大数据+机器学习=更人性化的数字营销

大数据，尤其是与客户数据相关的大数据近几年来一直是商家的热议话题。如果你从事的是B2C领域，尤其是零售或电子商务方面的工作，那么你很有可能会以某种形式或方式接触或运用到大数据。

不过，随着新年将至，数字营销者关注点将由大数据转移至“更高质量的”数据和洞察力。通过分析顾客的在线行为真正深入地了解顾客，在帮助品牌提升知名度和影响力的同时，也可帮助营销者通过运用更具有实际意义的数据打造更加个性化的购物体验。

那么，在与数以百万计的顾客交流时，究竟应该如何运用大数据打造让顾客难以忘怀的个性化购物体验呢？

解决这一难题，首先需要依靠大数据来填补商家和消费者之间的鸿沟，这也将成为2016年营销界的热点话题。

大数据助力营销者深入了解客户

市场营销活动直接接触到顾客，并有机会将顾客转化，所以分析、评估和执行这些营销活动尤为重要，商家须不断收集顾客的详细信息。大数据和数据分析相结合，创建顾客资料库能够帮助商家：

深入了解顾客购买行为；预测顾客购买决定；向顾客推荐其感兴趣的商品；最终升顾客线上购物体验。

只有互动才能让商家更多地接触顾客，而与顾客互动的唯一途径便是充分运用大数据。

今年，商家曾遭遇大数据泛滥的困境。商家接收到了海量、各类型的数据，由于处理不当，甚至根本没有能力处理这些数据，而被淹没在了数据洪流之中。因此，今年商家的热议话题之一就是利用顾客智能实现个性化。

而这也是我们能够帮助客户提升他们的顾客的个性化体验的另一方面 ——机器学习。

预测：机器学习将成为2016年的“新秀”

机器学习是在人工智能领域中的一种简单模式识别和计算机学习理论。一般来说，就是通过探寻无法直接看到的模式来解决问题，并利用某种算法基于大数据学习并做出预测。

过去，商家通常依赖于人类智慧和小数据集与顾客接触和互动。2016年，我们可以预见商家将利用数字营销将更大的数据集与机器学习相结合，更深入了解顾客的购买决定并预测其购买行为，从而为顾客提供更为人性化和个性化的购买途径。2016年，关于大数据的讨论将依然围绕多来源、多渠道的数据处理及运用，以便更进一步了解顾客，挽救流失的销售机会及收益。机器学习将为数字营销增添更多的个性化和人性化气息。