什麼是個性化營銷，為什麼機器學習是它的有效工具？

隨著數字營銷領域的競爭日益激烈，企業需要超越滿足基本客戶期望來提供出色的體驗。 個性化營銷可以幫助您做到這一點。 但什麼是個性化營銷？ 請繼續閱讀以了解更多信息。

真正的個性化營銷已成為必需品，而不是錦上添花。 這是因為客戶已經開始期待一定數量的定制，例如他們的名字出現在營銷電子郵件的頂部。 現在，他們正在尋找下一個級別，例如根據他們的喜好自動顯示內容的網頁，或在附近商店提供特別優惠的基於位置的廣告。

幸運的是，技術站在我們這邊，自動化和機器學習使提供真正個性化的營銷內容變得更加容易。 讓我們探索這對您的業務意味著什麼。

什麼是個性化營銷？

個性化營銷是根據您收集的數據將內容定位到特定客戶的做法。 這包括他們的興趣、偏好和行為。 公司使用這些數據來創建高度定制的內容，這些內容通過電子郵件、廣告或其他平台交付給客戶。 例如，VWO Personalize 使您能夠交付數千個為特定受眾量身定制的獨特旅程，並在正確的時間觸發。 如果您想探索它，可以免費試用。

客戶數據是使用自動化工具和智能算法收集的，而這正是機器學習的用武之地。通常，會在網站上添加一個代碼，使機器能夠捕獲有價值的數據，例如點擊次數、在網站上花費的時間和購買歷史記錄。 借助正確的技術，您還可以從多個渠道的客戶交互中收集數據。

數據收集還包括收集客戶人口統計信息，例如年齡、性別、位置和財務狀況。 一旦您收集了所有相關數據，算法就會對其進行分析並確定哪些客戶應該接收哪些內容。

目的是為每個客戶創造一種獨特的體驗。 這意味著在正確的時間向正確的人傳達正確的信息。 思考：

• 自定義電子郵件（我們不僅僅意味著插入他們的名字而不是“親愛的客戶”）
• 有針對性的折扣
• 產品推薦
• 生日優惠
• 忠誠客戶獎勵

個性化營銷的好處

個性化為您的營銷策略增添了重要的人情味（即使每個人都知道它是由機器執行的）。 它使您的潛在客戶感到受到重視，因為該品牌已努力找出他們想要的東西。

客戶滿意度會提高忠誠度。 這對您的購置成本有積極影響（保留現有客戶通常更便宜）。 忠實的顧客也會將您推薦給其他人。 這反過來又會提高您的聲譽並吸引更多業務。

此外，個性化營銷可以提高您的投資回報率，因為量身定制的建議鼓勵客戶比傳統廣告花費更多。 根據一項調查，91% 的消費者更有可能購買能記住他們並提供相關優惠和推薦的品牌。

與此同時，63% 的美國營銷人員認為提高轉化率是個性化的主要好處。 因此，如果您擔心轉化率和收入並詢問“需要多長時間才能看到 SEO 結果？”，那麼值得將您的營銷工作投入到個性化上。

個性化營銷的挑戰

個性化營銷不是在公園裡散步。 一方面，您必須通過跟踪和分析他們的偏好和行為來確保您的客戶不會被推遲。 還有數據隱私法可供瀏覽。

另一個挑戰是您需要收集大量數據來準確預測客戶想要什麼。 這是根據年齡、性別和位置等對客戶進行細分的補充。 你會想要進行實驗，看看哪些有效，哪些無效。 大規模地做任何這些都是很耗時的。

即使您使用 Apache Hadoop 之類的工具來處理和存儲大量大數據（閱讀這篇關於 Hadoop 軟件的 Databricks 文章），也不可能為每個客戶手動創建個性化的電子郵件或廣告。 這就是機器學習的用武之地。

什麼是機器學習？

機器學習 (ML) 是人工智能 (AI) 的一個子集，它使機器能夠不斷地從數據中學習。 算法分析大型數據集以識別數據之間的趨勢和關係，使用他們的發現來預測哪些行為或體驗最有可能產生特定結果。

機器吸收的數據越多，就越智能。 一段時間後，他們能夠在沒有人工干預的情況下做出自己的決定並調整自己的行為。

這聽起來可能非常具有未來感，但我們都在日常生活中體驗到機器學習。 如果您在零售網站上瀏覽商品，預計會在您的社交媒體供稿上看到它的廣告。 當您在 WhatsApp 上鍵入消息時，會根據您之前的消息內容彈出建議的單詞。 當您登錄 Amazon 或 Netflix 時，您會看到根據您的喜好量身定制的推薦。

它在營銷中是如何使用的？

在個性化營銷中，機器學習用於分析吸引目標消費者註意力的內容、關鍵詞和短語的類型。 一旦您發現了對他們來說重要的事情，您就可以創建相關的內容或信息圖表。 而且，隨著時間的推移，機器將了解哪些內容對於實現特定目標最有效。

以下是機器學習中常用的一些技術：

回歸分析

這是一種統計方法，可讓您檢查兩個或多個變量之間的關係。 您可以使用線性回歸來確定哪些頁面最有可能帶來轉化，因為回歸方程可以揭示特定頁面的點擊次數與轉化次數之間的明確關係。 邏輯回歸用於分析歷史購物行為數據，幫助您確定個性化的後續行動來處理購物車放棄。

聚類算法

這些算法通過分析未標記的數據、根據共享特徵和質量將其分成組並將其分配到集群中來幫助您將客戶分組。

它們可用於推薦引擎開發和社交媒體分析。 這個想法是，如果人與人之間存在聯繫，他們通常會有一組共同的偏好，因此您可以確信特定 Facebook 頁面的關注者會對類似內容的廣告做出積極反應。

