Canada Dataset

在深化和加強客戶關係的持續使命中，許多行銷人員正在放棄細分和個人化的基本形式。事實上，97% 的行業領導者表示，行銷的未來在很大程度上取決於基於機器學習的自動化實體。這些工具不斷增強的能力使我們的行銷內容的個人化變得更加可擴展、高效和自動化，並且對接收方的客戶更有價值。


新的號召性用語


對於在個人化遊戲中處於領先地位並且已經在利用機器學習和人工智慧的行銷人員來說，63% 的人注意到轉換率有所提高，61% 的人還記錄了整體客戶體驗的改善。


機器學習在行銷中如何發揮作用？

機器學習是人工智慧的一個子集，涉及可以利用資料自行做出決策的演算法，無需人工輸入即可持續學習，並根據學習結果調整行動。基本上，可用數據越多，它就會變得越聰明。

這使行銷人員能夠擁有一種工具，可以有效分析目標消費者最感興趣的內容類型、關鍵字和短語。利用這些知識，他們可以創建針對每個客戶的個人化內容。隨著時間的推移，機器將了解什麼是最有效的內容來觸發實現特定目標的特定行動或結果。這應該有助於縮短整個銷售週期，因為行銷人員可以讓目標受眾更快採取所需的行動。




過去，大多數行銷人員提供個人化體驗的方式是根據基本人口統計資訊（例如年齡、性別、地點等）手動將客戶分組。

問題在於，這些規則是由人類根據他們認為每個細分 工程師資料庫 市場的真實情況編寫的。但每個人都是獨一無二的，並且可能處於品牌旅程的不同階段，或者與行銷人員將他們歸入的細分市場中的其他人有不同的興趣和內容偏好。的意圖都可以也改變。一些部分和規則無法考慮所有這些資訊。

然而，現在，您的用戶個人資料可以遠遠超出此範圍，可以根據客戶的線上瀏覽習慣、社交貼文、設備偏好、愛好和興趣等等，更深入地了解他們！透過機器學習，可以大規模實現真正的個人化（也稱為個人化）。這些工具可以在幾微秒內處理大量數據，並根據這些數據做出最相關、最新的決策，從而幫助您向每個訪客呈現最相關的體驗。對受眾的深入了解將吸引他們的注意力，並幫助您在品牌和客戶之間建立長期、有意義的關係。

在當今時代，我們的客戶實際上期望這種個性化的體驗。身為消費者，當品牌本應非常了解我們時，卻完全沒有達到目標，這真是令人沮喪。例如，當您在特定網站上查看一件衣服時，很可能已經設定了再行銷，讓該商品在網路上的其他地方跟隨您，試圖讓您繼續購買。他們甚至可能為您提供免費送貨或一個不錯的小折扣代碼，並且不可避免地，您屈服了。