营销人员不断努力以保持领先地位：领先新闻，领先趋势，领先客户期望。
在永远在线的文化，数字访问，TikTok之类的应用程序以及闪电般的互联网连接的激励下，当今趋势迅速发展。大多数营销团队可能都熟悉被市场中甚至在自己的数据内快速增长的趋势所措手不及的感觉，尤其是当该数据显示出令人震惊的事情（例如失去客户）时。
人工智能（AI）和机器学习（ML）可以为营销人员提供领先优势。尽管营销人员总是在创造力方面赢得胜利，但是算法在分析数据（尤其是大量数据）方面要好得多。借助大量数据，算法可以在营销团队之前发现机会（和警告信号）。通过拥抱AI和这些见解，营销人员可以发送更多及时的信息，报价和更新，以帮助他们的客户。众所周知，个性化的及时报价和产品可以带来更高的转化率，客户忠诚度和满意度。
1.地理和时间购买模式的变化
趋势通常会在特定时间段（例如几天或几周）内或某个地理位置内冒出。通常是时间和地理数据的混合，特别是当趋势从一个位置开始并随时间传播到其他位置时。
机器学习算法可以发现这些现象的发展，因此营销人员可以顺应潮流。零售是其中一种基于AI的趋势发现非常有价值的行业。例如，假设凯特·米德尔顿（Kate Middleton）穿着红色裙子参加了备受瞩目的活动。这套衣服会成为新闻，或者被收录在一个受欢迎的博客中。突然之间，英格兰的人们在几天或几周的时间内开始购买红色裙子。也许这种趋势甚至扑朔迷离，美国东北部的人们开始购买红色裙子。
基于ML的算法会在其整个开发过程中发现这种时间趋势，并告诉营销人员围绕红色裙子发送更多的通信或报价。
2.即将发生的天气事件的影响（和机会）
购买决策通常基于时事，尤其是天气变化。当然，品牌已经在进行季节性营销。冬季来临时，户外探险零售商自然会购买手套，滑雪板和雪橇。但是，机器学习可以帮助品牌获得更大的针对性。ML不需要一般的期望（冬天很冷，经常下雪），而是可以找到更具体的见解（这三个州正在掀起一场风暴，下周将向其他州发展）。
通过摄取和研究天气模式，算法可以看到即将发生的大雪，并建议营销人员提前开始发送通信。当ML和营销人员着眼于整个区域（例如，从美国中西部到东北部）的天气事件时，他们可以领先于趋势。这为客户增加了价值，他们可能会在风暴临近时发现铲子，盐和雪地运动装备售罄，并使品牌受益，该品牌最终将出售更多产品并建立客户忠诚度。
3.如果客户要跳船
以上两个示例均基于实际购买的数据。但是，如果没有数据怎么办？换句话说，当人们停止生成品牌可以使用的数据时会发生什么？
缺乏数据本身就是数据。ML算法擅长发现这些类型的模式。当与其他数据点（例如满意度调查，致电服务中心，多次退货等）结合使用时，此类数据会提供强烈的警告信号，表明客户即将跳船。
有了这种洞察力，营销人员可以采取更细微的保留方式。营销商可以发送响应的可能性来细分客户，而不必发送电子邮件爆炸或报价使客户筋疲力尽。例如，如果客户由于最近的不便而有完全离开品牌的风险，则营销人员可以发送慷慨的优惠券或要约以吸引他们。
机器学习可改善客户沟通
上面的所有示例都构成了现代营销的核心宗旨：对您的客户具有同理心。通过了解推动它们的趋势，影响它们的当前事件以及他们与您的品牌的经验，营销人员可以大规模地进行富有同感和有意义的交流。
当然，这种深度分析需要非常好的数据。第三方数据可以发挥有益的作用，尽管随着Google从传统Cookie转移到其他方面，情况正在迅速发生变化。第一方数据通常是最好的，因为客户已同意与组织共享数据，并表示愿意与他们联系。
无论采用哪种混合方式，组织都应确保他们拥有丰富的数据集，以供ML算法分析和理解。并且应该更新该数据集，尤其是在当前事件或天气起着重要作用的情况下。
机器和人可以构成强大的营销组合。确保您与数据合作以充分享受收益。