例如通过配置 （理想客户档案）设置，数字营销人 机器学习和绑定数据 与表面上的相反，数字营销人员使用的数据不一定是数字的。有一系列 来自物质世界 的行动有助于工作，比如打电话。在许多市场中，连接存在于整个消费者旅程中，了解它们来自哪里是第一个重要的数据。
此外对市场习惯进行研究
例如通话或多或少的天数和次数、购买前的平均通话次数、通话质量和其他可能性，使专业人员的工作更加完整。电话潜在客户数 香港电话号码表 据可以彻底改变营销活动。 简而言之， 机器人 正在改变营销的方式。然而，只有专业人士的眼光才能使这些行动切实有效。 我们还可以提到其他几种用途，例如聊天机器人、搜索引擎优化、推荐、社交网络参与度、流失预测等。 机器学习和数字营销的未来 首先，很难预测机器学习将把营销带向何方。
随着数据日益多样化
智能扬声器生成语音数据、大公司和新参与者，未来是一本正在构建的大书。此外，行为互联网为数字营销提供了来自线下世界的新信息，带来了新的可能性。 我们所知道的是，秘密之一就是这些机器学习模型 B2C 线索 的构建和数据的可靠性。此外，隐私规则还必须塑造数字营销人员的行为。 例如，语音数据正在优化银行业绩。在广告市场中，程序化媒体扩大了营销活动的影响范围。无论如何，营销的作用始终是记住这些进步是由人为人而取得的。
