什么是个性化营销，为什么机器学习是它的有效工具？

随着数字营销领域的竞争日益激烈，企业需要超越满足基本客户期望来提供出色的体验。 个性化营销可以帮助您做到这一点。 但什么是个性化营销？ 请继续阅读以了解更多信息。

真正的个性化营销已成为必需品，而不是锦上添花。 这是因为客户已经开始期待一定数量的定制，例如他们的名字出现在营销电子邮件的顶部。 现在，他们正在寻找下一个级别，例如根据他们的喜好自动显示内容的网页，或在附近商店提供特别优惠的基于位置的广告。

幸运的是，技术站在我们这边，自动化和机器学习使提供真正个性化的营销内容变得更加容易。 让我们探索这对您的业务意味着什么。

什么是个性化营销？

个性化营销是根据您收集的数据将内容定位到特定客户的做法。 这包括他们的兴趣、偏好和行为。 公司使用这些数据来创建高度定制的内容，这些内容通过电子邮件、广告或其他平台交付给客户。 例如，VWO Personalize 使您能够交付数千个为特定受众量身定制的独特旅程，并在正确的时间触发。 如果您想探索它，可以免费试用。

客户数据是使用自动化工具和智能算法收集的，而这正是机器学习的用武之地。通常，会在网站上添加一个代码，使机器能够捕获有价值的数据，例如点击次数、在网站上花费的时间和购买历史记录。 借助正确的技术，您还可以从多个渠道的客户交互中收集数据。

数据收集还包括收集客户人口统计信息，例如年龄、性别、位置和财务状况。 一旦您收集了所有相关数据，算法就会对其进行分析并确定哪些客户应该接收哪些内容。

目的是为每个客户创造一种独特的体验。 这意味着在正确的时间向正确的人传达正确的信息。 思考：

• 自定义电子邮件（我们不仅仅意味着插入他们的名字而不是“亲爱的客户”）
• 有针对性的折扣
• 产品推荐
• 生日优惠
• 忠诚客户奖励

个性化营销的好处

个性化为您的营销策略增添了重要的人情味（即使每个人都知道它是由机器执行的）。 它使您的潜在客户感到受到重视，因为该品牌已努力找出他们想要的东西。

客户满意度会提高忠诚度。 这对您的购置成本有积极影响（保留现有客户通常更便宜）。 忠实的顾客也会将您推荐给其他人。 这反过来又会提高您的声誉并吸引更多业务。

此外，个性化营销可以提高您的投资回报率，因为量身定制的建议鼓励客户比传统广告花费更多。 根据一项调查，91% 的消费者更有可能购买能记住他们并提供相关优惠和推荐的品牌。

与此同时，63% 的美国营销人员认为提高转化率是个性化的主要好处。 因此，如果您担心转化率和收入并询问“需要多长时间才能看到 SEO 结果？”，那么值得将您的营销工作投入到个性化上。

个性化营销的挑战

个性化营销不是在公园里散步。 一方面，您必须通过跟踪和分析他们的偏好和行为来确保您的客户不会被推迟。 还有数据隐私法可供浏览。

另一个挑战是您需要收集大量数据来准确预测客户想要什么。 这是根据年龄、性别和位置等对客户进行细分的补充。 你会想要进行实验，看看哪些有效，哪些无效。 大规模地做任何这些都是很耗时的。

即使您使用 Apache Hadoop 之类的工具来处理和存储大量大数据（阅读这篇关于 Hadoop 软件的 Databricks 文章），也不可能为每个客户手动创建个性化的电子邮件或广告。 这就是机器学习的用武之地。

什么是机器学习？

机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一个子集，它使机器能够不断地从数据中学习。 算法分析大型数据集以识别数据之间的趋势和关系，使用他们的发现来预测哪些行为或体验最有可能产生特定结果。

机器吸收的数据越多，就越智能。 一段时间后，他们能够在没有人工干预的情况下做出自己的决定并调整自己的行为。

这听起来可能非常具有未来感，但我们都在日常生活中体验到机器学习。 如果您在零售网站上浏览商品，预计会在您的社交媒体供稿上看到它的广告。 当您在 WhatsApp 上键入消息时，会根据您之前的消息内容弹出建议的单词。 当您登录 Amazon 或 Netflix 时，您会看到根据您的喜好量身定制的推荐。

它在营销中是如何使用的？

在个性化营销中，机器学习用于分析吸引目标消费者注意力的内容、关键词和短语的类型。 一旦您发现了对他们来说重要的事情，您就可以创建相关的内容或信息图表。 而且，随着时间的推移，机器将了解哪些内容对于实现特定目标最有效。

以下是机器学习中常用的一些技术：

回归分析

这是一种统计方法，可让您检查两个或多个变量之间的关系。 您可以使用线性回归来确定哪些页面最有可能带来转化，因为回归方程可以揭示特定页面的点击次数与转化次数之间的明确关系。 逻辑回归用于分析历史购物行为数据，帮助您确定个性化的后续行动来处理购物车放弃。

聚类算法

这些算法通过分析未标记的数据、根据共享特征和质量将其分成组并将其分配到集群中来帮助您将客户分组。

它们可用于推荐引擎开发和社交媒体分析。 这个想法是，如果人与人之间存在联系，他们通常会有一组共同的偏好，因此您可以确信特定 Facebook 页面的关注者会对类似内容的广告做出积极反应。

