机器学习正处于变革营销部门的边缘。在许多方面，它已经开始。根据 加特纳，到2020年，将有30％的公司在其销售流程的一部分中使用机器学习。

而且，这些公司正在利用机器学习来应对市场营销中最棘手的挑战，例如个性化，即时客户支持和大数据，从而领先于竞争对手。

换句话说，机器学习不仅仅适合计算机科学家。营销人员应该坐下来注意。下面，我介绍了使用机器学习增强数字营销工作的五种方法。

什么 是 机器学习？

在进入营销方面之前，让我们花点时间来确定什么是人工智能和机器学习。

人工智能 仅仅是机器展示的任何形式的智能，而不是人类和动物所显示的自然智能。当大多数人想到人工智能时，他们会特别想到复制一定程度人类智能的计算机，例如我在引言中提到的象棋游戏计算机。

机器学习 是人工智能的一个分支，它使系统可以通过从错误和经验中学习来自动找到新的更好的解决方案。机器学习算法可以访问的数据和经验越多，将来就会变得越好。

机器学习系统可以大致分为两个子集：指导和非指导。引导机器学习系统首先由人类提供数据集和解决方案。他们被教导要最初寻找哪些模式，然后才能更好地识别未来的模式。

未经指导的系统可以访问未分类和完全不同的数据集，并且无需人工指导就可以独立解密模式。非制导系统将创建算法，然后寻找改进算法的方法。

使用机器学习来改善您的营销

我们知道营销团队不希望缺少数据。营销人员在尽其所能地理解他们掌握的所有数据，然后再使用这些数据时会遇到困难。这项分析是机器学习的用武之地。

将机器学习添加到您的营销堆栈的主要原因是，它可以比人类更快，更有效地理解大量数据。

机器学习可以使用数据来识别模式并几乎立即做出预测。然后，营销人员可以利用这些见解来优化其工作流程的很大一部分，从运行更多测试，改进网站的用户体验到个性化客户体验和实现自动化的消费者参与。

总之，机器学习可用于改善数字营销工作的几乎每个部分。下面我们讨论五种最重要的方法。

分析数据集

但是，如果您在营销工作中使用机器学习，则该过程可能会从分析数据集开始。

例如，机器学习可用于分析和查找您网站上的用户活动模式。而不是筛选您的数据 谷歌分析 通过自我介绍，机器学习算法可以在几秒钟内完成工作，预测未来的用户行为，并确定可用于优化站点的模式。  

当然，人类完全可以自己分析数据，但是您无法像人工智能解决方案那样快或准确地完成一半数据。

营销人员还可以使用机器学习来更好地了解他们的客户群。

以客户细分为例。将您的受众群体划分为不同的群体可以使您的营销工作更加有效，但是您自己这样做很耗时。另一方面，机器学习算法可以根据您不希望识别的动作和行为模式自动细分客户群。

创建和优化内容

您不需要我重申 内容的重要性 在您的数字营销工作中。但是，您可能需要澄清机器学习如何改善您编写和发布的内容，以及为什么在内容营销策略中使用机器学习至关重要。

对于初学者来说，机器学习可以帮助您的文章在搜索引擎结果中排名更高。做一个伟大的作家是一回事；这是另一种以取悦Google的方式撰写的文章，因此可以在SERP中为您带来回报。您需要确保使用所有相关的关键字，讨论每个相关的主题，并全面涵盖所有基础。

如果没有像Frase.io这样的智能内容创建工具，这很难做到，该工具使用机器学习将您的内容与Google的最高结果进行比较，并确保您达到所有相关要点。

其次，您可以让机器学习算法为您编写内容。 Phrasee是一款由AI驱动的文案撰写工具，它使用机器学习来创建电子邮件主题行并推送其算法认为将推动最高ROI的通知。

您甚至可以使用AI帮助您为客户策划内容。 库拉塔 提供了一种机器学习内容策划软件，可帮助市场营销人员找到并发布与其受众最相关，最具吸引力的内容。

增加个性化

个性化对消费者至关重要。研究者 埃森哲 显示91％的消费者更喜欢记住自己是谁并提供相关优惠和推荐的品牌。而且，如果他们没有个性化的体验， 超过一半的消费者 只是很乐意转向竞争对手。

