人工智能 (AI) 具有改变营销格局的巨大潜力。从了解客户需求到预测行为和个性化内容，AI 可以极大地增强营销策略。然而，要利用这种潜力，首席营销官 (CMO) 需要了解当今可用的各种 AI 应用程序及其可能的发展方式。本文将指导营销主管了解 AI 在营销中的现状，并提出一个框架来帮助他们有效地规划和实施AI 驱动的战略。
人工智能在营销领域的现状
营销将从人工智能的能力中获益匪浅。人工智能可以显著增强核心营销活动，例如了解客户需求、将产品和服务与这些需求相匹配以及说服人们购买。麦肯锡的一项分析发现，营销是人工智能可以贡献最大价值的领域。德勤 2020 年对早期人工智能采用者的全球调查显示，人工智能的五大目标中有三个是面向营销的：增强现有产品和服务、创造新产品和服务以及增强客户关系。
营销领域成熟的人工智能应用
人工智能已经占领了营销的几个关键领域。
聊天机器人：用于潜在客户开发、客户支持以及交叉销售或追加销售。
数字广告投放：也称为程序化购买，人工智能有助于更有效地投放广告。
客户服务：人工智能协助管理客户查询并提供个性化回应。
营销中的人工智能框架
营销中的人工智能应用可以根据两个维度进行分类：智能水平以及它们是独立的还是更广泛平台的一部分。
人工智能的类型
任务自动化：这些应用程序执 行重复的结构化任务，需要相对较低的智能水平。示例包括自动发送欢迎电子邮件的系统或遵循预定义决策树的基本聊天机器人。
机器学习：这些算法通过 欧洲华人华侨数据 大量数据进行训练，以做出复杂的预测和决策。示例包括图像识别、文本分析、客户细分和销售倾向模型。机器学习及其更高级的形式深度学习正在成为营销中的强大工具，推动程序化广告购买和电子商务推荐引擎等应用的发展。
独立 AI 与集成 AI
独立应用程序：这些 AI 程序独立于主要客户互动渠道运行。例如，颜色发现应用程序使用 AI 推荐油漆颜色，但要求客户在应用程序之外进行实际购买。
集成应用程序：这些 AI 解决方案嵌入现有系统，因此不太显眼但非常有效。例如电子商务网站上的 AI 驱动产品推荐或 CRM 系统中的预测销售线索评分。
营销人工智能的四种类型
结合两个维度（智能水平和结构），可以得出四类人工智能应用：
不太先进的独立人工智能：基 智慧的纽带 在当今信息 本的消费者服务聊天机器人和电子邮件自动化系统。
不太先进的集成 AI：入站客户呼叫路由和 CRM 链接营销自动化系统。
更先进的独立人工智能：机器学习应用程序，如人工智能驱动的护肤顾问和高级聊天机器人。
更先进的集成 AI：预测销售线索评分、基于 CRM 的销售指导和程序化广告购买。
在营销中实施人工智能：分步方法
从简单开始：对于 AI 经验有限的公司，可以从简单的基于规则的应用程序开始。例如，指导人工服务代理的 AI 工具。
机器学习进展：一旦掌握了基本的人工智能技能并收集了足够的客户数据，就可以转向机器学习应用。一个例子是使用人工智能根据用户偏好和反馈提供个性化的服装推荐。
整合人工智能：随着时间的推移，将人工智能整合到现有的营销系统中，而不是仅仅依赖独立的应用程序。这种方法可以最大限度地发挥人工智能的潜力，Salesforce 等公司就是明证，它将人工智能功能整合到其 CRM 产品中。
未来趋势和考虑因素
随着人工智能的不断发展，营销人员应该关注以下几个趋势：
先进的机器学习：随着技术的进步，人工智能将更擅长处理复杂的任务，例如实时客户互动和大规模个性化营销。
合乎道德的 AI 使用：随着 AI 越来越融入营销策略，通过合乎道德地使用 AI 和数据隐私来维护客户信任将至关重要。建立道德和 单位电话号码的完整列表 隐私审查委员会有助于确保 AI 应用程序得到负责任的部署。
持续学习和适应：营销人员应该采取持续改进的心态，根据新数据和不断变化的市场条件定期完善人工智能模型和策略。
人工智能营销策略
尽管人工智能在营销领域前景广阔，但首席营销官们应该对其目前的能力保持现实态度。人工智能可以执行许多狭隘的任务，但还不能运行整个营销功能。然而，它的能力正在迅速扩展，最终将改变营销。通过从简单的应用程序开始，逐步整合更先进的人工智能解决方案，营销人员可以有效地利用人工智能的潜力来推动业务增长。今天制定长期的人工智能战略将使公司能够充分利用人工智能未来的进步。
