機器學習和營銷自動化——機器學習會改變您的業務嗎？

已發表: 2021-12-07

營銷自動化是不可否認的節省時間的方法。

畢竟，如果你可以自動化某件事，為什麼還要手動呢？

但是，如果我告訴你很快你甚至可能不需要自動化事情……因為你的計算機會為你做這件事呢？

當然，我並不是說你根本不需要做任何營銷工作。然而，隨著人工智能和機器學習等事物變得越來越先進，計算機的能力也在增強，讓您的工作生活變得不那麼乏味。

事實是，機器學習和營銷自動化的結合可能會成為下一次營銷革命。

但是，在我們進入細節之前——讓我們看看人工智能和機器學習到底是什麼。

什麼是人工智能和機器學習——快速概述

如果你一生中至少看過一部科幻電影，我相信你對人工智能 (AI) 這個詞很熟悉。

用技術術語來說，它是製造智能機器和計算機程序的科學。而智能機器正是大多數人想到人工智能時的想像。

這與好萊塢大片中描繪人工智能的方式有關。

但是，雖然大多數人工智能機器的銀幕描述從不太樂觀到直接反烏托邦，但實際上，人工智能有更積極的一面。

人工智能的基本好處？它有助於解決重複性工作。此外，它還減少了人為錯誤並幫助我們做出更好（更快）的決策。

但是人工智能如何知道做出正確的決定是什麼？

這就是機器學習的用武之地。

機器學習是人工智能的一個分支，專注於構建算法來幫助機器學習。

簡而言之，它旨在幫助計算機使用數據來提高準確性，模仿人類的學習方式。

機器學習 (ML) 的美妙之處在於它允許計算機在無需主動編程的情況下進行學習。這意味著他們可以使用過去的數據來改進流程，收集新的（更好的）數據，進一步改進流程，收集更多數據……你知道這是怎麼回事，對吧？

比爾蓋茨將機器學習稱為最重要的突破之一是有原因的：

“如果你在人工智能方面發明了一個突破，讓機器可以學習，那價值 10 個微軟。”

毫不奇怪，人工智能已經徹底改變了無數行業——包括營銷。

那麼，機器學習如何使營銷自動化受益呢？

讓我們直接進入它！

機器學習和營銷自動化如何協同工作

營銷自動化本身就是一個強大的工具。

借助正確的策略、行為電子郵件、潛在客戶評分或用戶細分，您可以節省大量資金、促進銷售並幫助提高客戶保留率。

借助自動化的工作流程和規則，您的團隊甚至可以自動化最複雜的任務，並將節省的時間用於其他業務活動。

使用傳統的營銷自動化，您是負責所有設置、分析和修補的人。

這就是機器學習的用武之地：

機器學習算法將您收集的數據用於自動化營銷，並使用它來進一步優化您的流程。

以下是一些機器學習算法可以幫助您的示例：

利用預測性潛在客戶評分

潛在客戶評分是對潛在客戶進行“排名”以確定哪些潛在客戶最有可能成為客戶的過程。

通過為他們執行的操作分配分數，您可以將“冷”與“暖”區分開來。這樣，您就可以看到潛在客戶轉化的可能性有多大，並評估其價值。

反過來，這使您可以更好地細分潛在客戶並向他們發送不同的電子郵件活動，以適合他們所處的買家旅程階段。

問題是，對於傳統的潛在客戶評分，您需要自己負責開發整個評分框架。因此，您可能會因為得分不正確而錯過一些潛在客戶。

此外，整個過程可能非常耗時——而且這不是一勞永逸的事情。要計算潛在客戶得分，您需要：

建立買家角色
細分您的潛在客戶
檢查潛在客戶的在線行為
對潛在客戶的行動進行排名和優先級
設置分值
在您的工作流程中設置正確的條件
定期評估和調整

預測潛在客戶評分允許您使用算法根據過去的數據對潛在客戶進行評分和限定。雖然您仍然需要為您的潛在客戶評分系統構建一個框架，但您不必自己不斷調整系統。

相反，自動化將使用預測建模來分析過去的潛在客戶並尋找模式。然後，它將使用該數據來嘗試和預測未來的行為。然後，它可以提出自己的理想客戶檔案，幫助您更準確地為潛在客戶評分。

