使用机器学习改进个性化的三种可靠方法

作为营销人员，您通常最关心的一件事是如何确保您不仅在竞争中生存下来，而且还成为市场领导者之一。

为了成为市场领导者，您需要认真研究个性化，但要大规模地这样做，因为您必须专注于全球市场，必须要求自动化，而这正是机器学习的用武之地。

您必须创建一个数字形象，这将有助于更好地与客户互动、提高品牌知名度并强化业务目标。

预计您必须一直在处理您的 Web 内容并构建您的 CRM 功能，您还必须牢记这一点，即绝对需要进行各种努力来自动化关键营销活动。

以全球市场为目标，实现个性化可能有点困难，但您可以通过个性化引擎增强这一点。

您的最终目标将是根据您对客户和潜在客户的了解以及您认为他们可能需要的内容来定位您向客户和潜在客户提供的内容。

个性化或定制

在开始机器学习集成之前，您必须避免将个性化与定制混为一谈。 虽然个性化是为了客户的利益而进行的，但另一方面，定制是由客户发起的，目的是深入了解所需的内容。

在 PWC 题为“2020 年及以后的金融服务技术：拥抱颠覆”的研究中，观察到客户智能将成为收入增长和盈利能力的最重要预测指标。

个性化是您的客户智能的惊人成果，它将确保您能够通过全面促销控制过度向客户发送消息，这也将转化为媒体购买的大幅减少。

个性化是您的初创公司无法承担的一项关键任务，以开展有效的营销。 一旦您能够个性化潜在客户的旅程，您就可以提高客户参与度和长期忠诚度。

你可以从 Netflix 的电影推荐方式、Spotify 的音乐推荐和亚马逊的特别促销活动中得到启发，以真正理解个性化内容的效果，它不仅成为常态，而且成为消费者的期望。

所有这些大型科技公司都能够通过集成机器学习来完成这项艰巨的任务，机器学习正迅速成为内容个性化中必不可少的必备工具。

有趣的是，有相当多的个性化引擎供应商。 Evergage、Monetate、Certona 和 Dynamic Yield 是市场上提供此服务的一些供应商。

Gartner 的“个性化引擎魔力象限”2019 年报告显示，个性化引擎的采用率自 2016 年以来增长了 28%。

您必须找到客户旅程中最适合添加个人风格的要点。 上下文一直是客户之间差异的根源，通常会触发对特定内容的需求。

由于个性化具有预测性，因此机器学习已开始发挥核心作用。

以下是您可以利用机器学习改进个性化的三种方式：

1. 使用安全的人口数据

人口统计数据的基础是可以访问客户的独特行为和偏好，而这可以通过机器学习来实现。 虽然您可能很容易掌握这些信息，但它是陈词滥调。

您的竞争对手，尤其是那些可以访问大型搜索引擎的竞争对手，可以使用这些搜索引擎来查找有关您客户的高度个人信息，例如医疗问题、就业状况、财务信息、政治信仰和其他私人详细信息。 当然，这些数据将被收集、存储并链接到您的数据配置文件。

有效地“选择退出”的唯一方法是确保您的数据安全且不落入数据收集者的手中。 网络犯罪分子也知道这些信息是一座金矿，并且急切地想要得到它。

全面的人口统计数据通常可以揭示客户的整个社会经济概况——他们与零售地点的距离、平均收入、平均年龄、种族比例、青年或大学生人口，有时甚至是已婚与单身的统计数据。

虽然您的竞争对手将使用这些数据来训练和改进他们的预测模型，并像您一样简化最终的个性化数据处理，但网络犯罪分子将使用这些信息对您的客户发起攻击，甚至削弱您的业务。

诚然，作为一个新的初创公司创始人，您可能正在考虑必须保护您的数据的财务影响，但这将大大有助于避免非常糟糕的经历。 如果您没有资金购买付费 VPN，则没有什么可以阻止您订阅免费 VPN 的服务。

您最终实现的是能够屏蔽您的 IP 地址并加密所有流量，这将有助于地理封锁并有助于您的人口数据安全和最终的在线隐私。

2. 谁构成了您的社交媒体受众？

跨渠道个性化是一种非常有益的信息来源，因为客户选择的社交媒体渠道是发现客户对移动联系的友好程度的途径。

这也是积累人口统计数据的渠道，因为不同年龄和社会群体更喜欢不同的社交媒体平台。

例如，众所周知，Z 世代更喜欢 Instagram 和 Snapchat，而 X 世代和千禧一代更喜欢 Facebook。

3. 捕捉消费者的在线行为

除了人口统计数据和谁属于您的社交媒体受众之外，另一个可以让您在个性化中深入了解个人消费者的信息来源是应用机器学习来全面了解消费者的在线行为。

潜在消费者的导航路径可以揭示有关此人的很多信息。

您将对消费者的偏好有非常有用的洞察力，消费者在您网站上浏览页面的时间是优先级和有价值数据来源的揭示线索。

虽然您可能无法手动获取所有这些有价值的信息，但机器学习可以轻松理解这种以某种方式“不稳定”的行为。

机器学习能够阐明重复的站点访问，并提供有关客户及其关心的内容的深入且知识渊博的资料。

您必须知道，为了成功地将机器学习整合到改善个性化的工作中，您必须努力在所有渠道中个性化内容，这一点非常重要。

这将确保您的客户无论身在何处都能实时感受到个人参与。

您的创业网站上的产品页面应该充满热情，并根据每个人的喜好量身定制。 在消费者选择的社交媒体平台上部署预测性广告。

您只是不会停止在您的网站上的努力，利用电子邮件提供的机会作为可靠的个性化内容存储库，原因是在电子邮件中提出优化的内容比在电子邮件上积极地创造这样的奇迹更容易网页。

但是，将机器学习作为 AI 应用程序的集成为您提供了大规模改进个性化的机会。

John Ejiofor 是 Nature Torch 的创始人兼主编。 他可以在 Twitter @John02Ejiofor上找到。