主页 > 上海营销策划公司 >
营销策划人员可以借助机器学习获得5种优势

2019-11-18 10:01

  我们很难避免听到机器学习的声音,现在,几乎每个行业都在谈论它。那么,什么是机器学习?根据惠普公司的说法,“机器学习是指计算机开发模式识别的过程,或者指不断学习数据并基于数据进行预测,然后进行调整而无需经过专门编程就可以进行调整的过程。”换句话说,机器分析和处理大量信息并随着时间的推移不断学习和改进营销策划技巧的一种方式。
 
  以实际应用中的机器学习算法为例,让我们考虑一下面部识别-我们每天都在看到这一领域的进步。如今,iPhone用户可以用面部解锁手机。执法部门使用面部识别来发现欺诈活动并抓获罪犯。搜索引擎平台相册允许用户按其中的人对照片进行排序。这些算法过去可能不是非常精确,但是随着时间的流逝,它们已经通过机器学习进行了训练。这不是人类的智能,而是程序化的学习,其应用范围不仅限于面部识别,而且还涉及整个行业。以市场营销为例。当今的营销人员正在努力向客户传达相关信息。尽管人类无法大规模地与大量客户进行单独交流,但机器却可以。不确定实际情况如何?在本文中,我将解释机器学习在营销中的五个主要用途。
 
  第一、推荐最相关的产品或内容。
 
  产品和内容推荐已被数字营销商使用多年。过去-有时是今天-这些建议是由人工手动提出的。在过去的10年中,它们经常受到简单算法的驱动,这些算法会根据其他访问者查看或购买的内容显示推荐内容。机器学习可以对这些简单算法进行重大改进。机器学习可以综合你所拥有的关于某人的所有信息,例如他的过往购买,当前的网络行为,电子邮件交互,位置,行业,人口统计等,以确定他的兴趣并选择最佳产品或最相关的内容。机器学习驱动的建议根据每个人对建议的参与程度来了解哪些项目或项目属性,样式,类别,价格点等与每个人最相关-因此算法会随着时间的推移而不断改进。机器学习驱动的建议不仅限于产品和内容。你可以推荐任何东西-类别、品牌、主题、作者、评论与技术规格等。通过这种方式使用机器学习,你可以创建相关的网站或电子邮件体验,向访问者显示你真正了解他们并帮助他们找到他们喜欢的东西。
 
 营销策划人员可以借助机器学习获得5种优势
 
  第二、自动发现重要的客户群。
 
  尽管机器学习使你能够提供更多个性化的体验,但细分仍然是营销人员的宝贵工具。通过细分,你可以基于有意义的差异创建潜在客户或客户组,以更好地了解这些组。人们可以发现他们可能已经知道要寻找的明显差异,例如终身价值较高的客户与终身价值较低的客户之间的差异,或者新客户与忠诚的回头客户之间的差异。但是,由于有太多可供选择的客户数据,对人类而言,还有许多其他模式并不明显。机器可以帮助你识别自己没有意识到的细分,并且你可以使用这些信息以更有意义的方式与这些细分进行交流。例如,机器学习算法可能能够识别出希望为其房屋再融资的千禧一代倾向于表现出某些类型的行为。有了这些知识,你就可以为该细分受众群提供针对性更强的消息传递,在他们位于你的网站上时与该细分受众群说出不同的话,或者与电话中的业务代表交谈,并确定当该细分受众群出现时可能属于该细分受众群的其他潜在客户他们表现出类似的行为。
 
  第三、确定潜在问题并采取行动。
 
  你的市场营销活动会产生大量数据。想一想贵公司每天发送的所有电子邮件,或访问你网站,使用你的移动应用或与你的呼叫中心进行交互的人数。所有这些交互都会产生大量的数据-如此之多的数据使人类无法及时查看所有数据。当出现问题时(链接断开或促销代码无效),这可能并不总是立即对你显而易见。算法可以筛选所有这些数据,预测应该发生的情况,并在出现问题时通知你。例如,假设是黑色星期五,你的一封电子邮件中包含错误的链接。机器学习算法可以预测该报价所预期的点击率和/或转化率,并在现实情况比实际情况低得多时立即提醒你。有了这些知识,你就可以在一年中如此重要的一天造成太多损害之前采取纠正措施。
 
 如何通过机器学习提高优势?
 
  第四、从A/B测试过渡到提供单独的相关体验和报价。
 
  测试是机器学习可以改进的另一个领域。传统的A/B测试允许你在两个或多个数字体验之间进行测试,找到产生最佳结果的选项,然后继续使用该体验。这是很有价值的,但是可以一刀切,并且不考虑小组或个人的任何差异。相反,它要求你选择一种向所有人展示的体验,这意味着许多人不会看到最适合他们的体验。机器学习改变了这个游戏。例如,你可以在机器学习算法中提供相同的体验,而不是在两个首页体验之间手动设置测试,而要等到测试完成并挑选出获胜者。该算法会在认为可以根据所有可用信息为每个人提供最佳结果的那一刻挑选经验。它将从这些交互的每一个中学习,以告知其做出的下一个决策。促销和优惠可以采用相同的方法。机器学习可以使你仅向需要额外奖励的购买者显示折扣,而不是为所有客户提供相同的20%折扣或静态促销。对于不需要额外奖励的人,机器学习可以选择另一种相关的体验,例如在他们喜欢的类别中推广新来者。
 
  第五、决定如何与每个人交流。
 
  你如何确定与潜在客户或客户进行沟通的地点和时间?她喜欢电子邮件吗?推送通知?文字?如果有的话,你应该多久与她联系一次?这些都是机器学习算法可以为你解答的问题。例如,你可以使用机器学习生成的预测分数来确定每天发送给同一个人的电子邮件的预测得分,而不是通过批量发送的方式来确定每天发送给同一个人的电子邮件是否会导致他们打开,忽略,单击或取消订阅。如果是这样,则不发送。相反,你可以等到与他或她更相关。
 
  机器学习为营销策划人员提供了以可扩展的方式解释和处理大量信息的潜力。在这个世界上,我们不断积累的数据超过了我们所知道的处理方式,并且我们希望与客户建立大规模的个人关系,这是一个令人振奋的发展。花时间了解有关你的组织如何在不久的将来从机器学习中受益的更多信息,以更好的取得营销策划优势。从这五个区域之一开始将脚趾浸入水中,然后从那里开始。

  更多相关内容:


 
 

  免责声明:如果智狼营销策划公司所转载营销策划类相关内容内容不慎侵犯了您的权益,请与我们联系,我们将会及时处理;如转载智狼营销文章内容,请注明出处。


  • 了解更多
  • 请关注智狼微信