預測性線索評分的美妙之處在於它為您完成了大部分工作。

營銷自動化中的機器學習還可以幫助您識別最有可能錯過的模式，幫助您更準確地對潛在客戶進行評分和限定。

獲得更好的客戶洞察力

實現出色營銷自動化結果的關鍵之一是了解您的受眾。儘管如此，大多數企業還是犯了一個典型的錯誤，就是將他們的潛在客戶分成不超過兩組：

顧客
非客戶

有些人更進一步，了解“暖”和“冷”線索之間的區別。但是，即便如此，他們的觀眾看起來也像這樣：

顧客
潛在客戶
不參與的觀眾

以上是不錯的第一步。畢竟，細分受眾是提高參與度和提高營銷投資回報率的關鍵。

但這還不夠。

當然，很難創建正確的細分市場。

這就是機器學習和營銷自動化相結合可以為您提供幫助的地方。

通過使用算法分析觀眾的行為，機器學習可以看到人眼容易忽略的事物。

因此，它可以幫助您構建更準確的細分，消除不必要的猜測。更好的細分等於更好的營銷結果。隨著您的列表越來越大，這變得更加重要。

畢竟，您最不想做的就是向成千上萬的人發送無針對性的廣播：

升級您的個性化遊戲

個性化是高客戶參與度和忠誠度的關鍵。

但是，糟糕的個性化努力比完全沒有個性化造成的危害更大。事實上，63% 的消費者停止購買個性化策略不佳的品牌。

以正確方式進行個性化的關鍵是什麼？

不僅要了解您的客戶是誰，還要了解他們的行為方式。

那麼，機器學習如何幫助您提高個性化的效率？

滿足順序預測。

傳統上，大多數營銷自動化個性化都建立在用戶的人口統計或購物數據之上。

為了找到可能的買家，營銷人員會根據年齡、性別、教育程度或購買歷史來尋找與過去客戶的共同特徵。然後，他們將使用這些數據來推薦他們認為這些人可能會購買的產品。

這種方法的問題在於，並非所有共同特徵在預測未來購買方面都同樣有效。

畢竟，我們都是獨一無二的人類。

因此，即使我們來自相似的背景，我們仍然可以採取不同的行動。順序預測關注的是潛在客戶的行為。

簡而言之，具有順序預測的營銷自動化工具將查看導致您的受眾購買您的產品的操作順序。

示例序列可能如下所示：

訪問您的網站
向下滾動主頁查看廣告產品
轉到產品 X 類別
瀏覽最新添加的內容
用最喜歡的選擇打開三個標籤
仔細檢查每一個
選擇一種產品
滾動回產品類別
按價格對類別進行排序
將所選產品與同類產品進行比較
選擇獲勝者
進行購買

