机器学习和电子邮件营销的未来

“机器学习”是许多人重复的另一个概念，但很少有人确切知道这句话的真正含义。

好吧，在这篇文章中我想谈谈这个术语，因为它比您想象的更重要，并且与电子邮件营销密切相关。

每当我们谈论数字营销和社交媒体时，很多人都认为这些概念是新的，它们在过去并不相关。

我们也没有完全弄错，但其中许多概念源自长期的战略。

机器学习诞生于上世纪 60 年代，伴随着计算机系统和神经科学的进步。

现在，我们可以看到这个概念应用于我们每天使用的所有设备。

所以今天，我想公开谈论这个已经影响整个数字领域的话题，尤其是它在电子邮件营销中的应用。 阅读本文后，您将了解此概念如何成为您的数字营销策略的基础。

但首先，如果您是还不知道这个术语的人之一，我想给您一个定义：

·什么是机器学习？

它是源自人工智能的概念，适用于机器人和计算机。

通过这个过程，我们可以通过智能系统创建能够持续学习的机器，这些系统将始终收集、存储、分类有关机器正在运行的任务的数据和信息。

·什么是机器学习？ 实际例子：

有了这个系统，安装在机器上的软件可以在很少或没有人为干预的情况下，根据各种情况做出不同的决定。

例如，考虑汽车的紧急制动系统。 最初，制造商计算出，如果遇到危险，汽车需要“X”米才能完全停下来。

但通过机器学习，车载计算机了解到，由于下雨、轮胎磨损、当前速度、道路状况等因素，汽车只有在“Y”米后才会完全停止。

因此，汽车的软件将使用外部收集的所有信息不断更新，监控过程，并在检测到危险情况时自动制动。

您当然会定期查看天气预报。 这是机器学习过程的一个很好的例子，因为收集和分析从气象站和卫星收集的所有数据来绘制未来几天的预估预报是不可能的或极其复杂的。

如您所见，人工智能和机器学习存在于您的生活中，即使您不知道这些概念的使用。

但是机器学习如何影响商业世界，更具体地说是在数字营销方面？

这正是我们要在这里讨论的内容：

· 我们如何在数字商业世界中应用机器学习？

您可能认为人工智能对自动驾驶汽车至关重要，但对数字世界则不然。

Facebook 已经创建了一种可以向所有用户学习的算法。 该系统将始终观察用户行为以显示每个人的相关页面。 该脚本收集有关用户偏好的数据并将显示相关广告，定制每个用户将来会看到的内容。

换句话说，脚本从用户行为中学习以显示每个人的相关信息，这将增加交互，因为用户点击他们感兴趣的东西的概率会高得多。

这将为公司带来更多资金，并为想要为其产品做广告的企业提供更有效的营销服务。

让我们想象一个女人在她的社交档案中发布了她怀孕的信息。 她对这个新孩子非常满意，只想和她的朋友们分享这个好消息。

从这一刻起，Facebook 将开始展示与怀孕、母乳喂养、儿科等相关的页面和公司。几个月后，她将开始看到与婴儿衣服、婴儿床和其他在这些地方出售的产品相关的广告，她通常去。

· 机器学习和人工智能在我们的生活中扮演什么角色？

这项技术是让我们的生活更轻松并帮助我们更快地做出决定的基础。 这些系统分析我们的习惯、习俗、行为等。

简而言之，他们分析所有这些数据并向我们展示每种情况的相关结果。

这是用户级别。 在商业上，此过程将有助于创建有针对性的活动，为每个潜在客户提供自定义广告。

· 机器学习在数字广告中的应用优势

这是一个巨大的飞跃，它残酷地将在线广告与传统或离线广告区分开来。

想想公交车站的横幅、报纸上的广告、广播或电视上的广告。

该公司将支付一些费用来发布将在约定时间展示的广告。 问题是不可能“定位”特定的人群，广告是可见的，但你不能确定你想吸引的客户是否真的在那里，或者如果他们在那里，他们正在付费注意你的横幅。

例如，如果您有一家婴儿服装店，并且在您所在城市的主要大街上为横幅广告付费，那么您的广告将被孕妇看到，但也会被永远不会从您这里购买的 80 岁绅士或年轻人看到.

