营销自动化技术在公司营销团队中越来越受欢迎,据 Startup Bonsai 称,四分之三的公司已经使用此类工具,而 63% 的营销人员认为他们将很快增加这部分的预算。由于他们所扮演的角色,对于负责与他们合作的人来说,了解他们在使用自动化时可以开发的最佳实践无疑很重要,因此,在这篇文章中,我们将看到其中的一些实践。

根据咨询的不同来源,以下是一些可以考虑用于营销自动化工作的最佳实践:

设立目标

作为起点,Oracle 认为要在营销中更好地利用自动化,有必要观察该技术如何改进营销活动。为此,建立并尝试超越目标是合适的,例如吸引的优质潜在客户的数量、准备发送到销售区域的潜在客户以及可以贡献的转化。

营销角色或买家角色是他们想要接触的潜在客户、客户、影响者和用户的个人资料或想象版本。根据 公司的说法,在开始部署 阿曼电话号码表 营销自动化之前,强烈推荐识别和创造人员,因为这将指导用于自动化的平台内的营销工作。

在使用自动化工作时,拥有先前建立的人员基本档案甚至至关重要。一旦努力确立并定位,就可以识别潜在客户群并了解他们,并定义与这些人的互动。

使用数据进行个性化、细分和定位

根据 Agile CRM 公司的说法,许多营销自动化工具或解决方案存储了大量消费者联系数据,这些信息可供他们使用,对营销有很大帮助。

从这个意义上说,这个想法包括将数据用于诸如在相似属性组中分割联系人之类的事情。这些数据可用于个性化项目,例如电子邮件和其他联系人消息。有了所有可用的信息,您还可以创建更有针对性的活动来与细分市场对话并突出相关的痛点。

根据客户旅程构建工作流程

在这种情况下,我们的想法是利用地图来确定人们或买家的工作流程,让他们参与进来,并在他们成为客户的过程中的每个点解决他们的问题。

必须记住,这由 4 个基本阶段组成:意识、考虑、决策和售后。通过自动化工具了解您的营销活动针对的对象以及他们处于哪个阶段,将有助于您发送或安排正确的消息在正确的时间到达。

机器学习有什么用?

一般来说,机器学习是机器学习或自动化机器学习,是计算机科学的一个子领域,是人工智能的一个分支,旨在开发让计算机学习的技术。

它使用计算算法通过大数据自动改善体验。今天,它几乎在所有设备中,例如我们的手机,用于智能省电,在相机中用于提高照片质量;即使在电视上和厨房冰箱里,也可以说这是物联网正在取得的巨大飞跃。因此,对于所有希望以某种方式应用它来提高销售额的人来说,它已经成为一门高需求的学科。

人工智能算法也出现在 Facebook、Twitter、Uber 和谷歌等公司中,你可以在任何地方找到它们。我们一直在使用和提供机器学习算法,即使不知道。在营销中,它旨在根据数据中发现的模式或行为进行预测。

为什么要专注于机器学习?
让我们先说它是未来的技术,现在许多增长黑客策略都基于它们。其他基于反复试验的诊断方法现已过时。

借助自动化知识,可以与基于自动化营销规则的决策系统建立协同效应,这些规则遵循开发人员先前已知的一组明确指令。机器学习算法(深度学习)旨在分析大量数据并识别人们无法自行找到的模式。

根据 Tractica 的一份报告,到 2025 年,人工智能和机器学习的销售额将达到 199 亿美元。随着公司对开发和适应新趋势感兴趣,该领域专家的职位提供将在未来继续增加年,尤其是对于掌握最新技术并且能够了解全球范围内进展的工程师而言。

机器学习使用深度学习技术,可以通过多种方式帮助数字营销人员。专家面临的最大挑战之一是如何向潜在客户提供个性化的广告或消息传递以吸引 bmb 目录 接收者的注意力。成功营销的结果包括提高客户忠诚度、参与度和平均支出。

在大数据环境中,没有机器学习,编译、处理和解释大量有利于转换的数据简直太难了。最重要的是预测哪些营销优惠和激励措施对每个个人和个性化客户最有效。

这些系统非常适合在 CRO(转化率优化)策略中优化转化率。能够在没有人为干预的情况下学习并做出决定,它们产生了一个新的智能分支。它们代表人工神经网络,由于通过增强反应和交互进行学习而起作用。

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