如今，任何业务都是数据业务，为了做出更好的决策，领导者及业务人员，需要通过机器学习和数据分析，来从数据中寻找可转化为实践的业务模式。
大多数营销（和销售）团队都有着共同的单纯目标：确定最佳客户、定位与最佳客户类似的潜在客户、促进积极的购买、并将潜在客户纳入当前客户群。
为了完成以上目标，主要的挑战在于公司将面临的数据冲击，以及完成上述目标的人力投入。通过人工智能，可以更快更好地完成许多业务学习和常规任务。因为人们无法以机器相同的速度来筛选数据，也无法同精心设计的算法达到一样的准确度。
首先，清楚地定义要解决的问题很重要。例如，如果你正面临客户流失问题的困扰，可能需要通过算法来确定如何能够减少客户流失。在这一场景下，需要了解客户流失可能发生的时间，以便恰当地提供降低流失风险的服务。另外需要了解客户为什么流失，这又是一个完全独立的问题，需要不同的算法来解决。
当问题聚焦到一个具体且初级的营销问题时，机器学习算法将非常适合被引入进来，通过对数据库中客户历史数据的分析来处理问题。那么，就让我们来窥探一下营销领域常用的几个基础算法。
分类
分类
分类模型是定义最佳客户的极好方法。这类算法回答一个基本问题：目标是否适合于一个组或另一个组。例如，“目标细分市场是否会对我们的营销活动做出回应？”，针对这一问题，营销自动化提供商Autopilot使用他们的分类模型，通过预测分析来衡量营销渠道的绩效，从而帮助客户确定其营销资金应该如何投入。
训练分类模型，需要将历史期望与客户数据分成两组，例如，有回应和没有回应、理想期望和非理想期望、客户和非客户等等。算法会调整理想客户的正面属性和非理想客户的负面属性，最终，确定的模型可用于“分析”现有数据库，以及将来所有新的潜在客户，以了解其转化成为客户的可能性。
回归
回归
另外一个可以促进营销升级的算法，是使用回归模型来预测一个重要信息的具体价值。这种算法与分类算法有关联，后者预测事情是否将会发生，而前者预测事情会发生的程度。
回归模型的一个很好的用例，是预测通过交叉销售或加售手段能够带来的收入提升。在线视频平台BrightCove通过这种方式来提升现有客户群体的合同价值。
此外，有分级定价策略的公司，也可以通过类似算法来生成每个新潜客的估计价值（用于初始销售或计算客户全生命周期价值）。有了这一洞察力，他们可以区别处理潜在客户，也许会通过为低价值客户提供自助服务来保证效率，以便能对最有价值的客户给予白手套待遇等。
聚类
聚类
最后，聚类模型会根据个体的相似性对客户群体进行分组。通过这一算法可解决的营销问题可能会是：“我们的客户是否会形成天然的细分？”这些信息对于初期的营销领域探索，或者确定面向目标客户的支持/销售团队结构会特别有用。通过分析潜在客户及客户数据库，这些聚类模型会将每个客户分配到与其有类似属性的“群组”中。
聚类算法的开放性，需要依赖数据与人的直觉，来定义当前目标客群最显著的特征。你将了解到客户群体的最新洞察，并找到新的细分客群。然后，营销人员可以有的放矢地制定有针对性的广告或更具个性化的销售策略，并识别与表现最佳的客群类似的其他人。
上面的示例介绍了AI如何改变企业理解和处理数据的方式。
总结起来，算法能够为销售和营销团队带来以下三方面的帮助：
1. 找到Pipeline中的“空白”：通过算法确定能够优化客户转化的机会，从而带来收入的提升。
2. 真正实现自动化以减少人力：每个企业都存在的一些低效率环节（如手动主导的研究等），可以轻松被高效算法和预测分析所取代。
3. 丰富传统的工作模式：算法可以帮助团队跳出既有思维，从数据中发现重要的商业模式，以提高业务敏捷性和竞争优势。返回搜狐，查看更多
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