简介：本文的首席执行官注释将介绍有关人工智能如何准确营销的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
1.聊天机器人
聊天机器人已成为改善客户服务和客户体验的主流方法。它的价格低廉，在线在线，可以同时传达多个客户，这不仅可以更快地为客户服务，而且可以大大降低成本。普通聊天机器人只能根据企业设定的过程回答，并且无法理解用户的复杂问题。
这是人工智能聊天机器人发挥作用的地方。在机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）的帮助下，他们可以很好地响应客户在不定义特定过程的情况下很好地响应客户所提出的问题。Enterprises只需要提供相关数据来自其他网站和来源。
2.点击付费（PPC）营销
有效地使用点击-to -pay（PPC）营销可以帮助企业指导其网站的目标流量，并促进潜在客户的开发和产品的销售。为了改善广告文案写作，优秀的受众群体，扩展关键字和无言语，优化，优化点击（PPC）广告的点击，公司需要执行大量的A/B测试。
这些行动要求企业拥有一些代理机构或专业的打孔器团队（PPC），而人工智能技术可以帮助企业消除员工的需求。目前，许多由人工智能驱动的工具不需要手动干预来帮助企业管理企业单击 - 付款（PPC）活动，甚至优化企业的广告。
3.内容创建
该内容对于促进企业业务至关重要，但是创建内容通常需要熟练的作家或文案专家。随着时间的流逝，内容创建的劳动成本通常更昂贵。人工智能提供的内容创建工具可以加快管理层的速度。以及内容的创建过程。这样，公司将能够快速发布高质量的内容并优化其营销业务。
4.视频制作
制作高质量的视频来推销该品牌非常有意义，但这也是一个棘手的地方，因为该视频的创建和制作是耗时的，而且有必要创建一个特殊的团队拍摄，计划，计划和编辑。如果您开发了视频软件，则可以使用应用程序来编辑视频。但是所有这些可能会影响视频的常规发布。
这正是人工智能技术显示其价值的位置。军械智能驱动的视频生产软件可以在几分钟内无缝创建视频，而公司需要做的仅是需要编辑的材料。
5.网站设计
开发和施工网站可能会导致高昂的成本，因为他们通常需要雇用经验丰富的专业人员。如果企业的内部人员可以设计网站，您可以使用网站来构建建筑商。该方法更快的方法是使用由提供的网站。人工智能。这些构造函数可以在输入信息以开发出色的网站后自动创建。
6.客户见解
营销中最重要的部分之一是了解客户的响应。即使公司有大量数据来收集客户行为，了解客户行为可能仍然是一个挑战。兵工智能可以帮助企业理解数据并提供强烈的见解以制定业务决策。
随着人工智能技术在营销中的应用，除了提高工业效率外，还将在达到，互动和准确的发布方面提出更高质量的解决方案。在未来的影响力和变革中。
在5G时代，数据传输和计算变得越来越方便。大数据，人工智能和云计算可以根据用户的运营习惯分析用户肖像，然后完善企业用户组的管理。企业的某些类型的用户组可进行精确的营销，并可以有效降低企业营销成本。
此案是数据猿发起的大型“财务大数据主题计划”活动的第一部分（查看详细信息）的一系列案例/论文；感谢您交付Hengfeng Bank **
作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由Data APE共同赞助，由上海金融信息行业协会共同组织，互联网事件金融研究所，中国信息与传播研究所，大数据开发促进委员会和上海大数据辅助，首席数据官联盟，中国大数据技术和应用程序联盟公司由“金融科技·商业价值探索峰会论坛”组织“数据猿在上海托管[论坛详细信息] [最后评论（单击以readview原始文本）]
在论坛网站上，“技术创新奖”，“应用创新奖”，“最佳实践奖”和“优秀案例奖”的四个主要案件奖项
本文是6000个单词，建议阅读12分钟