當然，這只是一個示例序列。如果您的網站有成千上萬的訪問者，您將有數千個序列需要分析。

這是不可能手動完成的。

機器學習可以為您分析這些序列，並嘗試找出導致購買的模式。然後它會尋找最有可能遵循相同順序的訂閱者，從而有效地展示潛在客戶。

通過更好的產品推薦促進銷售

繼續個性化，機器學習特別有效的領域之一是產品推薦。

而且，如果您從事電子商務，它們通常是您應該集中精力進行個性化工作的第一件事。為什麼？

想想像亞馬遜這樣的巨頭。他們的推薦系統被廣泛認為是最先進和最有效的推薦系統之一。

麥肯錫公司的一項研究表明，亞馬遜高達 35% 的銷售額可歸因於推薦。在價值數十億的企業中，這超過三分之一的銷售額！

根據埃森哲的另一份報告，多達 91% 的消費者更有可能購買能夠識別、記住並提供相關建議的品牌。

更不用說為買家提供購買他們感興趣的另一種產品的機會是提高轉化率的可靠方法。

當然，您不需要最新的機器學習算法來開始推薦產品。但建議越準確，銷售的機會就越高。

這意味著機器學習不僅可以幫助您自動化您的產品推薦——它還可以使它們更有效，從而提高您的轉化率。

而且，正如您將在 Netflix 示例中看到的那樣，零售公司並不是唯一可以從基於 ML 的自動化推薦中受益的公司。

創建動態網站和銷售渠道

大多數營銷自動化工具允許您跟踪受眾在您的網站上的行為。

一些工具允許您創建規則，根據訂閱者的行為或潛在客戶得分更改某些網站元素。

您仍然需要完成創建規則和編輯網站的所有工作。另外，您允許以這種方式自動化的更改通常相對較小。

但是，如果您可以使用機器學習和營銷自動化來個性化您的用戶看到的網站的全部內容……實時呢？

很快，機器學習將使我們能夠專門為特定訪問者創建動態網站頁面。

考慮不同的內容、消息、語氣，甚至顏色——所有這些都經過調整，以盡可能創造最佳的用戶體驗。而且，當然，要使您的轉化率飆升。

例如，作為一家 SaaS 公司，您可以根據用戶細分或行為調整每個銷售渠道步驟。

這個解決方案的美妙之處？

訪問您網站的人越多，您的機器學習算法獲得的數據就越多。

反過來，這將允許這些算法創建更好的內容，使您的網站在轉換訪問者方面更加有效。

A/B 測試更快（並獲得更好的結果）

你的競爭對手從不睡覺。

為了發展您的業務，您需要不斷改進您的營銷。

您需要找到脫穎而出的方法，吸引觀眾的注意力，並將更多人轉化為客戶。

這樣做的關鍵是什麼？

A/B 測試您的營銷活動。

A/B 測試是優化營銷工作最流行的方式。它也是最簡單的一種。只需採用兩個不同的廣告素材並相互測試，比較給定時間段內的結果。

當然，如果一個變體是贏家，那麼另一個變體必須是輸家（duh..）這意味著，在一段時間內，您將一部分流量發送到一個賠錢的變體。或者，這至少比獲勝者的表現更差。

因此，總體收益等於測試中所有變體的平均收益，假設您運行它們的時間相同。而且，考慮到典型的 A/B 測試需要數千次展示，性能較差的變體的損失很快就會增加。

A/B 測試中的這個問題叫做後悔。

但是，這就是機器學習驅動的多臂老虎機 (MAB) 算法可以為您提供幫助的地方。

什麼是MAB？

想像一下步行到拉斯維加斯的賭場，目標是最大化您從老虎機上的支出。

有兩種方法可以解決。

首先，您可以測試賭場中的所有老虎機，收集數據，然後找到能夠最大化您的支出的老虎機。從長遠來看，這將為您提供最準確的數據，但也會花費您最多的錢。這就是標準 A/B 測試的工作原理。

