机器学习是人工智能的一个子集，是一种正在迅速改变营销方式的强大工具。

根据 HubSpot 的数据，大约 35% 的营销人员正在使用人工智能来简化他们的工作并自动执行繁琐的任务。然而，同一项研究表明，96% 的营销人员仍在调整人工智能生成的输出，这表明它还远未达到完美。

在今天的文章中，您将了解机器学习如何增强您的营销团队的能力。我们还将分享来自现实世界的公司实施机器学习并注意到显着改进的可行示例。

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机器学习和营销

机器学习是人工智能 (AI) 的一种形式，它使软件应用程序能够更准确地预测结果，而无需进行显式编程。

营销人员使用机器学习来了解客户行为并识别大型数据集中的趋势，从而使他们能够创建更高效​​的营销活动gns 并提高营销投资回报率。

例如，Netflix 使用机器学习来增强其推荐算法、预测需求并提高客户参与度。

通过利用客户的观看历史记录，公司可以深入了解客户的偏好，使他们能够提出相关的内容建议。

查看下图，了解是什么促使业务专业人士采用机器学习和技术。

机器学习如何改善营销

机器学习可以通过多种方式改善营销。以下是最常见的用例：

1. 衡量客户情绪

机器学习算法可以自动识别客户情绪，包括积极、中立或消极的意见。

最初，他们从不同来源收集文本数据，例如客户评论、社交媒体提及、反馈表或调查回复。

随后，数据经过预处理并根据相应的情绪。这使得营销人员能够深入了解客户情绪并根据反馈进行改进。

2. 个性化用户体验

机器学习模型可以分析用户行为和历史数据来预测客户偏好。营销人员利用这个机会为客户提供个性化优惠，例如产品推荐、促销或折扣。

此外，机器学习还可以根据用户兴趣策划内容源并向客户发送个性化提醒。

3. 优化内容分发工作

机器学习可以分析不同内容分发渠道的性能并提供优化策略。

通过访问历史数据，它可以确定内容分发的最佳频率，以避免观众不知所措。

它还可以识别最有效的分销渠道，使营销人员能够明智地分配资源并实现最大程度的参与与投资回报率并存。

4. 优化广告定位和出价

机器学习正在彻底改变定向广告。

通过分析大量客户数据，机器学习可以预测客户行为，并根据共同的特征和特征将用户分组。

营销人员随后使用这些数据针对这些细分受众群定制广告，与更有可能参与广告的目标受众建立联系。

5. 简化 A/B 测试流程

在营销中发挥着重要作用，因为它清楚地表明什么有效，什么无效。

机器学习有助于自动化 A/B 测试流程并使其更加准确。对测试过程的实时监控减少了人工干预和潜在错误的可能性。

此外，当一种变体明显优于另一种变体时，机器学习会缩短测试持续时间，从而节省时间和资源。

机器学习和营销的 15 个例子

预测近100%的企业es 将在 2025 年实施某种形式的人工智能。还有两年时间，但许多公司已经成功采用了人工智能。

以下是来自现实世界公司的 15 个示例，这些公司在实施机器学习后取得了显着的改进。

1.亚马逊净销售额增长9%。

机器学习长期以来一直是世界上最大的零售商之一亚马逊不可或缺的一部分。

这家电子商务巨头一直将机器学习用于多种目的，例如深入了解客户行为以及分析浏览和购买历史记录以提供个性化产品推荐。

这些增强了客户体验，因为用户可以轻松找到与其之前购物体验相似的新产品。此外，亚马逊还根据需求预测为用户创建有针对性的广告。

根据其最新财务数据，该公司第一季度净销售额增长 9%，达到 1,274 亿美元，而去年同期净销售额为 1,164 亿美元。2022 年第一季度。

2、Netflix凭借个性化的电影推荐成为行业领先者。

Netflix 服务受欢迎的主要原因之一是它们使用机器学习解决方案来生成直观的建议。

该公司用于分析客户的电影选择并提出相关内容建议。但它是如何工作的呢？

当您浏览他们的电影目录时，他们的智能算法会观察哪种电影让您着迷、您点击的位置、您观看同一部电影的时间等。

然后，Netflix 分析您的观看习惯，为您策划个性化的电影/电视节目源。这是双赢的。

3. Armor VPN 预测生命周期价值并最大化用户获取努力。

Armor VPN 是一款消费者网络安全 (VPN) 软件，希望创建可靠的用户获取策略来吸引新客户。由于营销预算有限，业主不想经历三轮al-and-error 过程。

