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你看到的大多數(shù)廣告都是完全不相干的?？匆粋€小時的電視，你就會被各種廣告轟炸：你不需要的處方藥、你買不起的汽車、你不喜歡吃的食物以及你永遠不會投票給的政客。
這說明了營銷人員面臨的一個最古老的挑戰(zhàn)：大多數(shù)營銷信息都無人理會。因為從來沒有一個好的方法，將特定的營銷信息與特定的客戶聯(lián)系起來，許多人會忽略大部分的廣告。根據(jù)傳統(tǒng)的做法，廣告主必須撒一張大網(wǎng)，并希望至少能接觸到部分目標受眾。這導致了大量的時間、金錢和精力的浪費。
隨著互聯(lián)網(wǎng)和電子商務的興起，這一切都改變了。在線環(huán)境允許零售商專門為個體購物者量身定制商業(yè)空間?，F(xiàn)在，顧客可以只買他們需要的東西，而不必在滿是不相干產(chǎn)品的大型商超中徘徊。這使得營銷人員能夠創(chuàng)造出直接面向目標受眾的定制廣告信息。此外，在線活動可以被跟蹤，從而更好地了解客戶的偏好，從而為營銷人員制作更有吸引力的廣告信息提供堅實的數(shù)據(jù)。
互聯(lián)網(wǎng)開創(chuàng)了營銷的新時代，廣告主可以針對個人而不是人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行營銷。這就導致了銷售額的增加、客戶滿意度的提高，以及更有效的營銷策略。傳統(tǒng)廣告時代采用猜測和直覺的做法，隨著時間的推移已經(jīng)減少。營銷人員可以依靠數(shù)據(jù)和可定制的環(huán)境為客戶創(chuàng)造真正的個人購物體驗。
什么是計算營銷學？
計算營銷學是市場營銷新興的分支，營銷人員使用計算能力來制定最好的營銷策略，向特定的消費者提供最好的廣告。在線活動產(chǎn)生大量關于用戶的信息，從用戶的Facebook頁面到搜索記錄，所有的一切都記錄了你是誰，你喜歡什么。廣告主們希望將消費者與他們最感興趣的購買產(chǎn)品聯(lián)系起來，因此對這些數(shù)據(jù)的需求很高。為了做到這一點，他們必須創(chuàng)造出能夠處理和響應所有這些信息的技術。
計算營銷學由算法、數(shù)學公式、計算機程序和其他分析工具等組成，為客戶提煉購物體驗。計算營銷學的使命是找到更好的方式將客戶與廣告營銷聯(lián)系起來。計算營銷學的最大優(yōu)勢是讓許多傳統(tǒng)的營銷職能實現(xiàn)了自動化。不是由真正的營銷人員來決定什么廣告會出現(xiàn)在消費者面前，而是電腦根據(jù)它收集到的數(shù)據(jù)來做出選擇。這將為營銷人員帶來更高的效率，為零售商帶來更高的利潤。
例如，當你用谷歌搜索釣魚，釣魚桿的廣告就會出現(xiàn)在頁面頂部。在亞馬遜上買了一本書之后，它會推薦其他你可能喜歡的書。Netflix會根據(jù)電影觀看記錄播放電影。所有這些營銷信息都是基于用戶過去在網(wǎng)上的行為。這種行為已經(jīng)被跟蹤和分析，以便下一次為消費者提供更個性化的體驗。計算營銷學為廣告主提供了一種前所未有的方式，將他們的客戶與最相關的產(chǎn)品聯(lián)系起來。
計算營銷學的組成部分
計算營銷學是一個高度技術化的領域，它利用了計算機科學中的幾個學科，以及經(jīng)濟理論的一大領域。
信息檢索：互聯(lián)網(wǎng)包含了難以想象的大量信息。訪問想要的特定信息通常是一個挑戰(zhàn)。信息檢索試圖在用戶和他們想要的信息之間建立更強、更快和更有效的聯(lián)系。從商業(yè)意義上說，顧客越容易找到他們想要的東西，他們就越有可能購買。
機器學習：人工智能的一個分支，試圖為機器識別和對復雜模式做出反應創(chuàng)造方法。這很簡單，就是教會機器從環(huán)境中學習東西。在計算營銷學的背景下，機器學習被用于挑選客戶行為模式，并提供相關的在線體驗。Snapdeal、亞馬遜、Flipkart等電商品牌會從消費者過去的購物經(jīng)歷中學習，從而更好地了解他們未來想購買的產(chǎn)品。