另一種方法是專注於一些一開始就顯示出潛力的老虎機。然後，評估您的獎金，並在投資回報率最高的地方最大化您的投資。這就是多臂老虎機 (MAB) 測試期間發生的情況。

與典型的 A/B 測試不同，MAB 中的機器學習可以自行發現和評估失敗的測試。此外，它的速度比您或您的團隊成員更快。

然後它將開始減少這些測試收到的流量，最大限度地減少遺憾（和您的損失）。

反過來，這會導致測試的平均支出更高。它還可以讓您在短期內更快地找到贏家。

唯一的缺點是 MAB 測試可能會錯過可以提供更好長期回報的機會。

但是，隨著機器學習算法變得更加智能，它們可以更好地預測測試結果。

一些機構報告說，機器學習驅動的 MAB 測試將轉化率提高了 30%。

為您的產品設置更有效的定價

最後，機器學習可以幫助您的企業創建和實施更靈活的定價策略。

實施動態定價可以讓您更好地響應市場需求、不斷變化的供應，或者僅僅是您的銷售目標。

此外，由於價格仍然是三分之二客戶在客戶決策過程中的主導因素，因此動態定價可為您帶來競爭優勢。

自然，並非所有類型的企業都能從動態定價中受益。首先，要利用機器學習和動態定價，您需要參考點和大量數據。

您還需要有一個樂於支付波動價格的客戶群。

如果您的產品或服務的價格是靜態的，那麼動態更改它們可能會關閉您的客戶。他們會覺得被騙了。反過來，這可能會損害您的品牌並使您的客戶對您的信任度降低。

當然，動態定價並不是一個新概念。它已經存在了一段時間，主要是在旅遊（酒店、機票）和廣告（谷歌或 Facebook 廣告）行業。

但是，隨著電子商務競爭的加劇，至少在某些行業中，尋找自動化價格管理的方法將成為您整體營銷策略的關鍵要素。

節省時間自動創建內容

2021 年，我們看到了基於 OpenAI 等 API 的人工智能內容創建工具的興起。 OpenAI 使用流行的 GPT-3 技術，它可以應用於任何涉及理解或生成自然語言或代碼的任務或過程。

GPT-3 本身代表 Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3)，它是一種自回歸語言模型，使用機器學習來生成類似人類的文本。借助 ML，它搜索整個全球網絡，提取文本和其他內容，並學習如何編寫和說自然的人類語言。

Encharge 等營銷自動化平台已實施 GPT-3 技術，使營銷人員能夠使用 AI 自動創建有影響力的主題行和電子郵件內容。免費的 AI 主題行生成器可以根據主題和語氣溢出數十個獨特的主題行。

案例研究：實踐中的機器學習和營銷自動化

現在，讓我們快速瀏覽一下從營銷自動化與機器學習相結合中受益匪淺的兩家大公司。

來福車

拼車應用的團隊構建了一個營銷自動化平台，目標是提高用戶獲取活動的成本和數量效率。

他們的想法是使用自動化和機器學習來自動化日常決策、有效擴展並構建數據驅動的學習系統。

這樣一來，他們的團隊成員就可以放棄平凡的任務，專注於高影響力的實驗和創新。

雖然他們構建的平台有很多活動部件，但最重要的是：

終身價值 (LTV) 預測器

該組件使用機器學習來衡量不同採集渠道的效率。

它預測了他們的 LTV 並使用該數據來確定應該分配給他們來自的特定渠道的正確預算。

有趣的是，在他們確定新頻道的 LTV 之前，他們能夠使用機器學習算法從歷史數據中進行預測。

預算分配器

第二個組件負責收集營銷績效數據以及 LTV 預測。

然後，它使用 Thompson Sampling 來確定每個通道的最佳成本。數據準備好後，它將每個活動的分配發送給相應的渠道投標人。

當然，平台還有更多的部分。 Lyft 營銷自動化的長期成功仍然取決於人工反饋。

但是，正如該團隊所承認的那樣，他們的營銷人員無需手動更新出價或分配預算，就有更多時間研究新的廣告格式、消息傳遞或為長期目標形成假設。

到目前為止，這些都是營銷自動化和機器學習都無法為我們做的事情。

網飛

您的營銷自動化策略對您來說價值多少？

您認為將機器學習融入其中會帶來多少好處？

事實證明，Netflix 估計他們的機器學習營銷自動化引擎可以拯救他們……

十億美元。每一個瘋狂的年份！

最好的是，這只是他們營銷自動化策略的一個元素——Netflix 推薦引擎——為他們節省了所有的錢。

是什麼讓它如此強大？

事實證明，Netflix 上 80% 的流媒體內容都是根據他們的推薦系統挑選出來的。

是什麼讓他們的推薦系統如此有效？

雖然我們不想讓您厭煩技術細節，但該系統背後的主要思想是為他們的觀眾提供他們可能有興趣觀看的最合適的標題。

這聽起來是個好主意，對吧？

如果您考慮一下，這就是每個推薦系統都應該做的事情！

那麼，這 10 億美元的組成部分在哪裡？

事實證明，對於 Netflix，這一切都取決於藝術品。您會看到，該公司並不僅僅停留在提出用戶可能想要觀看的最佳標題上。他們的算法分析他們的節目歷史，並提出用戶可能對節目感興趣的最佳圖片。

