机器学习是未来市场营销的5个理由

我们对业务趋势和可提高业务生产力的在线工具进行了大量研究。当然，我访问并监控很多网站和网站。就像可预见的那样，我在我的Facebook时间线上遇到来自同一公司的广告。更令人惊讶的是，Facebook如何将搜索行为和在线活动整合起来，以提高广告活动的完整性和特异性。

机器学习可以被定义为人工智能（AI）的应用，其提供系统自动学习和改善经验的能力（没有明确地被编程去做）。机器学习侧重于开发可以访问，分析数据并将其用于学习的计算机程序。

它不仅仅是未来主义的产品，如Siri和Amazon Echo。它并不仅限于我们通常认为拥有巨大研究和开发预算的公司 - 谷歌，Facebook和微软。事实上，机器学习已经帮助几乎每一家财富500强企业更高效地运转并赚取更多的钱。

这里有五个原因，公司应该开始在各自的规模上应用机器学习策略。

A.它给带来了“真正的时间”

多年来，营销人员一直在吹嘘“实时”这个短语，但直到机器学习出现在现场后才真正成为可能。没有先前的系统接近机器学习提供的响应水平。消费者根据其行为为机器处理创造的几乎无限的数据，按分钟查看报价变化。 Facebook的重新定位广告只是一个例子。访问一个网站，您不需要等待很长时间才能在您的时间表上显示广告。

“机器学习和其他尖端技术为开发更智能的营销预算开辟了新的机会，”Adinton首席执行官拉法吉梅内茨说。该公司在为企业提供机器学习解决方案和更多服务方面已经屈指可数。“这些新技术使公司能够实时，全天候地分析大量数据，并获得深入的洞察力。管理大数据并获得强大而可的见解将成为目前任何在线业务的最重要基础。”

B. 它消除了企业营销最大的敌人

有效的商业营销能够吸引受众并创造转化。 挑战在于营销浪费这个非常简单的问题。由于缺乏更好的策略，营销活动采取了试错法。 无论是在线还是离线，运动本质上都是将种子撒在土壤上，希望有一些能够扎根。

想象一下，您的营销工作主要由您希望看到他们的人看到 - 那些搜索您所提供的内容的人，或者他们的在线行为表明他们最可能对您的产品或服务感兴趣的人。机器学习有可能减少大部分市场营销的不精确性。 使用行为数据，营销人员可以以有效的方式瞄准他们的受众，从而大大提高将购物者转化为顾客的可能性。

C.它打开了营销预言的大门

多年来，专业人士一直在调查市场预测或需求预测。 在许多情况下，这种规划是根据趋势和一致的购买模式完成的。 将AI用于营销目的可以为决策者提供更具体的内容：在他们知道自己需要之前给予客户想要的东西的压倒性可能性。 这些努力仍将主要是建议。 但是他们会被数据告知，而不是对无私的消费者提出盲目的建议。

著名开发者Kevin Carroll这样说道：“我们在机器学习方面所做的大部分工作都在表面之下进行，机器学习驱动我们的算法进行需求预测，产品搜索排名，产品和交易推荐，商品安排，欺诈检测，翻译等等。 更多。”

D.它有助于构建营销内容

撰稿人利用他们公司或客户处置的见解来制作与目标受众对话的广告和电子邮件营销活动。 然而，在很大程度上，这些熟练的说服力的作家必须采用一揽子方法和大量的受过教育的猜测。

机器学习缩小了支架范围。 然后，它会更好一些：它提供了实际的情感分析手段，以便营销人员知道该说些什么以及听众如何反应。 情绪分析的效果已经暴露在推特上，营销人员可以监控社交聊天，了解与特定目标受众的共鸣。 专家和撰稿人可以立即调整广告以回应评论和趋势回复。 这给表面带来了正确的信息。

E.它降低了成本

现在世界几乎完全在线，机器学习可以适应处理一些营销最棘手的挑战。 成本总是接近该列表的顶部。

机器学习减少了营销费用，因为它需要的人数少得多。 它还大大降低了通信成本，因为大多数客户可以通过自动电子邮件，预定的社交媒体帖子和在线广告或其他内容随时更新优惠。

机器学习的精确度也可用于离线材料的生产和。 这可以帮助营销人员找到合适的数量并使用最有效的，从而降低与生产过剩相关的过度成本。

注：本文部分内容根据Chidike Samuelson在Entrepreneur网站的文章编译而成。

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