加人方法,揭秘！人工智能時代下，如何做到賦能營銷?

摘要： 隨著消費者對加倍個性化、相關的和輔助性體驗的期望越來越高，“機械學習”正成為知足這些需求的名貴工具。它輔助營銷職員舉行更智能的客戶細分，提供更多相關的創(chuàng)意流動，并更有效地權衡績效。...

隨著消費者對加倍個性化、相關的和輔助性體驗的期望越來越高，“機械學習”正成為知足這些需求的名貴工具。它輔助營銷職員舉行更智能的客戶細分，提供更多相關的創(chuàng)意流動，并更有效地權衡績效。事實上，85%的高管以為人工智能將協(xié)助他們的公司獲得或保持競爭優(yōu)勢。

機械學習若何賦能營銷

深入領會機械學習的要害優(yōu)勢和時機

機械學習能從許多方面輔助你的營業(yè)。探索下面的營銷應用程序，可以讓你領會哪些產(chǎn)物能輔助你改善營銷流動，并領會品牌若何使用機械學習來加大營銷力度。

1、受眾發(fā)現(xiàn)

識別最具價值的客戶

2、機械學習若何輔助你吸引合適的app用戶

假設你正在推廣你的app，你的主要目的是獲取歷久的付費用戶。但你會發(fā)現(xiàn)，用戶在首次下載后并不會打開app。你并不是第一個遇到這個問題的人。事實上，只有37%的應用程序在被安裝7天后仍在被使用。那么若何才氣找到合適的受眾呢？

若是你用單一的泉源來識別你的受眾，你可能會錯過合適的受眾。機械學習可以對泉源舉行分類和剖析，輔助你領會哪些用戶對于你的app最有價值，并通過針對最有可能下載和使用你的app的用戶展示廣告，輔助你最大限度地節(jié)約預算。這就是谷歌的“一站式APP推廣服務”的運作原理——輔助營銷職員有效地擴大影響力。

舉例：通用汽車的按需租車app--Maven于2016年推出。企業(yè)遇到的最大挑戰(zhàn)之一是識別和聯(lián)系合適的用戶。Maven的營銷團隊很快意識到下載量是不夠的，他們需要能夠連續(xù)使用其服務的高價值用戶。

“它為我們做了所有的艱辛事情。通過機械學習，它一直在優(yōu)化，這樣我們就可以集中時間和精神來尋找其他可以輔助我們繼續(xù)與用戶保持聯(lián)系的方式?！?/strong>

--克里斯汀 亞歷山大，市場司理，Maven

為了發(fā)現(xiàn)和吸引高價值的客戶，Maven的營銷團隊將機械學習與一站式app推廣服務整合到了他們的營銷計謀中。效果，Maven增加了51%的注冊量，同時降低了74%的每次注冊成本，從而將新的可用資源用于更具戰(zhàn)略性的設計。

3、創(chuàng)新  

機械學習在輔助營銷職員升級創(chuàng)意

現(xiàn)在的消費者希望品牌能提供輔助性的、高度相關的體驗，廣告也一樣。事實上，一則廣告是否與自身相關對用戶的購置決議有著偉大的影響。我們的研究顯示，91%的智能手機用戶在看到一則他們以為與自身相關的廣告后會購置或設計購置某種產(chǎn)物。

若是你以為為每一個潛在客戶制作個性化的廣告是一個偉大的挑戰(zhàn)，請不要憂郁。機械學習正在輔助營銷職員向客戶提供怪異和定制的創(chuàng)意。自適應搜索廣告會混合并匹配多個題目和形貌，以找到適合用戶的最佳組合，從而簡化廣告創(chuàng)作歷程，并制造更強的廣告效果。

4、品牌聚光燈

當領先的在線衡宇和公寓租賃網(wǎng)站Apartments.com想要不停為增進的受眾優(yōu)化創(chuàng)意時，它向谷歌的自適應搜索廣告追求了輔助。