想想像《善意狩獵》這樣的電影。經典，對吧？例如，如果用戶喜歡浪漫電影，他們會看到一張包含 Matt Damon 和 Minnie Driver 的特色圖片。

另一方面，喜劇迷會看到羅賓威廉姆斯。

同樣適用於特定演員的粉絲。讓我們看看低俗小說。烏瑪瑟曼的粉絲們將看到以電影的主要女明星為中心的低俗小說藝術作品。

同時，如果算法發現用戶是約翰特拉沃爾塔的粉絲，他們將看到以他為特色的藝術品。

有趣的是，為了避免在他們的 A/B 測試中後悔，該公司承認使用 MAB 方法，在該方法中，算法會在測試運行時找出最佳藝術品。

畢竟，他們必須為超過 1.8 億用戶運行類似的測試。而且，考慮到他們都有不同的偏好，這意味著運行數百萬種不同的測試！

當然，您可能會說這一切都是自動化的。儘管如此，還是必須有人提出並不斷完善算法。這將我們帶到文章的下一點。

有多少營銷自動化是自動化的？

儘管營銷自動化從您的團隊中分擔了大量工作（並提供了巨大的好處），但它並不像聽起來那樣不干涉。三個主要問題是：

您仍然需要設置所有內容。
您（或您團隊中的某個人）仍然有責任審查和調整設置以獲得最佳結果。
即使您的營銷自動化使用機器學習算法，您仍然需要監督學習過程。

第一個問題意味著，實際上，營銷自動化只能自動化您或您團隊中的某個人告訴它去做的事情。

這意味著它的效率只會與您的設置一樣好。如果您未能創建正確的營銷自動化策略，那麼即使是最好的工具也無法幫助您推動業務向前發展。

然後，除非您的設置非常簡單，否則您不太可能第一次就搞定。而且，即使你這樣做了，也幾乎總是有改進的餘地。

例如，想想您的電子郵件營銷自動化。要使其發揮作用，您需要準備：

電子郵件選擇加入
一個鉛磁鐵
電子郵件序列
自動化工作流程

僅以上就是很多工作。

更重要的是，您的自動化程度越高，您可以進行的測試就越多。這會給您的工作量增加更多任務。

在上面的示例中，您可以使用多種變體多次測試每個元素。考慮不同的選擇加入、CTA、按鈕、引導磁鐵、電子郵件……而且，當您測試所有這些東西時，您需要查看所有測試數據。更改廣告素材、編輯工作流程或調整潛在客戶分數基準。但這就是我們到達#3的地方。

使用正確的算法，自動化可以從過去的數據中學習。我們已經提到了預測算法或自調整 MAB 測試，它們可以自動化您在 #2 中需要完成的一些工作。

當然，它不能為您更改廣告素材。但是，如前所述，某些營銷自動化解決方案可以自行調整工作流程。談到簡單的自動化，機器學習已經可以自動化幾乎所有事情！

聊天機器人就是一個很好的例子。雖然您仍然需要創建初始設置，但一些聊天機器人已經可以根據他們過去與人類的對話來學習和構建整個序列。這使他們能夠自我調整併改善他們為您的觀眾提供的體驗。如果你仔細想想，到 2025 年，這種（相對較新的）工具的市場估計將達到 13 億美元，這並不奇怪。

當然，即使是機器學習算法也需要監督，尤其是當您超越簡單、可預測的 1-1 對話時。

例如，雖然 Lyft 和 Netflix 都通過人工智能驅動的營銷自動化取得了巨大成功，但兩種自動化都不是完全自動化的。

對於 Lyft，除了構建和管理平台外，他們的設置仍然需要人工反饋。沒有它，公司就會冒著所謂的垃圾進垃圾出問題的風險。如果用於訓練模型的數據質量較差，則自動化提供的結果不會使企業受益。

這意味著即使計算機可以比以往更多地自動化您的營銷，您仍然不能將營銷自動化視為不干涉的事情。如果您想取得驚人的營銷效果，至少不會。

但是，如果我們確信關於機器學習和營銷自動化的一件事是，您投入其中的工作可以獲得 10 倍或更多的回報。而且，正如你即將看到的，越來越多的企業意識到這種婚姻的力量有多大。

