机器学习在数字营销中的影响：未来会怎样？

已发表: 2021-11-24

自 19 世纪后期成立以来，商业和组织营销已经有了很大的发展。营销是利用市场或客户研究来推广或销售不同实体提供的服务和商品。

自成立以来，营销策略已经经历了四个不同的阶段。这些阶段是：

在这四个不同的营销阶段中，推动进化的因素有两个：营销技术和客户需求。消费者的需求需要采用营销策略来确保他们满足消费者的需求，从而获得更多的客户。

营销技术需要使用最佳和高性能的技术开发进行营销。数字营销极大地改变了营销行业。

它提供了更便宜的营销选择，而且往往效率更高。与传统营销方法相比，数字营销策略也覆盖了更多的人。与传统营销相比，这两个优势促使许多企业转向数字营销。

数字营销中的机器学习

此外，数字营销技术已经发展并采用了机器学习。机器学习是使用现有数据生成可以分析新数据并从中提取见解的数据模型。

机器学习模型也可以通过技术开发，使它们在整个使用过程中变得更好。它们的使用变得更好，因为它们获得了更多的数据和信息。

在数字营销中，机器学习用于市场数据分析和广告洞察分析。机器学习已帮助许多企业和组织通过分析预先存在的数据来预测和预测数据趋势。

在本文中，我们将讨论机器学习在数字营销中的影响。

如果您是 Netflix 用户，您有多少次觉得该网站非常了解您的电影和电视节目的品味？很多次，对吧？ Netflix 使用机器学习模型来分析所有用户并了解他们的偏好。经过分析，该网站可以轻松预测用户会喜欢哪些电影或电视节目。

这是使用机器学习进行个性化推荐的一个例子。个性化推荐有助于建立用户对企业的忠诚度。这是因为用户觉得企业很了解他们。

然而，管理推荐模型可能很麻烦，因为系统需要对大数据和算法设计进行大量分析。经过数据分析，业务最终可以得到针对不同客户端集群的大量推荐模型。数字营销的模型管理可以帮助企业管理他们的模型。

模型管理服务为企业处理机器学习模型的开发和部署。模型管理服务让企业专注于其核心功能，而模型管理企业则致力于为其客户开发优化的机器学习模型。

数字营销的一个关键区别特征是数据的收集。在数字营销中，收集数据用于分析营销策略的成功率或失败率以及其他指标。但是，收集的数据对于手动数据分析来说可能太多了。

机器学习可以帮助分析收集的数据并从中获得有意义的见解。如今，使用机器学习模型进行市场预测是企业常用的策略。

市场预测帮助企业和组织做出必要的战略决策。战略决策有助于确保企业克服市场变化。

资料来源：Pixabay

与流行观点相反，机器学习的唯一目的不是观察和战略性地瞄准用户。开发机器学习的唯一目的是在不需要人工干预的情况下实现流程自动化。

数字营销活动包括许多步骤。在这些步骤中，许多是平凡的和/或重复的。可以部署机器学习模型来执行此类功能，从而确保优化和成功的营销活动。

这是因为当人类执行重复或平凡的任务时，他们经常感到无聊和疲倦，从而降低了他们的效率。但是，机器学习模型并非如此。他们可以在不降低效率的情况下执行 1000 次任务迭代。

数字营销流程的自动化使营销人员能够专注于需要人工干预的任务。这种自动化创建了一个高效的营销活动流程。

自互联网技术问世以来，欺诈一直是该服务的一大瘟疫。报告指出，2020 年共报告了 220 万起欺诈案件。这些统计数字描绘了令人担忧的互联网服务滥用状况。

广告欺诈是犯罪分子企图抢劫企业的数字广告工作。广告欺诈案件通常涉及犯罪分子窃取在线身份并伪装成企业，然后骗取所有愿意购买的买家。

数字广告欺诈检测是一个漫长的过程，涉及分析来自各种来源的数据以识别广告的粗略趋势。这个过程通常太繁重而无法由人类执行。最近，机器学习模型已被用于识别和标记广告欺诈。

机器学习模型同时分析和比较数据，例如数字广告参与趋势、广告时间趋势等。这些模型严格分析数据以识别任何不道德的活动。

一旦机器学习检测到广告欺诈，它就会自动阻止来自数字营销平台的广告。这些模型还可以与深度学习技术集成，使他们能够获得有关广告欺诈检测的更多知识。这将提高模型在广告欺诈检测方面的效率。

可以部署机器学习模型来分析产品和服务的区域定价并提供详细报告。这使企业可以将其产品和服务的价格与竞争对手的价格相提并论，而不会定价过高或收费过低。

此服务还可用于识别查找产品但未购买或将其添加到购物车并离开的客户。该模型向此类客户提供及时的折扣代码，以迫使他们完成购买。

机器学习模型在数字营销中的部署为该服务描绘了一个光明的未来。通过更好地集成深度学习，可以显着减少在线广告欺诈案件。可以通过使用配备深度学习技术的广告欺诈检测模型来减少它们。

通过机器学习，数字营销策略的效率将显着提高，从而提高公司的利润率。