如今，商业银行信息的快速开发已经产生了大量的业务数据，中间数据和非结构性数据，并且大数据已上升。从这些大量数据中提取有价值的信息，并为各种决策提供参考和服务商业银行，您需要结合大数据和人工智能技术。汇丰银行，花旗和瑞士银行是数据挖掘技术的先驱。在国内商业银行，大数据的思想和技术已经逐渐开始实践和尝试。商业。
面对越来越激烈的行业内部竞争以及互联网融资，传统家庭营销，电话营销甚至街头营销的影响，并没有保持到时代的节奏。提高营销准确性，并降低业务联系，这为商业银行节省了很多营销成本。
尽管Hengfeng Bank拥有大量数据，例如客户的基本信息和交易，但传统营销系统并未挖掘大量数据的价值，并且仍然保留在传统规则模型中。目前，Hengfeng Bank可以访问大量外部数据并具有更多的尺寸。如果内部数据和外部数据跨越，它可以产生更大的价值。越全面和完成客户信息的收集，数据分析获得的结论就越合理和客观。使用人工智能技术来建立精确的营销系统可能会变得可能和必要。
Hengfeng Bank基于大数据的准确营销解决方案是在大数据平台上使用机器学习模型，以深入研究客户的行为，客户需求，客户偏好，挖掘客户并实现可持续营销计划。
循环/节奏
2016.4-2016.5完整的需求和业务调查，并在此基础上进行整体解决方案设计。
2016.5-2016.8在内部和外部数据中组织，根据营销需求制定客户标签和设计文档，并实施用户肖像。
2016.8-2016.10根据用户肖像，为财富管理产品构建个性化推荐系统。这包括一系列工作，例如个性化建议算法调查和模型比较。
2016.10-2017.1客户需求预测并建模客户价值，并改善精确营销应用程序模型的集成。
2017.1-2017.3启动了精确营销模型，例如用户肖像，个性化建议，客户价值预测和其他精确营销模型。
客户名称/属于分类
Hengfeng银行/客户管理
任务目标
根据零售业务营销的要求，使用多个数据源来分析客户行为的洞悉，洞悉客户需求，实现精确营销和服务，并提高银行客户满意度和忠诚度。
对于不同的客户特征，产品特征和渠道特征，制定了不同的市场促进策略。为了完成上述任务，准确的营销系统主要是从以下方面构建的：
1.用户肖像：与用户的历史行为和基本属性结合使用，以标记用户。
2.精确的推荐系统：为用户推荐个性化财富产品，例如向微信银行的每个客户推荐他喜欢的产品，帮助客户找到最合适的产品，提高产品的购买率。
3.需求预测和客户价值：发布新产品后，找到最有可能购买产品以进行SMS营销的客户，从而提高了产品响应率。客户价值准确定位，根据该产品制定不同的建议策略客户价值级别。通过计算客户的产品和服务形成的实际业务收入，银行完全了解每个客户的贡献，并为管理层提供管理支持。
挑战
项目实施过程包括三个部分：用户肖像，精确推荐系统，需求预测和客户价值建模，并使用TDH机器学习平台提供的算法和模型库，以进行开发和验证。
（1）建立用户肖像
客户标签主要包括客户基本属性，客户级别标签，客户喜好标签，客户交易特征，客户损失特征，客户信用特征，客户终身价值标签和客户潜在需求标签。
（2）建立精确的推荐系统
由于系统的复杂和有限的空间，它仅详细说明了最重要的财务管理建议系统。精确的建议系统体系结构图如下。
2.1业务问题转换为机器学习问题
业务问题
建议客户向客户提供银行财富管理产品。
将业务问题转变为机器学习问题
财富管理产品有很多类型，并且产品迭代非常快。客户无法快速找到适合自己的产品。因此，有必要建立自动推荐模型，建立客户财务偏好，并为客户推荐最合适的产品。
将银行财富管理产品转换为机器学习问题，然后使用人工智能技术来提高推荐产品的点击率和购买率。例如，在适当的时间，用户通过用户偏好的渠道向用户推荐产品。这个问题可以被视为典型的机器学习第二分类问题：基于历史营销数据的培训模型，使该模型可以自动学习客户购买的产品偏好，并预测客户下次购买财富管理产品的可能性。模型预测，所有客户都按所有产品的响应概率进行排序。您可以选择顶级产品来购买顶级产品以推荐给客户。
以下将描述如何构建推荐的预测模型。
2.2数据源准备