因此，他们与预测分析工具 合作，借助预测生命周期价值 (pLTV) 模型制定战略决策。

根据该工具的预测，客户发现实际用户生命周期价值与他们预期的用户价值之间平均存在 25% 的差距。

这样，Armor VPN 就可以创建更有效的数据驱动策略来推动其用户获取工作。

4. Devex 扩展了内容创建流程并将成本降低了 50 倍。

Devex 总部位于华盛顿特区，是全球发展招聘和业务开发服务的主要提供商。

该公司每周收到大约 3000 条文本，需要内容团队进行手动审核。最终，只有 300 件作品被认为是有价值的，并贴上了相应的标签。

直到最近，评估都是手动完成的，大约需要 10 个小时才能完成。自动化专业人士Devex 联系了 cess，这是一个由机器学习模型支持的文本分析平台。

Devex 构建了一个文本分类器，帮助他们处理数据，然后标记文本是否相关。

由于需要更少的人为干预，节省了 66% 的时间，运营成本降低了 50 倍。

5. Airbnb 优化了租赁价格并进行了粗略估算。

Airbnb 在尝试优化客户的租赁价格时面临挑战。

为了克服这个问题，我们使用机器学习为潜在客户提供粗略的估计。价格基于不同的标准，如位置、面积、房产类型、季节性、便利设施等。

然后，通过执行 EDA，他们可以了解租赁列表如何在美国传播。

最后一步，该公司实施了机器学习模型（例如线性回归）来生成估计值并可视化价格随时间的变化情况。它使他们能够创造有吸引力的营销优惠并赢得胜利新客户。

6. Re:member 通过热图和会话记录将转化率提高了 43%。

是斯堪的纳维亚地区领先的信用卡公司之一。最近，他们的营销团队注意到，用户拒绝信用卡申请表的次数比平时更多。

营销团队感到沮丧，于是开始全面了解客户如何使用其网站以及导致问题的原因。他们利用会话录音来重播用户在网站上花费的整个时间。

热图帮助他们确定客户更倾向于点击哪些页面。

结合数据，Re:member 的营销团队发现许多来自联营公司的人立即离开。

在审查热图和会话记录后，团队得出结论，访问者最初对福利部分感兴趣，但需要更多信息。

因此，他们重新设计了申请页面，转化次数增加了 43%版本。

7. Tuff 的合作伙伴提案成功率达到 75%。

Tuff 是一家 SEO 营销机构，在短短三年内就实现了显着的 ARR 增长。最初，由于缺乏可靠的 SEO 工具来进行彻底的竞争对手和关键字研究，他们很难向客户推销。

使用具有机器学习算法的领先关键字研究工具后，Tuff 可以分析潜在客户的 ic 表现，并根据他们的特定需求创建个性化建议。

这使得赢得新客户的成功率为 75%。

8. Kasasa 的IC 流量增长了92%。

Kasasa 是一家金融服务公司，旨在扩大其内容运营并推动 IC 流量。他们采用了基于人工智能和机器学习的内容优化工具，以节省时间和资源。

使用 MarketMuse 的简化内容简介，Kasasa 可以更快地生成有意义的内容。这确立了公司作为行业专家的地位，并增加了其研发实力认知，导致 ic 流量增长 92%。

