人工智慧在營銷中的4個實際應用
人工智慧(AI)自誕生以來已經走過了漫長的道路，並正在取得重大突破。對於像亞馬遜或Netflix以外的其他公司來說，它常常被認為是一種不切實際的、未來主義的或過於昂貴的技術，但現在已經不是這樣。以下將瞭解企業在營銷中採用人工智慧的四個例子，以便在市場競爭中佔據先機。
1. 個性化內容/產品推薦
保持相關性、及時、不要糾纏於無關緊要的交易——這正是當前對典型客戶的要求。根據Salesforce公司最新發布的調查報告，62%的B2B買家希望在交易的不同階段收到個性化建議。在B2C細分市場，購物者更受青睞，並期望從每個品牌廠商獲得類似亞馬遜公司的體驗。Segment公司在2017年的研究中指出，只有22%的客戶對他們所接受的個性化服務和產品感到完全滿意。
機器學習成為了大多數內容推薦系統(包括Spotify、Netflix和Amazon)背後的力量，由於價格和技術限制，對營銷人員來說似乎遙不可及。但是，開發自定義演算法並不是唯一的方法。現在市場上有很多即插即用的解決方案，並且是在營銷中使用人工智慧的快速有效方式。例如：
- Content AI by Marketo - 使用預測分析和機器學習在企業的網站上顯示與使用者“推薦”相關的最為相關內容。
- CaliberMind - 分析企業的所有客戶資料，建立理想的買方角色，並建議如何以有利可圖的方式與企業的受眾進行溝通。
- Visely - Shopify商店的人工智慧驅動產品推薦引擎。
那麼人工智慧對個性化的影響有多大?在分析了35億次營銷互動之後，BlueShift公司對人工智慧推動的個性化給出了結論：
- 在客戶參與中創造3.1-7.2倍的提升力。
- 與電子郵件相比，行動通訊的參與度提高了2倍。
- 隨著時間的推移，人工智慧引擎可以在初始結果上提供額外50%的提升。
2. 對話式人工智慧——聊天機器人
聊天機器人是客戶支援自動化的驅動力，但遺憾的是，他們在營銷領域處於未充分利用狀態。畢竟，營銷就是培養良好的人際關係並引導有意義的對話。聊天機器人現在可以完美地處理這一任務，幫助企業在不同階段通過多個渠道與潛在客戶進行互動。
例如，Nordstrom公司允許購物者在尋找適合的商品時與機器人互動。在詢問了一系列主要問題後，現場助理會建議購買最合適的商品。
Hipmunk Messenger通過旅客的位置來確定他們從哪裡出發，然後進行適當的交易。聰明的助手還可以為即將到來的旅行策劃旅行建議和管理酒店預訂。一般來說，旅遊行業在聊天機器人方面已經處於領先地位。
其他行業也在迎頭趕上。事實上，在2018年到2024年之間，全球聊天機器人市場規模預計將增長31%，達到13.4億美元。考慮到開發聊天機器人的成本不斷下降，這應該不足為奇。根據CMS Wire公司的調查，為營銷目的開發的SME信使聊天機器人的平均成本為3000-5000美元。但是記住，除了為機器人提供人工智慧功能，還應該考慮到內容開發成本。
3. 預測分析和見解
更好地利用資料進行受眾細分和定位是2019年55%的營銷人員的首要任務。如果企業想要效仿，需要擺脫僅使用描述性分析(Google Analytics)，並採用預測工具。
預測性和最近的規範性分析可以幫助企業戰勝資料混亂，確定最有利可圖的營銷渠道和行動。機器學習演算法已經為企業提供了以下幫助：
- 預測並應對不斷變化的消費者行為。
- 在企業的客戶關係管理(CRM)中為潛在客戶評分，並提出滿足銷售數字的最佳措施。
- 優化企業的點選付費(PPC)預算，以增加銷售額，而不會影響企業的廣告支出。
- 識別和獲取“相似”的潛在客戶，與理想的買家角色緊密匹配。
- 發現並追蹤錯失的關鍵字和內容營銷機會。
那麼最好的部分是什麼?預測分析現在是一種商品技術，適用於中小企業和大型企業。事實上，在預測分析採用方面，小公司往往具有競爭優勢——他們需要更少的時間和技術努力來準備分析資料。
4. 社交傾聽和情緒分析
瞭解人們對企業或競爭對手的線上評價對於制定有效的社交媒體營銷戰略至關重要。但是，從同時發生的那些熱門話題中解讀見解對於人工智慧來說比人工代理更好。
資料科學已經被積極地應用於社交媒體營銷，用於微細分和定位、社交媒體收聽，以及影響者營銷活動管理。基於人工智慧的社交聆聽進一步擴充套件了營銷人員的能力，使他們能夠：
- 確定並量化社交媒體上的消費者購買意圖。
- 瞭解購物者對企業的產品與競爭對手產品的看法。
- 瞭解推動行業對話的因素，以及這些對話的內容如何隨著時間的推移而變化。
- 實時注意並回答有關企業的產品/服務的問題。
- 識別並與在社交媒體上尋求產品推薦/建議的買家互動。
更棒的是，人工智慧工具可以幫助企業少犯錯誤。
總結
企業應該開始在營銷中使用更多的人工智慧，因為它可以大大提高其工作的準確性和有效性。智慧工具不再昂貴，也不再只適用於特定行業。企業登上人工智慧創新列車變得比以往任何時候都容易，所以如果還沒有這樣做，那麼是時候上車了。