在建立财富管理模型之前，可以预见的是，类似客户可能会喜欢类似产品（需要代表客户和产品的数据）。他的存款和贷款资金可以确定他可以购买的财务管理等级。因此，我们需要准备以下数据。
客户基本属性：客户性别，年龄，帐户开放时间，评估风险水平等。
产品的基本属性：产品的逾期收益，产品周期，资本保存不保证，风险水平等。
客户的历史购买财富管理产品：何时购买什么产品和购买金额。
客户存款历史记录：客户历史记录的平均每日余额。
客户贷款历史记录：客户历史贷款信息等。
客户工资：客户工资的数量还决定了客户购买财务管理的配额和偏好。
用户肖像提取的功能：用户AUM级别，贡献，以前的购买资金，政府债券的数量等。
2.3功能转换和提取
有这么多数据，但是某些特征是无法直接处理该算法，并且某些数据不能直接使用。
功能转换
制作一些未加工的功能，并将它们处理成易于处理的干净功能。例如，如下：
帐户开放日期。就时间属性本身而言，它对模型没有任何意义。购买财务管理时，有必要将帐户开放日期转换为时间间隔。
产品功能。从财富管理产品信息表，您可以获得风险水平，起点等。但是，没有迹象表明该产品是否是新手独有的，以及它是否是忠实的客户独家。从产品名称中提取该产品的上述特征。
客户交易的时间信息。与客户开设的帐户开设的交易信息无意义，我们可以将交易时间转换为上一次购买的时间间隔。
特征提取
还有一些无法直接使用的数据算法，例如客户存款信息，客户交易信息。我们需要使用财富管理交易和存款表格来绘制可能的有用信息。
用户存款信息：根据我们的经验，购买财富管理之前的信息更改信息可以更好地显示客户购买财富管理的真实想法。因此，我们需要从客户历史存款数据中提取客户将近三个月，将近一个月和将近一个星期。平衡余额以反映客户存款的变化。
客户交易信息：客户购买了产品，购买的金额以及相关属性，上个月购买的产品，他们购买的金额以及相关属性等等。
上面的示例只是特征的一部分。
2.4施工，分隔培训和测试集
结构
以上说明了如何提取客户购买财富管理的相关特征，但仅用于积极样本，即购买某个财务管理时的客户特征。隐藏的信息是，该客户没有购买其他正在销售的产品当时，客户认为产品标签将产品标签购买为1，而未购买的产品样品为0。我们大致有以下培训样本（仅部分功能）。
其中，客户是否购买产品是监督和培训的标签，这是我们建立的模型，可以预测客户是否会购买生产。
分区培训和测试集
考虑到最终模型可以预测客户将来购买某个产品的概率，以便为了更真实的测试模型效果，将时间分为训练集和测试集。具体的做法如下。.Supose我们拥有2016-09-01?2017-03-20的财富管理购买的相关数据。与2016-09-01?2017-03-19，培训财富管理交易数据。2017-03-20客户今天正在测试每种产品购买的数据。获取2016-09-09-01?2017-03-18的金融交易数据作为培训，2017-03-19，客户的数据在这一天测试每种产品购买的数据作为测试，依此类推。
2.5型号培训
根据提取的特征，样品宽度表是分类模型的输入。这是TDH平台机器学习组件发现用于建模和培训的一百个分布式算法。
2.6模型评估
有许多指标可以推荐好是坏评估，并且更常用
1. ROC曲线下的面积（AUC）
2. logloss
3.推荐产品首先达到倒计时（MRR）等级
4.TOPN
为了回应银行财富管理的实际业务，大多数客户当天仅购买了一定的财务管理。MRR（平均平均精度）可以反映在这种情况下的好或坏建议。其他直觉评估指标是最高的。假设我们仅推荐n个模型，即客户最有可能购买，并与真实情况进行比较，我们可以在当天推荐的结果的混乱矩阵。TN，TP，FN，FP，FP，召回，精度等。
我们已经验证了最后十天生产的建议，即2017-03-20、2017-03-19，...，2017-03-11等的建议效应。以下是对这些结果。
AUC
logloss
MRR
0.89
0.45
0.78
您还可以与旧客户（至少一次购买一次）评估新客户（不购买财富管理）的效果。购买新客户的账户占整个财富管理购买的三分之一以上。
