數位行銷人員如何有效運用大數據？
在數位行銷方面，專業人士有很多機會將大
更好的定位和客製化：大數據收集和分析的關鍵用途之一是更好地了解客戶的需求並創建更個人化、有針對性的廣告活動。人工智慧越來越有能力收集和組合來自不同管道的數據，從而不僅為人們購買什麼，而且為他們如何以及為何做出購買決策提供新的線索。 例如，Netflix已經在分析全球觀看行為模式，並利用它來創造更個人化的推薦。
使用者體驗：當今使用 智利 WhatsApp 列表 者最好的體驗類型是無摩擦的。當我們談論使用者體驗 (UX) 時，我們（通常）談論的是任何可能妨礙用戶透過您的網站進行購買的事物。分析來自不同管道的數據可以幫助了解為什麼人們沒有完成購買旅程的特定階段，有助於改善未來的整體體驗。
關鍵業務決策：以正確的方式分析大數據可以讓我們發現系統和流程中可能效率低下的“差距”，從而為適當管理各種預算留出更多空間。此外，這種程度的資訊收集和分析可以幫助管理者學習如何更準確地即時做出決策，同時消除差距和錯誤。
什麼是資料探勘以及它對行銷人員有何用處？
「資料探勘」一詞是指梳理大型資料集（元資料）以尋找模式和關係，以便將其應用於特定目的（例如提高效率、有針對性的行銷活動或削減成本）的過程。這個想法是，資料探勘正在揭示特定的變量，這些變量隨後將在業務或組織環境中有用。
一個簡單的例子是 聚類分析，即根據共同特徵來識別目標群體。因此，可以根據特定屬性（例如一個人是否為父母，或是否為老年人）對客戶資料庫進行梳理和重組（聚類）。
異常檢測是資料探勘過程的另一個例子。它涉及識別系統中的錯誤或問題以消除低效率。
大數據、資料探勘與人工智慧
過去，分析師必須依賴特定的資料子集來了解世界並做出相應的決策；現在，我們可以存取如此大量的數據，因此不再那麼關注收集，而是更專注於我們正在利用這些數據做什麼。由於可用的數據太多，越來越多的組織變得高度以數據為中心，將數據用作理解和驅動業務流程的主要手段。
機器學習和人工智慧的進步使我們能夠挖掘、分析越來越大的資料集並將其應用於實際應用。大數據讓人工智慧本質上變得活躍起來——事實上，人工智慧現在可以如此輕鬆地存取它，這使得它能夠在日益複雜的層面上「學習」和解決問題，並以有意義的方式應用它。