这是个好消息：机器学习可让您提供最个性化的客户体验。您可以使用机器学习算法来跟踪用户的行为，了解他们喜欢的产品，并创建个性化的主页和推荐列表。

例如，亚马逊使用AI算法，将用户的购买历史，购物车中的物品以及他们的观看习惯考虑在内，以提供最有可能转化的产品推荐。

相同的算法还可以为每个客户生成个性化报价，并在最有可能购买时通过电子邮件将其发送给客户。

提高 营销自动化

更好的个性化是机器学习可以改变品牌与客户互动方式的一种方式，但这不是唯一的方式。人工智能和机器学习还可用于更好地自动化您的营销工作，从而显着提高客户参与度。

假设您在客户注册简讯或放弃购物车时自动向他们发送电子邮件。虽然大多数品牌都会发送通用电子邮件，但采用机器学习的公司可以根据该消费者的浏览历史来定制内容和报价。如果他们在签约时事通讯之前查看了您品牌的狗玩具范围，则有关咀嚼玩具的相关优惠将使它们更有可能重新与您的品牌互动。  

对于SaaS品牌而言，基于AI的市场营销自动化工具可以分析更大和不同的数据集，以更好地细分潜在客户。这使销售代表可以优先考虑那些更有可能转化的潜在客户。

营销自动化功能异常强大。 根据Invesp，营销自动化可以使销售效率提高14％以上，营销开销减少12％以上。

无需机器学习就可以完全做到这一点，但是AI使您的自动化工作更加个性化和强大。

利用聊天机器人

聊天机器人是功能强大的客户服务工具。 十分之八的消费者 与他们接触过的人报告了积极的经历。如果您经营在线业务，那么它们几乎是必不可少的。

用 聊天机器人，您不必亲自接洽消费者。取而代之的是，由机器学习驱动的聊天机器人可以自动以极高的准确率回答消费者的查询。这是因为您的聊天机器人会从您网站的内容以及与消费者的对话中学习，以不断改善其提供的答案。

由于聊天机器人不断学习和自我完善，因此通过更多的对话，它可以提供更好的客户体验。您可能首先希望让聊天机器人将难以置信的复杂查询传递给人类，但是很快，该机器人将变得如此有效，无需人工干预。最终，您将拥有一个足够聪明的聊天机器人来加价消费者，而不仅仅是回答他们的问题。

消费者可能也无法告诉他们正在和机器人说话。一些聊天机器人，例如IntelliTicks，采用了AI的另一个分支，即自然语言处理（NLP），可以与客户进行人际对话。

此外，由人工智能驱动的聊天机器人收集的数据可以通过另一种机器学习算法进行分析，以生成营销人员可以用来优化未来工作的见解。

什么 is 机器学习的未来？

在机器学习的世界中，事物发展迅速。期望市场营销AI的进步会迅速发生。

例如，目前正在开发改进的无监督机器学习算法。这些算法从一开始就不需要人工输入，从而使营销人员更容易，更快地实施。

个性化也将变得更加强大。机器学习算法将更好地识别消费者的需求，但是他们与在线商店集成的方式也会有所改善。很快，营销人员将能够为单个用户定制其网站的每个部分，就像社交媒体时间表是为每个用户个性化的一样。

最后，期望在移动机器学习方面取得重大进展。基于AI的数字助理将成为我们生活中更加重要的一部分，而营销人员将不得不制定应对这一问题的策略。移动应用程序也将能够以网站目前的方式集成机器学习功能。

但是，不要被淹没。在开始担心未来会怎样之前，请按照我上面提出的建议逐步进行。然后，您将为将来发生的一切做好准备。

结论

显而易见：机器学习可以改变您的数字营销工作。

但是，不要急于进入机器学习的世界。在没有先了解技术如何工作及其在公司中的作用的情况下采用解决方案通常弊大于利。

机器学习功能强大，但这不是灵丹妙药。但是，一次只采用一种解决方案，就可以了。  

阅读我的文章，继续学习 人工智能在SEO中的作用 and 人工智能驱动的数字助理.  

您将首先实施哪种机器学习策略？

帖子 如何使用机器学习来改善您的数字营销 首先出现 尼尔·帕特尔.