测试新客户的预测效果，我们可以看到该模型是通过冷启动问题解决的。
预测对新客户的影响
AUC
logloss
MRR
0.80
0.73
0.32
对老客户的预测效果
AUC
logloss
MRR
0.92
0.38
0.88
2.7模型优化
1.发布前的优化：特征提取，样品采样，参数调整
2.启动后的迭代，根据实际的A/B测试和业务人员的建议以改善模型
（3）需求预测和客户价值
“客户寿命价值”是指未来每个买家的收益的总和。研究表明，像某些产品一样，客户对公司利润的贡献也可以分为进口期，快速增长期，成熟期，成熟期，和衰退。
经典客户终身价值建模的模型基于客户RFM模型。该模型仅分为几个状态，该状态具有一定的意义，但不一定准确。毕竟，RFM模型使用的特征并不全面，它们无法表征客户的价值和客户银行关系的管理。
为了促进客户终身价值的建模，有几个假设。一个客户的购买价值与企业的客户总收入相似，第二个客户将定义下一季度的未来时间，半年，或一年。也就是说，我们通过预测下一个时期来定义客户的终身价值。因此，我们将预测的问题分为两个步骤：第一步预测客户是否会在下一阶段购买（需求需求）预测）。对于预测购买行为继续建模的客户的第二步，将购买多少产品价值。
3.1需求预测
提取客户的固定时间存款，POS机信用卡和渠道查询历史记录的特征。这些特征基于当前时间节点的输入可预测用户是否有购买需求。培训和测试样品结构如下：
1.历史用户购买记录作为正样本。
2.从未购买过从未购买过的财富管理产品的用户为否定样品集，随机选择一个用户为每个正样品联合国构造负样本。
3.选择2016.04-201610的购买数据作为培训样本，将2016.11数据作为测试样本。
使用机器学习算法进行分类培训和预测，重复上述实验，并获得以下结果：
AUC：0.930451274
精度：0.8993963783
召回：0.8357507082
fmeasure：0.8664062729
在进一步的客户组之后，我们可以更好地对新客户进行建模。对于老客户，我们可以进一步提取其历史购买特征，预测他们在下一个时期购买的价值（数量，数量等），对于新客户的新客户。通过分析客户对客户购买财富管理之间关系的关系变化与财富管理之间的关系之间的关系，我们发现当前时期的增加模型在客户购买财富之前有不同的模型管理，如下图所示。
根据需求预测模型，我们给出了最有可能购买的新客户，然后由商业人员促进业务人员。
3.2客户价值预测
进一步预测了有购买需求的客户的购买价值。这是一个回归问题，但是预测的变量从双重级变量变为可预测的连续金额。培训，客户在培训周期中购买的总金额（一个月或季度）。
计算客户的当前价值（即当前阶段购买的产品价值）和未来价值（预测下一阶段的客户价值）可以帮助我们在损失，上升或上升阶段或一个稳定的阶段。当前价值需要当前时间的前三个月的交易量。高价值客户可以在损失阶段适当地提供营销折扣，并适当地为具有购买意图的客户提供适当的指导。如下所示。
结果/效果
首先是提高银行营销的准确性。随着客户的持续增长，不断推广财富管理产品。借助真正的时间精确的营销平台，银行已经从盲目传播营销方法变为准确吸引不同的客户，提高了财富管理产品的营销成功率。销售和运营成本。随着财富管理产品的推出，产品，产品推荐成功率的增长率是专家经验分类模型的10倍。
第二个是增加银行客户的数量。精确营销系统洞悉客户的潜在需求和偏好，并提高银行获得目标客户群的准确性。从数百万客户，通过机器学习模型，可以找到客户最有可能购买产品的基础，并通过频道营销以实现传统盲发模式的改进率，最初的38％短信可以覆盖80％的客户。
通过基于大数据构建精确的营销计划，亨格冯银行在深入了解客户行为，需求和偏好方面可以帮助银行深入了解客户，并建立个性化的推荐系统，并建立客户价值预测模型以实现可持续性营销计划。
我们经常听到“智能营销”。什么是聪明的营销？随着人工智能的发展，今天进入了智能营销阶段，这是AI授权的营销。