關聯規則

關聯規則揭示了大型數據庫中不同變量之間的有趣關係，也可用於構建推薦引擎。 例如，如果您在亞馬遜上購買了一部新手機，您可能會看到合適的手機殼推薦。 這是基於其他客戶同時購買了這兩種商品的事實，並且計算機了解到這是一種流行的行為。

馬爾可夫鏈

該方法用於對概率進行建模，例如分析用戶的實時網站行為並據此進行導航預測。 當大多數訪問者位於頁面中間時，機器可能會發現大多數訪問者點擊 CTA 按鈕，因此網頁設計師知道將來要以這種方式設置所有頁面。

為什麼機器學習對個性化營銷如此有效？

大規模個性化

機器學習工具比人類更快地了解客戶偏好。 他們幾乎可以立即處理大量數據，並據此做出明智的決策。

例如，機器知道何時有人放棄了他們的購物車，並自動生成個性化的後續電子郵件。 請看以下示例，其中消息包含購物者的姓名並激勵他們退貨：

更深入的見解

ML 對於更深入地了解您的受眾很有用。 機器可以從允許網站訪問者按類別對項目進行排序的過濾器和監控鼠標移動、滾動和每頁花費的時間的深度行為跟踪中學習。 谷歌的深度學習技術使其能夠為個​​人用戶提供建議的搜索。

他們還可以使用自然語言處理 (NLP) 分析交互，其中計算機學習以類似人類的方式理解口語和文本，以及情感分析，其中機器可以判斷參與者的態度是積極的還是消極的。 這兩種技術都可以幫助營銷人員意識到客戶何時不滿意，或者找到進行追加銷售的理想機會。

可調動作

因為機器學習使計算機能夠不斷地開發知識和分析數據，這意味著可以考慮不斷變化的客戶特徵和行為。

如果客戶與您在一起很長時間，他們的品味和環境可能會發生變化。 機器學習可以幫助您為此做好準備，因為這些工具可以根據最新的偏好調整和優化內容。

例如，Salesforce 有一個名為 Einstein 的 AI，它能夠根據每次客戶交互和收到的額外數據調整其建模。

在個性化營銷中使用機器學習的最佳實踐

全球 93% 的 B2B 專業人士認為，他們網站上的個性化努力已經為收入增長帶來了回報。 但是，您如何確保機器學習最有效地增強這些努力呢？ 以下是有關如何正確處理的一些提示。

把客戶放在第一位

聽起來很明顯，但您應該始終將客戶體驗放在首位。 不要被新技術沖昏了頭腦，以至於忘記了使用它的原因。 如果在某些情況下，實時電話比個性化電子郵件更有效（例如補償客戶的問題或錯誤），那就去吧。

您還可以使用 ML 通過聊天機器人和語音激活搜索等選項來增強客戶支持體驗。

時機很關鍵

個性化營銷不僅僅是定制您的信息內容。 如果您希望接收者充分參與，那麼正確的時機至關重要。 每個客戶都是獨一無二的，他們不會在一天中的同一時間查看電子郵件或瀏覽社交媒體。 機器學習可讓您根據之前的行為自定義發送/顯示時間，這稱為“智能交付”。

使用 A/B 測試

A/B 測試將您的數字資產的原始版本與一個或多個變體進行比較，並根據既定目標衡量差異。 它在版本之間統一分配您的流量，以確定哪個版本更好。 這意味著您的很大一部分流量被發送到表現不佳的變體。

為了在實驗時間窗口中最大化轉換，VWO 提供了多臂老虎機 (MAB) 測試。 MAB 算法動態分配流量——這意味著它會根據測試期間獲得的數據持續識別表現出色的變體，並將大部分流量動態實時地路由到這個獲勝變體。

因此，如果您的優化窗口較短且沒有足夠的時間等待統計顯著性，您可以選擇這種基於機器學習的測試來最大化您的轉化率。 要了解更多信息，請通過 VWO 免費試用或向我們的 MAB 專家請求演示。

個性化您的網站

除了個性化彈出廣告或電子郵件外，您還可以定製網頁和應用程序以適合特定客戶。 當有人瀏覽網站或應用程序時，他們看到的內容可以根據性別、位置以及他們是否是新客戶等內容進行個性化。 同樣，亞馬遜和 Netflix 在這方面特別擅長。 進行免費試用，了解 VWO Personalize 如何為您提供幫助。

採取全渠道方法

客戶喜歡使用當時對他們來說最方便的渠道，因此請確保個性化擴展到所有渠道。 您可以使用功能測試工具來檢查您的網站和應用程序是否按預期運行，並將正確的消息傳遞給正確的用戶。

您擁有的頻道越多，數據就越多！ 您還可以使用 pandas DataFrames 從不同的數據庫和數據格式中加載數據，以獲取數據框中的完整視圖和分段記錄。 （閱讀這篇關於 pandas DataFrame 結構的 Databricks 文章）。

帶走

隨著人們被來自越來越多渠道的營銷信息轟炸，您需要通過真正相關的內容來消除噪音。 機器學習允許您：

• 大規模個性化您的營銷信息
• 提高數據收集過程的效率
• 嘗試使用您的消息傳遞來推動轉化

然而，營銷團隊不必擔心他們的工作。 機器還不能表現出創造性的智慧或意識。 因此，聰明的營銷人員可以將人工智能與人工輸入相結合，以提供個性化的客戶體驗。

希望本指南為“什麼是個性化營銷？”這個問題提供了明確的答案。 並且您現在有信心使用個性化營銷來增強您的業務。