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机器现在变得更聪明的营销人员

机器现在变得更聪明的营销人员

当它满足他们的需要,营销只非常有用。这听起来简单,但这些需求可以很难分析。像任何消费者,我需求的变化每一天,如果不是每一分钟。我不能容忍不佳有针对性的广告或消息与我无关。

我在营销技术,工作,这个行业一直在谈论多年数据驱动的个性化。我们已经取得很大的进步,但我们才刚刚开始认识到机器学习与货物和服务匹配和某个人在某一特定情况的潜力。

机器正在改变营销如何完成。不只说工作流自动化或客户服务机器人。我说关于软件,可以帮助品牌了解、 满足,,甚至预测最精微的消费者的需求。

它是一个新的阶段,我认为是营销 3.0。1.0 版,20 世纪初的形式,营销涉及出售产品给表明需要的人。1950 年代的营销 2.0 兴起︰ 塑造消费者欲望来销售产品的广告人。机器学习可以让营销人员要超越这种模式并返回到营销,同时增加速度和规模的原始目的。

市场营销 1.0︰ 满足需要表达

营销 2.0︰ 创造需求,然后迎接他们

营销 3.0︰ 机器分析需求,然后迎接他们

营销 3.0 使用机器学习来匹配产品和消费者更快,更准确地说,和在适当的场合;并确定有暗示而不是公开证明需要的人。机器学习从现实世界的例子,大池,因此他们可以预测未来意图通过观察过去的行为。营销人员不需要理解的精确的模式,摆脱大量的数据或映射出确定人们的行为的规则。

换句话说,机器学习营销的作用将从转移试图操纵客户的需求,满足他们实际上已经在某一特定时刻。

想想寻求出售更多的特定模型的 BMW 经销店。他们可以使用机器学习识别指标为人民在过去一年买 5 系列︰ 他们研究了相似的汽车,像奥迪 A6、 奔驰 E 级,他们询问里程每加仑,和他们有类似的人口学特征。

说我想要买一辆车,有个朋友最近买了 5 大系列。我读过关于它的新特性之一︰ 从我的手机我能看到的那辆车 3D 视图。当我在我的 iPhone 上搜索的”宝马 5 系列”时,我将看到我经常下班 10 英里半径范围内的经销商列表。我打电话给经销商需要询问他们的库存,和他们知道我准备去买。我自动匹配和销售代表把相同的车卖给我的朋友,知道我很感兴趣,规格,可以跟我谈 3D 视图。

看到了巨大机会使用预测功能链接联机和脱机的相互作用 — — 移动广告、 email 营销、 电话交谈中,在人的经验。它正在成为现实作为谷歌、 Facebook、 苹果和亚马逊继续投资于语音助理和自然语言处理技术。亚马逊据报道更新 Alexa 情绪更智能化。它不是一个巨大的飞跃过渡从在我的客厅里向呼叫业务和购买直接通过我的回音的声音命令。谈话是互动,最自然的形式和最有利于形成的关系。

我认为的声音将是营销人员如何平衡机器学习能力与需要创造人类经验的核心。即使在正确的时间,机器可以表面信息和建议,人们仍然想要人类的对话,特别是当它来到购买复杂或昂贵的产品。没事,与 Alexa 订购我的披萨,但没有一辆车。

正如我看到它,机器的作用是吸引消费者的行为和他们的最终意图之间的相关性。营销人员的作用是找出什么可以自动化 (例如,购买后由触发电子邮件) 和什么可以增强 (例如,预测哪些产品将大多数阴谋客户) 通过使用软件。下一波,营销 4.0,将采取这一步进一步满足消费者的表达和表达的需要。

绝大多数消费者与品牌之间的相互作用,我们正在走向一个更预测的世界中的机器学习的权力。我不明白这是与人类连接或真实经验。营销将成为环境和真正的数据驱动。与消费者的期望和技术潜力,改变市场营销所做的如何,它会迎头赶上。

科林 · 凯利是首席技术官和 Invoca,调用情报公司的创始人之一。情报通信技术及电话 25 年的经验,除了科林公司成立和合著 Gnuplot,开源数据可视化工具分发与仍然广泛使用今天的大学和研究机构全球的 Gnu 项目。跟着他在 twitter 上︰ @colindkelley。

[剑客-翻译]

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