营销有六个步骤：洞察力，策略，内容，发布，评估和操作。坦率地说，洞察力是找到人并找到目标客户。策略是使这些人购买。内容是对这些人说的。说这是说话。评估是为了了解如何说。操作是维持关系。
1.智能见解
有超过9亿的中国网民，互联网上的各种行为在互联网上有大量数据。这些数据不是静态的，并且是实时增加的。如何从如此众多的大数据中找到公司的目标客户？依靠人工智能，一个人可以在微信上称为小米，并且在微博上被称为Xiaogang。大数据技术可以知道这两个名字是同一个人。要识别他。通过这种方式，该人在互联网上的各种行为被记录和集成。系统肖像可能比您更了解您。
当每个人都被肖像和标签标记时，很容易找到某人的营销人员。了解您在网上搜索的信息，您浏览了哪些信息，曾经去过的地方以及您购买的东西。不仅如此，它也可以推测您的意图，例如您最近可能必须购买汽车，您可以购买房屋，等等。Rover Car最近，当您观看Andy Lau音乐会视频时，它可能会跳出Land Rover的广告。您还可以找到您的亲人，朋友和同事，从而通过影响他们而间接影响您。此外，这也称为Circle Marketing。此外，它还可以深入了解行业趋势，热点和竞争，还可以分析品牌竞争，品牌开发和消费者决策。
第二，智能策略
过去，营销策略通常是一群基于洞察力的人，然后作为战略文案写作，然后考虑这些战略文案如何在媒体上实现。这样，这种过程需要翻译策略媒体发布系统可以理解的语言可能不会被翻译成导致策略实施的语言。在智能策略下，整个过程将是平稳的，类似于一个单击的生成的含义，整个过程是在线系统中自动完成，因为刚刚通过在线系统完成的智能见解。元流根据，该系统的人工智能可以自动投资于什么媒体，投资多少钱，如何投资，并且该策略是直接分配的。对于发布系统，因为给定的策略是我们每天使用的功能。
第三，智能内容
它是人工智能会自动生成的内容，您可以理解为机器写作。不仅可以自动编写文本，而且可以自动编写图片的组合，并且视频是自动生成的。由于每个消费者都是不同的，商家都希望为每个消费者提供不同的个性化广告内容。因为曲线的海报超过了，因为他注意控制感。第二个人看到车上三口之家，因为他注意舒适，第三个人看到红色的身体，因为他注意外观。消费者是成千上万的人。如果人力为每个人制作不同的广告内容，那是不现实的，人工智能可以做到这一点，这大大释放了人力。该技术称为程序化创造力。
第四，智能发射
正是有成千上万的人和成千上万的面孔的创造性内容，他们可以聪明地识别出该人的身份，然后给他他的内容，即与合适的人交谈。这个过程，您可以智能地调整说话的内容。例如，我最初以为您担心处理。我告诉您BMW 320很强，我发现您不太冷，因为您说明您对自己说安慰，该术语称为AB测试。预算的智能调整也有智能调整。当我发现更多注意处理的人更多，而最终他们会更少的购买，而专注于舒适的人很容易交易，那么系统可以自动向遵循舒适的人分配更多的预算。证明许多像特斯拉这样的汽车爱好者，但他们只能购买。
5.智能评估和优化
这是很好的理解。在广告过程中，人工智能自动分析的影响会自动分析先前策略的效果。实时分析，找出不好的地方，自动改进和优化。例如，人们正在寻找正确的目标，它是目标用户吗？合适的人看到了我的广告吗？看到广告后，单击而无需单击。放置或购买或来我的商店。。
6.智能操作
这是CRM，客户关系管理系统。过去，CRM通常被单独输入到该系统的销售线索，然后记录与客户的每个通信进度。他们定期将这些客户划分并根据交易优先级分为ABCD课程。当前的CRM更聪明并且变成SCRM，可以使用广告平台打开社交CRM。广告平台中的线索会自动输入CRM，因此您可以知道线索的来源。例如，一个线索是搜索是否好，另一个线索是在此线索之前花费了很多广告费用。这样，就施加了智能客户服务的功能。销售人员可以看到系统在系统中自动给出了有针对性的通信和单词。
