深度学习和超个性化是营销自动化的未来

营销自动化已经走了很长一段路-从仅仅是作为营销人员自动化重复任务的工具，到成为了解当今高要求客户的财富球。该领域的技术进步使营销人员能够使用客户数据来发掘有价值的见解，并在适当的时间和适当的渠道发送高度个性化的营销沟通。难怪它预计到2019年将成为一个55亿美元的产业。

这是三个有关营销自动化中的深度学习如何使营销人员的生活变得更轻松的示例。

1.为超个性化识别数据中的更深模式。

“个性化”是一个广泛使用的术语，但是已经开始削弱其意义。不要误会我的意思;我不建议您停止个性化您的在线购物体验和营销信息。我提议的重点是超个性化。

带有机器学习(ML)的营销自动化功能使您可以根据客户的交互历史(例如购买习惯，行为特征和数字偏好)来个性化客户体验。但这并没有考虑到客户的意图。

另一方面，深度学习技术将不仅依赖于客户的交互历史，还将考虑其意图。例如，一位顾客来到您的网站并购买了一件衣服。在第二次访问期间，同一位客户开始检出鞋类。在这种情况下，方程式将不会依赖交易和交互数据来个性化体验，而是会考虑意图。

深度学习在理解客户的需求方面比其他ML和AI技术要好得多，因为它有可能在模式内部找到模式。根据Michio Kaku的说法，人工智能只是像“大脑瘫痪，精神上有挑战性的蟑螂”一样聪明。深度学习技术可以识别和分析模式，从而可以预测现实生活的结果，但该技术仍处于起步阶段，其功能还很强大。尚待观察。

2.使用深度学习来提高客户保留率。

每个企业都知道，留住客户的成本比吸引客户要少。而且，保留客户可以通过多种方式增加公司的利润。根据贝恩公司(Bain and Co.)的说法，客户保留率提高5%可以使公司的利润率提高75%。在提高客户保留率方面，深入研究会有所帮助。怎么样?通过在需要时为客户提供所需的东西。根据Trendspotter的报告，有82%的人可能会在向他们提供个性化报价的零售商那里购物。

借助AI推动的营销自动化通过确保在正确的时间将正确的消息传递给正确的人来完成相同的事情。但是深度学习可以将其提升一个等级。它考虑到了客户的品味，个人喜好，消费方式，甚至还有微小的喜好，并结合了外部因素(如天气)，才能向客户发送高度自定义和更相关的建议。

3.客户行为是一门科学：大数据分析和深度学习。

规范分析是另一种使用从客户数据中进行深度学习来预测未来趋势和行为模式的技术。营销自动化平台已经变得足够强大，可以预测预测-例如客户何时进行下一次购买，客户的LTV是多少，谁是最有价值的客户，什么时候最有可能购买，以及什么是客户。提供给客户群的适当折扣。

深度学习已在广告行业中用于使活动效率提高50%。这就是为什么许多营销人员对此感到非常兴奋的原因。但是，深度学习并不像听起来那样容易。仍然作为营销人员，重要的是要了解它的工作原理以及如何利用它来发挥自己的优势。努力与自己的消费者相关的营销人员需要注意这项技术。

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