9. Spotify 创建了个性化播放列表并提高了客户参与度。

Spotify 利用机器学习算法来分析客户数据，例如播放列表和收听历史记录。

这使得数字音乐服务提供商能够根据音乐偏好创建客户细分，为每个用户提供个性化的音乐推荐和播放列表，最终提高客户参与度。

10.丝芙兰通过丝芙兰虚拟艺术家建立了长期的客户忠诚度。

丝芙兰是一家大型化妆品零售商，十多年来一直在利用人工智能和机器学习等尖端技术。他们的虚拟艺术家允许客户在不佩戴的情况下虚拟地尝试新产品。

通过人脸识别技术，机器学习算法自动识别最兼容的色号并推荐产品，提供个性化的产品推荐，带动客户奥马尔参与，并培养忠诚度。

11. 可口可乐将其销售和分销工作提高了近 30%。

可口可乐一直处于在其营销策略中实施机器学习和人工智能解决方案的最前沿。

为了保持行业领先地位，这家美国公司创建了一个人工智能系统来分析销售数据并检测客户偏好的趋势。

他们还采用机器学习算法来优化产品包装和分销，从而使利润显着增加了 30%。

此外，他们还开发了虚拟助手来帮助客户解决常见问题。

12. Yelp 每周发送个性化推荐。

是一个利用其机器学习算法的用户评论和推荐平台。他们利用机器学习和算法排序来创建个性化的用户推荐。

通过机器学习，用户每周都会收到基于业务的推荐他们在上周看到的或在他们特定兴趣范围内的事物。 2023 年，该公司还推出了人工智能驱动的评论撰写服务。

13. Cyber​​ Inc. 的视频课程制作量增加了一倍。

。是一家总部位于荷兰的安全和隐私意识公司。该公司提供培训计划，并希望扩大其视频课程创建流程。

他们与创作平台 合作，简化视频创作并制作多种语言的视频。

由于该工具提供了化身作为替代品，因此此次合作降低了雇用演员的成本。 Cyber​​ Inc 设法以两倍的速度制作视频内容，并扩大了其全球影响力。

14. Uber 为每个用户创建了个性化的定向广告。

美国出租车服务提供商 Uber 有效地利用了机器学习。在机器学习的帮助下，他们分析客户数据，例如位置和旅行历史记录，并为个人量身定制有针对性的广告。

算法让他们能够优化广告活动以实现最高效率，从而提高 Uber 的客户参与度和使用率。

15. Farfetch 的电子邮件打开率提高了 31%。

是一家奢侈时尚零售商，它尝试了人工智能并为其电子邮件营销活动带来了新的面貌。

他们与 合作，该工具可以选择最相关的品牌声音并据此生成内容创意。

该公司取得了令人印象深刻的成果，其触发活动的平均点击率增加了 38%，平均打开率激增 31%。

在营销中使用机器学习的 5 个技巧

机器学习非常有益，但您应该知道如何有效地使用它。以下是在营销工作中有效利用机器学习的五个技巧。

1. 明确您的营销目标。

由于机器学习处理大量数据集，您可能会获得大量不必要的数据。如果您清楚地排除了这种情况，您可以轻松避免这种情况这是您想要实现的目标。

缩小您的营销目标并将其分组为客户细分、广告优化、转化加速等类别。从小规模实验开始，并在获得一些结果后进行迭代。

2. 不要坚持使用一种机器学习模型。

尝试多种机器学习模型至关重要。不同的机器学习模型具有不同的功能，各有其优缺点。

为了最大程度地提高效率，您必须测试不同的机器学习模型，以便客观地比较它们的性能。

例如，一个机器学习模型可以在某种类型的数据任务中表现出色，但在不同的场景中可能表现不佳。

3. 不要过度依赖机器学习工具。

虽然机器学习可以产生有价值的见解，但过度依赖它可能对营销人员有害。机器学习模型仍在不断发展，它们并不完美，如果没有人类专业知识就无法充分发挥作用。

为了获得最大效果，最好结合使用具有人类知识的 ML。明确定义每个角色，并设定何时使用机器学习以及何时依赖人类决策的健康界限。

4. 与数据科学家合作。

并非每个人都拥有内部数据科学家知识。如果您刚刚起步，最好与数据科学家合作来实现正确的机器学习模型。

请务必请机器学习专家解释机器学习模型的局限性，这样您就不会抱有不切实际的期望。

5.尊重数据、透明。

人工智能和机器学习工具对数据泄露和隐私问题构成威胁。

由于客户数据容易受到攻击，因此您需要确保遵守数据隐私法规。避免不道德地使用客户数据并保持透明。

这些对于与客户建立信任至关重要。

营销人员的 5 种机器学习工具

由于市场上的机器学习工具已经饱和，我们缩小了列表范围，只包含最好的工具。这里有ve 机器学习工具将帮助您简化营销工作并最大限度地提高利润。

1.

