今天，我们仍然认为人工智能(AI)是未来的技术——这让我担心我们中的许多人没有足够关注该领域正在发生的令人难以置信的飞跃。事实上，人工智能已经开始改变我们所知道的生活和营销。人工智能的采用现在为公司带来了好处，例如实时受众细分、个性化消息传递、可预测的客户价值和优化的媒体购买。在接下来的十年里，它不再是一个遥远的抽象概念。相反，它是营销人员现在需要装备自己的工具，以便在不久的将来保持有效和相关性。随着每秒可生成的客户数据量呈爆炸式增长，可以获得对客户意图和行为的深入洞察。深度学习——机器学习(ML)的一个子集——已经使大规模个性化营销成为今天的现实。每天，都会从潜在客户、潜在客户和客户那里收集大量数据。随着数据从网站、应用程序、客户关系管理、营销自动化系统、社交媒体甚至物联网(IoT)流入，公司现在可以利用比以往任何时候都更多的实质性信息。最佳营销投资回报率是任何企业主的首要任务，一旦它们与人工智能的力量相结合，就会立即创造巨大的价值。附加值可以通过构建增强的销售预测能力、更全面地了解客户、改进数据点以及识别传统商业智能工具无法跟踪的追加销售和交叉销售机会的能力的形式出现。所有这些都极大地增强了客户体验、服务和保留率。人工智能和机器学习的大部分营销优势都属于以下三类之一：精准：精准触达客户。加速：加速将客户洞察转化为行动。优化：优化营销投资回报。人工智能在数字营销领域迎来了多项创新，同时许多新的人工智能工具被引入营销技术堆栈。让我们来看看AI正在改变营销并创造突破性成果的四个非常成功的用例：内容创建和Evisu案例AI具有管理和创建大量优质内容的不可思议的潜力。这些工具可进一步用于校对内容，然后在正确的时间将其大规模分发给正确平台上的正确人员。Quill、Wordsmith、Articoolo和WordAI等平台正在利用机器学习来提供有针对性的内容。其中许多平台都部署了高级自然语言生成(NLG)来从数据中创建有意义的内容。以Evisu为例，这是一个具有全球影响力的优质牛仔和生活方式品牌。与所有全球品牌一样，他们的目标是在正确的时间通过正确的渠道以及相关且及时的内容向客户传达正确的信息。他们有一个非常小的在线团队，管理他们所有的数字营销需求，尤其是SEM和社交渠道，是一项艰巨的任务。因此，该品牌求助于人工智能来执行人类无法以高效和有效的消费者互动所需的速度和规模执行的许多耗时的手动任务。通过内容策划，Evisu营销人员发现，采取小步骤确保个性化恰到好处且在正确的位置是成功的关键因素。您必须花时间了解客户对您发送的内容的反应，以便更好地了解哪些有效，哪些无效。Evisu进行了实验，看看哪些个性化努力产生了最大的回报，然后加倍努力。数字广告、媒体购买和红气球案例人工智能颠覆了企业购买媒体和做广告的方式。新的人工智能营销需要基于复杂的算法和大数据，在高度细分的目标受众面前投放个性化广告。虽然今天的传统数字营销也考虑了某种形式的细分和定位，但它基于有限的数据集，通常来自客户接触点、CRM、网站流量等传统数据源。有了人工智能，个性化被带到了一个新的领域等级。当今的品牌正在使用大量人工智能平台和工具来智能地识别和细分受众、构建广告创意、测试变体、提高活动绩效并优化广告支出。基于人工智能的广告工具检测广告数据中的模式，并根据特定的KPI预测广告活动的哪些变化将提高绩效。所有这一切都是瞬间发生的，通常是实时且大规模的。过去，分析、测试和迭代活动需要数周才能完成。这些工具消除了每次捕获新客户信息时调整业务规则的繁琐手动任务，从而解放了营销人员。由于以前必须手动完成的任务更少，人工智能使您可以专注于更具战略性和创造性的活动，如活动策划。以在线体验式礼品零售商RedBalloon为例，AI使他们能够摆脱过时的广告媒体，超越当时的澳大利亚和新西兰受众，并在更个性化的层面上与客户建立联系。您可以在HBR上阅读更多关于RedBalloon如何将他们的数字营销活动提升到新高度的信息。ConversationalCommerce和BotLandscape智能聊天机器人可以在许多网站上找到。有些机器人只不过是美化的命令语言，而另一些则由自然语言处理提供支持，而最聪明的机器人则出现在自动驾驶汽车领域。机器人类型背后的技术在复杂性、应用和成熟度方面差异很大。为此，我们将使用botnerds.com提供的机器人分类：脚本机器人、智能机器人和智能代理。