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| 本文作者： no name | 2016-09-08 02:23 |
目前為止，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的個(gè)性化功能仍集中于行為和偏好，即找到“對(duì)的人”、“對(duì)的地方”和“對(duì)的時(shí)間”?，F(xiàn)在，新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)把情緒因素納入計(jì)算方程，以做到更好的信息連結(jié)。通過這項(xiàng)研究，我們開始了解從業(yè)人員如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化營(yíng)銷的最后一環(huán)，即如何解決“正確的消息”，以及這些早期的運(yùn)用者從中獲得了哪些價(jià)值。
今天的市場(chǎng)中，營(yíng)銷人員必須將定制體驗(yàn)通過數(shù)字端傳遞給客戶。機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)技術(shù)在內(nèi)容變革中正在迅速興起。電子郵件營(yíng)銷、網(wǎng)頁(yè)優(yōu)化和廣告推送只是很少的幾個(gè)實(shí)踐，但都取得了巨大的投資回報(bào)。通過這種技術(shù)，營(yíng)銷人員可以根據(jù)情緒的不同，智能地產(chǎn)生對(duì)應(yīng)內(nèi)容，此舉大大強(qiáng)化了個(gè)性化功能。
對(duì) 301 名從業(yè)者的調(diào)查顯示，絕大多數(shù)還沒有利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行內(nèi)容開發(fā)的已經(jīng)準(zhǔn)備好開始了。而那些已經(jīng)利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行內(nèi)容報(bào)道的表示沒花太多精力就將性能提升了 22% - 266%。調(diào)查結(jié)果表明，營(yíng)銷人員和廣告商越來越熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)自動(dòng)生成的內(nèi)容，與客戶的溝通效率和效果也都得到了顯著改善。
38% 的從業(yè)人員已經(jīng)將機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)技術(shù)納入其廣告數(shù)據(jù)管理平臺(tái)（DMP）。另外的 35% 也準(zhǔn)備在 1 年內(nèi)實(shí)現(xiàn)相關(guān)部署（圖 1）。
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的營(yíng)銷管理方案是提升營(yíng)銷人員細(xì)分受眾能力的常見做法。例如，平臺(tái)可以利用行為數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)客戶可能取消訂閱，那么及時(shí)采取行動(dòng)能夠避免失去客戶。
包括亞馬遜、Facebook 和谷歌在內(nèi)的眾多科技巨頭也都在使用機(jī)器學(xué)習(xí)推薦相關(guān)的產(chǎn)品或內(nèi)容?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)無疑已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)中被廣泛使用。
更加前沿的應(yīng)用包括 Acquisio 通過機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)了一整套報(bào)價(jià)預(yù)算管理服務(wù)，平臺(tái)通過監(jiān)控競(jìng)價(jià)搜索，及時(shí)定價(jià)調(diào)價(jià)，最終投入最少人力，以最低成本獲得最大價(jià)值。
自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)一直以來都用于改進(jìn)搜索引擎和電子郵件分類。最近，這項(xiàng)技術(shù)又在人工智能（AI）助理方面開花結(jié)果，代表產(chǎn)品包括 Siri 和亞馬遜的 Alexa。終于，NLP 技術(shù)如今也開始在營(yíng)銷是發(fā)揮作用。
