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雷达卡
自技术开始在世界上蓬勃发展以来，我们几乎已经在世界各地看到破坏。无论是医疗保健，教育，食品还是商业，您都可以轻松地发现不同部门以各种形式体现的技术。
随着自动化和机器学习席卷全球，这一过程甚至进一步加速。尽管我们从科幻电影中学到的一切都是导致世界末日的技术突破，但我们距离这还很遥远。
我们仍然生活在一个时代，例如机器学习之类的技术的大量应用被忽视。这样的领域之一就是营销。
对于那些正在使用它的人来说，要知道机器学习可能是驱动结果和失去客户之间的区别。研究表明，有74％的组织认为通过投资机器学习可以更好地实现其目标。随着数据变得越来越容易获得，营销人员正在意识到机器学习在弥合品牌与其客户之间的鸿沟中的潜力。
现在，客户资料超出了姓名和受众特征。当今时代的营销人员可以访问客户角色。他们拥有从客户的设备偏好到社交帖子，浏览和内容历史，兴趣等所有信息。
但是，拥有所有这些数据使营销人员更加难以开展活动，形成战略，创建用户群等。掌握这些数据以吸引和留住客户的任务变得更加复杂。但是，通过机器学习，营销人员最终可以基于有价值的数据与受众建立有意义的联系。
实际上，在激烈的市场竞争中，数据可能是先发制人与被抛弃之间的区别。借助机器学习，营销人员可以利用它并在竞争??中取得成功。
让我们看一下机器学习开发如何缩小客户与品牌之间桥梁的 令人兴奋的方式
形成更好的客户群
营销人员知道手动跟踪所有客户数据点背后的痛苦。任务不仅繁琐，而且还导致大量未充分利用的客户数据。
包含多个参数使营销人员难以决定选择哪些参数以及以何种数量细分客户。不要忘记，错误的客户细分是客户流失率提高的主要原因之一。
但是，机器学习支持的客户细分可以分析您的用户群并找到不同参数之间的关联。这种做法将您的个性化设置提高到了完全不同的水平。换句话说，您的细分市场越好，您与客户的关系就越有价值。
预测客户的行为
预测分析是机器学习的最佳应用之一。它帮助品牌商了解客户的整体观点，并为下一步的行动计划进行宣传。
考虑到当今的市场竞争，企业的业绩取决于其预测客户在旅程的每个阶段的需求的能力。借助机器学习来挽救生命，各品牌已经开始采取行动。
像亚马逊这样的公司多年来一直在预测行为。注意其产品推荐引擎，该引擎将人们过去的行为考虑在内，以确定他们的未来需求。这种做法还有助于推动其销售额的55％。
抛光销售策略
对于客户而言，难以跨领域发展和提高销售策略。就像在不影响平衡的情况下走钢丝一样。
为了完美地实现它，营销人员可能需要挖掘数据。他们需要找出产品组合在一起，喜欢某种产品的客户群，人们喜欢挥霍的产品等等。了解所有这些可以增强客户体验。
另一方面，机器学习可以促进这项繁琐的任务。它有助于基于数据的产品推荐，并有助于在正确的时间与客户联系。
确定正确的参与渠道
我们现在处于一个存在着通往特定品牌的多种途径的世界。对于一家企业，有分散在不同平台上的客户。此外，在合适的平台上以适当的内容吸引客户的品牌也将发挥重要作用。
确定参与渠道对于任何品牌都是至关重要的。这可以帮助确定愿意接受特定渠道和广告系列的客户。使用机器学习解决方案，品牌商可以回答这些问题，并在适当的时候向其客户提供其营销活动。
当Homestay品牌开始使用机器学习时，便可以识别看到他们广告的客户。由于他们开始减少在错误的人身上花费，这使他们的总收入增加了46％。
成为领导者
要回答类似亚马逊与中型企业的区别之类的问题，需要研究一下他们的领导地位。成为领导者并不是一天可以完成的事情。它需要在正确的时间做出正确的决定。在营销方面，领导者是可以做出以数据为依据的决策的人。
正确的营销活动与业务目标相关联，会导致增长趋势。在这种情况下，机器学习可以通过智能解决方案帮助您更好地控制客户。无论是为客户服务的聊天机器人还是为客户指定时间的时间表，ML都将帮助它成为市场的领导者。
结论
世界各地的品牌都在使用机器学习来设计其营销策略。营销人员根据直觉构建广告系列的日子已经一去不复返了。今天，随着世界的向前发展，客户的购买习惯比以往任何时候都在发生变化。除非品牌拥有ML解决方案来帮助做出适当的决策，否则它们将继续限制其潜力，甚至不知道自己会错过什么。
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