マーケティング担当者は機械学習がもたらす可能性を無視すべきではない。ただし機械学習があらゆるマーケティング活動にメリットをもたらすわけではないことに注意が必要だ。
優秀なマーケティング部門は、緻密なデータ分析と重要業績評価指標（KPI）を活用して、収益と顧客の拡大目標の進行状況を測定している。その一例は、マーケティングに取り入れた機械学習が販売拡大と全体収益にどう影響しているかを追跡することだ。ただしニュースメディアなどのコンテンツベースの業界では、KPIに対する機械学習の影響を追跡するのは困難だと、クロスチャネルマーケティング戦略を策定するIterableのコンテンツマーケティングマネジャー、マイケル・ウアード氏は指摘する。
コンテンツを生み出す業界では一般的に、顧客基盤の拡大にメールマガジン（メルマガ）や週ごとに自動配信するメッセージを活用している。メルマガやメッセージは、企業が顧客とコミュニケーションを図る手段として広く使われている。ただし、きちんとパーソナライズできていなければ、顧客の反応を得るのは難しい。
各ユーザーに合わせたコンテンツを提供するために、必ずしも企業固有のレコメンデーションエンジンや複雑なリサーチが必要になるわけではない。モバイルデバイスでの閲覧を容易にするなどシンプルなことで済む場合もある。
一般消費者がインターネットへのアクセスに使用する主要な手段はスマートフォンだ。マーケティング戦略ではこの事実を考慮する必要がある。「スマートフォンでもコンテンツを読みやすくし、テキストメッセージとも連動させて複数のチャネルでコンテンツをパーソナライズすることが欠かせない」（ウアード氏）
ウアード氏は、マーケティングに機械学習を取り入れることで企業が得られるプラスの効果として、送信先の位置情報に基づくコミュニケーションを挙げる。米国の東海岸に拠点を構える企業が、ニューヨーク時間の午前7時に総集編のメールを送信するとしよう。このメールがシリコンバレー在住ユーザーの手元に届くのは午前4時だ。ユーザーの反応を期待するには時間が早過ぎる。
時差を考慮しないで送信されたメルマガやニュースまとめは結局、地元紙や時差を考慮して後から送信されてくるメールに埋もれることになる。販促のメールやメルマガを配信している企業は、顧客がメールを開封する可能性のある時間帯にメールを配信するのが望ましい。
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