機器學習對營銷自動化意味著什麼？

在過去的幾年裡，營銷自動化已經從一種“不錯的”技術發展成為營銷技術庫的重要組成部分。 但是，如果沒有數據驅動的策略，這意味著什麼，機器學習是答案嗎？

幾週前，我參加了一個關於人工智能的會議，小組討論了人工智能對工作場所的影響。 演講者之一安東尼·帕特 (Anthony Painter) 對人工智能是否會讓我們所有人失業的問題做出了有趣的回答。

“希望是的， ”他說。

他的觀點是，我們不應該害怕 AI 為我們完成工作的概念——這就是它們的設計初衷。 達到人工智能為我們完成我們需要的一切的階段將是一個烏托邦，而不是世界末日。

撇開哲學上的插曲不談，許多人會認為自動化是這一旅程的重要一步。 在營銷環境中，它允許從業者將更多時間集中在高級戰略思維上，而不必擔心執行。 今天，自動化軟件可以在銷售和營銷中以多種能力應用，頂級平台提供從潛在客戶評分和細分到社交媒體調度和自動搜索引擎優化的一切。

現在營銷人員可以獲得大量客戶數據，包括從人口統計、偏好和網站交互到用戶點擊流和社交媒體活動的所有內容，營銷自動化幫助營銷人員以新穎有趣的方式將數據發揮作用。

規則是用來打破的

但基於規則的營銷自動化有一個固有的缺陷：它的智能程度取決於操作它的人。

採取營銷自動化的一個關鍵用途：受眾細分。 營銷自動化系統可以應用於 CRM 數據，以根據現場行為、人口統計數據或陳述的偏好等內容將客戶劃分為細分市場。

然而，確定細分的規則是由營銷人員選擇的，這意味著它們依賴於人類對哪些數據點值得關注的假設。 這為錯誤的假設留下了空間，並且不允許營銷人員考慮整個數據集。

更重要的是，收集數據的結構化方式限制了細微分析的潛力。 根據與預定義領域之一不對應的因素（例如，按業務規模、收入或教育水平）準確細分可能很困難，但這可能很重要。 Software Advice 的一位作者將其描述為客戶的“二維”視圖。

輸入：機器學習

機器學習可能是解決方案。 通過稱為“聚類”的分析過程，機器學習可以查看完整的客戶數據集，識別模式並將其組織成類似數據的“集群”。 這樣做的好處是它沒有考慮營銷人員關於哪些數據是重要的假設——而是由分析確定信息。 這為每次分析數據的各個部分可能會遺漏的趨勢和聯繫敞開了大門。

另一個好處是它可以實時進行預測。 例如，機器學習系統可能會發現，訪問過 3 個或更多產品頁面的特定人群中的客戶購買的可能性是其兩倍。 將這種洞察力與營銷自動化相結合，可以通過在客戶旅程的最佳點向他們發送超相關的交易或報價來轉換潛在客戶。

另一個示例可能是優化電子郵件發送時間。 營銷自動化系統可以拆分在一天中不同時間發送的測試電子郵件。 然後，機器學習算法可以獲取有關打開和點擊的結果數據，將其與歷史數據相結合，並根據結果更改下一封電子郵件發送。 隨著時間的推移，該活動將自我優化以取得成功，而無需依賴營銷人員從數據中獲取洞察力並手動採取行動。 聽起來還很烏托邦嗎？

其他應用

機器學習在營銷領域也有其他有趣的應用——比如流失預測。 這使用一種算法將新客戶與數據庫中的現有客戶進行比較。 理由是：如果過去類似的客戶“流失”，那麼新客戶也可能會流失。 系統在進行比較時會考慮完整的數據范圍，這意味著可能未被視為相關（因此被營銷人員忽略）的因素可能會被揭示為重要的。

銷售支持是另一個用例。 同樣利用 CRM 數據，該技術旨在為銷售團隊提供與每個銷售機會最相關的內容，幫助確保購買過程盡可能順暢。

高端軟件會告訴您哪些銷售內容最常使用，由誰使用，用於什麼目的。 它還將分析數據以揭示哪些內容帶來了最多的收入，讓您了解您的銷售文件的有效性以及哪裡有優化的機會。

未來

機器學習對於營銷界來說是一個非常令人興奮的前景，在提高團隊和活動的效率和有效性方面具有巨大的潛力。 這意味著營銷人員與其自動化供應商合作充分利用該技術至關重要。

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