大数据和机器学习对营销未来的影响_极简慕枫

营销行业一直依赖数据。但是，我们今天拥有的数据差异在于它的巨大规模。大多数大数据都是非结构化的，这使得营销人员很难从中获得可操作的见解。

最近，营销人员正在学习人工智能，特别是机器学习（ML），非常适合这项任务。通过迭代地学习数据，机器学习算法允许计算机程序通过检测数据中的模式来找到隐藏的见解，而无需在哪里查看。

当应用于营销时，这种模式可以让营销人员通过识别和深入挖掘消费者偏好，行为和当前市场条件等因素来产生洞察力。

机器学习和大数据对营销人员有多大用处？考虑这些统计数据：

• 到2019年，全球认知计算市场预计将达到125亿美元 - 研究与市场

• 所有公司中有30％将使用人工智能来增强其至少一个销售流程--Gartner

大数据和机器学习在未来的营销中有什么用？我们来看看。

优化客户旅程

在营销人员转向网络以深入了解在线消费者行为之前，映射客户旅程是非常可预测的。例如，您不必担心可能会损害您的品牌形象和影响购买行为的负面在线评论（在社交媒体或在线论坛上）等因素。

通过在线访问，买家的旅程现在不同了。为了说明，请考虑以下统计数据：

• 近三分之二的美国成年人每周12小时在社交媒体上。

• 55％的买家在社交网络上进行研究。

• 客户希望品牌在2小时内在 Twitter上做出回应。

长话短说，客户旅程映射不再是线性的 - 当消费者分析，选择和分享产品体验时，它基于接触点的循环模式。这次面临的挑战是，在旅途中与客户会面，而不仅仅是通过一对一的互动。

数据科学和机器学习可以提供对消费者欲望的洞察力：

最佳定位：

通过机器学习，营销人员将能够发现精确定位的条件和背景。这意味着他们不必手动确定哪些优惠应针对某些人口统计信息，何时以及如何。

识别用户旅程中的痛点：

随着机器学习算法和软件的发展，我们可以期望更深入地了解推动在线用户旅程的因素。它已经付诸实践。考虑SessionCam，它使用机器学习算法来识别访问者在网站上的挣扎，这可能会对他们的体验产生负面影响，从而为每个会话提供客户斗争（CS）分数。北京网站建设

自动化客户服务将成为常态

世界并不是全新的自动化。您可以通过移动应用程序订购您喜爱的地铁三明治，预约医生预约，甚至在线购买机票，所有这些都无需与一个人交谈。

现在，由于机器学习，自动化可能是客户服务的新面孔。通过根据客户查询和消费者历史预测数据模式，机器学习可能是：

推荐服务：

专家预测，85％的人类互动将在不需要人工代理的情况下得到处理。考虑万事达卡计划推出Mastercard KAI，这是一款基于人工智能的机器人，能够根据用户过去的消费习惯识别用户的消费习惯，并使用这些数据来推荐金融服务。

未经事先培训即销售服务：

想想Netflix，一种以客户为中心的服务和视频推荐系统。它通过使用机器学习算法来推荐视频，以识别客户数据中的模式 - 他们观看的内容，他们何时观看，以及Netflix屏幕上发现视频的区域。

如果您将相同的想法应用于销售导向型业务，您可以想象未来的存在。像这样的精确数据可以使新的销售人员成为销售老手，无需经验就可以交叉销售和追加销售某些产品。

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增强的实时出价

在移动和展示广告时代，在主要发行商网站上获取广告空间的价值非常重要。

数据确实为我们所做的一切提供动力 - LinkedIn首席执行官杰夫韦纳。

现在推文

在过去几年中，程序化广告购买或RTB（实时出价）已经有所增加，这是发布商和广告商通过广告交易所使用的自动出价系统。在移动和展示广告中，RTB意味着实时或在用户访问时生成单个广告展示（广告观看次数），目标是：

• 最大化转换率（应用安装，注册，在线购买等）

• 最大限度地降低每次购置的成本

为了优化和自动化广告购买流程，可能会对机器学习算法有更多需求，以改善出价并为广告商获得更多印象机会。例如，他们可能能够基于诸如一天中的时间，放置广告的区域和网页的内容之类的数据来识别每次展示的最佳出价金额。北京网站建设

相似的营销将获得牵引力

相似的观众是可能对您的业务感兴趣的人，因为他们表现出与已经存在的人类似的特征（年龄，位置等）。考虑Facebook像素，一个由机器学习算法驱动的脚本，您可以在登录页面上安装它来跟踪转换，创建类似的受众，设计重新营销策略并获得有关访问者如何使用您的网站的见解。

Pixel允许营销人员与与其受众有相似之处的用户联系。整个过程最终：

• 自动化受众群体定位

• 提供更直观的定位方法

对于营销人员而言，从长远来看，能够比他们自己更准确，更快地从大量消费者数据中获得洞察力的工具可能是有价值的：

基于兴趣的定位：

您的Facebook广告系列和像素会查找数千名用户的数据。通过分析他们的兴趣，Facebook可以找到与他们一样的其他用户。然后，Facebook将获取这些数据并匹配他们共同拥有的四大利益和行为。

假设您正在推广一家面包店，Pixel发现点击广告的人有共同的兴趣，如爵士，绿茶，猫和足球。Facebook为您提供此信息，因为它知道用户感兴趣的其他页面。您永远不会知道，但Pixel背后的算法确实如此。现在，您可以基于这种兴趣组合来优化您的营销。

更快的潜在客户定位和转化次数：

相似的定位意味着您的广告会向可能响应他们的人展示，因为他们会分享与您的最佳客户类似的特征。像Facebook Pixel这样的机器学习驱动工具在从数据到转换燃料的过程中获得了很多潜力。如果技术起飞，它可以减少营销人员手动定位潜在客户所需的时间，金钱和资源。

预测分析将起飞

营销人员使用预测分析算法通过确定数据中的模式并根据数据做出决策来从数据中获取洞察力。亚马逊推荐您可能喜欢的书籍，潘多拉关于您可能喜欢的书籍的建议都是机器学习数据流的例子。这些品牌利用机器学习算法的预测能力，根据之前展示的用户行为（如亚马逊上的买家历史记录）制作这些推荐。

处理过的数据就是信息。处理过的信息就是知识处理过的知识就是智慧。 - Ankala V. Subbarao

现在推文

想象一下，如果在广告活动创建之前将相同的原则应用于广告活动，则会产生影响。如果机器学习可以通过分析云形成来预测下雨天并使用它来降低雨量，那么它可能能够预测某些广告如何与相关数据一起执行。方法如下：

让广告更智能：

机器学习工具生成的预测分析数据可能有助于营销人员使广告变得更加智能。为了说明，让我们说你必须推广一家航空公司。Google Adwords等工具可以帮助您了解目标受众正在研究假期期间的低成本航班。

但是你怎么看不到的数据，比如天气状况呢？每个州都不会下雪，这会影响分散在不同州的观众购票。

如果机器学习起飞应用相关算法来分析旅行者数据中的模式（例如在某些州的特定时间购买的门票）可以允许营销人员对广告活动的内容和时间做出更明智的决定。

让广告更有利可图：企业在营销广告系列上投入了数百万美元。并非所有这些都能带来预期的利润。机器学习可以让营销人员制定目标受众可能响应的策略，并使广告产生更多收入。

结论

通过使用大数据来理解行为模式，营销人员可以更好地洞察客户心理。机器学习将帮助他们实现目标。

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