機器學習改善營銷的 12 種方法
已發表: 2022-05-06機器學習可以幫助營銷人員從數據中提取洞察力並找到可行的策略來改進他們的營銷活動。 營銷人員問的兩個最常見的營銷問題是“我在哪裡可以找到優質的潛在客戶？” 和“如何改進我的廣告系列？”
基於人工智能的營銷有助於營銷人員實現更好的轉化率和銷售，因為它基於有關客戶的特定信息，包括他們的行為、購買模式等等。
由不同算法提供支持的模型有助於營銷的各種不同方面。 它們有助於改善客戶外展、創建個性化內容、觸發響應並創造出色的用戶體驗。
以下是機器學習可以幫助改善營銷的許多方法中的一些。
什麼是機器學習？
機器學習是人工智能 (AI) 的一個子集，其核心是模式識別。 它使計算機能夠分析和解釋數據並提供準確的預測，而無需任何明確的編程。
用於訓練算法的數據點越多越好，因為這可以解鎖更深入的見解並發現越來越微妙的模式。
QuanticMind 的一項調查發現，幾乎 100% 的行業專家認為，數字營銷的未來將受到機器學習技術和基於人工智能的營銷自動化的影響。
他們中的許多人認為，增強客戶體驗將是機器學習最有益的領域。
1. 結合聊天機器人來改善客戶服務
現代網站上的一個常見景像是聊天機器人，它們會在屏幕的下角彈出，並在訪問者到達網站後立即提供幫助。 使用聊天機器人使品牌能夠為客戶提供 24 小時支持。
這些聊天機器人可以回答簡單的客戶查詢，並在他們無法提供幫助時將其轉介給合適的人。 他們不斷從與訪客的互動中學習，並收集和解釋數據以提供更準確的答案。
為 Google Assistant 構建的 eBay 聊天機器人是一個電子商務聊天機器人，可幫助客戶使用語音搜索來找到首選產品的最優惠價格。
Designer Shoe Warehouse ( DSW ) 使用 Facebook Messenger 機器人作為購物助手。 客戶購買鞋子後，DSW 讓他們可以輕鬆跟踪包裹並接收個性化的運輸信息。
機器人也可以用於許多其他目的，例如共享有關折扣或優惠券的信息以及宣布新產品發布。
2.優化內容
內容優化是SEO 最重要的方面之一，有助於提高自然搜索的知名度。 獲得大量點擊的內容有助於在搜索引擎中佔據更好的位置，並為網站帶來更多流量。
機器學習有助於揭示哪些內容表現最佳，無論是電子郵件主題行、文章標題還是圖像。 例如，它可能會發現一個人的圖像比一組圖像效果更好，並優先考慮這些結果。
從關於興趣、過去購買和在線行為的大量客戶數據中提取的洞察力可以幫助營銷人員創建最能吸引讀者在其旅程中所有接觸點的內容類型，從他們寫的電子郵件到他們提供的產品。
根據論文寫作服務英國的專家的說法，過去，營銷人員會在不真正了解他們的受眾的情況下發起他們的廣告活動，並且會在沒有引起他們共鳴的廣告或促銷活動上浪費金錢。
機器學習有助於消除這種浪費。 它消除了猜測，並允許營銷人員通過提供最佳參與機會的內容類型來吸引合適的受眾。
3. 開發新產品和服務
機器學習算法可以幫助根據消費者需求更準確地定制新產品和服務。 例如，可以在全球範圍內對潛在客戶進行調查並分析數據以交付產品。
這可以幫助企業發現他們可以開發的新機會和新產品，以滿足新的客戶群。
相同的解決方案可以幫助公司向不同的市場提供不同的產品或相同產品的版本。 例如，調查可能表明美國的司機更喜歡四輪驅動，而歐洲則需要混合動力汽車。
有了這類信息，汽車製造商就可以設計出適合美國和歐洲市場的車輛。
4. 發現趨勢
機器學習挖掘非結構化數據，並允許洞察客戶在公共領域談論的內容。 它可以破譯社交聊天以激發與客戶偏好直接相關的新產品或內容創意。
這方面的一個例子是當 Ben & Jerry's 發現人們在公共領域談論早餐冰淇淋，並決定推出一系列早餐口味的冰淇淋。
5.個性化產品推薦
機器學習可以通過多種方式改善客戶的購物體驗。 它可以引導買家的旅程並做出個性化的產品推薦。
亞馬遜通過個性化的產品推薦產生了相當比例的年收入。
Netflix 還通過使用算法向客戶提供個性化電影推薦來增加收入。 機器學習有助於根據觀眾之前觀看、評分或忽略的內容來建議他們最有可能喜歡的內容。
當機器學習有助於加速和優化產品推薦時，向上銷售和交叉銷售可以有更好的參與度。
通過分析過去的客戶行為和預測需求，營銷人員能夠提供更有針對性的優惠，從而提高轉化率。
6. 提高潛在客戶的產生和評分
潛在客戶是企業的命脈，機器學習可以幫助他們產生更多高素質的潛在客戶。 使用人工智能的機器人可以從代表和消費者之間發生在網站上的對話中學習。
這些信息使他們能夠回答問題，更多地了解什麼是好的潛在客戶，並從大規模訪問中產生潛在客戶。
了解潛在客戶進行購買的可能性可以幫助必須處理許多潛在客戶的營銷人員。 機器學習使用數據對潛在客戶進行評分，這可以提高效率並節省時間。
