机器学习可以促进营销的14种方式
机器学习是人工智能的一种应用。这项技术正在革新营销领域，这已不是秘密。它以一种可以从当前和过去的经验中学到的方式来增强系统。它涉及计算机程序的发明和开发，该程序可以读取数据并使用它来影响性能。当然，由于整个过程是自动化的，因此无需人工干预即可实现。探索技术以获取业务收益是一种实践。越来越多的公司在日常操作中采用人工智能，以完善客户体验并提高回报。由于技术的迅速发展，营销获得了不同的改进。
那么，机器学习如何改善您的业务并影响客户流？这个论点引起了业内专家的不同反应。有些人认为这是未来的路，而另一些人则持怀疑态度和保留态度。尽管传统的广告投放方式有效地发挥了作用，但这可能并不是整个趋势。改变是不可避免的，因此，如果您是这个利基市场的参与者，则需要为之做好准备。此外，随着业务的增长，您需要确保自己在竞争中脱颖而出。机器学习可以帮助您摆脱市场困境的14种方法：
1.它实现了实时营销和潜在客户评分
如今，广告是针对不同兴趣组定制的。例如，当潜在客户访问网站时，与他或她的搜索相关的广告会在他们访问的其他页面上出现。与过去不同，广告通常是通用的，而现在，借助这种尖端技术，它们现在可以集中在特定人群上。
潜在客户评分是一种根据潜在客户对贵公司的价值对其进行排名的方法。它可以帮助您完善潜在客户生成策略。由于线索评分中计算的复杂性，机器学习在使一切变得简单时起着巨大的作用。书面算法可跟踪点击，下载，网站和电子邮件。它还有助于密切关注社交媒体网站上的客户行为以进行检查；他们喜欢的帖子，与他们互动的广告以及他们关注的帐户。最终，企业可以为其客户创建个性化配置文件，从而促进他们的营销。
2.提升客户体验和流失率
这必须是机器学习发挥作用的最重要领域。特别是对于在线购物，它可以改善客户体验，并使一切变得便捷而直接。以下是一些方法：
通过智能回复和聊天提供24小时客户服务支持。
针对客户的个性化产品推荐。
提供可能适合客户的替代方案。
在直销领域。
简而言之，客户流失就是所谓的营业额。它尝试检查呼叫它退出公司的客户数量。对于SaaS类型的业务，这是通过取消订阅和成员资格来进行的。为了使公司蓬勃发展，客户流失率必须始终低于入职客户的数量。计算该速率将帮助您实现两件事：
您的客户对您的服务是否满意。
如何预测未来的预防率。
那么，到底如何确定流失率呢？您可以通过以下几种方法进行操作：
检查客户最后一次使用其个人资料注册的时间以及他们上次购买的时间。
有关移动应用程序和网站的客户行为。这需要客户在首次访问该网站或应用后花多长时间才能下订单。
3.增加您业务范围内的产品和服务
由于竞争激烈，过去几年来客户的期望有所提高。借助机器学习，企业主可以发现其客户感兴趣的产品和服务。如果业务缺乏，则可以深入了解需要引入的新产品或服务。
此外，机器学习还可以帮助计算机视觉识别产品。这可以帮助公司仅浏览图像和视频即可识别其产品。这有助于找到发布产品的人员，以将其转化为客户。
4.优化营销内容
不同于试图超越人类的人工智能，机器学习试图理解。在此课程中，它将从个人角度分析任何问题或疑虑，以通过优化提出解决方案。一种方法是通过营销人员进行A / B测试。在这里，营销人员可以找到与客户群建立联系的最佳选择。之后，公司将具备足够的知识来提供更适合潜在客户的内容。
机器学习同样可以帮助企业主就不同前景的偏好提出建议。这是为了优化营销内容。这是流媒体网站根据通过机器学习分析的偏好来确定向客户推荐哪些内容的方式。根据购物行为和浏览历史记录，公司可以了解向每个客户展示哪些产品。如果您对产品建议感兴趣，则很有可能会增加转化次数。
5.创建个性化
每个客户都是企业不可或缺的一部分。因此，它们都需要平等地作为目标。机器学习有助于个性化网站上的响应和用户体验。如果52％的客户认为当前的客户并没有根据他们的特定需求与他们联系，则他们准备切换到另一家公司。
