您是否曾经想到过自动化会如何影响电视公司？
如果您没有，我们会为您完成。
我们是一家电视公司，我们的客户对他们消费内容的方式，时间和地点进行了掌控，因此，如果我们不能满足他们的需求，他们会削减和弦或使用竞争对手的产品。
我们意识到，如果我们希望有可能扩大我们的订户基础并推动增长，就必须重新考虑我们的目标，晋升优先级和成功措施。
这是三项战略变革，这些变革帮助我们努力实现并实现增长。您也可以通过以下方式进行操作：
1.调整发展指标，然后让所有广告对此负责
碟网是一家企业。离线，在线，蜂窝或以上每种方式时，人们都可以选择他们希望与我们一起参与的方式。这意味着我们需要使数字化和离线化，以使我们的广告更加有效和强大。
我们需要将数字和离线整合在一起，以便我们的所有营销都是有效和高效的。
为此，我们面临着两个障碍：确保我们轻松地将在线和离线接触点和转换操作联系在一起；创建一个系统来利用信息来识别机会，以最大程度地利用我们的投资。
是使用我们的呼叫中心数据来告知我们的电子广告和营销投资。即使他们可以开始购买周期，我们也能找到价值。而且我们知道一半以上的新订户将通过电话与我们进行社交。
我们将电话转化数据整合到研究中，以便我们的电子广告可以更努力地工作，以找到更好的移动前景，因为电话广告可以提高转化率。此外，我们还可以使人们轻松点击带有搜索广告附加电话信息的Google以致电给我们。因此，现在我们的搜索广告转化中有三分之一是由附加电话信息促成的。
2.精益求精，接触客户
我们认识到，并非所有客户都是一样的。有些资产的价值比平均值高5倍，有些资产的损耗分数更高。其他人需要更大的支持。知道独特的细分市场的价值和属性并加以对待对于我们的成功至关重要。
但是我们并不总是正确。直到最近，我们才改变了广告和广告策略的客户生命周期价值（CLV）处理方式，尤其是在数字广告方面。我们了解到我们无法制定基于电子，广播或电视等渠道的营销计划。我们需要以数字为先的全渠道广告策略，以帮助我们吸引和区分客户。
第一步是确保我们了解客户的特征，然后我们使用该数据为我们的广告和营销策略提供信息。举例来说，如果我们知道特定的标志与CLV紧密相关，我们会将这些数据传递回Google Ads，以便它可以进行优化以获得更多的这些高价值用户。
结果不言而喻：自从我们今年开始使用目标广告支出回报率出价策略以来，我们的运营尝试的利润增长了43％。
3.让机器学习（ML）指导您的投资
机器学习在展示以及帮助我们扩大规模方面发挥了重要作用。营销自动化使我们变得更聪明，并减轻了猜测。
通过我们的准备工作，营销自动化可以减轻猜测的难度，并使我们变得更加聪明。
举例来说，我们过去常常针对Google搜索上的关键字进行人工出价。借助Google智能出价中的机器学习功能，我们已准备好为转化出价。我们可以将我们的数字媒体投资和离线数据连接起来，以提高性能。这种方法使流量增加了15倍，转换率也提高了60％。
机器学习还帮助我们更快地获得见解。过去，我们希望等到广告系列完成之后，有时才等到将结果汇总并用于市场营销活动之前。但是，与机器学习一起，我们可以在一天内获得见解。我们可以在结果发生之前对其进行预测。例如，我们可以使用运营洞察力来预测投资回报率，以使广告系列得以投放。然后，我们可以增加或减少必要的投资。
与我们仍然手动完成所有操作相比，机器学习还可以帮助我们发现并吸引客户。我们了解人们的素质，因此我们能够为他们预测编程方案，并根据他们的需求自动调整我们的营销方式。得益于机器学习，个性化和大规模相关性已成为现实。