優(yōu)化：在互聯(lián)網(wǎng)上，并不是所有的網(wǎng)站都是為用戶創(chuàng)建的。網(wǎng)站應該根據(jù)用戶進行優(yōu)化。因此，優(yōu)化是一個將網(wǎng)站在互聯(lián)網(wǎng)上的可訪問性最大化的過程。如移動優(yōu)化包括讓用戶可以通過手機訪問網(wǎng)站，搜索引擎優(yōu)化用于網(wǎng)站在搜索結果中獲得較高的排名。優(yōu)化的主要目的是讓網(wǎng)站容易被大多數(shù)人發(fā)現(xiàn)，且易于使用。
微觀經(jīng)濟學：微觀經(jīng)濟學是對小規(guī)模經(jīng)濟的研究，它與個人對購買物品的選擇方式有關。計算營銷學試圖將個性化的營銷信息與單個購物者聯(lián)系起來。利用微觀經(jīng)濟學的理論，計算營銷學可以找到更好的方式與消費者直接接觸。
誰會學習計算營銷學？
大型零售商和門戶網(wǎng)站是對計算營銷學最感興趣的公司。零售商想要用這種策略來提高銷售額和顧客滿意度。像亞馬遜和沃爾瑪這樣的公司使用計算營銷學來匹配他們的產(chǎn)品與客戶的需求。如果顧客的購物體驗是專門為他們的消費習慣量身定制的，他們可能會購買更多，購買更頻繁。通過計算營銷學，零售商可以根據(jù)過去的購買情況推薦產(chǎn)品，提供個性化的交易，并根據(jù)客戶的人口統(tǒng)計信息定制營銷信息。
Facebook和Pandora等網(wǎng)站利用計算營銷學為其品牌創(chuàng)造價值。例如，Pandora根據(jù)用戶的音樂喜好創(chuàng)建廣播電臺。用戶使用網(wǎng)站的次數(shù)越多，計算程序就越能理解他們的喜好，選擇的歌曲也就越相關。如果用戶喜歡他們聽到的內容，他們很可能會一次又一次地回到這個網(wǎng)站。這些流量的價值可以用于銷售廣告位，并創(chuàng)建其他商業(yè)產(chǎn)品，如支持品牌的智能手機APP。
小型網(wǎng)站和企業(yè)沒有收集和分析客戶數(shù)據(jù)的技術基礎設施，但這并不意味著它們不能從計算營銷學中獲益。企業(yè)可以利用引導主要搜索引擎提高網(wǎng)站排名的算法。如果一個網(wǎng)站更容易找到，它就會被訪問得更頻繁。小型企業(yè)可以利用現(xiàn)有的算法來完成。
消費者從計算營銷中獲益最多。收集到的關于他們的數(shù)據(jù)越多，他們的在線體驗就越具有相關性。
計算營銷學的目標
計算營銷學在在市場營銷領域只有15年的歷史，對此領域的研究非常少。該領域有巨大的增長空間和擴展?jié)摿?。以下是計算營銷學的主要目標：
更好的廣告相關性：例如，你在谷歌上搜索了一些東西。因此，出現(xiàn)在谷歌頁面上的廣告和搜索結果是基于輸入的搜索詞。然而，計算營銷學者的主要目標是在關鍵詞和廣告之間創(chuàng)造盡可能強的鏈接，這是讓用戶點擊這些廣告的最佳方式。
社交媒體和行為營銷：計算營銷學研究人員希望利用登陸社交媒體網(wǎng)站的內容、用戶簡介和搜索歷史向消費者提供廣告。因此，最大的增長領域之一就是將所有這些私密信息的潛力最大化。
降低成本：對于營銷人員來說，只有當廣告帶來的收入大于成本時，它才有價值。因此，計算營銷學研究人員希望使用計算技術來增加每個廣告的回報，并降低廣告成本。
自動化營銷模型：這涉及到使用智能模型來預測營銷決策的結果。因此，這些模型有助于預測真實消費者在真實市場中的行為。
收集用戶信息：營銷人員希望找到新的詳細信息來源。所以，這是廣告主了解客戶需求的最好方式。
多平臺分析：計算營銷學研究人員不想把他們的廣告區(qū)域限制在互聯(lián)網(wǎng)上。因此，他們想把計算分析與電視、廣播、平面廣告活動等營銷手段結合起來。
Reference：
https://lapaas.com/computational-marketing/
https://www.marketing-schools.org/types-of-marketing/computational-marketing/#section-1
