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行銷人員關於機器學習的 4 個預測

十年前,大多數行銷人員依靠相當基本的測試和數據科學來決定如何最好地接觸客戶。A/B 測試幫助我們比較兩個不同的優惠或主旨行。 如今,行銷人員可以探索一個令人興奮的個人化和客製化新世界,以及同時測試許多不同變數的更聰明的方法。那麼行銷團隊如何了解最新的技術和工具並確保他們正在推動智慧行銷活動? 我向適應性訊息公司Cordial的共同創辦人David Baker詢問了他對行銷人員機器學習未來的預測和建議,他是一位在廣告科技和行銷領域擁有二十多年經驗的專業人士。

我們將看到對更多相關數據的推動

貝克說,大多 华人华侨号码数据 數行銷人員其實並不需要更多數據。尤其是在大型組織中,行銷人員擁有大量數據。「他們需要的是消除噪音,以便他們能夠快速找到見解並做出決策,」他說。快速找到這些見解,而無需整理大量不相關的信息,將有助於敏捷的行銷團隊在競爭中佔據一席之地。對大量資料進行排序可能是一項艱鉅的任務,會拖慢團隊的速度。貝克表示,機器學習和人工智慧變得更加主流的原因很簡單:行銷人員希望立即獲得見解,而不是三個月後。

我們將依賴更多的迭代測試

貝克認為,許多組織將開始將測試視為一種迭代練習,透過小樣本快速利用獲勝組合。 這意味著了解您的受眾的背景。「事實是,早上玩手機的你和晚上 7 點坐在電視前沙發上拿著平板電腦的你是另外一個人,」他說。 因此,理想的測試允許演算法在運行時改變測試,而不是隨著時間的推移對整個受眾應用一攬子規則。「這就是西洋棋和跳棋之間的區別,」他說。「你的思維需要發展。如果你能夠在操作上擴展它,那麼技 DV 引線 術就在那裡。

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