我们假设一个场景，一个用户注意舒适以查看汽车广告，有一个按钮可以打电话给广告。他拨打电话，然后销售人员的计算机弹出了该用户的肖像和以前的搜索行为记录。当我到达给定的系统时，销售人员接了电话。第一句话说：您好，您想购买一辆更宽敞，舒适的汽车，对吗？您每天都会送孩子上学，并在整个家庭在周末旅行时使用汽车。我们的汽车非常符合您的需求。同时，在与客户对话期间，CRM系统实时认可，实时了解客户的语义，以及真实的time pop -up回答建议在销售人员的计算机屏幕上。这是已经实现的智能客户服务功能。
智能营销已经到来。如今，公司在进行营销时需要使用智能营销。寻找专业的智能营销服务机构将以更少的速度做更多的事情。
随着数据的爆炸性增长，计算能力的实质性改善以及深度学习算法的发展和成熟度，人工智能已迎来了第三波。许多领域的应用取得了长足的进步。在营销领域，情况就是这种情况。
如今，营销过程的所有方面都具有人工智能的“人物”，并且计算机视觉，语音识别，自然语言处理，机器学习和其他技术的广泛应用正在引发新的营销革命。
（1）人工智能，比您更好地了解消费者
人工智能正在深层改变营销的各个方面。从消费者研究的角度来看，人工智能主要具有以下重要价值。
1.全面和三维见解消费者
我们正处于一个丰富的物质文化的时代。出现了各种网络文化，例如二级文化，E -Sports文化，“幽灵动物”文化和段落文化。
由于获得的信息很棒，因此消费者的愿景更加开放，越来越多样化，更详细。有必要定义大量标签，以在组之间形成复杂的网格关系。这种网格关系是动态的，在不同情况下显示出不同的消费者行为特征。对于营销人员，认识并回答了“谁是谁”的问题。消费者是“消费者的真正需求越来越重要。
通过传统的方式，消费者形成的消费者肖像相对粗糙和肤浅，人工智能就像“阅读技术”。它可以分析消费者的行为特征，真实的状态和精神核心，从而完成与消费者的三维三维三维。
2.消费者准确和个性化信息
在信息刘海时代，消费者获得信息的渠道是复杂而多样的。他们与媒体联系的时间已经变得分散甚至是尘土飞扬。消费者迅速在各种屏幕之间切换，现场广播等新兴沟通形式不断地出现。
在这样的媒体环境中，大多数消费者没有主动寻找信息并学习认知。他们的联系形式显示了典型的浅层状态：浅层阅读，浅未尝试，浅水接收，浅共享等等。这意味着只有允许消费者看到在适当时间和位置满足现场需求的信息，他们可以成功地抓住消费者的注意力资源吗？因此，媒体环境的变化需要营销发展为多维的发展。
传统营销是一个维持二维营销，可以在一定时间内将其归功于每个人。后来，社交媒体营销和搜索引擎营销的出现是两个维度营销，即时空的两个维度。移动媒体的开发使得可以按照时间，位置和细分的三个维度来推动营销信息。结合，它分析了目标人群的基调，执行情感交流并适应现场，已经实现了“成千上万人和成千上万的面孔”，既准确又个性化。
3.智能解释符合消费者的偏好
人工智能可以从大规模，复杂和冷漠的数据中提取对公司营销真正有价值的信息。
移动互联网时代带来的分裂使营销人员不知所措。数据的丰富性和覆盖范围远远超过了人力处理的范围。在指数增长的安排组合中，它合理地与“产品类型，消费者属性，媒体形式，营销内容，营销内容”逐渐成为不可能的任务。人工智能的应用可以帮助公司更好地了解消费者群体并完成任务那个人力无法完成。
第四，消费者反馈管理自动化
人工智能 - 驱动的情感分析可以帮助营销人员更好地对消费者做出反应，从而为消费者带来更好的体验。当消费者发布对产品的一些负面评估时，人工智能驱动的情感分析不仅可以识别该产品，还可以使层次结构产生层次结构。评估消费者的不满，分析其对品牌的影响，并使用反馈机制通过反馈机制使其通过企业的公共关系团队进行反馈，从而开始采取补救措施，以改变消费者的态度和评估。
在社交媒体时代，具有自动感知和消费者能力的公司在竞争中更有优势。将人工智能纳入监测系统以进行消费者评估为营销人员提供了一种解决方案，以了解营销人员了解消费者情绪并快速识别潜在的问题。
（2）推动人工智能决策 - 制定平台，使用AI来增强公司营销能力
为了帮助企业解决新时代的发展问题，他们故意启动了人工智能决策平台。根据AI，大数据和机器学习，它们将帮助公司从产品定位，消费者见解和媒体计划中做出决策，以解决消费消费点，满足消费者的需求，改善消费者的经验，从而帮助企业销售。
