您想知道為什麼機器學習正在改變行銷以及它的主要好處是什麼？我們向您解釋。
2024 年 3 月 21 日
網路分析
1962 年，世界領先的西洋跳棋專家之一羅伯特·尼利 (Robert Nealey) 面臨著前所未有的挑戰：與電腦 IBM 7094 進行遊戲。涉及將策略付諸實踐的遊戲的冠軍。正是根據該事件及其結果，IBM 員工 Arthur Samuel 創造了「機器學習」一詞。他指的是機器使用數據和演算法來複製人類學習的方式。如今，行銷中的機器學習是最前沿的策略之一，但也進行了一些適應性調整。
60多年過去了，科技領域發生了難以想像的飛躍。如今，機器學習是人工智慧的一個基本分支，其學習模式和做出決策的能力為其提供了改善行銷策略的獨特能力。
當使用者發出大量與我們的數位行為相關的數據時，機器學習成為了一個獨特的盟友，可以更深入地研究潛在消費者的行為，並根據每個人的需求建立個人化的活動。
機器學習與行銷之間關係的關鍵是什麼？
不久前，我們指出，自動化、個人化和人工智慧正在成為2024年線上廣告以及內容行銷和 SEO變革中的主導概念。在該部門內相互關聯。
因為機器學習技術的使用可以處理數據，以敏捷和自動化的方式提供解決方案。機器學習軟體為改善行銷策略提供的可能 薩爾瓦多 電話號碼庫 性多種多樣。從接收資料、識別模式和生成學習開始，行銷人員發現自己有機會分析行為、識別成就和可能的錯誤。讓我們看看從這種關係中提取的一些關鍵和主要好處。
機器學習能夠分析消費者行為，評估他們與品牌互動的時間、他們在哪些頁面上花費最多時間或瀏覽網頁的路徑等。透過這種方式，可以確定您賦予更大價值的內容的特徵，並根據您最感興趣的內容對其進行個性化。
個人化到達每個使用者的內容
所有這些都為品牌帶來了無可爭議的好處。網路世界每天都會產生數以千計的影響，潛在客戶只會停留在他們感興趣的地方。如果您為 利用市場研究為您的企業節省資金並增加利潤 用戶提供他們想要的東西，您將吸引潛在的消費者加入您的業務，但您也將在有價值的內容的基礎上建立信任關係，從而產生忠誠度。
透過機器學習進行客戶細分
機器學習在細分信任品牌 行銷中的 的消費者特徵的過程中節省了大量時間。行銷專業人員將能夠利用寶貴的時間來進行可產生附加價值的生產活動。
機器學習技術使得基於不同因素的 目錄 自動化細分成為可能：地理、購買興趣、年齡，甚至是減少影響利基的更詳細的方面。這種可能性使得數據驅動的行銷策略能夠直接影響非常特定的使用者群體，從而改善結果。