数据转换率较低会对机器学习的应用效果产生显著影响，因此理解这一点非常重要。

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

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。它能够处理大量数据集，从而以多种方式帮助营销人员。具体措施包括：

• 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；
• 精准定位最有可能转化的广告，并分析这些客户的特征；
• 解决客户在与客服和聊天机器人互动时最常见的问题，并实现自动回复；
• 优化邮件标题和内容，以提高点击率和转化率；
• 发现针对现有客户进行促销的有效切入点。

尽管机器学习在大数据领域表现出强大的功能，但也存在一些挑战。对于小型数据集而言，机器学习的应用价值有限。在过去，营销人员主要依赖于小型数据集。他们缺乏足够的存储空间和资源来收集关于客户的大数据。即便有能力存储大数据的公司，也往往缺乏处理这些数据并提取有效洞察所需的资源。因此，许多公司尚未准备好放弃小型数据集的应用理念。当企业尝试基于机器学习技术开发复杂的营销策略时，这可能会成为一个问题。

使用小型转化数据集进行营销策略的自动化操作会遇到一些挑战。许多数字营销平台使客户更容易利用机器学习的优势，但通常需要广告主实时跟踪转化情况或手动上传数据。

Propel Media公司是利用机器学习帮助广告主提升投资回报率的企业之一。许多广告主反馈，在使用依赖于机器学习技术的成本每行动（CPA）优化器后，广告效果得到了显著改善。然而，熟悉该技术的专业人士警告称，不宜将其应用于少量转化数据。据一位媒体广告商所述，企业通常需要至少50次转化才能从中获取一定价值，而当转化次数超过100次时，广告定位的效果会更好。

机器学习算法可以从转化数据中得出有用结论，从而显著提升广告效果。关键在于，广告效果的质量与已上传转化次数密切相关。

其他大部分广告平台也有类似的技术。企业使用自己的内部机器学习平台来自动化和优化营销策略也会遇到相同的问题。

当企业营销人员尝试将转化数据用于机器学习算法时，将面临一些挑战。他们需要最低限度的转化数据点才能制定有效的机器学习策略。此外，他们还会发现转化数据的质量受到指数衰减因子的影响。这意味着，随着导入新数据，增加更多转化所带来的额外收益将持续减少。

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。所需的具体转化次数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。机器学习算法可以使用这些数据量以95%的置信水平识别出最佳广告。

但是，营销人员还需要更多的数据来确定最优的人口统计信息。他们希望利用机器学习技术来细分或消除人口统计信息差异，但这可能需要数百次转化才能实现。

因此，为了从机器学习营销算法中受益，营销人员需要足够多的数据。虽然机器学习在市场营销中具有巨大潜力，但营销人员需要大量的数据来构建高质量的算法。