据与更多经验相结合来做出预

keyajerin4455

使用电子邮件分析 来推动更多销售
Klaviyo 提供所有分析 来指导和改进您的电子邮件营销。分析 讲述了有关您的客户、他们喜欢什么以及您是否与他们建立联系的故事。如果您需要帮助设置 Klaviyo 并利用分析 来发挥您的优势，Klaviyo Academy 提供免费培训。如果您更 德国消费者手机号码列表 喜欢放手的方式，请联系我们来为您管理您的 Klaviyo 电子邮件。股票交易、在线欺诈检测、聊天机器人、自动驾驶汽车、定向电子邮件和 HELLO Barbie 有什么共同点？它们都依靠机器学习来不断改进其功能。

它始于 20 世纪 50 年代，当时 IBM 技术人员 Arthur Samuel 开发了跳棋程序，并于 1952 年创造了“机器学习”。它使用“极小极大”策略，最大限度地减少每一步失败的可能性。最终，该程序“学会”了击败人类跳棋冠军的正确动作。

如今，机器学习已经改善了我们几乎每个行业的生活和工作方式。例如，亚马逊报告称，来自机器学习的个性化产品推荐创造了其总收入的 35%。他们的云服务 Amazon Web Services (AWS) 使用从 ML 收集的数据。他们用它来为客户定制服务，客户也可以从营销洞察中受益。



这篇文章将重点介绍数字营销人员和电子商务公司在内容、社交媒体、PPC、电子邮件营销和 SEO 方面如何利用机器学习。如果您的营销尚未纳入 ML，请了解它如何帮助您进行优化、个性化和分析。要了解有关电子商务中的人工智能和机器学习的更多信息，请查看此资源，了解它如何改进网站搜索。



什么是机器学习？
Klaviyo 预测分析仪表板屏幕截图

机器学习是计算机科学，是人工智能 (AI) 的一部分，它使用数据和算法来模仿人类的学习。ML通过像人脑一样的训练和实践逐渐提高其准确性。

机器学习计算机算法可以通过经验和应用数据自动改进。机器学习算法首先基于样本数据（称为训练数据）构建模型。算法使用数测或决策，而无需明确编程。换句话说，就是自学成才。

为什么机器学习对营销人员很重要？

机器学习通过筛选客户数据来寻找新的见解并简化营销流程，从而帮助解决数字营销问题。机器学习在营销中的重要用途之一是它揭示客户行为的趋势。公司可以使用这些数据开发新产品、更有效地瞄准受众并提供相关优惠以推动更多业务。

机器学习已成为零售供应链物流的重要组成部分，帮助管理者优化库存以获得更好的现金流。其他有价值的见解包括资源规划、风险缓解、客户满意度、确定交易成本和运输成本。

营销人员最常见的机器学习用途是发现模式并预测未来的客户行为。他们依靠它来进行受众细分、经济高效的媒体购买、流程自动化、优化和个性化。因此，让我们看看营销人员可以利用此类数据的特定领域。