机器学习时代的数字营销

或者…… Ro 有什么芒机器人曾经为我们做过吗？

机器学习是近年来出现的最令人兴奋的新技术之一。 它是人工智能的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况下进行学习。

本文将探讨将机器学习应用于数字营销的一些方法。

为什么营销应该关心机器学习？

在过去的几年里，机器学习彻底改变了数字营销的世界。 这对我们使用数据做出决策的方式产生了深远的影响，并改变了我们进行营销的方式。

机器学习可以应用于在线营销来分析客户行为并预测未来模式，而无需人工输入（并且比人工快得多！）这样，组织可以更轻松地根据消费者需求的变化制定策略，并口味。

作为人工智能的一种形式，机器学习还可以帮助公司预测客户对新产品或服务的反应。 机器学习可以帮助预测客户的人口统计和心理特征，以及他们可能的购买习惯。 然后，公司可以使用这些信息来针对某些客户群体定制营销策略。

事实上，谷歌几乎在它所做的所有事情中都使用了机器学习。 从分析到广告再到语音识别，它利用获得的大量数据来做出明智的决策并代表我们进行分析。

很棒的是，我们也可以使用相同的方法来自己利用数据。 这带来了 Google 在其工具中为我们提供的机会之外的机会，以及更大的能力来根据我们选择的任何目标调整我们的努力。

机器学习在营销中的应用

以下是机器学习使营销受益的一些关键领域的简要概述。

数据分析

机器擅长处理对人类来说乏味或难以理解的数据。 通过将算法应用于大型数据集，我们可以揭示通过手动观察电子表格而无法注意到的各种模式。 这可能包括以下功能：

• 相关性：这些可以揭示您没有考虑过的数据中的关系。
• 趋势：除了简单的 2D 和 3D 绘图之外，还可能存在难以发现的隐藏趋势。
• 聚类：鉴于大多数数据过于复杂而无法一次全部可视化，因此几乎不可能看到多个不同变量之间的相似性。
• 异常值和异常：同样，当数据复杂时，手动建立这可能是一件非常困难的事情。
• “大数据”：虽然一些数据分析可以通过巧妙地使用公式在电子表格中完成，但当数据集超过一定大小时，这种方法将不再实用。 机器学习方法使我们能够处理非常大的数据集。

自动化和个性化

通过边学习边学习（或机器学习中的“在线”），算法可以根据外部事件自动调整设置（想想：用户行为）。

应用程序可能包括：

• 基于相似用户的网站推荐内容（想想：电影推荐）
• 动态响应浏览会话的活动时间（想想：访问者的注意力范围！）
• 根据天气状况动态宣传相关产品，而无需标记您销售的每件产品（想想：英国夏季和雨伞！）

这种行为和反应系统可以在没有人为干预的情况下不断更新。

优化和投资回报率

想知道您的众多营销支出中的哪一个最能带来收益？ 给定正确的数据，算法可以了解哪些流在什么条件下提供最佳 ROI。

其美妙之处在于机器学习可以生成的数据模型。 使用此模型，您可以在任何您愿意尝试的配置中将新数据输入其中，它会根据过去的事件告诉您可能的结果。

这开启了预测您希望选择的任何支出和环境组合的投资回报率的能力。 除此之外，您输入的质量数据越多，预测就会越好，因此预测应该会随着时间的推移而改进。

复制生成

机器学习领域最近取得的一些最大进展是自然语言处理 (NLP)。 随着 OpenAI 的 GPT-3 的发布，现在完全有可能将机器学习直接纳入文案、SEO 和营销人员的工作流程中——事实上，任何使用文本工作的人都可能从与这种人工智能的交互中获得一些好处。 （话虽如此，我保证写这篇文章的人是人而不是机器——老实说！）

要充分利用这样的人工智能，需要花时间了解如何与之交互——并且通常需要有经验的眼睛来编辑它。 显然，对您正在研究的主题的理解也非常有益，但有一种说法是，总体上节省的时间和随后的结果可能是值得的。

机器学习适合我的业务吗？

这是一个非常重要的问题，也是每个营销企业都需要在某个阶段解决的问题。

虽然机器学习在应用得当时可以带来巨大的优势，但它并不是你可以投入到组织中并从中获益的东西。 花时间仔细考虑您必须使用的数据以及可以用它做什么是值得的。

以正确的格式获取高质量的数据非常重要。 但是处理和清理数据需要时间、资源和大量专业知识。

所以最终的决定归结为：

• 我们有合适的数据吗？
• 我们有明确的用例吗？
• 是否值得为我们的业务付出时间和精力？

结论

我的意见？ 机器学习是营销的未来

不可否认，机器学习为数字营销带来了不可思议的能力。 随着谷歌、Facebook 和亚马逊等大公司都在争夺机器学习领域的主导地位，它已经成为我们思考战略的重要组成部分。

然而，小型企业仍处于采用的早期阶段。 从营销和运营的角度来看，这意味着该领域非常开放，可以通过精简和识别机会来获得超越竞争对手的优势。

虽然对于某些公司来说，在内部实施机器学习解决方案可能是可能的，但大多数公司无法专注于让它变得有价值。 这就是与 Hallam 等公司合作可以帮助将机器学习集成到当前工作流程中的地方。 我们以数据为中心的方法意味着您可以在我们处理处理技术的同时专注于您最了解的内容——您的数据。