HubSpot 是一款功能强大的工具，可以让营销人员增强内容运营并提高生产力。

它与 HubSpot 产品原生集成，您可以在人工智能和手动内容创建之间切换，为电子邮件、网站、博客文章等创建副本。

要使用内容助手，您只需填写表格，描述您想要的内容，然后单击“生成”。几秒钟后，您就会收到副本。

核心特点 创建个性化的销售和营销电子邮件、博客文章创意和大纲 生成段落并创建引人注目的 CTA 与其他 Hubspot 产品集成

价格：Hubspot CRM 用户免费。

专业提示：根据共同特征细分潜在客户，然后将列表添加到内容助手。该工具将处理数据并创建个性化电子邮件以简化需要你的外展。

2.

MonkeyLearn 是一款人工智能工具，可帮助企业通过机器学习分析数据。它从不同来源（例如电子邮件、调查和帖子）提取数据，并在一处可视化客户反馈。

核心特点 支持不同的文本格式，例如电子邮件、支持票证、评论、NPS 调查、推文等。 文本分类：情感、主题、方面、意图、优先级等。 与数百个应用程序集成，例如 Zendesk、Airtable、Typeform、Intercom 等。

价格：有两种定价计划。 “团队”套餐起价 299 美元，并提供免费试用。 “商务”级别的定价不公开，您必须联系销售团队。

我们喜欢什么：该工具非常直观，不需要编码经验。此外，客户还拥有多种文本分析选项，并且可以在一个中心位置查看反馈。

3.

Pecan AI 是一个 p预测分析平台，使用机器学习在短短几个小时内生成准确、可操作的预测。

该工具有效地利用大量原始数据并预测影响收入的风险和结果，例如客户流失、LTV 等。

核心特点 预构建的、可定制的 SQL 模板 需求预测 使用 SKAN 优化营销活动 与第三方应用程序集成

价格：该工具有三种定价计划。 “入门”计划的价格为每月 50 美元，“专业”计划的价格为每月 280 美元。您应该为企业帐户预订一次会议以了解定价详细信息。

我们喜欢什么：该工具使我们能够利用人工智能的力量并在制定战略决策时消除猜测。

4.

Jasper AI 使用机器学习和人工智能为博客、网站、电子邮件、社交媒体等生成类似人类的文案。这款文案助理可帮助企业扩大内容制作工作并节省宝贵的时间。时间。

您只需选择语气、上传活动简介并选择内容类型即可。只需 15 秒即可生成副本。

核心特点 多种语气选项可匹配您的品牌风格：厚脸皮、正式、大胆和海盗 30 多种语言的内容翻译 50 个不同的用例模板 AI 艺术生成器为您的副本创建视觉效果

价格：该工具提供三种定价计划。 “Creator”计划的费用为每月 39 美元，“Teams”计划的费用为每月 99 美元。如果您需要“商业”计划，则必须联系他们的销售团队。

我们喜欢什么：不同的语气和预制的活动模板来创建个性化内容。易于使用的浏览器扩展，可直接在浏览器中访问该工具。

5.

AI Marketer 是一种预测分析工具，可让您识别并定位最有价值的客户。

通过使用机器学习模型，它可以预测客户购买的可能性在特定时间向目标客户追踪并发送时间优化通知。

您还可以定位流失风险较高的客户。这有助于您提高客户保留率并最大限度地发挥营销活动的影响。

核心特点 基于个人的客户行为预测 更智能的定位 数据驱动的优化建议

价格：定价信息未公开披露。您应该请求演示。还有免费试用。

我们喜欢什么：不同的语气和预制的活动模板来创建个性化内容。它还具有易于使用的浏览器扩展，因此您可以从浏览器访问该工具。

使用机器学习最大化营销工作

正在加紧营销游戏。尽管它们仍在不断发展，但将尖端技术集成到您的日常堆栈中不会造成任何损害。

相反，它将帮助您自动执行重复性任务并获得强大的 insi深入了解客户行为，使您能够创建高效的营销活动并取得成果。

密切关注技术趋势并利用机器学习算法的力量。