在正確的時間向正確的人發送正確的訊息。這是任何數位行銷策略的關鍵，在一個不斷變化的行業中，機器學習正在成為一種優化專注於使用者體驗的行銷策略的技術。我們分析了 3 種應用方法。
機器學習(ML) 是人工智慧 (AI) 的應用，它使系統能夠從經驗中自動學習和改進，而無需明確編程。
該技術是透過創建能夠基於以範例（訓練資料）形式提供的資訊來概括行為的演算法來實現的。也就是說，它應用統計學習技術，旨在自動識別和預測資料中的模式。
透過該系統，模式識別可以提取在大量資料之間建立共同特徵的資訊。
其目標之一是詳細了解使用者的行為，從而檢測如何改善使用者體驗（UX 或使用者體驗）。
目前，84%的大公司已經在使用人工智慧，根據塔塔諮詢服務公司（TCS）的一項研究，到2020年，所有公司都將在其業務的某些領域採用這項技術，並將其納入其業務策略的一部分. 因此，根據這份報告，最近幾個月投資人工智慧的公司利潤增加了 25%，成本降低了 20%。 另一方面，人工智慧帶來的新工作也將發揮重要作用，在數位轉型作為業務策略基礎的公司中，這些新工作的數量將增加兩倍。
以下我們將探討機器學習專注於優化使用者體驗的 3 種方式：1. 預測資料分析 能夠視覺化資料中的關係，進而提高信任度。信任推動決策，進而推動更好的行銷行動的執行，以改善使用者體驗。 目前市面上有Tableau和Qlikview等工具，它們提供了豐富多樣的資料視覺化小工具，可應用於結構化和非結構化資料。
預測性使用數據來改善用戶體驗的最佳案例是旅遊業已經使用的數據，以便能夠提供更好的推薦。 例如，連接馬德里和上海的航班可能有數千種可能的組合，如果考慮所有可能的服務，則可以將這個數字乘以「X」。
但哪些旅行解決方案和服務與特定乘客有關呢？
哪家飯店最適合剛預訂了即將到來的暑假航班的年輕夫婦？
基於機器學習演算法的推薦系統透過為用戶提出最有價值和最相關的選項，為用戶和旅行提供者提供有益的價值，同時最大化旅行提供者的收入。
預測分析有助於更好地了解 荷蘭電話號碼庫 用戶需求並將這些知識與潛在的產品和服務相結合。
2. 內容分析
透過預測資料分析，您將能夠創建智慧且相關的內容，從而與使用者產生更大的參與度。這樣，我們的技術就可以集中在訊息的個人化上。
這種技術很好，例如在用戶訂閱中：使用透過訂閱產生的數據，以便機器學習演算法可以根據歷史數據提供內容推薦。
電子郵件行銷——可能是最經典的數位行銷學科——由於機器學習的使用可以大大提高其表現。
這裡我們舉出4個例子：
1）優化新聞通訊的發送時間
透過機器學習，您可以更輕鬆地分析和編 善使用者 程發送（和轉發）新聞通訊的最合適時間，直到您可以實現貨運的詳細個人化。
2)透過時事通訊進行個人 靜態和動態呼叫追蹤 – 用於廣告分析 化推薦。機器學習的這種使用與上面描述的航班推薦非常相似。
3） 機器學習對我們的受眾進行超細分。借助機器學習演算法，您可以確定哪些受眾群體在轉換方面最有價值，從而為他們創建特定的行銷活動。
4) 機器學習可以更了解受眾的 越南數據 整個生命週期。利用交易、行為和使用者意圖數據，預測分析可讓您在整個客戶生命週期中發送高度相關的電子郵件。透過 CLTV（客戶終身價值）、首次購買時間、購買間隔時間等關鍵指標，您可以創建更強大的行銷活動，更有效、更即時地吸引客戶。