我們?cè)谡{(diào)查中發(fā)現(xiàn)，所有被調(diào)查的人中， 80% 還沒使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行內(nèi)容開發(fā)的已經(jīng)準(zhǔn)備使用，55% 表示將進(jìn)入測(cè)試階段，25% 表示他們將立即開始嘗試（圖 2），12% 的人表示沒有預(yù)算的問題，只有 8% 表示他們不信任機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。
這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)被證明能夠優(yōu)化所有類型的數(shù)字廣告營(yíng)銷，如電子郵件內(nèi)容和廣告展示。機(jī)器生成的消息質(zhì)量一向優(yōu)于人工生成的消息。出于這個(gè)原因，我們準(zhǔn)備采用自動(dòng)化數(shù)字營(yíng)銷技術(shù)，如果不跟上這次技術(shù)升級(jí)，很有可能在未來的競(jìng)爭(zhēng)中落后，因?yàn)榛跈C(jī)器學(xué)習(xí)的新方法與傳統(tǒng)方法之間的差距將越來越大。
機(jī)器學(xué)習(xí)通過一系列信息元素對(duì)營(yíng)銷內(nèi)容進(jìn)行優(yōu)化，這其中包括產(chǎn)品描述，按鈕，格式和定位。
營(yíng)銷人員通過個(gè)性化的定位、再定位、優(yōu)惠、購(gòu)買度、忠誠(chéng)度和活動(dòng)等推動(dòng)宣傳。
不僅如此，這還有助于加速創(chuàng)新，通過持續(xù)學(xué)習(xí)和利用個(gè)體間的行為模式，機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)可以從廣泛營(yíng)銷轉(zhuǎn)變?yōu)楦觽€(gè)性化的方式，因?yàn)闆]有人可以做到如此大規(guī)模的程度。
優(yōu)勢(shì)：
獲得客戶反饋：機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過捕捉客戶偏好來產(chǎn)生最佳的營(yíng)銷內(nèi)容。
增加收入：相關(guān)團(tuán)體已經(jīng)在許多研究中證明，相關(guān)性營(yíng)銷比非相關(guān)性營(yíng)銷多產(chǎn)生 3 到 5 倍的收入，而情緒語(yǔ)言的優(yōu)化能提高相關(guān)性。
縮短進(jìn)入市場(chǎng)的時(shí)間：機(jī)器學(xué)習(xí)的方法基本避免了各種無用功和返工可能，通過極具影響力和煽動(dòng)性的語(yǔ)言，加速了整個(gè)運(yùn)行周期。
?增加客戶互動(dòng)：機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)造的內(nèi)容更有助于良性互動(dòng)，提高用戶對(duì)品牌的忠誠(chéng)度，也能使新用戶更容易接受和認(rèn)可品牌。
價(jià)值深化分析：用戶流露的情緒和鼓動(dòng)客戶購(gòu)買的語(yǔ)言是商家洞察流量轉(zhuǎn)化的本質(zhì)。
直到現(xiàn)在，個(gè)性化技術(shù)仍然嚴(yán)重依賴于用戶行為，包括利用點(diǎn)擊量、標(biāo)簽和實(shí)時(shí)事件等數(shù)據(jù)。新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將用戶的偏好和情緒納入考量范圍，讓營(yíng)銷人員能夠創(chuàng)造出具有吸引力、符合受眾情緒、真實(shí)有效的內(nèi)容，能有效提高個(gè)性化效果。
Persado 的認(rèn)知內(nèi)容平臺(tái)就是這樣一個(gè)例子，Persado 利用自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)來自動(dòng)生成基于行為和態(tài)度的數(shù)據(jù)。
在對(duì) 301 名從業(yè)人員進(jìn)行相同的調(diào)查后發(fā)現(xiàn)，營(yíng)銷人員已經(jīng)在使用包含情感語(yǔ)言科學(xué)的行為預(yù)測(cè)技術(shù)（圖 3）。個(gè)性化預(yù)測(cè)正在變得越來越普遍，營(yíng)銷人員中 52% 使用了行為數(shù)據(jù)，49% 使用了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，17% 使用機(jī)器學(xué)習(xí)為目標(biāo)客戶開發(fā)了特定語(yǔ)言。
