但在網路上，擁有一個網站、一個線上商店以及一個與客戶和潛在的新興趣方進行有效溝通的系統已經不夠了。我們需要更進一步！
收集、系統化和理解購買和溝通過程中涉及的所有數據，了解有關品牌的言論和想法，了解隱藏的習慣和模式，目前與銷售本身一樣重要甚至更重要。
這就是大數據和機器學習的概念以及它們之間的結合發揮作用的地方。我們去找他們吧！
大數據
大數據的概念，簡單來說，可以理解為對來自不同來源、以不同形式和類型呈現、無法使用傳統分析工具進行處理的大量數據的收集、處理和分析。由於互聯網上的一切都可以測 直布羅陀 電子郵件清單 149998 聯絡人訊息 量和量化，因此我們可以說互聯網上的一切都是潛在的數據。
如果說在過去訪問如此大量的數據僅限於國家和大型組織，那麼今天，隨著越來越便宜和更有效率的工具和技術的傳播，小公司也可以輕鬆存取這些數據。
目前，公司可以了解潛在客戶在社交網路上發布的內容、了解他在到達您的頁面之前訪問過的網站、他在每個頁面上花費的時間、查看他在網路上進行的搜尋記錄、他觀看的影片、他聽的歌曲、他點擊的廣告以及無數其他操作。
但以連貫和有形的方式理解和系統化這些大量數據並不總是那麼容易，也就是說，將其處理並轉化為訊息，使公司能夠做出更明智和連貫的決策。這就是機器學習概念變得重要的地方。
機器學習
通俗地說，我們可以說機器學習是機器學習的過程。它被認為是人工智慧的一個分支，旨在自動化建立分析模型，也就是說，它尋求使機器自動化，以便它們能夠識別模式，創建自己的數據分析策略，可以明顯地在資訊之間「連接點」彼此斷開。
機器學習旨在分析越來越大、越來越複雜的數據，透過演算法揭示一系列人類大腦不易察覺的隱藏模式和關係。
因此，我們的想法是，機器可以自行思考和學習、自行分析和創建模型，而無需針對特定功能進行專門編程。
除了獨立思考之外，機器的目標是能夠即時生成分析模型，即解釋給定用戶當時正在尋找什麼，從而幾乎立即提供產品或服務建議也許是興趣。
大數據和機器學習之間的結合點
正如我們所提到的，大數據是一組以不同方式、從不同來源收集和呈現的巨大數據集，而機器學習可以理解為機器學習的自動化過程，透過演算法，可以建立以前隱藏的關係並創建新的分析是基於收集到的資訊的模型。
因此，大數據和機器學習之間的結合帶來了兩全其美的優點，即能夠收集大量數據並將其係統化，然後以人類無法企及的方式和手段對其進行分析，從而實現可視化以前隱藏的數據的新可能性和適用性。
未來事件和需求的可預測性、動態定價和使用者偏好的定義
例如，大數據和機器學習之間的結合允許以一定程度的確定性預測某些未來行為和事件發生的機率。
例如，根據當前的消費模式，甚至特定人群在社交網路上當前的發布模式，可以預測在不久的將來他們將需要什麼產品和服務。
零售業的大公司正在開發自己的資料收集和分析技術。例如，沃爾瑪在矽谷開設了8 號商店，該空間致力於思考公司未來 5 到 10 年的新營運策略，並始終關注日益複雜的技術場景中出現的新問題。
您還可以即時、單獨地了解給定用戶的行為，檢查他們在特定行銷活動中的參與程度，以及他們對給定產品或服務的需求。
因此，可以進行所謂的動態定價，即提供折扣、優惠券和促銷活動來影響您購買，或在適用的情況下提高產品的價格。
同樣的情況也發生在YouTube 、Netflix 和 Spotfy等不同平台製作的影片和音樂的推薦中，這些平台目前能夠以更精細的方式了解每個用戶的個人資料，定義他們的偏好，以便推薦選項了解您可能感興趣的新影片和類似音樂。
許多其他應用
但大數據和機器學習的結合不止於此，已經帶來了一系列遠遠超越消費領域的貢獻。
透過這些新技術，我們已經能夠以一定的精度預測流感流行的發生，以更高的效率和精度收集人口普查數據，協助尋找自然悲劇的倖存者，改進對來自自然災害的數據的分析。和許多其他應用。
因此，大數據和機器學習之間的結合預示著我們可視化和理解數據的新時代的開始，並向我們展示了以前不可想像甚至不可能實現的關係和可能性。
對於任何尋求改進和擴展其業務、旨在更好地了解目標受眾的興趣、目標和願望並提供產品和服務的組織來說，關注並適應這些技術，遠離任何拜物教，都是非常有必要的。服務能夠快速、個人化地滿足這些需求，在消費前、消費中和消費後提供最佳的體驗。
