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你看到的大多數廣告都是完全不相干的。看一個小時的電視，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：大多數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繫起來，許多人會忽略大部分的廣告。根據傳統的做法，廣告主必須撒一張大網，並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。
隨著網際網路和電子商務的興起，這一切都改變了。在線環境允許零售商專門為個體購物者量身定製商業空間。現在，顧客可以只買他們需要的東西，而不必在滿是不相干產品的大型商超中徘徊。這使得營銷人員能夠創造出直接面向目標受眾的定製廣告信息。此外，在線活動可以被跟蹤，從而更好地了解客戶的偏好，從而為營銷人員製作更有吸引力的廣告信息提供堅實的數據。
網際網路開創了營銷的新時代，廣告主可以針對個人而不是人口統計數據進行營銷。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。傳統廣告時代採用猜測和直覺的做法，隨著時間的推移已經減少。營銷人員可以依靠數據和可定製的環境為客戶創造真正的個人購物體驗。
什麼是計算營銷學？
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。在線活動產生大量關於用戶的信息，從用戶的Facebook頁面到搜索記錄，所有的一切都記錄了你是誰，你喜歡什麼。廣告主們希望將消費者與他們最感興趣的購買產品聯繫起來，因此對這些數據的需求很高。為了做到這一點，他們必須創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、數學公式、電腦程式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繫起來。計算營銷學的最大優勢是讓許多傳統的營銷職能實現了自動化。不是由真正的營銷人員來決定什麼廣告會出現在消費者面前，而是電腦根據它收集到的數據來做出選擇。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，釣魚杆的廣告就會出現在頁面頂部。在亞馬遜上買了一本書之後，它會推薦其他你可能喜歡的書。Netflix會根據電影觀看記錄播放電影。所有這些營銷信息都是基於用戶過去在網上的行為。這種行為已經被跟蹤和分析，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品聯繫起來。
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，以及經濟理論的一大領域。
信息檢索：網際網路包含了難以想像的大量信息。訪問想要的特定信息通常是一個挑戰。信息檢索試圖在用戶和他們想要的信息之間建立更強、更快和更有效的聯繫。從商業意義上說，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：人工智慧的一個分支，試圖為機器識別和對複雜模式做出反應創造方法。這很簡單，就是教會機器從環境中學習東西。在計算營銷學的背景下，機器學習被用於挑選客戶行為模式，並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歷中學習，從而更好地了解他們未來想購買的產品。
優化：在網際網路上，並不是所有的網站都是為用戶創建的。網站應該根據用戶進行優化。因此，優化是一個將網站在網際網路上的可訪問性最大化的過程。如移動優化包括讓用戶可以通過手機訪問網站，搜尋引擎優化用於網站在搜索結果中獲得較高的排名。優化的主要目的是讓網站容易被大多數人發現，且易於使用。
微觀經濟學：微觀經濟學是對小規模經濟的研究，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繫起來。利用微觀經濟學的理論，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製的，他們可能會購買更多，購買更頻繁。通過計算營銷學，零售商可以根據過去的購買情況推薦產品，提供個性化的交易，並根據客戶的人口統計信息定製營銷信息。
Facebook和Pandora等網站利用計算營銷學為其品牌創造價值。例如，Pandora根據用戶的音樂喜好創建廣播電臺。用戶使用網站的次數越多，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站。這些流量的價值可以用於銷售廣告位，並創建其他商業產品，如支持品牌的智慧型手機APP。
小型網站和企業沒有收集和分析客戶數據的技術基礎設施，但這並不意味著它們不能從計算營銷學中獲益。企業可以利用引導主要搜尋引擎提高網站排名的算法。如果一個網站更容易找到，它就會被訪問得更頻繁。小型企業可以利用現有的算法來完成。
消費者從計算營銷中獲益最多。收集到的關於他們的數據越多，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潛力。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，出現在谷歌頁面上的廣告和搜索結果是基於輸入的搜索詞。然而，計算營銷學者的主要目標是在關鍵詞和廣告之間創造儘可能強的連結，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：對於營銷人員來說，只有當廣告帶來的收入大於成本時，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，並降低廣告成本。
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，這些模型有助於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域限制在網際網路上。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
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