营销中的机器学习-强大的应用程序可以尝试

本文概述

• 增加客户体验
• 优化内容
• 针对合适的影响者
• 吸引客户的聊天机器人
• 最佳客户转化策略
• 价格优化
• 制定营销预算
• 了解趋势
• 总结

你是行销专家吗？如果是, 那么你可能知道大数据现在已成为你决策的重要数据源。由于专家必须处理的海量数据, 使用机器学习(ML)现在是一种可能的解决方案。它是一种人工智能形式, 计算机和其他工具使用智能算法将数据自动处理成逻辑报告。令人难以置信的是, 随着时间的流逝, 这些操作不断改进, 以处理更复杂的数据, 同时提供更准确的报告。

如果你想知道ML在营销中的应用方式, 那么你并不孤单。本文试图解释该技术在市场营销中的一些最常见应用及其工作原理。

增加客户体验

营销涉及在向客户传递信息并获得反馈时与客户进行紧密的互动。该数据由ML流程处理, 并自动生成报告。由此, 营销人员具有足够的信息, 可以通过定制的营销, 产品改进和服务差异化来改善客户体验。正是通过这些报告, 营销人员才能为客户提供购买指导。

优化内容

ML是一个尝试找出问题并提供解决方案的过程。专家声称, 由于解决方案基于大数据, 因此它们几乎可以解决任何问题。当涉及数字营销时, 有很多方法可以优化与潜在客户共享的内容, 并且只有在有准确的方法指导时才能对其进行优化。 ML已成为成功进行数字营销活动的内容优化的主要指南。

针对合适的影响者

常见的营销策略涉及使用来自社交媒体平台的影响者。但是, 公司如何知道合适的人, 组织和品牌来用作影响者？它是通过对大数据的分析。为了避免这些工作中的大量人工输入, 具有自动算法的ML是在这种情况下最有用的方法。

该软件通过社交媒体平台检查具有大量顶, 关注者和在各种平台上最活跃的人的影响者。除了列出它们之外, 这种智能AI技术甚至可以预测你将从感兴趣的每个影响者那里获得的结果。

吸引客户的聊天机器人

根据https://www.tropare.com/上的专家所说, 该网站为销售和市场营销专家提供数据解决方案, 网站和社交媒体页面上的交互式聊天机器人可改善客户体验。 ML从此类聊天中收集信息, 并将其用于提供有关客户期望, 偏好和他们从公司提供的各种服务的反馈。

最佳客户转化策略

除了针对合适的客户和使产品脱颖而出之外, 销售和营销团队还必须提出客户转换策略。这需要使用大量数据集, 其中包含客户期望和喜欢的细节。

机器学习是最好的AI技术, 因为你没有足够的时间来浏览拥有的所有数据。该系统将生成报告, 这些报告在选择用于转换尽可能多的潜在客户的策略时至关重要。

价格优化

客户非常关心某种产品或服务的报价。优化价格可以为你带来竞争优势, 同时又可以获利。此外, 它还物有所值, 特别是如果产品已经与众不同。

要知道你将为产品分配多少价格, 你需要每天从组织中获取的数据信息。机器学习(ML)操作将确保你以简化报告的形式获得正确的信息, 以做出重要决策。你所需要做的就是正确的软件和应用程序。让你的销售和市场团队充分利用这些工具。

制定营销预算

营销人员想知道从哪里可以获取准确的数据来制定功能预算, 但是现在他们从ML获得了报告, 其中载有有关如何处理此敏感财务事项的指南和指导。大多数财务预算都是基于对客户需求和公司想要实现的目标的预测。

了解趋势

市场营销受趋势的影响很大。例如, 社交媒体和影响者的使用现在在所有企业中都很普遍。预计这将很快改变。也许会有新的更好的东西出现。为了让营销人员知道这一点, 他们需要从ML报表中获取更准确的信息。这些包含你可以遵循的过去和当前的营销趋势。通过此类报告, 可以轻松预测未来的营销趋势。

总结

机器学习一直很聪明, 并且随着未来的创新, 它有望变得更加智能。尽管它并没有超越人类的决策, 但它使人们的工作更加轻松, 同时决策变得准确且基于数据。以上是你应了解的ML在营销中的常见应用。