機器學習和電子郵件營銷的未來

“機器學習”是許多人重複的另一個概念，但很少有人確切知道這句話的真正含義。

好吧，在這篇文章中我想談談這個術語，因為它比您想像的更重要，並且與電子郵件營銷密切相關。

每當我們談論數字營銷和社交媒體時，很多人都認為這些概念是新的，它們在過去並不相關。

我們也沒有完全弄錯，但其中許多概念源自長期的戰略。

機器學習誕生於上世紀 60 年代，伴隨著計算機系統和神經科學的進步。

現在，我們可以看到這個概念應用於我們每天使用的所有設備。

所以今天，我想公開談論這個已經影響整個數字領域的話題，尤其是它在電子郵件營銷中的應用。 閱讀本文後，您將了解此概念如何成為您的數字營銷策略的基礎。

但首先，如果您是還不知道這個術語的人之一，我想給您一個定義：

·什麼是機器學習？

它是源自人工智能的概念，適用於機器人和計算機。

通過這個過程，我們可以通過智能係統創建能夠持續學習的機器，這些系統將始終收集、存儲、分類有關機器正在運行的任務的數據和信息。

·什麼是機器學習？ 實際例子：

有了這個系統，安裝在機器上的軟件可以在很少或沒有人為乾預的情況下，根據各種情況做出不同的決定。

例如，考慮汽車的緊急制動系統。 最初，製造商計算出，如果遇到危險，汽車需要“X”米才能完全停下來。

但通過機器學習，車載計算機了解到，由於下雨、輪胎磨損、當前速度、道路狀況等因素，汽車只有在“Y”米後才會完全停止。

因此，汽車的軟件將使用外部收集的所有信息不斷更新，監控過程，並在檢測到危險情況時自動制動。

您當然會定期查看天氣預報。 這是機器學習過程的一個很好的例子，因為收集和分析從氣象站和衛星收集的所有數據來繪製未來幾天的預估預報是不可能的或極其複雜的。

如您所見，人工智能和機器學習存在於您的生活中，即使您不知道這些概念的使用。

但是機器學習如何影響商業世界，更具體地說是在數字營銷方面？

這正是我們要在這裡討論的內容：

· 我們如何在數字商業世界中應用機器學習？

您可能認為人工智能對自動駕駛汽車至關重要，但對數字世界則不然。

Facebook 已經創建了一種可以向所有用戶學習的算法。 該系統將始終觀察用戶行為以顯示每個人的相關頁面。 該腳本收集有關用戶偏好的數據並將顯示相關廣告，定制每個用戶將來會看到的內容。

換句話說，腳本從用戶行為中學習以顯示每個人的相關信息，這將增加交互，因為用戶點擊他們感興趣的東西的概率會高得多。

這將為公司帶來更多資金，並為想要為其產品做廣告的企業提供更有效的營銷服務。

讓我們想像一個女人在她的社交檔案中發布了她懷孕的信息。 她對這個新孩子非常滿意，只想和她的朋友們分享這個好消息。

從這一刻起，Facebook 將開始展示與懷孕、母乳喂養、兒科等相關的頁面和公司。幾個月後，她將開始看到與嬰兒衣服、嬰兒床和其他在這些地方出售的產品相關的廣告，她通常去。

· 機器學習和人工智能在我們的生活中扮演什麼角色？

這項技術是讓我們的生活更輕鬆並幫助我們更快地做出決定的基礎。 這些系統分析我們的習慣、習俗、行為等。

簡而言之，他們分析所有這些數據並向我們展示每種情況的相關結果。

這是用戶級別。 在商業上，此過程將有助於創建有針對性的活動，為每個潛在客戶提供自定義廣告。

· 機器學習在數字廣告中的應用優勢

這是一個巨大的飛躍，它殘酷地將在線廣告與傳統或離線廣告區分開來。

想想公交車站的橫幅、報紙上的廣告、廣播或電視上的廣告。

該公司將支付一些費用來發布將在約定時間展示的廣告。 問題是不可能“定位”特定的人群，廣告是可見的，但你不能確定你想吸引的客戶是否真的在那裡，或者如果他們在那裡，他們正在付費注意你的橫幅。

例如，如果您有一家嬰兒服裝店，並且在您所在城市的主要大街上為橫幅廣告付費，那麼您的廣告將被孕婦看到，但也會被永遠不會從您這裡購買的 80 歲紳士或年輕人看到.

