机器学习改善营销的 12 种方法
已发表: 2022-05-06机器学习可以帮助营销人员从数据中提取洞察力并找到可行的策略来改进他们的营销活动。 营销人员问的两个最常见的营销问题是“我在哪里可以找到优质的潜在客户？” 和“如何改进我的广告系列？”
基于人工智能的营销有助于营销人员实现更好的转化率和销售，因为它基于有关客户的特定信息，包括他们的行为、购买模式等等。
由不同算法提供支持的模型有助于营销的各种不同方面。 它们有助于改善客户外展、创建个性化内容、触发响应并创造出色的用户体验。
以下是机器学习可以帮助改善营销的许多方法中的一些。
什么是机器学习？
机器学习是人工智能 (AI) 的一个子集，其核心是模式识别。 它使计算机能够分析和解释数据并提供准确的预测，而无需任何明确的编程。
用于训练算法的数据点越多越好，因为这可以解锁更深入的见解并发现越来越微妙的模式。
QuanticMind 的一项调查发现，几乎 100% 的行业专家认为，数字营销的未来将受到机器学习技术和基于人工智能的营销自动化的影响。
他们中的许多人认为，增强客户体验将是机器学习最有益的领域。
1. 结合聊天机器人来改善客户服务
现代网站上的一个常见景象是聊天机器人，它们会在屏幕的下角弹出，并在访问者到达网站后立即提供帮助。 使用聊天机器人使品牌能够为客户提供 24 小时支持。
这些聊天机器人可以回答简单的客户查询，并在他们无法提供帮助时将其转介给合适的人。 他们不断从与访客的互动中学习，并收集和解释数据以提供更准确的答案。
为 Google Assistant 构建的 eBay 聊天机器人是一个电子商务聊天机器人，可帮助客户使用语音搜索来找到首选产品的最优惠价格。
Designer Shoe Warehouse ( DSW ) 使用 Facebook Messenger 机器人作为购物助手。 客户购买鞋子后，DSW 让他们可以轻松跟踪包裹并接收个性化的运输信息。
机器人也可以用于许多其他目的，例如共享有关折扣或优惠券的信息以及宣布新产品发布。
2.优化内容
内容优化是SEO 最重要的方面之一，有助于提高自然搜索的知名度。 获得大量点击的内容有助于在搜索引擎中占据更好的位置，并为网站带来更多流量。
机器学习有助于揭示哪些内容表现最佳，无论是电子邮件主题行、文章标题还是图像。 例如，它可能会发现一个人的图像比一组图像效果更好，并优先考虑这些结果。
从关于兴趣、过去购买和在线行为的大量客户数据中提取的洞察力可以帮助营销人员创建最能吸引读者在其旅程中所有接触点的内容类型，从他们写的电子邮件到他们提供的产品。
根据论文写作服务英国的专家的说法，过去，营销人员会在不真正了解他们的受众的情况下发起他们的广告活动，并且会在没有引起他们共鸣的广告或促销活动上浪费金钱。
机器学习有助于消除这种浪费。 它消除了猜测，并允许营销人员通过提供最佳参与机会的内容类型来吸引合适的受众。
3. 开发新产品和服务
机器学习算法可以帮助根据消费者需求更准确地定制新产品和服务。 例如，可以在全球范围内对潜在客户进行调查并分析数据以交付产品。
这可以帮助企业发现他们可以开发的新机会和新产品，以满足新的客户群。
相同的解决方案可以帮助公司向不同的市场提供不同的产品或相同产品的版本。 例如，调查可能表明美国的司机更喜欢四轮驱动，而欧洲则需要混合动力汽车。
有了这类信息，汽车制造商就可以设计出适合美国和欧洲市场的车辆。
4. 发现趋势
机器学习挖掘非结构化数据，并允许洞察客户在公共领域谈论的内容。 它可以破译社交聊天以激发与客户偏好直接相关的新产品或内容创意。
这方面的一个例子是当 Ben & Jerry's 发现人们在公共领域谈论早餐冰淇淋，并决定推出一系列早餐口味的冰淇淋。
5.个性化产品推荐
机器学习可以通过多种方式改善客户的购物体验。 它可以引导买家的旅程并做出个性化的产品推荐。
亚马逊通过个性化的产品推荐产生了相当比例的年收入。
Netflix 还通过使用算法向客户提供个性化电影推荐来增加收入。 机器学习有助于根据观众之前观看、评分或忽略的内容来建议他们最有可能喜欢的内容。
当机器学习有助于加速和优化产品推荐时，向上销售和交叉销售可以有更好的参与度。
通过分析过去的客户行为和预测需求，营销人员能够提供更有针对性的优惠，从而提高转化率。
6. 提高潜在客户的产生和评分
潜在客户是企业的命脉，机器学习可以帮助他们产生更多高素质的潜在客户。 使用人工智能的机器人可以从代表和消费者之间发生在网站上的对话中学习。
这些信息使他们能够回答问题，更多地了解什么是好的潜在客户，并从大规模访问中产生潜在客户。
了解潜在客户进行购买的可能性可以帮助必须处理许多潜在客户的营销人员。 机器学习使用数据对潜在客户进行评分，这可以提高效率并节省时间。