根据您花费的金额，如果您可以衡量您的广告达到的目标，您可能会感到失望。 也许这是主要问题； 您无法安全地衡量此类操作的有效性，因此规划广告系列的唯一方法是进行估算，甚至进行一些猜测。

通过应用机器学习，这家婴儿服装店只会在对产品真正感兴趣的人点击横幅时才付款。

并且该广告只会向对此类产品表现出一定兴趣的用户展示。 这种差异对于营销投资而言至关重要，因为您将支付为孕妇或有小孩的人为您的商店做广告的费用。

通过工具和 cookie 收集在线数据将使公司能够提供越来越符合每个用户需求的产品和服务，从而为公司带来更多销售额并减少对用户的广告。

例如，如果有人正在寻找廉价公寓，那么在城市最好的街区发布豪华公寓的广告是不够的，因为目标不希望收到有关该产品的信息，或者买不起.

通过预测分析和用户数据收集，系统可以确定每个人的财务状况，并针对不同的资料显示不同的房地产价格。

因此我们可以继续讨论使用机器学习的数千个应用程序。

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· 机器学习如何影响电子邮件营销？ （还有你的策略？）

在所有数字营销专家看来，电子邮件营销是在 Internet 上进行销售的最有效工具之一。

如果您愿意学习如何在营销策略中应用该系统，机器学习可能是您的电子邮件活动成功的关键。

如果您想向订阅者发送包含相关内容的电子邮件，您应该监控他们的行为。

大多数网站已经有一个选择加入表格来吸引新订户。 这些订阅者出于特定原因访问该页面，但通常是因为他们对网站上发布或提供的内容感兴趣。

这就是我们接收订阅者的方式，他们允许我们发送包含我们的产品、文章、促销等的电子邮件。

发生的情况是我们通常不知道将他们每个人带到我们网站的原因。 即便如此，我们中的大多数人还是会将我们发布、销售或推广的所有内容发送给他们，以期有所收获。 这就像用网捕鱼一样； 我们永远不知道我们会带什么上船。

然而，这些电子邮件比其他营销活动有更积极的结果。

结果是积极的，因为这些订户过去已经对该公司表现出一些兴趣。 然而，使用自动化系统和机器学习，我们可以将我们的电子邮件营销策略提升到一个新的水平，并针对每个客户档案创建营销活动。 更好的是，我们可以自动完成部分流程。

使用自动化软件，我们可以将我们的邮件列表分成更小的订阅者组，只将我们的活动发送给对特定主题表现出更多兴趣的人。

这样，我们就不会让所有订阅者厌烦他们不想收到的无休止的电子邮件和信息。

也许您认为这不会有什么不同，因为您将向更少的人发送消息，但接收时事通讯的订阅者数量与转化次数没有直接关系。

想象一下这种特殊情况：您认为两个月前购买汽车的人会收到一封为下周购买汽车的客户提供极好的促销的时事通讯吗？ 如果您收到与您已购买的产品相关的消息，您可能会忽略它，甚至将其标记为垃圾邮件。

· 机器学习将意味着您的电子邮件营销活动的“质量飞跃”。

这将把我们带到电子邮件营销的新水平，因为通过收集的数据和精心配置的预测分析，我们可以发送越来越细分的电子邮件，并从订阅者的行为和反应中学习。

换句话说，我们将停止向所有订阅者发送广告，而将开始发送订阅者希望收到的有用信息。

这比向尽可能多的人发送消息并希望他们中的一些人对您销售的产品感兴趣要好得多。

继续以汽车经销商的相同示例为例，如果您知道客户正在为他的儿子寻找更便宜的汽车，则不应向该订阅者发送知名品牌新车型的促销信息，即使他想要买车，他肯定不愿意花这么多钱。

如果您发送包含二手车信息的时事通讯，他可能会打开所有电子邮件，因为这正是他想要收到的。

这将是一个安全的销售，你不是这样说的吗？ 订阅者在正确的时间收到了适当的报价，由他认识的公司发送，他非常信任该公司，以至于他提供了他的联系信息，以便他将来可以收到更多信息。

· 结论

毫无疑问，在我们的营销策略中引入机器学习，尤其是电子邮件营销，是促进与客户和潜在客户互动的基础。

此外，如果您管理的不是一家大公司（例如跨国公司），您应该明白这可能是您数字营销策略的差异所在。

大多数公司仍未使用此策略，但在未来，如果没有高级潜在客户定位，将很难创建有效的营销活动。

这是我们很快就会看到的。 未来，机器单独学习将使我们的日常生活更轻松，企业和消费者的决策过程将迅速改变。

我想活着看到它，因为它看起来非常令人兴奋！

你怎么认为？

我很想听听你对这个话题的看法。 您建议采取哪些措施来提升您的电子邮件营销策略？

也许这些创新会激励 Mailrelay 进一步改进其电子邮件营销软件。