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【数据智能】大数据、机器学习和 AI 对营销自动化的影响

发布时间:2017-04-05 19:14:00

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任何希望在当今高科技数字世界中保持竞争力的企业都必须不断创新和试用新技术,最重要的是,倾听消费者和市场的声音,把握变化趋势。基本的商业模式正迅速转变为自动化流程和数据支持的决策,营销也是一样。


今天,自动化和个性化已经成为吸引消费者、与消费者沟通的关键要素。营销工作是否成功在一定程度上依赖于能否为消费者打造个性化旅程、提供令人难以置信且难忘的体验,使得顾客一次又一次地光顾。


AI 营销、大数据和机器学习


当下,大数据、机器学习和人工智能 (AI) 已经成为高效营销团队青睐的新工具。带来的成果便是高度个性化的实时消费者“体验”,其成本显著低于传统的高成本营销活动。


利用这些工具,营销人员可以跟踪和记录潜在顾客或消费者与产品进行的每次互动(无论是通过网站、电子邮件还是社交媒体上的互动),以便将来进行优化。机器学习算法可以实时收集这一数据,并立即为每位顾客打造个性化的体验,因此不再需要根据过时数据或分类数据形成的静态档案。


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凭借如此丰富的新数据和高效的流程,营销团队可以专注于确定营销策略,从而有效地利用这项技术来优化运营和产出。没有精心策划的营销策略,机器学习就只会成为一个大机器上的小齿轮,而 AI 也只会浪费成本,无法成为一项极为先进的资源。不能不考虑目标就盲目开展营销工作,因此营销人员需要花时间思考最理想的结果并制定相应的计划。


以下是大数据、机器学习和 AI 营销的三个主要影响:


详细的消费者档案


从机器学习和 AI 获得的高度个性化的数据可以帮助丰富消费者档案。更好地了解顾客和潜在受众意味着营销人员可以在正确的时间向正确的人传递正确的信息。关键是营销人员在每一次可能的消费者互动(包括 CRM 甚至离线数据)期间自动捕获这些数据,以建立全面的消费者档案。然后,营销团队可以进一步进行评分和分析,从而为提供高度个性化的内容制定完善的策略。


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提高顾客契合度


当涉及到营销自动化时,大数据、机器学习和 AI 也会影响顾客契合度。通过深入了解消费者的人口统计数据、社会经济数据和地理模式,营销人员可以主动更改其数字营销策略。影响在线行为和电子邮件互动的唯一方法是真正了解顾客行为背后的数字。营销人员要记住,个人消费者和 B2B (企业对企业)的受众都期望收到的电子邮件营销邮件是个性化的。利用这些数据进行最智能化的品牌营销有助于提高契合度并赢得业务。


提高顾客保留率


在营销人员需要考虑的事项中,使用先进的技术赢得新的业务只是一方面。营销人员还可以根据新发现的指标和对消费者的了解来提高目前的保留率。如果消费者购买了某些产品或被某种产品所吸引,他们会积极展开沟通,并且通常会提供营销人员可以收集的最丰富的数据。如果某个电子商务品牌让当前消费者有更放松和舒适的感觉,那么,他们可能会提供更多关于自己的信息来得到优惠或达成交易。营销人员可以重新整理这些新数据,为消费者打造极具个性化的体验,让产品更有价值,吸引顾客购买。


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虽然一些品牌极具实验精神,尝试新的个性化方法(如蓝牙、高级分析算法甚至机器学习和 AI),但多数也只是开始打下基础。然而,为了保持竞争力并加强与消费者的联系,企业必须不断创新,为与品牌互动的顾客打造更好的体验旅程,即使仅仅是开始测试个性化策略。

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