將精力集中在嘗試轉換此類潛在客戶上變得容易得多。 在查看購買最多的客戶的資料時，營銷人員能夠確定他們在營銷時可以牢記的共同特徵。
7.優化廣告
傳統上，廣告需要決定選擇哪個廣告渠道、購買多少廣告空間、何時投放廣告以及廣告活動應持續多長時間。
廣告是公司的主要成本，使用機器學習可以幫助優化其績效。
以前必須由營銷人員做出的決定現在由機器學習提供信息。 例如，使用 Facebook Lookalike Audience將幫助營銷人員找到並定位與現有客戶具有相似屬性的潛在客戶。
智能出價是一種使用機器學習使 PPC 活動更有效的策略。 它結合了機器學習和上下文信號來優化出價。 數十億個數據點用於估計潛在客戶轉化的可能性。
8.自動化營銷
自動化將營銷提升到一個新的水平。 機器學習處理數字，從過去的結果中學習並提供可行的見解。
它有助於營銷的各個方面，例如客戶細分、提出建議、個性化內容和客戶服務。
這有助於簡化營銷人員的決策，並且隨著它不斷學習，它不斷改進。 通過使用營銷自動化來管理用戶體驗的品牌獲得了更高的合格潛在客戶率並增加了收入。
機器學習驅動的電子郵件營銷可幫助營銷人員細分客戶並高度個性化他們的電子郵件活動。 他們可以編寫旨在促進客戶參與的個性化電子郵件主題行和消息。
他們可以使用以前的響應來確定發送消息的最佳時間和方式。 在他們的電子郵件營銷中建立拆分測試有助於不斷提高投資回報率。
9.優化價格
動態定價已經存在了一段時間，並且經常用於酒店和旅遊行業。 這些行業根據市場條件和客戶需求提供靈活的定價。
由於擁有所需的數據和機器學習來分析數據，越來越多的零售企業也採用靈活的定價方式。
通過考慮銷售期、客戶群、產品定位等因素來確定每種產品的定價彈性。 機器學習算法還可以幫助確定哪些客戶可能會響應折扣優惠。
10. 預測客戶流失
能夠預測客戶流失使企業能夠在他們離開之前與他們聯繫。 可以使用已經或未流失的客戶示例來訓練機器學習模型，以發現模式並識別那些不太可能流失的客戶。
Urban Airship 是一家數字化成長型公司，它使用機器學習算法來分析移動客戶的行為，以幫助應用發布商識別忠實用戶並預測最有可能流失的用戶。
然後，營銷人員可以採取行動加深客戶參與度或加大投資以留住某些客戶群。
11.瞄準合適的影響者
如今，越來越多的品牌正在使用影響者。 他們知道不要盲目地使用它們，並希望那些與他們的品牌價值一致的東西。 這可以幫助他們接觸更廣泛的受眾並與之互動，並提升品牌信譽。
機器學習工具可以幫助搜索社交媒體帖子中的各種指標，並推薦最能與受眾建立聯繫的影響者。
機器學習有助於解決使用影響者時最大的問題之一，即具有虛假追隨者和誇大其表現的影響者。
基於自然語言處理 (NLP) 機器學習的工具可以理解影響者發布的視頻內容，並幫助品牌選擇合適的品牌擁護者。 它還可以幫助他們了解影響者如何傳遞品牌信息。
Mazda 使用 IBM Watson 選擇有影響力的人在德克薩斯州奧斯汀的一個節日上推出他們的一款新車。他們乘坐車輛在城市周圍騎行，然後使用標籤#MazdaSXSW發布他們的經歷。
12. 管理社交媒體
機器學習幫助營銷人員利用數據的力量來優化他們的社交媒體形象。 例如，它可以幫助他們識別需要立即回复的評論或投訴，以管理品牌的聲譽。
由機器學習提供支持的社交聆聽工具可以跟踪所有社交媒體平台上的主題標籤、關鍵字和品牌提及。
通過分析這些數據獲得的洞察力可以幫助品牌為每個平台創建正確類型的內容，從而深入吸引受眾。
機器學習不會取代營銷人員的角色
優秀的營銷人員仍然像以往一樣重要，機器學習並不能取代他們的角色。 具有諷刺意味的是，機器學習有助於使他們的營銷工作人性化。 = 他們不必在無價值的內容上浪費時間或忽略相關性。
他們有能力在旅程中的每個接觸點有效地接觸到客戶。
可以預測哪些客戶最忠誠並花時間關注他們。 他們還可以預測哪些客戶即將流失並在為時已晚之前進行干預。 他們了解哪些內容最有效並帶來最好的結果。
必須接觸普通觀眾並希望獲得最好的結果已成為過去。 他們現在從客戶數據中獲得了足夠的洞察力，能夠有效地規劃活動並取得最佳結果，因為他們不是在黑暗中拍攝。
最後一句話
營銷中的機器學習正在改變遊戲規則，因為一波利用它的新技術將權力交到營銷人員手中。 這開啟了一個能夠更好地了解消費者並增強客戶體驗的新時代。
在接下來的幾年裡，機器學習如何改變品牌與客戶互動的方式並在吸引、向他們銷售和為他們服務方面提供更真實的體驗可能會變得更加明顯。
這很可能對業務底線產生很大影響。
作者簡介
查理·斯文森 (Charlie Svensson) 是英國一家領先的大學論文寫作服務機構的高級學術作家。 他在撰寫論文、論文、實驗報告和課程作業方面擁有豐富的經驗。 他目前正在開發一個在線課程，以使在美國和英國學習的非英語學生更容易學習。