根據您花費的金額，如果您可以衡量您的廣告達到的目標，您可能會感到失望。 也許這是主要問題； 您無法安全地衡量此類操作的有效性，因此規劃廣告系列的唯一方法是進行估算，甚至進行一些猜測。

通過應用機器學習，這家嬰兒服裝店只會在對產品真正感興趣的人點擊橫幅時才付款。

並且該廣告只會向對此類產品表現出一定興趣的用戶展示。 這種差異對於營銷投資而言至關重要，因為您將支付為孕婦或有小孩的人為您的商店做廣告的費用。

通過工具和 cookie 收集在線數據將使公司能夠提供越來越符合每個用戶需求的產品和服務，從而為公司帶來更多銷售額並減少對用戶的廣告。

例如，如果有人正在尋找廉價公寓，那麼在城市最好的街區發布豪華公寓的廣告是不夠的，因為目標不希望收到有關該產品的信息，或者買不起.

通過預測分析和用戶數據收集，系統可以確定每個人的財務狀況，並針對不同的資料顯示不同的房地產價格。

因此我們可以繼續討論使用機器學習的數千個應用程序。

·

· 機器學習如何影響電子郵件營銷？ （還有你的策略？）

在所有數字營銷專家看來，電子郵件營銷是在 Internet 上進行銷售的最有效工具之一。

如果您願意學習如何在營銷策略中應用該系統，機器學習可能是您的電子郵件活動成功的關鍵。

如果您想向訂閱者發送包含相關內容的電子郵件，您應該監控他們的行為。

大多數網站已經有一個選擇加入表格來吸引新訂戶。 這些訂閱者出於特定原因訪問該頁面，但通常是因為他們對網站上發布或提供的內容感興趣。

這就是我們接收訂閱者的方式，他們允許我們發送包含我們的產品、文章、促銷等的電子郵件。

發生的情況是我們通常不知道將他們每個人帶到我們網站的原因。 即便如此，我們中的大多數人還是會將我們發布、銷售或推廣的所有內容髮送給他們，以期有所收穫。 這就像用網捕魚一樣； 我們永遠不知道我們會帶什麼上船。

然而，這些電子郵件比其他營銷活動有更積極的結果。

結果是積極的，因為這些訂戶過去已經對該公司表現出一些興趣。 然而，使用自動化系統和機器學習，我們可以將我們的電子郵件營銷策略提升到一個新的水平，並針對每個客戶檔案創建營銷活動。 更好的是，我們可以自動完成部分流程。

使用自動化軟件，我們可以將我們的郵件列表分成更小的訂閱者組，只將我們的活動發送給對特定主題表現出更多興趣的人。

這樣，我們就不會讓所有訂閱者厭煩他們不想收到的無休止的電子郵件和信息。

也許您認為這不會有什麼不同，因為您將向更少的人發送消息，但接收時事通訊的訂閱者數量與轉化次數沒有直接關係。

想像一下這種特殊情況：您認為兩個月前購買汽車的人會收到一封為下週購買汽車的客戶提供極好的促銷的時事通訊嗎？ 如果您收到與您已購買的產品相關的消息，您可能會忽略它，甚至將其標記為垃圾郵件。

· 機器學習將意味著您的電子郵件營銷活動的“質量飛躍”。

這將把我們帶到電子郵件營銷的新水平，因為通過收集的數據和精心配置的預測分析，我們可以發送越來越細分的電子郵件，並從訂閱者的行為和反應中學習。

換句話說，我們將停止向所有訂閱者發送廣告，而將開始發送訂閱者希望收到的有用信息。

這比向盡可能多的人發送消息並希望他們中的一些人對您銷售的產品感興趣要好得多。

繼續以汽車經銷商的相同示例為例，如果您知道客戶正在為他的兒子尋找更便宜的汽車，則不應向該訂閱者發送知名品牌新車型的促銷信息，即使他想要買車，他肯定不願意花這麼多錢。

如果您發送包含二手車信息的時事通訊，他可能會打開所有電子郵件，因為這正是他想要收到的。

這將是一個安全的銷售，你不是這樣說的嗎？ 訂閱者在正確的時間收到了適當的報價，由他認識的公司發送，他非常信任該公司，以至於他提供了他的聯繫信息，以便他將來可以收到更多信息。

· 結論

毫無疑問，在我們的營銷策略中引入機器學習，尤其是電子郵件營銷，是促進與客戶和潛在客戶互動的基礎。

此外，如果您管理的不是一家大公司（例如跨國公司），您應該明白這可能是您數字營銷策略的差異所在。

大多數公司仍未使用此策略，但在未來，如果沒有高級潛在客戶定位，將很難創建有效的營銷活動。

這是我們很快就會看到的。 未來，機器單獨學習將使我們的日常生活更輕鬆，企業和消費者的決策過程將迅速改變。

我想活著看到它，因為它看起來非常令人興奮！

你怎麼認為？

我很想听聽你對這個話題的看法。 您建議採取哪些措施來提升您的電子郵件營銷策略？

也許這些創新會激勵 Mailrelay 進一步改進其電子郵件營銷軟件。