機器學習時代的數字營銷

或者…… Ro 有什麼芒機器人曾經為我們做過嗎？

機器學習是近年來出現的最令人興奮的新技術之一。 它是人工智能的一個分支，它使計算機能夠在沒有明確編程的情況下進行學習。

本文將探討將機器學習應用於數字營銷的一些方法。

為什麼營銷應該關心機器學習？

在過去的幾年裡，機器學習徹底改變了數字營銷的世界。 這對我們使用數據做出決策的方式產生了深遠的影響，並改變了我們進行營銷的方式。

機器學習可以應用於在線營銷來分析客戶行為並預測未來模式，而無需人工輸入（並且比人工快得多！）這樣，組織可以更輕鬆地根據消費者需求的變化製定策略，並口味。

作為人工智能的一種形式，機器學習還可以幫助公司預測客戶對新產品或服務的反應。 機器學習可以幫助預測客戶的人口統計和心理特徵，以及他們可能的購買習慣。 然後，公司可以使用這些信息來針對某些客戶群體定制營銷策略。

事實上，谷歌幾乎在它所做的所有事情中都使用了機器學習。 從分析到廣告再到語音識別，它利用獲得的大量數據來做出明智的決策並代表我們進行分析。

很棒的是，我們也可以使用相同的方法來自己利用數據。 這帶來了 Google 在其工具中為我們提供的機會之外的機會，以及更大的能力來根據我們選擇的任何目標調整我們的努力。

機器學習在營銷中的應用

以下是機器學習使營銷受益的一些關鍵領域的簡要概述。

數據分析

機器擅長處理對人類來說乏味或難以理解的數據。 通過將算法應用於大型數據集，我們可以揭示通過手動觀察電子表格而無法注意到的各種模式。 這可能包括以下功能：

• 相關性：這些可以揭示您沒有考慮過的數據中的關係。
• 趨勢：除了簡單的 2D 和 3D 繪圖之外，還可能存在難以發現的隱藏趨勢。
• 聚類：鑑於大多數數據過於復雜而無法一次全部可視化，因此幾乎不可能看到多個不同變量之間的相似性。
• 異常值和異常：同樣，當數據複雜時，手動建立這可能是一件非常困難的事情。
• “大數據”：雖然一些數據分析可以通過巧妙地使用公式在電子表格中完成，但當數據集超過一定大小時，這種方法將不再實用。 機器學習方法使我們能夠處理非常大的數據集。

自動化和個性化

通過邊學習邊學習（或機器學習中的“在線”），算法可以根據外部事件自動調整設置（想想：用戶行為）。

應用程序可能包括：

• 基於相似用戶的網站推薦內容（想想：電影推薦）
• 動態響應瀏覽會話的活動時間（想想：訪問者的注意力範圍！）
• 根據天氣狀況動態宣傳相關產品，而無需標記您銷售的每件產品（想想：英國夏季和雨傘！）

這種行為和反應系統可以在沒有人為乾預的情況下不斷更新。

優化和投資回報率

想知道您的眾多營銷支出中的哪一個最能帶來收益？ 給定正確的數據，算法可以了解哪些流在什麼條件下提供最佳 ROI。

其美妙之處在於機器學習可以生成的數據模型。 使用此模型，您可以在任何您願意嘗試的配置中將新數據輸入其中，它會根據過去的事件告訴您可能的結果。

這開啟了預測您希望選擇的任何支出和環境組合的投資回報率的能力。 除此之外，您輸入的質量數據越多，預測就會越好，因此預測應該會隨著時間的推移而改進。

複製生成

機器學習領域最近取得的一些最大進展是自然語言處理 (NLP)。 隨著 OpenAI 的 GPT-3 的發布，現在完全有可能將機器學習直接納入文案、SEO 和營銷人員的工作流程中——事實上，任何使用文本工作的人都可能從與這種人工智能的交互中獲得一些好處。 （話雖如此，我保證寫這篇文章的人是人而不是機器——老實說！）

要充分利用這樣的人工智能，需要花時間了解如何與之交互——並且通常需要有經驗的眼睛來編輯它。 顯然，對您正在研究的主題的理解也非常有益，但有一種觀點認為，總體上節省的時間和隨後的結果可能是值得的。

機器學習適合我的業務嗎？

這是一個非常重要的問題，也是每個營銷企業都需要在某個階段解決的問題。

雖然機器學習在應用得當時可以帶來巨大的優勢，但它並不是你可以投入到組織中並從中獲益的東西。 花時間仔細考慮您必須使用的數據以及可以用它做什麼是值得的。

以正確的格式獲取高質量的數據非常重要。 但是處理和清理數據需要時間、資源和大量專業知識。

所以最終的決定歸結為：

• 我們有合適的數據嗎？
• 我們有明確的用例嗎？
• 是否值得為我們的業務付出時間和精力？

結論

我的意見？ 機器學習是營銷的未來

不可否認，機器學習為數字營銷帶來了不可思議的能力。 隨著谷歌、Facebook 和亞馬遜等大公司都在爭奪機器學習領域的主導地位，它已經成為我們思考戰略的重要組成部分。

然而，小型企業仍處於採用的早期階段。 從營銷和運營的角度來看，這意味著該領域非常開放，可以通過精簡和識別機會來獲得超越競爭對手的優勢。

雖然對於某些公司來說，在內部實施機器學習解決方案可能是可能的，但大多數公司無法專注於讓它變得有價值。 這就是與 Hallam 等公司合作可以幫助將機器學習集成到當前工作流程中的地方。 我們以數據為中心的方法意味著您可以在我們處理處理技術的同時專注於您最了解的內容——您的數據。