在數字時代，沒有掌握數據、分析和自動化，營銷人員就無法生存； 原因是數據生成量激增。 假設您查看有關數據生成的統計信息。 在這種情況下，根據今天的社交媒體，每天生成的數據超過 2.5 千億，等於 2.5，然後是 18 個零。

“根據世界經濟論壇的數據，到 2025 年，全球每天產生的數據量將激增至 463 EB。” 

有趣的是，人類所說的話只適合 XNUMX EB 的數據。 現在想像一下掌握數據、分析和自動化的重要性，以及為什麼它在今天至關重要？ 你現在可能已經得到了答案。

但要在市場上脫穎而出並擊敗競爭對手，您需要了解當前和即將到來的趨勢。 您如何無縫地分析它們？ 通過機器學習和高級自動化。

在這個博客中，我們將學習如何 機器學習 可以在競爭激烈的世界中加強營銷。 請記住，您在比賽中並不孤單，但您需要提前思考並採取行動以擊敗競爭對手。

如果您明白我的意思，讓我們深入研究並詳細探索它們。

機器學習可以增強營銷的 7 種最酷方法

營銷成功取決於許多重要因素，從適當的客戶研究到建立品牌戰略、與客戶互動並取悅他們； 這需要大量的努力和自動化。

為了解決這些巨大的問題，通過準確的數據分析減輕營銷人員的工作和責任，機器學習可以發揮巨大的作用。 這是機器學習如何影響營銷的完整細分。

360 度了解客戶

每天，您的客戶都會分享有關他們自己的信息，但您能做的最好的事情就是將大部分時間花在客戶喜歡的地方。 當你開始關注時，你就會開始越來越了解他們。

您可以了解客戶的最後一次購買、他們的問題以及您和您的產品可以如何幫助他們。 當您了解他們的痛點並能夠滿足他們的需求並預測他們下次可能購買的商品時，請了解其背後的心理——您將獲得 360 度客戶視圖。

實時分析為您提供持續和即將到來的趨勢

今天，在數字時代，世界變化如此之快，以至於難以理解數據，這也是業務決策不斷變化的原因之一。 因為整個事情是當你做出最終決定時，越來越多的數據受到轟炸。

Google 提供的一些免費工具包括 Google 關鍵字、Google Analytics 和 Google Search Console。 當您使用它們時，您將獲得所需的準確數據，以了解當前和即將到來的趨勢以及您的競爭對手如何針對任何地點和產品做同樣的事情。

根據 Gartner 的說法，實時分析是一門需要邏輯和數學才能快速做出更好決策的學科。 再一次，根據 Gartner 的研究，到 2022 年，大多數公司將採用實時分析來將公司推向最高水平並領先於競爭對手——只是為了改進決策。

智能引擎推薦是有史以來最明智的舉措

企業依靠數據運行，這是事實，但數據從何而來？ 來自用戶，對吧？ 是的，每當您訪問網站或購買產品時，網站 cookie 都會跟踪所有內容，從那裡，分析師可以了解您感興趣和喜歡購買的其他東西。

當您訪問他們的網站時，他們會敦促您做類似的事情。 假設您在這個偉大的印度節上購買了一部 iPhone； 亞馬遜接下來要向你展示的，手機充電器、外殼和鋼化玻璃，說購買過 iPhone 的人也購買了這些物品。

亞馬遜是怎麼做到的？ 亞馬遜使用 KNN算法，使用智能引擎推薦。 這是最聰明的舉動。

預測性參與和分析（僅幾步之遙）

數據分析的第一步是能夠理解數據，這意味著當您了解數據時，您就了解了客戶以及他們在尋找什麼。 從那裡，您可能知道他們可能實際購買什麼。

預測分析就是這樣； 這是客戶採取特定行動的可能性以及公司使用不同軟件進行準確預測的可能性。

最好的例子是 Flipkart 的“The Big Billion Sale”活動。 如果您仔細觀察，您會看到最優惠的價格，僅剩 XNUMX 種，以及在價格波動時促進銷售的許多不同策略。

當您要購買時，訂單會缺貨，然後又可以買到。 或者您可以與新旗艦手機發布的任何地方相關的東西，每週都有有限的銷售並向第一批註冊客戶交付，直到該設備完全可用。

聊天機器人是新的終極銷售人員

如今，如果你看到每個網站，它都有一種叫做聊天機器人的東西，它支持 NLP，這意味著它是一種自我學習的算法。 有了這個，您就不需要 24 X 7 全天候活躍在網站上。

聊天機器人是您新的終極銷售 AI 機器人，可以通過了解他們的搜索意圖來指導您的訪問客戶，幫助您收集潛在客戶，然後您可以將他們轉變為客戶。

個性化是新的以客戶為中心的情感

當您從不同的角度看待它時，您總是可以將客戶與情感驅動聯繫起來； 當您以正確的方式呈現他們並戳中他們的痛點時，他們最有可能採取行動。

但是當你個性化他們，用他們的名字稱呼他們時，他們會覺得‘這家公司以客戶為中心，非常重視他們的客戶。 這就是他們與您的業務掛鉤的原因。

做到這一點的最佳方法是通過電子郵件營銷，我們有很多工具可以使用自學算法，通過個性化自動化整個過程。

語音搜索是新一代的搜索優化和搜索引擎

在數字時代，隨著移動和網絡應用程序的許多高級功能，我們的生活變得更加複雜。 人們幾乎沒有興趣輸入他們的查詢，而是通過語音搜索它們。

這就是世界上最大的電子商務平台亞馬遜在 Alexa 實施方面的出色表現。 它基於自然語言處理的原理，捕獲受眾查詢，通過 KNN 算法尋找最佳匹配項並與之相關，並通過匹配的關鍵字向客戶展示最相關的項目。

這樣，亞馬遜使最終用戶的營銷和商業模式變得容易，並能長期留住他們的客戶。

結論

當您閱讀整篇文章時，您會了解到機器學習已經變得多麼先進和必不可少，以及將其集成到業務模型中是多麼重要。

這七種機器學習算法已經改變了遊戲規則。 如果您是企業主或利益相關者，您必須計劃在您的企業中實施它們以實現規模化。

另外，請閱讀 如何將機器學習用於電子商務

該職位 機器學習增強營銷的 7 種方式 最早出現 AiiotTalk – 人工智能 | 機器人 | 技術.

柏拉圖重新構想的 Web3。 數據智能放大。
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資料來源：https://www.aiiottalk.com/ways-machine-learning-can-enhance-your-marketing/