如何在營銷中開始使用機器學習
已發表: 2021-06-20所有好的 ML 算法背後的關鍵是好的數據，並且要從關係數據庫（比如您的公司最可能使用的數據庫）中獲取這些數據，您需要了解 SQL
大多數公司的營銷分析仍然僅限於在 Google 表格上創建報告並使用簡單的時間序列預測（或猜想）來預測銷售額
儘管一些公司現在在處理此類大數據並將其結合到更好的細分市場和市場用戶方面變得非常複雜，但仍有很多公司正在迎頭趕上。
時不時地，我們都聽到機器學習將如何接管我們平凡的工作以及人工智能如何成為未來。 但坦率地說，今天機器學習和算法並不是未來的故事，它們無處不在，從你的谷歌搜索到你的 Netflix 建議。
雖然一開始您可能永遠無法識別您周圍系統中隱藏的智能，但這些系統旨在為您提供如此無縫的體驗，感覺就像“魔術”。
機器學習是人工智能的一個子集，我們現在只討論機器學習。
機器學習只是利用計算機來理解我們作為人類可能難以理解的複雜和大數據。
今天，當我們想到營銷時，我們不禁會想到“數字營銷”。 隨著這個前綴的發明，出現了大量的數字數據。 有關我們如何獲取客戶的數據，以及有關我們產品的用戶行為的數據。
儘管一些公司現在在處理此類大數據並將其結合到更好的細分市場和市場用戶方面變得非常複雜，但仍有很多公司正在迎頭趕上。
大多數公司的營銷分析仍然僅限於在 Google 表格上創建報告並使用簡單的時間序列預測（或推測）來預測銷售。
雖然大多數頂級營銷主管都知道機器學習在營銷中很有用，但只有少數人確切知道如何做。 在不確切知道如何做的情況下，你怎麼能讓公司的數據科學家來幫助你呢？
不用擔心，在本文中，我將為您提供開始成為營銷科學家的旅程的框架，並使用機器學習來增強您的營銷活動。
如何開始
- 學習基本的 SQL：所有好的 ML 算法背後的關鍵是好的數據，並且要從關係數據庫中獲取這些數據，比如您的公司最可能使用的數據庫，您將需要 SQL 知識。 只需熟悉基本語法，這樣您就應該能夠獲取相關數據並將其存儲在 CSV 中。
- 學習 Python：當涉及到人工智能或機器學習或任何與這些主題無關的東西時，Python 是它的黃金標準語言。 資源和幫助的範圍是無限的，一旦開始，您應該立即編碼。
熟悉基本的 python 和包，如 pandas 和 numpy，學習清理數據並為 ML 模型預處理數據。 這可能涉及處理空值、很好地構建數據以及一些特徵選擇和特徵工程。
一旦你完成了數據操作和清理，並選擇了所有正確的特徵來構建模型，你就可以將數據劃分為“測試”和“訓練”集。 訓練集幫助你的模型學習，而測試集幫助測試你的模型的準確性。
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您可以使用機器學習的 2 個主要分支；
- 監督機器學習：顧名思義，當我們用標記數據教授算法來預測結果或將數據分類時，就會使用這種類型的機器學習模型。
例如; 您可以使用監督機器學習算法根據上一期支出、銷售目標等因素預測所需的營銷預算
- 無監督機器學習：雖然有監督機器學習要求您使用標記數據訓練算法，但無監督機器學習算法無需任何人工干預即可發現數據中的隱藏模式。
例如：無監督機器學習可以幫助對給定客戶特定屬性的客戶進行分組。
警告：無論無監督學習聽起來多麼花哨，通常都很難向業務利益相關者解釋無監督學習模型的工作原理。 至少在開始時，最好堅持使用監督機器學習。
監督機器學習中的算法類別
監督機器學習中有兩種算法；
1.分類：分類將幫助您預測標籤例如：根據其他因變量（如收入、購買頻率、購買新近度、在網站上花費的時間等）對客戶進行細分。
流行的分類模型：邏輯回歸（雖然名稱暗示它是回歸，但實際上用於分類問題）、隨機梯度下降、K-最近鄰。 決策樹。 隨機森林。 支持向量機。
- 回歸：回歸問題有助於預測變量的數量。 例如; 下個月的銷量。
流行的回歸模型：線性回歸、嶺回歸。 套索回歸。 彈性網絡回歸
一旦您知道您要解決的問題是分類問題還是回歸問題之一，模型選擇就高度依賴於您的用例。 您需要優化一些指標（例如：均方誤差），以便為您的用例選擇最佳模型。
從一個問題開始：
某些東西如果學過而不應用，過段時間就會被遺忘。 因此，當您熟悉機器學習的世界時，最好記住用例。 這不僅可以讓您對學習新模型感興趣，還可以展示您新學到的技能。
隨著您的進步，您應該從要解決的問題開始。 這可以是任何東西，從嘗試使用 KMeans 聚類對用戶進行細分，到使用線性回歸預測銷售額，再到使用 KNN 分類器預測客戶流失。
一旦您學會了部署生產就緒模型的足夠知識，您可以嘗試應用其他模型並微調功能以提高模型的準確性。 您的模型的準確性可能會隨時間而變化，因此始終建議您稍後再重新訪問您的模型。
專業提示：Python 中有一些模型，例如：SARIMAX 不屬於機器學習，但對於時間序列預測來說是非常有用的模型。 不要將自己局限於機器學習，當你學習 Python 時，還有其他模型會派上用場。
請記住，所有機器學習模型都與您用於訓練它們的數據一樣好。 預測 SERP 排名最佳指標的模型將取決於您的功能列表的詳盡程度和合理程度。 在構建機器學習模型時，領域知識非常重要。