由于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)天然的黑盒屬性，營(yíng)銷人員需要掌握優(yōu)化營(yíng)銷內(nèi)容的基本原理和方法。
下面是一些關(guān)鍵的 NLP 查詢方法：
?算法：要注意機(jī)器學(xué)習(xí)算法的學(xué)習(xí)特性。對(duì)于 NLP 平臺(tái)來說，使用者應(yīng)該清楚系統(tǒng)是如何保證機(jī)器有效運(yùn)用語(yǔ)言表達(dá)，并基于商業(yè)行為自動(dòng)判斷其用法的。
?行為觸發(fā)：確定系統(tǒng)如何解釋和了解受眾的行為。通過恰當(dāng)?shù)恼Z(yǔ)言分類系統(tǒng)，該平臺(tái)要能基于以往的表現(xiàn)慢慢確定具體的觸發(fā)行為和學(xué)習(xí)迭代的方式，這樣可以確保在未來也行之有效。
?細(xì)分差異：要清楚包括工業(yè)、頻道、地理和參與類型（一次性或訂閱）等在內(nèi)的類別是如何滾動(dòng)數(shù)據(jù)的。這些差異信息可以進(jìn)一步細(xì)分和豐富語(yǔ)言的分類，例如，同一消息在不同語(yǔ)境中效果也不同。
?語(yǔ)言分類：應(yīng)當(dāng)了解如何將營(yíng)銷的具體語(yǔ)言拆解成不同分類，讓平臺(tái)能夠測(cè)試消息中的無關(guān)聯(lián)元素，這樣的分類可能包括函數(shù)式語(yǔ)言（如調(diào)用操作）或描述性語(yǔ)言（如產(chǎn)品清單）。
?情緒排名：有效的溝通充滿成了個(gè)人特定的情感價(jià)可以用作數(shù)據(jù)更好地理解和說你的聽眾。情緒分析的一個(gè)基本類型就是把信息分成積極的或消極的。更細(xì)微的信息可以挖掘出更多樣化的情緒類別。平臺(tái)對(duì)情緒分析得越具體，就越有可能達(dá)到目標(biāo)受眾的層次。
網(wǎng)上百貨的廣告中，包含成就、特別和安全情緒的樣式貢獻(xiàn)了回復(fù)率的 77%，點(diǎn)擊率提升了 57%。
網(wǎng)店的廣告中，包含興奮情緒的樣式貢獻(xiàn)了回復(fù)率的 51%，點(diǎn)擊率提升力 42%。
百?gòu)?qiáng)電子零售商的成功郵件中，包含成就情緒和焦慮情緒的貢獻(xiàn)了回復(fù)率的 72%，點(diǎn)擊率提升了130%。
打折店的成功郵件中，包含興奮情緒和感激情緒的貢獻(xiàn)了回復(fù)率的 44%，點(diǎn)擊率提升了266%。
百?gòu)?qiáng)電子零售商的標(biāo)題欄中，包含成就情緒的貢獻(xiàn)了回復(fù)率的 53%，轉(zhuǎn)化率 278%。
百?gòu)?qiáng)服飾零售商的標(biāo)題欄中，包含渴望情緒和感激情緒的貢獻(xiàn)了回復(fù)率的 45%，轉(zhuǎn)化率提升力 402%。
機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用讓營(yíng)銷人員能夠進(jìn)行前所未有的嘗試和實(shí)踐。營(yíng)銷人員一直以來都在通過“認(rèn)知計(jì)算革命”來確定“對(duì)的人”，“對(duì)的地方”和“對(duì)的時(shí)間”。直到最近，機(jī)器學(xué)習(xí)才開始著手處理“對(duì)的信息”。
營(yíng)銷人員通過機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)作出的內(nèi)容能利用情感觸發(fā)器與客戶產(chǎn)生強(qiáng)烈共鳴，這個(gè)方法有助于和客戶產(chǎn)生更深層次的聯(lián)系，也真正做到了一對(duì)一的個(gè)性化。
那些還沒有具備這項(xiàng)技術(shù)的人會(huì)發(fā)現(xiàn)他們很難與之競(jìng)爭(zhēng)，未來的短短幾年內(nèi)，機(jī)器自動(dòng)生成的內(nèi)容將會(huì)開始與人工撰寫的內(nèi)容競(jìng)爭(zhēng)，而基于數(shù)據(jù)反饋創(chuàng)作出的營(yíng)銷內(nèi)容也終將超越人類同行的水平。
via Persado
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