機器學習如何幫助數字營銷？

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機器學習很快就會改變營銷部門。在很多方面，它已經開始了。根據 Gartner 的資料，到 2020 年，30% 的公司將在銷售流程中使用機器學習。

這些企業還在利用機器學習來克服營銷領域的一些最棘手的問題，例如個性化、即時客戶支援和大資料，以便在競爭中保持領先地位。因此，不僅僅是計算機科學家可以使用機器學習。營銷人員必須注意。

什麼是機器學習？

在繼續討論營銷部分之前，讓我們先了解一下機器學習和人工智慧的定義。

人工智慧是指機器表現出的任何形式的智慧，而不是人類或其他動物固有的智慧。當大多數人想到人工智慧時，他們似乎會想到像國際象棋計算機這樣的機器，這些機器在某種程度上模仿了人類的智慧。機器學習 (ML) 是一組人工智慧方法，專注於教會系統討論解決方案，而不是直接給出問題的答案。雖然有多種機器學習技術，但它們可以大致分為兩類。

學習有兩種方式：有監督和無監督。在與老師合作時，個人會以問題解決場景對的形式向計算機提供輸出資訊。在

檢查這些對後，機器學習系統學習使用已知解決方案對事件進行分類。例如，系統可以學習何時將傳入資訊標記為垃圾郵件。

無監督學習是指機器在沒有人類監督的情況下，使用類似或不同的符號學習識別具有未知分類的情況。

利用機器學習提升你的營銷技能

我們知道，你的營銷團隊不想被資料淹沒。對於營銷人員來說，理解和利用他們掌握的所有資訊是一項艱鉅的任務。在這種情況下，機器學習很有用。

機器學習應該成為你營銷策略中的一個關鍵組成部分，因為它可以比人類更快、更高效地理解大量資訊。透過這種方式，資料可以用來快速識別模式並做出預測。

營銷人員可以使用這些資料來自動化和簡化他們的大部分活動，從進行進一步的測試和改進網站使用者體驗到個性化客戶體驗。總之，機器學習可以應用於數字營銷活動的幾乎任何方面，以改進它。

下面我們介紹五個最重要的選項。

分析資料集

但是，在將機器學習應用於營銷活動時，過程可能始於資料集分析。

例如，機器學習可以用來分析和發現使用者在你網站上的行為趨勢。演算法在幾秒鐘內完成這項工作，而不是自己仔細檢查 Google Analytics 帳戶中的資訊，預測未來的使用者行為並檢視可以用來改進網站的趨勢。

人類可以徹底分析資料，但他們無法像 AI 驅動的解決方案那樣快或精確。機器學習是營銷人員可以用來更好地瞭解其客戶的另一種工具。考慮一下客戶細分的概念。透過將你的受眾細分為不同的群體，你可以更有效地開展營銷工作，但自己完成這項任務需要時間。另一方面，機器學習演算法可以根據未發現的行為習慣和模式自動細分客戶。

建立和最佳化內容

內容在你的數字營銷工作中的價值無需再次強調。但是，你可能想解釋一下機器學習如何用於增強你建立和釋出的內容，以及為什麼將其納入你的內容營銷計劃至關重要。

首先，機器學習提高了你的文章在搜尋引擎結果中的可見度。成為一名優秀的作家是一回事。另一種利用 SERP 的方法是以 Google 喜歡的方式寫作。使用所有相關的關鍵詞，討論所有相關的主題，並且基本上要面面俱到。你必須確保

如果沒有像 Frase.io 這樣的智慧內容生成工具，這將非常具有挑戰性。為了確保你涵蓋所有相關的方面，Frase.io 使用機器學習將你的內容與 Google 上的頂級結果進行比較。然後使用演算法生成內容。一個名為 Phrasee 的 AI 驅動的文案撰寫工具表示，其演算法將透過使用機器學習來構建電子郵件主題行和推送通知，為她提供最佳的投資回報率。

甚至可以使用 AI 為你的客戶進行內容策劃。營銷專業人員可以使用 Curata 的機器學習內容策劃工具來查詢和釋出最相關和最有趣的內容，以供他們的客戶使用。

提高個性化

對於消費者來說，個性化是關鍵。根據埃森哲的一項研究，91% 的消費者喜歡記住他們個人偏好的公司，並因此提供更相關的產品和建議。此外，如果他們無法獲得個性化的體驗，超過一半的客戶準備轉向競爭對手。

好訊息是 −

你可以使用機器學習提供儘可能個性化的客戶體驗。為了構建個性化的主頁和推薦列表，它可以詳細觀察使用者行為並利用演算法來確定人們喜歡什麼產品。例如，亞馬遜利用 AI 演算法根據客戶過去的購買記錄、購物車中的商品和瀏覽模式來推薦他們最有可能購買的產品。當客戶最有可能購買產品時，相同的演算法可以為每個客戶建立個性化的優惠並將其傳達給該客戶。

改進營銷自動化

機器學習改變品牌與其客戶互動方式的一種方式是透過更好的個性化，但這並不是唯一的方式。此外，它還能夠實現更強大的營銷自動化，從而極大地提高客戶留存率。

假設你希望在客戶訂閱你的時事通訊或購物車未清空時自動向他們傳送電子郵件。大多數品牌傳送通用電子郵件，但使用機器學習的企業可以根據客戶的瀏覽行為定製優惠和內容。

如果你在註冊時事通訊之前查看了企業的狗玩具選擇，並且有相關的咀嚼優惠，那麼你更有可能重新與該品牌建立聯絡。營銷自動化非常有效。雖然完全有可能在沒有機器學習的情況下實現某些目標，但 AI 增強和加強了自動化工作。

利用聊天機器人

客戶服務聊天機器人是有效的工具。在他的十位客戶中，有八位表示他們獲得了良好的體驗。如果你擁有一家線上企業，它們至關重要。使用聊天機器人幫助客戶無需人工代理。相反，使用機器學習的聊天機器人可以自動準確地回答客戶的問題。這樣，聊天機器人可以透過學習網站內容和與使用者的聊天來不斷改進它們提供的回覆。隨著你的聊天機器人隨著時間的推移學習和發展，更多的聊天將帶來更好的客戶體驗。雖然最初讓聊天機器人將非常複雜的問題引導給人工可能很有吸引力，但機器人很快就會變得非常高效，以至於不再需要人工參與。最終，聊天機器人將足夠智慧，不僅可以回答客戶的問題，還可以推廣產品。

機器學習的未來是什麼？

機器學習行業是一個快速變化的行業。預計營銷 AI 將快速發展。例如，現在正在建立更好的演算法。這些演算法對於營銷人員來說要簡單得多、速度也更快，因為它們不需要任何人工輸入即可啟動。此外，個性化得到了改進。機器學習演算法越來越擅長識別客戶想要從你那裡獲得什麼，以及如何整合到你的線上商店中。最終，營銷人員將能夠像他們對社交媒體時間軸所做的那樣，為特定使用者定製其網站的每個方面。最後，預計移動機器學習將取得重大進步。營銷人員必須制定策略來應對 AI 驅動的數字助理在我們的生活中日益增長的重要性。移動應用程式將能夠像其網頁現在所做的那樣，整合機器學習技能。