機器學習是營銷自動化的未來嗎？

如果您考慮機器學習能夠做的所有事情，很明顯，對上述問題的唯一合理答案是堅定的“是的，它是！”。

但是，我不得不不同意。然而，這並不是因為我相信機器學習不是營銷自動化的未來。

相反，我認為 ML 已經是營銷自動化不可分割的一部分。 “軍備競賽”已經打響。

企業知道他們收集的數據有多麼有價值，並且他們可以使用算法讓他們的營銷自動化軟件從這些數據中學習。

根據 Martech.org 的一項調查，營銷自動化和電子郵件分發工具在 2020 年企業更換的營銷工具列表中名列前茅。

主要原因？超過一半的企業將更好的功能作為他們決定跳槽並尋找另一家供應商的主要原因。這比兩年前高出 19 個百分點！

市場看到了機會，並迅速做出反應。根據 MarTech 5000 報告，數據是增長最快的 SaaS 解決方案類別，達到驚人的 25.5%

當然，營銷自動化中的機器學習仍處於起步階段。很難完全預測幾年後的景觀會是什麼樣子。而且，就像任何技術一樣，它也具有您需要注意的某些風險和限制。

營銷自動化數據學習的風險和挑戰

機器學習都是關於數據的。您收集的數據越多，您的 ML 驅動的營銷自動化就會變得越高效。

因此，許多風險在某種程度上與您收集的數據有關。最常見的包括：

收集質量差的數據。 我們之前已經接觸過這個主題。如果您收集的數據不能很好地代表您的受眾，您就不能真正使用它來訓練您的機器學習算法。
監管變化。 根據您經營的市場，不同的法律管轄您可以和不可以對您的數據做什麼。確保您了解什麼是允許的（什麼是不允許的）。
將您的數據處理委託給不合規的第三方提供商。 數據對您和與您共享數據的人（您的受眾）都是無價的。在選擇處理客戶數據的工具時，請始終選擇符合數據隱私和處理法規的高質量營銷自動化提供商。

其他風險與您考慮將機器學習和機器自動化整合到您的業務中的方式有關：

缺乏戰略。 如果您不知道為什麼（以及如何）要在組織中利用機器學習和自動化，那麼您就不太可能成功。
期待機器學習為您完成所有工作。 如前所述，機器學習可以為您完成大部分工作。但是，你仍然需要有人來監督算法。
將算法視為萬無一失。 自學習算法是一件很棒的事情。它們可以節省您的時間，並為您提供您可能從未發現過的見解。但是，這並不意味著它們不會失敗或為您提供錯誤的結果。

最後一個，但在某些情況下，最重大的風險就是落入將您的受眾視為僅僅是數據片段的陷阱。

當然，您希望在營銷工作中獲得巨大的投資回報率。但不要讓你的觀眾失去人性。

永遠記住，在每條數據的背後，都有一個人。在執行營銷策略時，您要關注的是那個人。

因此，雖然我們全心全意地鼓勵您開始研究機器學習和營銷自動化二人組如何使您的業務受益，但不要忘記給予您的觀眾應得的尊重。

如果您可以在機器學習中對數據的需求與對受眾隱私的尊重之間取得平衡，那麼您就可以實現出色的業務成果。

結論。現在是行動的時候了

儘管它們是“主流存在”，但圍繞人工智能和機器學習仍然存在許多神話。

一些人認為人工智能和營銷自動化將取代人類。其他人甚至擔心技術很快會殺死我們所有人。

如果研究它的科學家不小心，這可能是真的。但是，到目前為止，人工智能和機器學習正在扼殺的是那些無法適應的企業。

然而，它們並沒有被人工智能和機器學習本身消滅。相反，由那些將先進的營銷自動化解決方案實施到他們的業務中的人。這包括機器學習驅動的營銷自動化。

當然，即使是最好的營銷自動化也遠不能完全取代我們的日常工作。然而，毫無疑問，機器學習可以極大地改善我們處理數據並從數據中獲得洞察力的方式。

只要您具備所有基礎知識即可。

第一步？

了解營銷自動化和 Encharge 等工具如何幫助您的業務。讓我們幫助您選擇適合您需求的正確策略。安排與我們的一位專家進行快速通話，讓我們談談您的業務。