将精力集中在尝试转换此类潜在客户上变得容易得多。 在查看购买最多的客户的资料时，营销人员能够确定他们在营销时可以牢记的共同特征。
7.优化广告
传统上，广告需要决定选择哪个广告渠道、购买多少广告空间、何时投放广告以及广告活动应持续多长时间。
广告是公司的主要成本，使用机器学习可以帮助优化其绩效。
以前必须由营销人员做出的决定现在由机器学习提供信息。 例如，使用 Facebook Lookalike Audience将帮助营销人员找到并定位与现有客户具有相似属性的潜在客户。
智能出价是一种使用机器学习使 PPC 活动更有效的策略。 它结合了机器学习和上下文信号来优化出价。 数十亿个数据点用于估计潜在客户转化的可能性。
8.自动化营销
自动化将营销提升到一个新的水平。 机器学习处理数字，从过去的结果中学习并提供可行的见解。
它有助于营销的各个方面，例如客户细分、提出建议、个性化内容和客户服务。
这有助于简化营销人员的决策，并且随着它不断学习，它不断改进。 通过使用营销自动化来管理用户体验的品牌获得了更高的合格潜在客户率并增加了收入。
机器学习驱动的电子邮件营销可帮助营销人员细分客户并高度个性化他们的电子邮件活动。 他们可以编写旨在促进客户参与的个性化电子邮件主题行和消息。
他们可以使用以前的响应来确定发送消息的最佳时间和方式。 在他们的电子邮件营销中建立拆分测试有助于不断提高投资回报率。
9.优化价格
动态定价已经存在了一段时间，并且经常用于酒店和旅游行业。 这些行业根据市场条件和客户需求提供灵活的定价。
由于拥有所需的数据和机器学习来分析数据，越来越多的零售企业也采用灵活的定价方式。
通过考虑销售期、客户群、产品定位等因素来确定每种产品的定价弹性。 机器学习算法还可以帮助确定哪些客户可能会响应折扣优惠。
10. 预测客户流失
能够预测客户流失使企业能够在他们离开之前与他们联系。 可以使用已经或未流失的客户示例来训练机器学习模型，以发现模式并识别那些不太可能流失的客户。
Urban Airship 是一家数字化成长型公司，它使用机器学习算法来分析移动客户的行为，以帮助应用发布商识别忠实用户并预测最有可能流失的用户。
然后，营销人员可以采取行动加深客户参与度或加大投资以留住某些客户群。
11.瞄准合适的影响者
如今，越来越多的品牌正在使用影响者。 他们知道不要盲目地使用它们，并希望那些与他们的品牌价值一致的东西。 这可以帮助他们接触更广泛的受众并与之互动，并提升品牌信誉。
机器学习工具可以帮助搜索社交媒体帖子中的各种指标，并推荐最能与受众建立联系的影响者。
机器学习有助于解决使用影响者时最大的问题之一，即具有虚假追随者和夸大其表现的影响者。
基于自然语言处理 (NLP) 机器学习的工具可以理解影响者发布的视频内容，并帮助品牌选择合适的品牌拥护者。 它还可以帮助他们了解影响者如何传递品牌信息。
Mazda 使用 IBM Watson 选择有影响力的人在德克萨斯州奥斯汀的一个节日上推出他们的一款新车。他们乘坐车辆在城市周围骑行，然后使用标签#MazdaSXSW发布他们的经历。
12. 管理社交媒体
机器学习帮助营销人员利用数据的力量来优化他们的社交媒体形象。 例如，它可以帮助他们识别需要立即回复的评论或投诉，以管理品牌的声誉。
由机器学习提供支持的社交聆听工具可以跟踪所有社交媒体平台上的主题标签、关键字和品牌提及。
通过分析这些数据获得的洞察力可以帮助品牌为每个平台创建正确类型的内容，从而深入吸引受众。
机器学习不会取代营销人员的角色
优秀的营销人员仍然像以往一样重要，机器学习并不能取代他们的角色。 具有讽刺意味的是，机器学习有助于使他们的营销工作人性化。 = 他们不必在无价值的内容上浪费时间或忽略相关性。
他们有能力在旅程中的每个接触点有效地接触到客户。
可以预测哪些客户最忠诚并花时间关注他们。 他们还可以预测哪些客户即将流失并在为时已晚之前进行干预。 他们了解哪些内容最有效并带来最好的结果。
必须接触普通观众并希望获得最好的结果已成为过去。 他们现在从客户数据中获得了足够的洞察力，能够有效地规划活动并取得最佳结果，因为他们不是在黑暗中拍摄。
最后一句话
营销中的机器学习正在改变游戏规则，因为一波利用它的新技术将权力交到营销人员手中。 这开启了一个能够更好地了解消费者并增强客户体验的新时代。
在接下来的几年里，机器学习如何改变品牌与客户互动的方式并在吸引、向他们销售和为他们服务方面提供更真实的体验可能会变得更加明显。
这很可能对业务底线产生很大影响。
作者简介
查理·斯文森 (Charlie Svensson) 是英国一家领先的大学论文写作服务机构的高级学术作家。 他在撰写论文、论文、实验报告和课程作业方面拥有丰富的经验。 他目前正在开发一个在线课程，以使在美国和英国学习的非英语学生更容易学习。