平均而言，使用谷歌的機械學習來測試多個廣告創(chuàng)意流動的廣告客戶的點擊率可增加15%。

直播并不只是互聯(lián)網(wǎng)平臺能用，實體企業(yè)有更大的應用空間

谷歌數(shù)據(jù)，2018年3月

通過使用自適應搜索廣告，該品牌在用戶租房歷程中的要害時刻為用戶創(chuàng)建了更為相關的廣告。這項計謀異常樂成：Apartments.com點擊率提高了10%。另一個品牌公寓網(wǎng)站Apartments.com也行使類似的計謀使點擊率提高了16%。

5、優(yōu)化

在要害時刻尋找合適的客戶

機械學習帶來了合適的競價計謀

隨著人們搜索的頻率越來越高，搜索的特異性也越來越高。對于營銷職員來說，這意味著在搜索投標中合適的出價比以往任何時候都主要。但這也意味著，合適的出價比以往加倍難題，由于不停增進的數(shù)據(jù)增加了營銷職員憑據(jù)每個用戶的內(nèi)容設定出價的難度。

幸運的是，有一些產(chǎn)物可以輔助你自動執(zhí)行此歷程——“智能競價”使用機械學習來剖析數(shù)以百萬計的信號并舉行實時調(diào)整。你選擇的戰(zhàn)略是為了實現(xiàn)公司的特定目的。因此“智能競價”會充分考慮種種有關每次搜索的目的和情境的信號。

當Nissan的合作伙伴機構OMD想提高Nissan網(wǎng)站的接見量時，他們求助了谷歌的自動競價產(chǎn)物。OMD將這些自動競價算法與他們自己的自定義設置（如謀劃的職員設置列表和私人買賣）連系使用，并制訂了一種可以籠罩要害客戶群的計謀

“這些算法是OMD剖析員的擴展。它們會仔細地剖析廣告流動的效果，以確保優(yōu)化更準確，并憑據(jù)我們的參數(shù)更快地得出效果?！?/strong>

--Alex Kraft 治理合伙人 Omnicom媒體團體

這一行動的效果是，OMD實時優(yōu)化了Nissan的廣告，控制了廣告的顯示位置，并吸引了更多有價值的客戶。該機構將轉化率提高了67%，同時將每次接見成本降低了33%，以及將點擊成本降低了14%。Nissan在自動競價方面取得了偉大的樂成，以是該品牌現(xiàn)在的許多流動都采用了這種計謀。

6、評估

解鎖客戶購置歷程中每一步的真實價值

數(shù)據(jù)驅動的評估計謀若何輔助你識別客戶意圖

比如說，一個用戶在你的網(wǎng)站上舉行購置之前，決議舉行更多的搜索，或者在差別的平臺或裝備上點擊你的廣告。通常情況下，客戶點擊的最后一個廣告會實現(xiàn)轉化。然則你怎么能確定最后一次點擊是最有價值的呢？現(xiàn)在，消費者正通過越來越多的屏幕和渠道與品牌舉行互動，因此很難確定你的營銷計謀中哪些部門能起作用。

數(shù)據(jù)驅動的歸因模子使用機械學習算法來剖析搜索廣告的點擊率。通過對照購置產(chǎn)物的消費者和沒有購置產(chǎn)物的消費者的點擊路徑，機械學習算法可以識別促成轉化的點擊模式，并確定消費者購物之旅中最有價值的接觸點。

舉例：人們花了數(shù)周甚至數(shù)月的時間在網(wǎng)上舉行研究，設計購物之旅的每一個細節(jié)，在此歷程中會發(fā)生數(shù)百次互動。為了確定這些消費者接觸點中的哪一個真正推動了歷久增進，度假衡宇租賃的數(shù)字平臺HomeAway知道它必須轉向數(shù)據(jù)驅動的評估計謀。

“自動化有一點可以真正輔助我們，那就是識別誰看了我們的廣告。我們不僅能通過自動化更好地找到準確的客戶，而且也可以做到不把錢花在錯誤的客戶身上。”

--戴維德 貝克赫姆，HomeAway市場增進高級副總裁

HomeAway親切關注消費者的行為信號，并確定哪些行為與轉化相關。該公司之前的計謀只評估了最后一次點擊和同裝備轉化。數(shù)據(jù)驅動的歸因模子有助于HomeAway的營銷團隊更好地明白推動歷久增進的意圖、互動和信號。