1.促进公司营销升级
在制定营销策略时，公司必须首先澄清他们可以提供的产品和服务以满足消费者的需求。
人工智能决策 - 制造平台通过机器学习，基于历史数据的诱导，建立事件模型，并将适当的新数据输入相应的模型，以预测未来。
机器学习可以打开数据障碍，并吸引近100％的互联网用户。它赋予了营销，品牌和数据的三个方面，使商人能够获得革命性的营销升级，以向品牌商人提供品牌敞口，销售改进，精确商店营销和营销以及准确的商店营销。。
2.解决消费者需求的问题
Xuan PU技术认为，消费者需求是动态的，而不是静态的，这需要有见地的机器考虑这些动态因素并将其纳入营销计划。
通过人工智能本身深入学习和自我赋予的能力来构成人工智能决策 - 制定平台，不断优化用户数据的收集和处理，以更好地满足消费者的需求并改变营销方式以获取消费者的方式来获得消费者信息。
通过了解社会档案，活动，天气和行为等信息，帮助营销人员在略微微妙的层面上了解消费者需求，从而为消费者提供更多相关的内容。心理和行为状态营销，更准确，更有效地满足消费者的即时需求，从而提高消费者忠诚度并促进次要消费。
3.营销工作流程的自动化
人工智能正在成为营销工具的工具，该工具将渗透到营销工作的各个方面。它不仅会使营销机构自己的工作更加高效，而且还最大程度地发挥了营销效果。这是正在发生的人工智能营销革命。
人工智能决策平台是通过人工智能技术自动化的，以自动制作营销工作流程并进行一些时间累积的步骤（例如数据集成和算法优化等）。营销团队可以更多地关注战略思维和制定。
第四，营销策略更具个性化
人工智能已经完成了理解，推理，学习学习的过程，并可以在学习过程中涵盖更多信息，因此营销策略更具个性化。
人工智能决策 - 制造平台作为辅助信息作为辅助信息介绍给推荐系统，该信息有效地解决了数据稀疏和传统推荐系统的冷启动问题。通过人工智能对大规模数据的深入学习，您可以跟踪，您可以跟踪并全面分析消费者的行为，然后成为最了解消费者的营销助理，为营销人员提供最适合消费者的个性化营销建议。在为消费者实施营销策略后，人工智能还可以实际跟踪反馈。时间，将非常个性化的体验营销解决方案带入企业。
5.准确的广告发布
传统的广告市场的问题在人群中不准确且效率低下，人工智能为广告提供了新的想法。
人工智能决策 - 制造平台通过自动人群进行跟踪，以减少预算浪费，并通过自动计划，准确的方向，控制频率和实时监控来增强发布的效果。使用人工智能深度学习用户数据，识别用户行为轨迹，快速判断和过滤信息，立即定位受众，预测数据，给出价格，通过程序化路径准确地触及目标受众，并通过手动转换自动化媒体管理的方式向受众实现人为的人为，允许程序化广告过渡到交叉，跨平台，跟踪历史足迹，用户分析，类似的人群和即时兴趣。
（3）后记
在过去的20年中，公司营销从Unidder营销，互动营销，开发到基于大数据的精确营销以及基于人工智能的智能营销。公司营销。通过各种切割 - 边缘技术手段，强调中小企业营销。
如今，人工智能时代已经到来，整个营销行业将面临新的变化和升级。Huanjuan人工智能决策 - 制定平台，基于品牌或产品标签，用户标签，用户标签和渠道标签积累的营销中流程，结合了机器深度学习，自然语言处理和其他领域的各种算法，以帮助企业形成渠道分配策略和分配策略，以及渠道分配策略，以及分配策略，以及分配策略，以及分配策略，以及分销策略，以及分销策略，分配策略，分配策略，分配策略以及分销策略。前端营销应用程序工具（例如材料生产策略和创造性生成策略）可以帮助公司找到痛点消费者需要，使现场达到现场更准确，使媒体管理更加聪明，并实现公司营销的智能化。
未来在这里，我希望和你在一起。
结论：以上是首席CTO的所有内容都指出了有关人工智能如何准确为每个人进行营销的内容。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。有关人工智能如何准确营销的更多信息，请在此网站上找到它。