关联规则

关联规则揭示了大型数据库中不同变量之间的有趣关系，也可用于构建推荐引擎。 例如，如果您在亚马逊上购买了一部新手机，您可能会看到合适的手机壳推荐。 这是基于其他客户同时购买了这两种商品的事实，并且计算机了解到这是一种流行的行为。

马尔可夫链

该方法用于对概率进行建模，例如分析用户的实时网站行为并据此进行导航预测。 当大多数访问者位于页面中间时，机器可能会发现大多数访问者点击 CTA 按钮，因此网页设计师知道将来要以这种方式设置所有页面。

为什么机器学习对个性化营销如此有效？

大规模个性化

机器学习工具比人类更快地了解客户偏好。 他们几乎可以立即处理大量数据，并据此做出明智的决策。

例如，机器知道何时有人放弃了他们的购物车，并自动生成个性化的后续电子邮件。 请看以下示例，其中消息包含购物者的姓名并激励他们退货：

更深入的见解

ML 对于更深入地了解您的受众很有用。 机器可以从允许网站访问者按类别对项目进行排序的过滤器和监控鼠标移动、滚动和每页花费的时间的深度行为跟踪中学习。 谷歌的深度学习技术使其能够为个人用户提供建议的搜索。

他们还可以使用自然语言处理 (NLP) 分析交互，其中计算机学习以类似人类的方式理解口语和文本，以及情感分析，其中机器可以判断参与者的态度是积极的还是消极的。 这两种技术都可以帮助营销人员意识到客户何时不满意，或者找到进行追加销售的理想机会。

可调动作

因为机器学习使计算机能够不断地开发知识和分析数据，这意味着可以考虑不断变化的客户特征和行为。

如果客户与您在一起很长时间，他们的品味和环境可能会发生变化。 机器学习可以帮助您为此做好准备，因为这些工具可以根据最新的偏好调整和优化内容。

例如，Salesforce 有一个名为 Einstein 的 AI，它能够根据每次客户交互和收到的额外数据调整其建模。

在个性化营销中使用机器学习的最佳实践

全球 93% 的 B2B 专业人士认为，他们网站上的个性化努力已经为收入增长带来了回报。 但是，您如何确保机器学习最有效地增强这些努力呢？ 以下是有关如何正确处理的一些提示。

把客户放在第一位

听起来很明显，但您应该始终将客户体验放在首位。 不要被新技术冲昏了头脑，以至于忘记了使用它的原因。 如果在某些情况下，实时电话比个性化电子邮件更有效（例如补偿客户的问题或错误），那就去吧。

您还可以使用 ML 通过聊天机器人和语音激活搜索等选项来增强客户支持体验。

时机很关键

个性化营销不仅仅是定制您的信息内容。 如果您希望接收者充分参与，那么正确的时机至关重要。 每个客户都是独一无二的，他们不会在一天中的同一时间查看电子邮件或浏览社交媒体。 机器学习可让您根据之前的行为自定义发送/显示时间，这称为“智能交付”。

使用 A/B 测试

A/B 测试将您的数字资产的原始版本与一个或多个变体进行比较，并根据既定目标衡量差异。 它在版本之间统一分配您的流量，以确定哪个版本更好。 这意味着您的很大一部分流量被发送到表现不佳的变体。

为了在实验时间窗口中最大化转换，VWO 提供了多臂老虎机 (MAB) 测试。 MAB 算法动态分配流量——这意味着它会根据测试期间获得的数据持续识别表现出色的变体，并将大部分流量动态实时地路由到这个获胜变体。

因此，如果您的优化窗口较短且没有足够的时间等待统计显着性，您可以选择这种基于机器学习的测试来最大化您的转化率。 要了解更多信息，请通过 VWO 免费试用或向我们的 MAB 专家请求演示。

个性化您的网站

除了个性化弹出广告或电子邮件外，您还可以定制网页和应用程序以适合特定客户。 当有人浏览网站或应用程序时，他们看到的内容可以根据性别、位置以及他们是否是新客户等内容进行个性化。 同样，亚马逊和 Netflix 在这方面特别擅长。 进行免费试用，了解 VWO Personalize 如何为您提供帮助。

采取全渠道方法

客户喜欢使用当时对他们来说最方便的渠道，因此请确保个性化扩展到所有渠道。 您可以使用功能测试工具来检查您的网站和应用程序是否按预期运行，并将正确的消息传递给正确的用户。

您拥有的频道越多，数据就越多！ 您还可以使用 pandas DataFrames 从不同的数据库和数据格式中加载数据，以获取数据框中的完整视图和分段记录。 （阅读这篇关于 pandas DataFrame 结构的 Databricks 文章）。

带走

随着人们被来自越来越多渠道的营销信息轰炸，您需要通过真正相关的内容来消除噪音。 机器学习允许您：

• 大规模个性化您的营销信息
• 提高数据收集过程的效率
• 尝试使用您的消息传递来推动转化

然而，营销团队不必担心他们的工作。 机器还不能表现出创造性的智慧或意识。 因此，聪明的营销人员可以将人工智能与人工输入相结合，以提供个性化的客户体验。

希望本指南为“什么是个性化营销？”这个问题提供了明确的答案。 并且您现在有信心使用个性化营销来增强您的业务。