人工智能已经到了收获的季节，刷新了很多企业的运营模式。
然而，在营销领域，营销人员仍处于适应阶段。
对于许多人来说，营销是一个创造性的过程，人类的直觉驱动价值洞察，但人工智能尚未具备承担这种极端创造力的能力。
营销人员希望在涉及人工智能的同时，保持营销的创造力和同理心。
任何技术的发展过程中，都会面临大量的虚假陈述和虚假预期，人工智能同样如此。
这导致了营销行业出现人工智能冒充者的案例。
然而，随着对人工智能基本规则的深刻理解，任何技术敏锐性的缺乏都是可以克服的。
人工智能是工具，不是灵丹妙药 我们需要注意的是，将人工智能应用于技术栈绝不是最终的解决方案。
这是一种提高您当前业务效率的业务策略。
人工智能非常擅长优化结果、大规模自动化任务。
如果你不想做这些，人工智能可能不适合这项工作。
在开始任何事情之前，营销人员必须制定数据策略，了解将向机器学习算法提供哪些内容以及需要什么结果。
创建数据策略时，使大数据更小，以便更容易实时移动，并且最好面向最终用户。
人工智能可以访问大量数据，帮助发现潜在消费者，使营销人员能够继续打造自己的品牌，并获得更有效的数据驱动洞察。
人工智能无法回答人类的问题，但可以为人类提供明确的答案。
人工智能不存在通用、完美的算法。
寻找合适的算法并使其适应特定的应用是创造力的源泉。
确保您有一个可用的实验框架，允许您统一测试不同的方法，以及合适的工具，可以帮助您判断解决方案对用户和业务的好处。
这必须应用于通信发生的地方，同时访问进入堆栈的所有原始数据，以便产生最佳结果。
通过访问丰富的数据，机器学习算法将在每次迭代中不断改进，并且可以通过与使用它的人相关的指标来衡量这一进展。
如果你无法衡量它，你就无法改进它。
因此，将正确的工具与人工智能结合使用可以帮助营销人员专注于更有效的策略以及需要持续开发的问题。
企业如何转型？使用人工智能的价值在于其数据驱动、定量分析和预测能力。
在营销领域，公司试图预测消费者意图并优化目标定位，这使得预测技术极其有价值。
在数据驱动营销的早期，人们的任务是分解原始数据，以提供可广泛应用于细分市场的行动方案。
今天，我们的目标是建立可以自动合成数据的模型。
这种方法的不同之处在于，我们将处理模型导数而不是原始数据。
在这种情况下，人工智能明确了营销人员任务的重点，使营销人员能够通过更智能的洞察更有效地执行任务。
人工智能不仅可以增强营销人员的决策过程，还可以让营销人员有更多的时间专注于策略和关键点，而不是数据提取和处理。
在一个植根于创意内容、人类偏好和快节奏文化趋势的行业中，营销人员很容易忽视人工智能如何在需要个性化的地方提供帮助。
人工智能可能只是您营销策略的一方面，但如果成功，您的品牌服务将更容易被客户理解，客户将更愿意倾听，从而提高品牌忠诚度和利润。