如果您想今天统治营销，您必须不仅拥有信息，还可以跟踪您的业务的宝贵数据。知道公司有100,000名不舒服的客户还不够;这至关重要了解那些人对什么感兴趣可以向他们提供什么。
提高营销绩效和增加销售的有效方法是使用机器学习(ML)技术来帮助改进和自动化营销。
这营销自动化据预测，到2026年，软件市场将增长近两倍，达到1966.6亿美元魔多的情报。Martech Solutions和Technologies将成为未来几年的优先事项。
机器学习算法有用的七个区域
1.营销分析
想象一下营销人员任务分析大量的客户信息。营销人员可以应用描述性，诊断，预测或规范的分析方法，但对于现代企业来说是不够的。
多亏了基于ml的分析，专家们可以更快地评估营销活动的表现，改进它们，并对未来做出预测。
用例:麻省理工学院的ZyloTech平台使用机器学习对客户数据进行分类并创建相关建议。Converseon与谷歌、思科和IBM等公司合作，使用ML来选择和分析社交媒体见解，以便企业能够更好地响应客户的需求。
2.内容营销
机器学习可以让营销人员忘记重复的、例行的任务，比如选择和分析关键词、搜索合适的主题、在社交网络上发布帖子、发送电子邮件等。
AI可以收集流行的主题和搜索查询，并预测在不久的将来，哪些与观众相关联系。手动搜索是耗时的;ML显着加速该过程。
用例:Netflix很久以前就了解人工智能和ML的好处，现在它通过定制个性化的电影和电视节目预告片吸引观众。ML算法还帮助Optimail改进其电子邮件营销活动。在个性化方面，邮件是自动发送的:模板被编译，产品推荐被创建，带有付款确认的电子邮件被发送，等等。
3.广告
许多人会对无关的、设计糟糕的广告感到厌烦。人工智能工具为每个用户创造吸引人的内容，从而让广告在正确的时间和地点接触到正确的人。
用例：动态创意优化（DCO +）技术根据他们的口味，通过设计和颜色适应广告。品牌的风格被保留，但每个特定买家都会看到一个单独的横幅。
预计此类技术将通过鼓励更多人进行购买来彻底改变销售。
4.搜索引擎优化
机器学习可以帮助找到网站的相关查询，并个性化文本内容。
用例:ML算法使快速进行技术审计、优化内容、安排互连等成为可能。由此产生的技术和非技术方面的改进吸引了更多的用户，所以搜索爬虫会认为您的页面很有趣，并给它一个更高的排名。
ML工具使您可以预测您的网站的SEO改进是现实的，并帮助您实现它们。
5.基于帐户的营销
据Salesforce称，基于AI辅助帐户的营销（ABM）将公司收入增加了40％，而传统的ABM方法仅增加10％。
用例:使用人工智能，营销人员可以识别转换最多的账户，并预测销售高峰时期。
6.动态网站
动态网站是实时生成的。打开动态网站时，用户会看到为其独特需求生成的页面。
用例：通过ml / ai，网页上的所有内容都可以调整：标题，元素和页面背景，推荐产品，按价格排序等。用户不能在视觉上区分标准静态页面，而且它们更多有兴趣在这些网站上花时间，以及更愿意购买。
7.品牌
IBM，Google，Facebook，Tesla，联想，亚马逊，微软和优步有什么共同之处？他们都使用ai.在品牌建设中。
个性化的用户体验，更好的搜索引擎优化和营销策略，有针对性的广告，准确的销售和风险预测，全天候的客户支持——所有这些都有助于建立一个品牌，它是由自动化和机器学习驱动的。
用AI提高性能
机器学习是现代营销人员战略的基本部分。它估计到将业务生产力提高至多40％。
这些技术帮助公司找到了客户的需求，分组观众，并执行其他有用的行动 - 而不是产生不可能预期人工人工的方法。
