的转化率预测哪些客户群最有可能转化，然后使用该模型向这些客户发送有针对性的电子邮件或在某些渠道投放广告。
企业可以提高平均订单价值，这是长期收入发展的关键标志。此外，营销团队负责创建客户档案，确定目标人群，并根据这些知识制作信息。
然而，确定这些活动是否正确进行或了解不同人口群体对同一营销信息的不同反应可能需要时间。数据科学可以提供有关客户特征的多种见解，可用于改善营销和定位。
例如，您可以利用机器学习根据用户的位置确定其首选的电子邮件语言，或者根据用户的设备确定弹出窗口或横幅是否更成功。这会增加更有利可图的营销，从而促进业务增长。
利用机器学习改善你的营销
我们知道营销团队总是拥有更多数据。营销人员需要帮助来理解和利用大量数据。在这一过程中，机器学习发挥了作用。
机器学习应该成为你的营销堆栈的重要组成部分，因为它可以比人类更快、更有效地分析大量数据。
这一策略可以利用数据来识别模式并快速做出预测。营销人员可以利用这些洞察来改进大部分工作流程，从进行进一步测试和改善网站上的用户体验，到为每个客户定制用户体验并实现消费者互动的自动化。
主要信息是，机器学习可用于改善数字营销工作的几乎每个领域。下面，我们将介绍将机器学习整合到营销中的五个最重要的策略。
检查数据集
分析数据集很可能是您在营销计划中使用的任何机器学习方法的初始步骤。例如，机器学习可用于分析和查找您网站上用户活动的模式。
您无需花费数小时来查看 Google Analytics 配置文件中的数据，算法可以在几秒钟内完成该过程，预测未来访问者的行为并识别可用于增强网站的模式。
人们可以自己进行数据分析，但需要帮助才能像人工智能解决方案一样快速或准确地完成分析。营销人员也可以使用机器学习来更好地了解他们的客户。
考虑消费者细分的方法。将你的受众分成几组可能会大大增强你的营销效果，但手动操作需要时间。
另一方面，机器学习程序可能会根据您无法预见的行为和活动自动对您的客户进行分类。
内容创建和优化
内容在您的数字营销计划中的重要性怎么强调都不为过。但是，您可能需要进一步解释机器学习如何改善您创建和分发的内容，以及为什么将其纳入您的内容营销策略至关重要。
首先，机器学习可以帮助您的内容在搜索引擎结果中排名更高。成为一名出色的作家是一回事，以让 Google 满意的风格写作并在 SERP 中取得结果则是另一回事。您必须使用所有适当的语言，涵盖所有相关问题，并涵盖所有基础。
使用 Frase.io 等智能内容创建工具可以更轻松地做到这一点，该工具使用机器学习将您的材料与 Google 的顶级搜索结果进行比较，以确保您涵盖所有重要方面。
你可以使用算法为自己创建内容。Phrasee 是一款人工智能文案工具，它使用机器学习来创建电子邮件主题行和推送通知，以最大限度地提高投资回报率。
使用人工智能为消费者策划内容也是可行的。Curata 提供机器学习内容策划工具，帮助营销人员找到并向客户分发最相关、最有趣的信息。
增强个性化
客户喜欢定制。根据埃森哲的一项研究，91% 的消费者更喜欢能够记住他们的偏好并及时提供相关优惠和想法的公司。如果仍然需要获得个性化体验，超过一半的客户也愿意转向竞争对手。
好消息是，机器学习可以让客户获得最个性化的服务。您可以应用一种算法来分析用户活动，识别他们想要的商品，并创建定制的主页和建议列表。
例如，亚马逊利用人工智能算法检查客户的购买历史、购物篮中的商品和浏览习惯，以提出最有可能购买的产品建议。
相同的算法可能会为每个客户生成定制优惠，并在他们最有可能购买时发送优惠。
增强营销自动化
更好的个性化是单向的机器学习可能会影响您的组织与客户的沟通方式，但还有其他影响。此外，更好地自动化您的营销运营可能会显著提高客户参与度。
假设您自动向订阅您的新闻通讯或将购物车无人看管的客户发送电子邮件。虽然大多数公司会向其客户发送通用电子邮件，但使用机器学习的组织可能会根据消费者的浏览习惯定制内容和优惠。
如果他们在注册您的电子邮件之前曾经查看过您公司的狗玩具系列，那么有关咀嚼玩具的相关优惠将会增加他们再次与您的企业联系的可能性。
人工智能驱动的营销自动化工具可以扫描更大、更多样化的数据集，以便更好地为 SaaS 公司分类潜在客户。这使销售人员能够优先考虑更有可能转化的潜在客户。
营销自动化是一种强大的工具。据 Invesp 称，营销自动化可提高销售效率 14% 以上，同时降低营销费用 12% 以上。
无需机器学习即可实现这一点，但人工智能可显著增强自动化工作的强度和个性化。
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使用聊天机器人
聊天机器人是一种有效的客户支持工具。如果你拥有一家互联网公司，它们几乎必不可少。与他们合作过的十位客户中有八位获得了积极的体验。
使用聊天机器人时，您不需要人工来为客户提供支持。另一方面，由机器学习驱动的聊天机器人可以自动为消费者的询问提供令人惊讶的准确答复。这是因为您的聊天机器人会根据您网站上的内容和与人们的对话不断修改它提供的答复。
随着对话的增多，聊天机器人将提供更好的客户体验，因为它一直在学习和成长。您可能最初选择让聊天机器人直接向人类提出特别复杂的询问，但机器人很快就会变得非常高效，以至于不需要人类介入。
您最终将拥有一个可以向消费者推销产品而不仅仅是回答他们的询问的聊天机器人。此外，买家不太可能意识到他们正在与机器人交谈。某些聊天机器人（例如 IntelliTicks）使用自然语言处理 (NLP) 进行客户互动，这是人工智能的另一个领域。
此外，人工智能聊天机器人收集的数据可以通过单独的机器学习算法进行分析，从而为营销人员提供可用于改善未来工作的见解。
企业可以通过在数字营销中使用机器学习来增强整个客户生命周期的决策能力，从潜在客户评分和销售渠道优化到减少客户流失。通过了解消费者问题，您可以改善客户体验、提高客户参与度并最大限度地减少客户流失。
特色图片： 图片来自 macrovector
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