機器學習在數字營銷中的影響：未來會怎樣？

已發表: 2021-11-24

自 19 世紀後期成立以來，商業和組織營銷已經有了很大的發展。營銷是利用市場或客戶研究來推廣或銷售不同實體提供的服務和商品。

自成立以來，營銷策略已經經歷了四個不同的階段。這些階段是：

在這四個不同的營銷階段中，推動進化的因素有兩個：營銷技術和客戶需求。消費者的需求需要採用營銷策略來確保他們滿足消費者的需求，從而獲得更多的客戶。

營銷技術需要使用最佳和高性能的技術開發進行營銷。數字營銷極大地改變了營銷行業。

它提供了更便宜的營銷選擇，而且往往效率更高。與傳統營銷方法相比，數字營銷策略也覆蓋了更多的人。與傳統營銷相比，這兩個優勢促使許多企業轉向數字營銷。

數字營銷中的機器學習

此外，數字營銷技術已經發展並採用了機器學習。機器學習是使用現有數據生成可以分析新數據並從中提取見解的數據模型。

機器學習模型也可以通過技術開發，使它們在整個使用過程中變得更好。它們的使用變得更好，因為它們獲得了更多的數據和信息。

在數字營銷中，機器學習用於市場數據分析和廣告洞察分析。機器學習已幫助許多企業和組織通過分析預先存在的數據來預測和預測數據趨勢。

在本文中，我們將討論機器學習在數字營銷中的影響。

如果您是 Netflix 用戶，您有多少次覺得該網站非常了解您的電影和電視節目的品味？很多次，對吧？ Netflix 使用機器學習模型來分析所有用戶並了解他們的偏好。經過分析，該網站可以輕鬆預測用戶會喜歡哪些電影或電視節目。

這是使用機器學習進行個性化推薦的一個例子。個性化推薦有助於建立用戶對企業的忠誠度。這是因為用戶覺得企業很了解他們。

然而，管理推薦模型可能很麻煩，因為系統需要對大數據和算法設計進行大量分析。經過數據分析，業務最終可以得到針對不同客戶端集群的大量推薦模型。數字營銷的模型管理可以幫助企業管理他們的模型。

模型管理服務為企業處理機器學習模型的開發和部署。模型管理服務讓企業專注於其核心功能，而模型管理企業則致力於為其客戶開發優化的機器學習模型。

數字營銷的一個關鍵區別特徵是數據的收集。在數字營銷中，收集數據用於分析營銷策略的成功率或失敗率以及其他指標。但是，收集的數據對於手動數據分析來說可能太多了。

機器學習可以幫助分析收集的數據並從中獲得有意義的見解。如今，使用機器學習模型進行市場預測是企業常用的策略。

市場預測幫助企業和組織做出必要的戰略決策。戰略決策有助於確保企業克服市場變化。

資料來源：Pixabay

與流行觀點相反，機器學習的唯一目的不是觀察和戰略性地瞄準用戶。開發機器學習的唯一目的是在不需要人工干預的情況下實現流程自動化。

數字營銷活動包括許多步驟。在這些步驟中，許多是平凡的和/或重複的。可以部署機器學習模型來執行此類功能，從而確保優化和成功的營銷活動。

這是因為當人類執行重複或平凡的任務時，他們經常感到無聊和疲倦，從而降低了他們的效率。但是，機器學習模型並非如此。他們可以在不降低效率的情況下執行 1000 次任務迭代。

數字營銷流程的自動化使營銷人員能夠專注於需要人工干預的任務。這種自動化創建了一個高效的營銷活動流程。

自互聯網技術問世以來，欺詐一直是該服務的一大瘟疫。報告指出，2020 年共報告了 220 萬起欺詐案件。這些統計數字描繪了令人擔憂的互聯網服務濫用狀況。

廣告欺詐是犯罪分子企圖搶劫企業的數字廣告工作。廣告欺詐案件通常涉及犯罪分子竊取在線身份並偽裝成企業，然後騙取所有願意購買的買家。

數字廣告欺詐檢測是一個漫長的過程，涉及分析來自各種來源的數據以識別廣告的粗略趨勢。這個過程通常太繁重而無法由人類執行。最近，機器學習模型已被用於識別和標記廣告欺詐。

機器學習模型同時分析和比較數據，例如數字廣告參與趨勢、廣告時間趨勢等。這些模型嚴格分析數據以識別任何不道德的活動。

一旦機器學習檢測到廣告欺詐，它就會自動阻止來自數字營銷平台的廣告。這些模型還可以與深度學習技術集成，使他們能夠獲得有關廣告欺詐檢測的更多知識。這將提高模型在廣告欺詐檢測方面的效率。

可以部署機器學習模型來分析產品和服務的區域定價並提供詳細報告。這使企業可以將其產品和服務的價格與競爭對手的價格相提並論，而不會定價過高或收費過低。

此服務還可用於識別查找產品但未購買或將其添加到購物車並離開的客戶。該模型向此類客戶提供及時的折扣代碼，以迫使他們完成購買。

機器學習模型在數字營銷中的部署為該服務描繪了一個光明的未來。通過更好地集成深度學習，可以顯著減少在線廣告欺詐案件。可以通過使用配備深度學習技術的廣告欺詐檢測模型來減少它們。

通過機器學習，數字營銷策略的效率將顯著提高，從而提高公司的利潤率。