因此，机器学习有助于为特定的客户群创建特定的广告。这取决于他们的个人偏好和选择。尽管您的广告可能很棒，但需要吸引合适的受众群体来吸引流量和销售。每个唯一的站点访问者都将记录他们的偏好，以帮助他们按照正确的方向定制体验。人们可能会访问同一站点，但会注意到不同的内容–机器学习有助于将不同的内容奉献给不同的个人。如果您希望网站上的访问者参与度更高，请考虑通过AI使用目标明确的帖子和广告。
6.吸引客户
从事网站的潜在客户更有可能成为客户。不密切监视和吸引来访的客户可能会导致您的公司失去他们。机器学习有助于吸引客户的一种方式是使用聊天机器人。它们中的大多数是在网站上的常见现象，并弹出以提供客户建议或技术帮助。他们具有自动答复，并根据与客户的亲身经历来定制它们。随着时间的流逝，聊天机器人在提供给每个客户的答案中变得越来越准确。
实时聊天最多可提高92％的客户体验-63％的客户将返回提供实时聊天的站点，而chatbot配置将帮助您做到这一点。机器学习通过情感分析提高了聊天机器人的性能。这有助于判断客户当时的心情。与社交媒体链接以阅读客户并给出最佳答复时，这种情况甚至会变得更好。这也将改善建议和针对性。简而言之，聊天机器人通过机器学习为客户进一步个性化。聊天机器人还帮助减少了客户在寻求支持或服务时所面临的等待时间。
7.降低成本
今天，您能做的最好的事情就是节省任何额外的硬币。营销成本很高，因为它是一个循序渐进的过程。但是，这并不意味着您必须破产才能成功。由于它减少了营销人员，因此机器学习减少了总花费。此外，随着客户通过自动电子邮件和社交媒体帖子进行互动，它还降低了通信成本。
8.帮助制定正确的定价
根据预先存在的功能，营销人员可以通过预测来确定数值。销售预测也是机器学习的一个分支，有助于确定正确的商品和服务价格。它根据客户的市场消费习惯确定价格。
此外，机器学习同样可以帮助创建有利可图的动态定价模型。这使企业可以提供有竞争力的价格。这在旅行，款待和娱乐领域很普遍。最近，这种模式已经开始渗透到零售领域。
简而言之，这种价格确定模型可以帮助您根据客户的偏好选择价格。它与实时定价同样相关，在实时定价中，根据当前市场条件对商品进行估价。使用此模型，您可以使用回归技术对市场进行预测。
9.文本分类必不可少的
通过自然语言处理，机器语言有助于检查每个用户的语调。这有助于对与它们完全匹配的文本进行分类。
10.用于文本提取
这有助于从适当的数据源在线提取相关信息，以评估不同个人对特定品牌或服务的反应。
11.用于翻译目的
技术的后果是世界现在是地球村。因此，客户来自全球不同的国家。由于有些人可能不懂特定的语言，因此必须进行翻译。机器学习有助于通过深度学习来改善翻译。
12.文本生成中的帮助
如今，许多合理的产品名称都来自机器学习中使用的生成模型。这有助于提出符合客户利益的名称。
13.对于基于语音的搜索
尽管这仍处于试验阶段，但它在搜索引擎领域带来了新的范例和观点。这将帮助潜在客户在不久的将来购物，而无需打扰，只能通过语音进行购物。
14.数据可视化自动化
这有助于创建有用的图像，从而为您的营销部门提供见解。他们将使用获得的数据做出更明智的决策。如果您在网站上运行不同的测试，这也可能会有所帮助。测试可以改善网站，营销内容和移动应用程序的功能。
机器学习通过使用强盗测试将测试提升到一个全新的水平。在这种安排下，具有最高价值的解决方案将获得优先权。它比A / B测试准确得多。它同样最大程度地减少了增加利润的错失良机。
结论
总结起来，很明显，人工智能和机器学习是企业营销的必经之路。这一趋势在正面和反面都引发了批评，并且随着各种技术的进步而不断发展。但是，天空甚至可能不是这项技术的极限。

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