谷歌seo优化_8个来自品牌的机器学习示例,以激励数字营销人员

8 Machine Learning Examples From Brands To Inspire Digital Marketers

机器学习风靡全球,但作为数字营销战略的一部分,机器学习在实践中究竟是什么样子?

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如果您使用了一个网站,根据以前的购买情况推荐产品,则会遇到机器学习策略。

机器学习是人工智能(AI)的一个方面,它使用算法完成特定任务,如产品推荐。

它可以为数字营销人员实现多种功能,包括:

  • 个性化。
  • 预测目标。
  • 客户细分。
  • 生命周期价值建模。
  • 客户旅程优化。
  • 这是明智的出价。
  • 聊天机器人。

机器学习已经在数字营销中应用多年。

事实上,无论何时使用搜索引擎,您都在使用机器学习。

虽然对大多数企业来说,这仍然是一项新战略,但许多企业已经开始将这项技术应用到营销活动中。

以下是数字营销中机器学习的八个例子。

1.追逐

2019年,银行业巨头大通银行(Chase Bank)与Persado合作,为其活动创建营销副本。

他们向人工智能公司提出了挑战,要求其生成能够产生更多点击的副本-他们做到了。

机器学习生成的副本示例如下:

人类副本:“无纸化,赚取5美元现金返还。”

机器生成的副本:“限时优惠:当您无纸化时,我们将奖励您5美元现金返还。”

结果:人工智能复制产生了几乎两倍的点击。

人类副本:“从th获取现金
“您家中的e equity”带有“查看”按钮。

机器生成的副本:“这是真的——你可以从家里的股票中解锁现金”,只需快速“点击申请”

结果:人工智能副本每周吸引47名申请人,而人工智能副本则每周吸引25名申请人。

人类复制:“快点,12月31日结束,在百货商店、批发俱乐部赚取5%的现金回报。”

机器生成的副本:“关于您的卡:5%的现金返还正在等待您”

结果:AI复制产生的独特点击量几乎是5倍。

虽然机器生成的副本可能在客户中表现更好,但重要的是要记住,它是与人工文案作者一起工作的。

人类文案撰稿人和机器学习可以共同创造和优化产生共鸣的文案。

2.星巴克

星巴克在世界各地都有门店,因此获得了大量数据。

星巴克可以通过星巴克的忠诚卡和移动应用程序访问购买洞察,并将这些信息转化为营销宣传资料。这种策略称为预测分析。

例如,机器学习收集每个客户购买的饮料、购买地点和购买时间,并将其与天气和促销等外部数据相匹配,为客户提供超个性化的广告。

一个例子包括通过星巴克的销售点系统识别顾客,并向咖啡师提供他们的首选订单。

该应用程序还可以根据以前的购买情况推荐新产品(根据天气状况或节假日可能会有所变化)。

机器学习可以消除产品推荐中的猜测。

像星巴克这样的零售巨头
数以百万计的客户,但他们可以让每个人感觉他们得到了个性化的推荐,因为他们可以快速有效地筛选数据。

3.易趣

eBay拥有数百万电子邮件订户。每封电子邮件都需要吸引客户点击的主题行。

然而,超过1亿条吸引眼球的主题线对人类作家来说是压倒性的。

进入机器学习。

eBay与Phrasee合作,帮助生成不触发垃圾邮件过滤器的吸引人的主题行。此外,机器生成的副本与eBay的品牌声音一致。

他们的结果表明成功:

  • 未结利率增加15.8%。
  • 平均点击量增加31.2%。
  • 每个活动超过700000个增量打开。
  • 每个活动超过56000次增量点击。

机器学习可以承担最艰巨的任务,并在几分钟内完成。

因此,企业可以将更多的精力放在宏观活动上,而不是微观任务上。

4.门板

Doordash通过其营销渠道开展了数千次营销活动。

他们的团队根据广告的表现手动更新出价。

然而,研究小组发现,这项任务既耗时又难以完成。

因此,Doordash转向机器学习来优化其营销支出。

它建立了一个基于属性数据的营销自动化平台。

这些数据告诉公司客户转换了哪个渠道,以及使用了什么活动。

然而,在同时进行数千次活动的情况下,很难及时收集此类数据。

机器学习通过收集数据和创建支出建议来帮助解决这一任务
改进,使他们能够快速有效地优化预算。

5.Autodesk

Autodesk发现需要更复杂的聊天机器人。

消费者往往对聊天机器人的局限性感到沮丧,因此更愿意与人交谈。

然而,聊天机器人可以帮助有效地引导客户访问他们需要的内容、销售人员或服务页面。

因此,Autodesk转向机器学习和人工智能。

Autodesk的聊天机器人使用机器学习创建基于搜索引擎关键字的对话。

然后,聊天机器人可以连接到另一端的客户,允许更快的转换率。

自实施聊天机器人以来,Autodesk的聊天参与度提高了三倍,在页面上花费的时间增加了109%。

6.百度

2017年,中国搜索引擎百度建立了一个名为“深度语音”的系统,该系统使用机器学习将文本转换为语音。该系统可以学习2500个语音,每个语音半小时的数据。

百度解释说,深度语音可以在视频游戏和有声读物中带来更多身临其境的体验。

百度深沉声音的目标是通过模仿成千上万的人类声音,教机器说话更人性化。

很快,搜索引擎希望该系统能够掌握10000种或更多不同口音的声音。

完善后,深沉的声音可以改善我们每天使用的东西,比如:

  • 苹果智能语音助手。
  • 亚历山大。
  • 谷歌助手。
  • 实时翻译。
  • 生物特征安全。

它甚至可以帮助失声的人重新交流。

虽然最近没有任何更新,但百度仍然希望Deep Voice将彻底改变我们的技术。

7.定制品牌

为我们量身定制品牌
es机器学习帮助用户创建徽标。

“这个或那个”机器帮助定制品牌通过决策算法了解用户的口味。

通过选择他们喜欢的示例,用户告诉徽标生成器他们对样式、字体和其他设计方面的偏好。

裁缝品牌使用线性代数。

每个用户的决定都被输入一个方程,帮助机器学习用户的偏好。

下一次,当有人生成一个标志时,定制品牌可以展示与他们以前使用过的相似的风格。

8.叫喊

Yelp每天在全球收到数百万张照片。

该公司意识到,需要一种复杂的方法来将照片与特定业务相匹配。

因此,他们开发了一个照片理解系统来创建关于个人照片的语义数据。

该系统允许Yelp将照片分类为与用户搜索相关的类别。

首先,Yelp为他们从用户那里收到的照片创建了标签,如“饮料”或“菜单”

接下来,该公司从照片标题、照片属性和众包中收集数据。

然后,它实现了机器学习来识别照片标签,从中系统可以将照片分类。

该照片分类系统有助于在Yelp上创建更好的用户体验。

例如,它可以帮助多样化封面照片,并创建标签,让用户跳转到他们正在寻找的确切信息。

数字营销人员仅仅触及了机器学习能为他们做什么的表面。

人和机器可以一起工作,在更短的时间内创造更有意义的客户体验和更优化的活动。这是双赢。

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