机器学习如何帮助营销人员

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“机器学习”一词  最早由亚瑟·李·塞缪尔于1959年提出，其理论认为，得益于对数据模式的识别，计算机无需编程即可学习执行特定任务。机器学习是人工智能的一个分支，其理念是系统能够从数据中学习，独立识别模型，并在最大程度上减少人工干预的情况下做出决策。随着营销自动化快速发展、高度复杂的需求，机器学习的概念开始受到广泛关注。

虽然这一概念在电视/互联网订阅和社交媒体广告领域已经非常流行（您是否注意到，当您登录有线电视或互联网频道时，它会为您自动创建您可能喜欢的节目内容？），但它在云应用中的应用也越来越广泛。您可以想象，基于过去偏好和经验教训的未来建议和自动化，将如何为整个营销领域带来巨大的时间和成本节省。部署这些工具可以进一步自动化数据库管理员或商业智能分析师通常执行的任务。

机器学习以历史数据为驱动力，而营销领域通常存储了大量历史数据，因此，利用历史数据来提升营销水平是获得额外优势的绝佳途径。在数据湖中部署人工智能是一个很好的起点。人工智能的优势不仅在于节省成本，通常还能降低人为错误的风险，西班牙电话号码库 并创建可重复、可预测的流程。此外，营销人员还可以利用人工智能大规模定制客户体验，从而提升客户旅程。运用人工智能策略，自动化系统可以根据历史模式做出合理的预测，将正确的内容映射到受众群体，这确实能提高您更好地精准传播的几率。

如果您的公司决定投资机器学习工具，请确保他们优先考虑需要的领域、测试场景，并在流程早期获得高管的支持。

营销人员利用机器学习的一些用例包括：
产品/内容个性化
电子邮件编排和调度（考虑发送时间优化和疲劳分析）
优化电子邮件内容
提供视觉/在线搜索广告（SEO 和程序化广告）
预测分析
下一步最佳行动决策
总而言之，机器学习有助于自动化和优化重复性任务，并确保结果可预测。请记住，推出任何新工具的一个重要因素是能够对其进行衡量。衡量人工智能工具实施前后的成功程度和使用效果可能是一项值得做的练习。您需要有意义的数据来确定您的定制是否获得了正确的提升，或者是否需要进行调整以增强其成功率。

我们鼓励您尝试一下这个概念。如果您正在寻找有关部署机器学习工具的更多想法，Relationship One随时为您提供帮助。