如今，越来越多的人在谈论使用云营销来提高零售商网站的投资回报率。谷歌、微软、亚马逊、阿里巴巴、腾讯等国内大型云服务提供商也在投入大量资源和成本，努力吸引零售商对这一新兴技术的兴趣。企业如何通过云营销提高竞争力？
1. 机器学习：
零售商越来越重视数据的使用。企业几乎每天都密切关注绩效数据。季度趋势、类别洞察力和库存水平几乎是公司各级管理层应该关注的问题。这种分析对所有零售企业的成功至关重要，机器学习也在改变游戏规则。
数据科学可以找到人们无法察觉的趋势。在第一轮优化产品线时，并不难找到这些有价值的数据洞察力。一般来说，使用数据模型来探索消费者行为数据的相关性，很容易找到业务优化点。
但总的来说，分析的范围和目标是由分析师定义的。机器学习将帮助您进一步探索数据规则，跳出人类思维的局限性，在复杂的消费者路径中，它的速度是任何传统的数据分析方法都无法达到的，只需要几个小时就可以完成过去几周的工作。
如果机器学习就像团队的大脑，那么营销云就像一只老虎。为了找到下一个可以显著优化的方向，我们需要不断地测试和学习大量多样化的数据集。
了解消费者行为数据，制定正确的选择和使用大数据的策略，不仅需要良好的业务敏感性，还需要数据科学的专业能力，从而有效控制测试条件对收入的影响。云营销不仅能给你带来灵活性，还能让你收集各种技术和处理能力的优势。
2. 自动化：
云营销云计算的另一个优势是将分析洞察力转化为行动。
类似谷歌营销平台和 Facebook 主流的数字营销平台，如以云为核心的基础设施，更容易在营销活动中使用云。许多 SaaS产品依托亚马逊三大云服务提供商 AWS、微软的 Azure 和谷歌的 GCP。
这样，就有可能实现高端零售商承诺的“大规模个性化”。所谓“大规模个性化”，是指根据每个用户的肖像定制主页，根据特定消费者最近的决定推广广告和电子邮件，预测消费者最有可能购买的商品，并给予一定的折扣来吸引消费者完成购买。
以这种方式，我们利用云营销技术，借助机器学习触发响应和测试，并使用数字工具自动将消费者想要的商品推到他们面前。例如，谷歌营销平台、谷歌广告平台和 Facebook 都有目标 CPA 和目标 RoAS 算法几乎可以实时处理数据。
谷歌分析还具有“用户群”功能，可以创建最有可能购买商品或完成某一行动的用户群。这样给零售商带来收获的案例有很多:例如Salesforce 最近发布的一项研究对5亿消费者进行了调查，报告显示通过了 AI 推荐商品的平均订单价值高达14%。
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3. 用户洞察力集中：
在预算有限的前提下，零售商优化资源的最佳方式是建立一个跨渠道的360度消费者数据库，其中数据也可以通过其他渠道进行分析和利用，这样，下次推送广告或优惠信息时，就可以智能投放了。
作为数字时代的营销人员，我们非常重视将数据与营销工具联系起来。今天的云不仅是系统集成器和软件工程师的工具，而且正在改变传统的营销行业，使机器学习得出的结论可以直接自动应用于数字营销工具。
例如，云营销的优势之一是加强 CRM。如果电子邮件营销能达到20%的开放率，零售商会非常满意，但仍有80%的忠实用户选择订阅而没有看到促销信息。
那这80%该怎么办呢？CRM 团队可能想再给他们发一封电子邮件，但这可能不是最明智的解决方案。如果在云平台上建立一个集中的消费者数据库，剩下的80%可以通过一系列不同的策略准确交付。
例如，他们将在接下来的5天内展示5-8个展示广告，或根据他们的搜索词调整竞价策略，或重新定制他们的下一个登陆页面等。你可能会说，依靠现有的 CRM 这一点已经可以在系统中实现了。
然而，任何集中项目的主要目的之一是将所使用的各种营销技术套件结合起来，测试和提高用户活动。这在云中的成本要低得多，因为项目配置的成本接近于零。
在许多不同的商业场景中，不断学习如何最有效地促进消费者完成交易的策略也非常重要，需要洞察力和持续的测试迭代。
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