数据转换率较低会对机器学习的效果产生显著影响，因此理解这一点的重要性不言而喻。

目前，机器学习正在以多种方式重塑市场的未来。根据数字营销研究机构的调查，97%的决策者认为机器学习技术将推动市场的未来发展。

营销人员可以通过多种策略利用机器学习算法来优化广告和推广活动。然而，这些策略的实际效果可能没有预期的那么理想。

大数据技术为营销行业带来了诸多解决方案，能够处理大量的数据集，并通过多种方式帮助营销人员。具体包括：

• 根据客户最有可能转化的时间自动投放广告；
• 利用基于机器学习的人工智能工具为不同访问者优化内容；
• 准确识别最有可能转化的广告，并向这些客户提供人口统计信息；
• 了解客户在与客服和支持团队交流时最常提出的问题，并实现自动回复；
• 确定邮件标题和副本，以提升点击率和转化率；
• 发现对现有客户进行促销活动时最有效的痛点。

尽管机器学习在大数据处理方面表现出色，但也存在一些挑战。特别是在面对小型数据集时，机器学习的应用效果并不理想。在过去，小型数据集曾是营销人员唯一可用的数据形式。行业专家Jyoti Prakash Maheswari指出，机器学习的某些原则同样适用于市场营销领域。

长期以来，由于存储空间和资源限制，营销人员只能依赖小型数据集。即使有些公司有能力存储大量数据，也很少有资源对其进行处理并转化为有价值的洞察。

这些公司尚未完全准备好放弃小型数据集的概念。当企业试图通过机器学习技术开发复杂的营销策略时，可能会遇到问题。

使用小型数据集自动执行营销策略会遇到哪些挑战呢？

很多数字营销平台都允许用户更容易地利用机器学习的优势，但通常需要广告主实时追踪转化情况或手动上传数据。

Propel Media是一家利用机器学习帮助广告主实现最高投资回报率的公司。许多广告主表示，在使用基于机器学习的每次行动成本（CPA）优化器后，他们的广告效果有了显著提升。

然而，熟悉这一技术的专业人士警告称，不应将其应用于少量转化数据。一位Propel Media的广告商提到，企业通常需要至少50次转化才能从中获取价值，而超过100次转化时，广告定位的效果会更好。

机器学习算法可以从转化数据中提取有用的信息，但这些推广的效果很大程度上取决于已上传转化数据的数量。也就是说，随着新数据的导入，新增转化带来的边际效益会逐渐递减。

这意味着营销人员可能需要大量的数据才能获得有价值的洞见。所需转化次数的具体数量取决于他们试图优化或自动化的流程复杂程度。

例如，营销人员可能只需要20至30次转化的数据就可以确定最有效的广告。机器学习算法可以用这些数据量在95%的置信水平下识别出最佳广告。

然而，为了确定最佳人口统计特征，营销人员还需要更多的数据。当尝试利用机器学习进行人群细分或排除时，可能需要数百次以上的转化数据。

总之，机器学习对市场营销至关重要。但是，营销人员需要大量数据来构建高质量的算法。因此，他们应该谨慎选择合适的数据规模，并确保能够收集足够的转化数据。