如今,人工智能(AI)可以為許多營銷挑戰(zhàn)提供有效的解決方案。它可以幫助您優(yōu)化廣告預(yù)算,個性化客戶體驗,建議最準(zhǔn)確的歸因模型,增強營銷分析,甚至生成原始的品牌內(nèi)容,包括圖像和廣告口號。
然而,如今的AI發(fā)展如此之快,以至于即使是最先進的營銷團隊也難以追蹤該領(lǐng)域的所有研究進展,并且無法跟蹤新穎AI方法的所有可能業(yè)務(wù)應(yīng)用。
如果您是中級或高級從業(yè)者,我們都會提供優(yōu)質(zhì)教育,以幫助您和您的團隊掌握應(yīng)用人工智能在營銷方面的最新突破。
如果您有興趣獲取我們將來有關(guān)營銷應(yīng)用程序的更新,可以訂閱本文底部的AI in Marketing郵件列表,以便在我們發(fā)布新的培訓(xùn)時收到通知。
在潛在客戶成為您的客戶之前,他們通常會通過多個接觸點與您互動-他們在社交媒體上單擊您的帖子,通過Google搜索找到您的網(wǎng)站,稍后再回到您的網(wǎng)站,訂閱新聞通訊。因此,當(dāng)他們最終轉(zhuǎn)換時,您應(yīng)如何歸因于這種轉(zhuǎn)換以及應(yīng)歸功于哪些接觸點?這些問題的答案會對您未來的廣告策略產(chǎn)生不利影響。
實際上,有很多方法可以確定用戶的歸因-您可以將所有功勞分配給最終點擊或首次點擊,也可以將功勞平均分配給所有接觸點。這些只是一些最受歡迎的基本歸因模型。但是,最新的研究集中在更有效的,數(shù)據(jù)驅(qū)動的歸因建模方法上。
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數(shù)據(jù)驅(qū)動
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