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以帳戶為基礎的行銷
吉米特·梅塔的形象
2024 年 8 月 21 日 | 吉米特·梅塔
反導飛彈
以客戶為基礎的行銷 (ABM) 迅速成為旨在精準瞄準高價值客戶的企業的基石策略。然而，隨著 ABM 活動的複雜性和範圍不斷擴大，對更先進的工具來預測結果和完善策略的需求從未如此強烈。這就是機器學習 (ML) 發揮作用的地方，它使行銷人員能夠非常準確地預測結果，從而提供 ABM 轉型的潛力。

機器學習在 ABM 中的作用
機器學習是人工智慧的一個子集，涉及使用透過經驗自動改進的演算法。當應用於 ABM 時，機器學習可以分析大量資料來識別模式、預測結果並提供人類無法辨別的可行見解。

在 ABM 的背景下，機器學習可以在幾個關鍵領域中利用：

線索評分和優先：

傳統上，潛在客戶評分依賴預先定義的標準，通常由行銷團隊 阿爾及利亞電話號碼庫 根據歷史數據設定。然而，機器學習可以透過不斷分析新數據點並即時調整分數來完善這一過程。這確保了最有希望的潛在客戶得到優先考慮，從而提高了銷售和行銷團隊的效率。
預測帳戶定位：

並非所有帳戶都是一樣的。機器學習模型可以分析過去成功客戶的特徵，並預測哪些新客戶可能會產生最高回報。這樣可以更集中和有效地分配資源，確保將精力集中在潛力最大的帳戶上。


大規模個人化：

ABM 面臨的最大挑戰之一是大規模提供個人化內容和訊息傳遞。機器學習可以透過分析帳戶資料並製作與特定痛點、偏好和行為產生共鳴的個人化訊息來自動化此過程。這種由機器學習提供支援的個人化程度可以顯著提高參與度和轉換率。
行銷活動績效優化：

機器學習演算法可以持續監控 ABM 活動的績效，識別哪些有效，哪些無效。透過分析參與率、轉換指標和客戶回饋等因素，機器學習可以提供優化行銷活動的即時建議，確保最大的投資報酬率。
客戶終身價值預測：

了解帳戶的長期價值對於策略決策至關重要。機器學習模型可以透過分析歷史購買行為、參與程度和其他相關數據來預測客戶終身價值 (CLTV)。這使得企業能夠專注於培養與高價值客戶的關係，確保持續成長。
將機器學習與 ABM 整合的好處
機器學習與 ABM 的整合帶來了幾個顯著的好處，可以顯著提高行銷工作的有效性：

提高精度：

機器學習處理和分析大量資料集的能力可以實現更精確的預測和定位。這減少了資源浪費的可能性，並增加了成功吸引高價值客戶的機會。
增強決策能力：

透過提供數據驅動的見解，機器學習使行銷團隊能夠做出更明智的決策。無論是選擇目標帳戶還是確定最佳訊息傳遞策略，機器學習都可以更準確地指導這些決策。
可擴充性：

隨著 ABM 計劃的發展，維持高水準的個人化和針對性可能變得具有挑戰性。機器學習使許多流程自動化，使行銷人員能夠在不犧牲品質的情況下擴大工作量。
持續改進：

機器學習的關鍵優勢之一是其隨著時間的推移學習和適應的能力。隨著越來越多的資料輸入系統，機器學習模型變得越來越準確，從而不斷改善活動結果。
預測見解：

除了簡單地對數據做出反應之外，機器學習還可以預測趨勢和結果。這種預測能力對於規劃未來的活動和維持競爭優勢非常寶貴。