行銷人員就可以鎖定其資料
只需點擊 Iterable，結構，透過防止新增意外的資料欄位來確保無與倫比的資料完整性。這種控制不僅保持了數據的一致性和可靠性，而且使該平台非常易於使用。
資料架構管理還使行銷人員能夠有意識地更新其資料架構，從而簡化其資料組織流程，而無需深厚的技術技能。透過精確的數據管理，活動變得更有針對性、可衡量和可擴展。利用 Iterable 的行銷人員不僅可以組織和啟動數據，還可以優化其行銷影響。
透過可迭代和雪花安全資料共享在您的企業中釋放人工智慧
我們的客戶透過人工智慧驅動的品牌親和力™和預測目標促進了跨通路溝通，以做出更好的定位決策，提高忠誠度並釋放業務成長。
現在，是時候將這些強大的人工智慧豐富的用戶屬性直接添加到 Snowflake 帳戶中並增強其業務數據，以便他們可以擴大對整個業務的影響力。
例如，符合資格的行銷人員現在可以設計更好的產品內體驗，以提高被 Brand Affinity™ 歸類為「中性」的客戶的忠誠度。同樣，透過在Snowflake 中提供預測目標，品牌現在可以將這些用戶評分與其他業務或產品數據結合起來，以清楚地了解各種產品內體驗如何影響特定自訂事件和客戶細分的參與度和轉化率。
此更新將一整套使用者設定檔資料合併到現有的活動資料流中，從而增強了我們的 Snowflake 安全資料共享解決方案，從而消除了對自訂管道和工程師的需求。
擁有您的數據策略
Iterable 是為行銷人員建構的。在這個最新版本中，我們將透過減少對技術和工程團隊的依賴，使行銷人員能夠輕鬆啟動更多客戶資料來實現這一願景。
Ingest Toolkit 和Snowflake 安全資料共享解決方案的更新使行銷人員能夠連接和啟動他們的雲端資料平台，在平台上管理他們的資料結構，並使用人工智慧驅動的用戶分類器增強他們的Snowflake 帳戶，以便他們能夠真正釋放客戶的喜悅，同時減少他們對技術團隊的依賴。
要了解有關智慧攝取攝取工具包以及 Snowflake 安全資料共享解決方案更新的更多信息，請查看新增內容。有關 Hightouch 的更多信息，請訪問hightouch.com。
親身體驗行銷中的機器學習
作者：Nick Ma
於 2024 年 1 月 25 日
機器學習(ML) 是一項非凡的技術，它徹底改變了平凡的任務，使我們擺脫了體力勞動的負擔，並推動我們進入一個計算機能夠熟練地從數據中學習、做出越來越準確的決策和預測的世界。即使在我們更喜歡人類決策的領域，機器學習也可以提供寶貴的見解，幫助我們做出更明智、更快速的決策。當我們駕馭這種互聯的格局時，機器學習的影響產生了深刻的共鳴，它重塑了行業，優化了效率，並以以前難以想像的方式豐富了我們的經驗。
機器學習的實際應用
在科技無縫融入我們日常生活的時代，機器學習的普遍影響證明了其變革力量。我們的許多日常體驗都是由機器學習以我們從未想過的方式提供支援的。機器學習在幕後秘密運行，精心策劃各種體驗，從輕鬆過濾垃圾郵件到在串流平台上提供個人化推薦。
機器學習過濾垃圾郵件
有時，最有價值的技術很容易被忽略。以機器學習在垃圾郵件過濾中的作用為例。垃圾郵件過濾器的價值在於能夠以閃電般的速度處理大量傳入資料、從這些資訊中學習模式，然後辨別合法電子郵件和不需要的電子郵件。
該模型的行為包括分析電子郵件內容、寄件者資訊和用戶交互，以做出瞬間決策，從而顯著減輕手動篩選無數電子郵件的負擔，所有這些都以用戶幾乎不需要考慮的方式完成。十年前，人們經常需要將郵件標記為垃圾郵件或非垃圾郵件，但如今，科技已經改進到只偶爾需要這樣做的程度。
機器學習提供影片推薦
在視訊串流服務領域，機器學習的輝煌之處在於個人化推薦。這些平台採用複雜的演算法來仔細檢查用戶偏好、觀看歷史記錄以及與內容的交互，以根據個人口味提供建議。
當使用者發現與他們
的興趣完全一致的誘人內容時，這就是機器學習迭代學習過程的證明。這些平台不斷完善其演算法，根據觀看時間、點讚和互動等用戶參與度指標來衡量推薦的成功與否。透過這個迭代過程，機器學習識別使用者行為模式並完善其建議，從而增強整體使用者體驗。觀看者根本不需要考慮機器學習就能從中受益。
機器學習如何支援預測行銷
同樣，在行銷領域，由機器學習推動的預測分析徹底改變了行銷策略。預測模型可以分析多方面的數據點來預測用戶行為，使行銷人員能夠準確預測回應。這種預測能力消除了針對特定用戶群進行行銷活動時所涉及的猜測。
透過從過去行銷活動的成功和失 斯里蘭卡 電話號碼 敗中學習，這些模型迭代地完善其預測，優化目標標準並提高行銷工作的效率。機器學習的價值主張意義深遠——它不僅可以為行銷人員和使用者節省時間，還可以提高互動和體驗的品質。
現實世界的行銷範例
為了說明預測模型如何在 斯里蘭卡電話號碼 幕後運作，我們將介紹一個使用來自真實葡萄牙銀行機構的行銷資料來建立預測模型的範例。該資料是開源的，程式碼可在本筆記本中找到。這本筆記本包含更詳細的程式碼演練以及如何建立模型，而本文中的解釋則更高級，重點在於這種假設模型可能產生的影響。
數據
該數據集包括 16 個提供用戶資訊的特徵，包括人口統計數據，例如他們的工作、婚姻狀況、教育狀況，以及行銷數據，例如他們被聯繫的次數以及先前行銷活動的結果。目標是預測客戶是否訂閱定期存款，這是此活動的轉換事件。
具有各種資料列和行的表格。
本例中使用的資料範例。
資料清理
該資料集包含 45211 個聯絡人的資料。建立預測模型的第一步是資料清理。我們必須將資料轉換成xgboost（一種流行的機器學習演算法）可以理解的格式。在生產模型開發中，此階段花費最長的時間並不罕見。有關我們如何進行清潔的詳細信息，請參閱筆記本。
資料與上一張影像相同，但已清理，這表示類別分配正確，沒有任何空白。
清洗後的樣本資料。
訓練/測試拆分
接下來，我們將這些聯絡人拆分為訓練集和測試集。該模型將從訓練集中的使用者學習，同時我們在測試集中測試模型的準確性。 （注意：同一用戶不能同時出現在兩個集合中，因為模型實際上會欺騙答案。）
眾的互動奠定了基礎，標誌著技術與消費者參與之間的共生關係邁出了關鍵的一步。
要了解有關 Iterable 預測目標的更多信息，請安排演示或聯繫您的 CSM。
