使用機器學習改進個性化的三種可靠方法

作為營銷人員，您通常最關心的一件事是如何確保您不僅在競爭中生存下來，而且還成為市場領導者之一。

為了成為市場領導者，您需要認真研究個性化，但要大規模地這樣做，因為您必須專注於全球市場，必須要求自動化，而這正是機器學習的用武之地。

您必須創建一個數字形象，這將有助於更好地與客戶互動、提高品牌知名度並強化業務目標。

預計您必須一直在處理您的 Web 內容並構建您的 CRM 功能，您還必須牢記這一點，即絕對需要進行各種努力來自動化關鍵營銷活動。

以全球市場為目標，實現個性化可能有點困難，但您可以通過個性化引擎增強這一點。

您的最終目標將是根據您對客戶和潛在客戶的了解以及您認為他們可能需要的內容來定位您向客戶和潛在客戶提供的內容。

個性化或定制

在開始機器學習集成之前，您必須避免將個性化與定制混為一談。 雖然個性化是為了客戶的利益而進行的，但另一方面，定制是由客戶發起的，目的是深入了解所需的內容。

在 PWC 題為“2020 年及以後的金融服務技術：擁抱顛覆”的研究中，觀察到客戶智能將成為收入增長和盈利能力的最重要預測指標。

個性化是您的客戶智能的驚人成果，它將確保您能夠通過全面促銷控製過度向客戶發送消息，這也將轉化為媒體購買的大幅減少。

個性化是您的初創公司無法承擔的一項關鍵任務，以開展有效的營銷。 一旦您能夠個性化潛在客戶的旅程，您就可以提高客戶參與度和長期忠誠度。

你可以從 Netflix 的電影推薦方式、Spotify 的音樂推薦和亞馬遜的特別促銷活動中得到啟發，以真正理解個性化內容的效果，它不僅成為常態，而且成為消費者的期望。

所有這些大型科技公司都能夠通過集成機器學習來完成這項艱鉅的任務，機器學習正迅速成為內容個性化中必不可少的必備工具。

有趣的是，有相當多的個性化引擎供應商。 Evergage、Monetate、Certona 和 Dynamic Yield 是市場上提供此服務的一些供應商。

Gartner 的“個性化引擎魔力像限”2019 年報告顯示，個性化引擎的採用率自 2016 年以來增長了 28%。

您必須找到客戶旅程中最適合添加個人風格的要點。 上下文一直是客戶之間差異的根源，通常會觸發對特定內容的需求。

由於個性化具有預測性，因此機器學習已開始發揮核心作用。

以下是您可以利用機器學習改進個性化的三種方式：

1. 使用安全的人口數據

人口統計數據的基礎是可以訪問客戶的獨特行為和偏好，而這可以通過機器學習來實現。 雖然您可能很容易掌握這些信息，但它是陳詞濫調。

您的競爭對手，尤其是那些可以訪問大型搜索引擎的競爭對手，可以使用這些搜索引擎來查找有關您客戶的高度個人信息，例如醫療問題、就業狀況、財務信息、政治信仰和其他私人詳細信息。 當然，這些數據將被收集、存儲並鏈接到您的數據配置文件。

有效地“選擇退出”的唯一方法是確保您的數據安全且不落入數據收集者的手中。 網絡犯罪分子也知道這些信息是一座金礦，並且急切地想要得到它。

全面的人口統計數據通常可以揭示客戶的整個社會經濟概況——他們與零售地點的距離、平均收入、平均年齡、種族比例、青年或大學生人口，有時甚至是已婚與單身的統計數據。

雖然您的競爭對手將使用這些數據來訓練和改進他們的預測模型，並像您一樣簡化最終的個性化數據處理，但網絡犯罪分子將使用這些信息對您的客戶發起攻擊，甚至削弱您的業務。

誠然，作為一個新的初創公司創始人，您可能正在考慮必須保護您的數據的財務影響，但這將大大有助於避免非常糟糕的經歷。 如果您沒有資金購買付費 VPN，則沒有什麼可以阻止您訂閱免費 VPN 的服務。

您最終實現的是能夠屏蔽您的 IP 地址並加密所有流量，這將有助於地理封鎖並有助於您的人口數據安全和最終的在線隱私。

2. 誰構成了您的社交媒體受眾？

跨渠道個性化是一種非常有益的信息來源，因為客戶選擇的社交媒體渠道是發現客戶對移動聯繫的友好程度的途徑。

這也是積累人口統計數據的渠道，因為不同年齡和社會群體更喜歡不同的社交媒體平台。

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

3. 捕捉消費者的在線行為

除了人口統計數據和誰屬於您的社交媒體受眾之外，另一個可以讓您在個性化中深入了解個人消費者的信息來源是應用機器學習來全面了解消費者的在線行為。

潛在消費者的導航路徑可以揭示有關此人的很多信息。

您將對消費者的偏好有非常有用的洞察力，消費者在您網站上瀏覽頁面的時間是優先級和有價值數據來源的揭示線索。

雖然您可能無法手動獲取所有這些有價值的信息，但機器學習可以輕鬆理解這種以某種方式“不穩定”的行為。

機器學習能夠闡明重複的站點訪問，並提供有關客戶及其關心的內容的深入且知識淵博的資料。

您必須知道，為了成功地將機器學習整合到改善個性化的工作中，您必須努力在所有渠道中個性化內容，這一點非常重要。

這將確保您的客戶無論身在何處都能實時感受到個人參與。

您的創業網站上的產品頁面應該充滿熱情，並根據每個人的喜好量身定制。 在消費者選擇的社交媒體平台上部署預測性廣告。

您只是不會停止在您的網站上的努力，利用電子郵件提供的機會作為可靠的個性化內容存儲庫，原因是在電子郵件中提出優化的內容比在電子郵件上積極地創造這樣的奇蹟更容易網頁。

但是，將機器學習作為 AI 應用程序的集成為您提供了大規模改進個性化的機會。

John Ejiofor 是 Nature Torch 的創始人兼主編。 他可以在 Twitter @John02Ejiofor上找到。