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广州A/B测试与机器学习有什么关系?

广州A/B测试与机器学习有什么关系?

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详细介绍
对于一些营销人员来说,A/B测试是一个无需思考的问题。

毕竟,在向大众发布之前,没有什么比知道目标受众更喜欢哪种营销内容更重要的了。

尽管测试是一种永恒的营销技巧,但由于它的不确定性,它可能会有点令人沮丧。谢天谢地,当我们谈论升级到常规a/B测试时,有一个不太可能的超级英雄可以指出来——机器学习。

如果在A/B测试后发现不确定或不必要的结果,您可能想尝试机器学习,看看这是否可以优化A/B测试。

如果你希望A/B测试能够更加简化和自动化,那么机器学习是你需要的缺失元素。在下一节中,我们将更新A/B测试和机器学习的定义,然后了解它们如何协同工作,使您作为营销人员的生活变得更加轻松。什么是A/B测试和机器学习?在本节中,我们将深入了解基本知识。这包括什么是A/B测试,什么是机器学习,以及它们如何对营销人员有利。

A/B测试

A/B测试是一种常见且强大的营销技巧。在发送营销信息之前,营销人员会向部分受众发送“测试”版本,以查看哪种表现更好。使用A/B测试的

可以让您了解什么最让您的客户高兴。例如,如果你正在使用一个推广的推文活动来支持新产品的发布,你可以使用自动化软件测试该推文的不同版本,这样你就可以知道如何向你的受众营销。

在查看哪个推文点击次数最多后,您可以在营销消息中使用该版本,以及活动期间的模板。这样一来,参与更多地是一种保证。运行A/B测试的

非常简单。然而,a/B测试可能会遇到一些障碍。例如,在收到任何结论性结果之前,你可能必须做出最后的选择,尤其是在最后期限很紧的情况下。

道路上又一个可能的颠簸?嗯,更多的人可能会喜欢A选项,但仍有一部分观众会选择B选项,而想要吸引这两个选项的营销人员可能会感到沮丧。不过,谢天谢地,您可以使用机器学习来减轻A/B测试的压力。在接下来的部分中,我们先来看看机器学习是如何开始的。

机器学习

机器学习是一种用于分析大型数据集的技术。大量接触名单和目标受众的日子一去不复返了——机器学习可以更快、更准确、更大规模地完成这项繁重任务。

进一步解释,让我们考虑一个例子-你是否使用社交媒体报告工具,如Instagram Investor?如果是这样的话,你已经在使用机器学习来简化你的工作了。社交媒体报告工具帮助那些使用机器学习的人发现客户如何参与社交媒体营销工作。

以下是营销人员需要了解的关于机器学习的知识:

如果您希望您的营销活动更加个性化,并且可能对个人客户更有帮助,机器学习可以帮助您创建更紧密的客户群,准确分析性能,并执行惊人的营销活动。简而言之,机器学习可以分解数小时的数据分析,而数据分析是营销的一个重要组成部分,可以让营销人员更高效。事实上,谷歌发现66%的营销同意自动化和机器学习有助于他们的团队更专注于战略营销计划。

机器学习帮助营销人员发现、优化、测量和创造受众。机器学习也有助于A/B测试。接下来,让我们深入探讨这两者如何携手合作。

机器学习和A/B测试We'v我们讨论了为什么A/B测试会遇到一些障碍——当你需要数据时,数据可能不是决定性的,而且你可能会发现你的受众分布相对均匀,有一大群人更喜欢不那么受欢迎的选项。

机器学习的强大功能可以通过自动化A/B测试来帮助解决这些问题。机器学习算法还使营销人员能够更准确地分析结果。例如,的Lead Flow工具,一个组织所有与Lead有关的事情的工具,有一个有效的系统,使用户能够连续运行测试。换句话说,营销人员设置了测试,完成了其余的工作。

或者,您可以尝试像Optimizely这样的软件,这是一个专门从事交付和实验的平台。优化使用的营销人员将能够使用平台提供的机器学习工具,测试营销信息,并提高转化率和终身价值。通过使用机器学习,营销人员可以更好地了解受众在a/B测试过程的许多关键步骤中想要什么。

为了确保测试针对的是正确的客户,机器学习对渠道(如社交媒体渠道)进行分类和分析,以帮助用户发现有价值的客户。这意味着,如果营销人员想在Twitter上发现潜在客户,机器学习可以快速而彻底地完成。

技术的进步有助于机器学习数据的可访问性及其在营销中的用途。例如,十年前,发现为您进行A/B测试的软件会更加困难,但内容管理系统(CMS)的软件中通常内置了这个组件。今天的营销世界比以往任何时候都更繁忙,行动也更快。你的营销方法应该更有效。通过自动化一些技术,例如A/B测试,您的下一轮测试将轻而易举。

最初发布于2020年2月27日凌晨4:00:00,更新于2020年2月27日

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