客户期望最简单的流程、最短的等待时间和自助服务选项以及更快的周转时间。聊天机器人以更高效、可靠和安全的方式准确地执行这些任务。他们全天候24/7可用，并且他们懂多种语言。最后，他们可以通过客户最喜欢的平台（如Facebook、WhatsApp）甚至亚马逊的Alexa等语音助手访问它们。行为、预测分析以及Albert和Harley的案例如今，营销人员拥有如此多的数据，以至于他们无法单独分析所有数据。在分析来自所有来源的数据集时，预测分析不可能准确。预测分析的常见示例包括亚马逊上的产品推荐或Netflix上的电影推荐、通过对价格变化对收入影响的关键洞察进行价格优化、根据人口统计细分和过去的消费者行为和趋势创建广告、预测线索-B2B公司得分以提高他们的潜在客户转化率等等。这些例子只是触及表面。很难准确量化人工智能对行为和预测分析的影响。一家Harley-Davidson摩托车经销商通过该企业的第一个人工智能营销平台Albert转变了其潜在客户开发工作。阿尔伯特执行许多耗时的手动任务，而人类无法以高效和有效的消费者互动所需的规模执行这些任务。该工具通过补充营销人员的角色来提高整体营销效率。AI的更多好处到目前为止，我们已经讨论了AI在营销和分析中的一些早期高影响力用例。以下是有关AI如何帮助简化许多其他关键营销流程的更多示例：更准确地预测呼叫中心呼叫量可提高客户满意度并减轻呼叫量大的座席的压力。使用文本挖掘对客户调查中开放式问题的数千个回答进行扫描和分类。允许广告商测试更新的广告平台并优化定位，算法可以优化广告出价并为企业找到最佳的每次获取成本广告。通过分析个人用户的数百个数据点（位置、人口统计、设备、与网站的交互等），人工智能可以呈现最合适的内容。这会为所有网站访问者带来更好的客户体验。AI可以根据之前的网站互动、之前阅读的博客文章和内容、在页面上花费的时间、愿望清单、类似访问者的兴趣以及之前与品牌电子邮件的互动来设计高度个性化的动态电子邮件活动。虽然上述案例只是人工智能如何渗透营销的一瞥，但人工智能实际上可以对营销的各个方面产生积极影响。人工智能和营销转型的下一步是什么？如今，人工智能正迅速成为现有营销技术堆栈的支柱。在人工智能的帮助下，营销越来越以数据为驱动。借助每个潜在客户可用的海量数据池，可以生成360度潜在客户资料，超个性化营销活动已经或正在取代我们曾经所说的“个性化营销活动”。展望未来，我们看到人工智能正在改变分析的深度，进而改变营销。借助大数据分析，公司可以在整个购买过程中以前所未有的方式与客户进行有意义的互动。例如，在在线零售中，机器学习可以帮助零售商识别随意浏览器中的模式，并将自己与严肃的买家区分开来。这种通过机器学习和高级分析产生的洞察力使零售商能够在数百万浏览器中为一组买家开展超个性化的营销活动。仅考虑在线零售商VineyardVines的案例。服装，尽管看似与市场营销分离，却构成了现代社会个人主义的基石。时尚记录了我们的个性、我们的生态系统和我们的地位。因此，对于零售商来说，将他们的客户作为希望受到如此对待的独特个体进行营销才有意义。在哈佛商业评论最近的一篇文章中，我分享了导致粉鲸游泳成功的研究和分析策略，但让我们退后一步。VineyardVines可能已经优化了他们的策略以响应分析并获得客户信任，但他们如何知道如何使用他们的数据？他们怎么知道在哪里设定目标？推动销售是所有营销决策的根本，但他们为什么要以这种方式使用分析数据？答案很简单：他们使用分析和自动化，根据购买习惯、兴趣以及个人与品牌的互动来缩小特定角色的范围，如果没有零售营销自动化平台Bluecore的帮助，这是不可能实现的。壮举可能。在访问零售商网站的数百万人中，Bluecore帮助营销人员将其缩小到一个小的目标群体，方法是确定每个买家所处的阶段，并根据他们的整体互动对兴趣程度进行评分。分层地理定位功能和智能聊天机器人让客户的购买之旅更加顺畅。最后，与仍然依赖基于结构化数据的传统商业智能工具的同行相比，零售商获得了急需的竞争优势。人工智能已被证明是一种强大的工具，可以通过创造效率和竞争优势来实现创新，同时释放人力资源以专注于更高价值和更高价值的战略工作。大数据与机器学习相结合，不仅使营销人员更容易从营销工作中获得更多收益，而且还确保了他们的投资回报。
