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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。
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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。
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