为什么我们关心营销中的人工智能

要以个人方式、大规模吸引客户，人工智能或机器学习是必不可少的。 聊天机器人和智能助手已经引领客户交互，人工智能生成的内容指日可待。 人工智能还能够以超出人类能力的速度和数量对数据进行分析和解释。 算法也在不断改进，近乎实时地加速优化。 随着人工智能的改进，用例只会增加。

营销中的人工智能 (AI) 利用机器学习来做出自动化决策。 借助人工智能，品牌可以通过预测建模、高级细分和个性化来提高营销活动的投资回报率。

在这篇文章中，我们将深入探讨人工智能技术在营销中的价值。 我们将介绍：

• 为什么人工智能营销很重要。
• 人工智能在 B2B 营销中的优势。
• 人工智能的组成部分。
• 营销中的人工智能示例。
• 关于人工智能营销的常见问题。
• 人工智能如何改变营销格局。
• 了解有关 AI 营销的更多信息。

预计阅读时间： 8分钟

为什么人工智能营销很重要

人工智能已经改变了数字营销并降低了人为错误的风险，同时简化了营销活动。 要真正与客户建立联系，您仍然需要人情味——尤其是在同情心、同理心和讲故事方面。 然而，当涉及到营销的某些方面，如预测分析和数字广告，人工智能能够做出令人难以置信的事情。 例如，当您的目标是了解客户的需求并将其与适当的产品或服务相匹配时，这就是人工智能的亮点。

麦肯锡 2020 年的一项调查发现，从事营销和销售工作的人的人工智能采用率排名第三。 更重要的是，该调查报告称，“一小部分来自各行各业的受访者将其组织的 20% 或更多的息税前利润 (EBIT) 归功于人工智能。”

从那时起，人工智能在营销中的使用持续增长。 随着使用率的提高，如果您不考虑实施这些技术，您的品牌就有被抛在后面的风险。 您的竞争对手将采用 AI 策略来改善他们的业务成果，使他们能够增加销售额、提高客户保留率并更有效地推出新产品。

了解您的客户现在和未来如何与您的广告互动。 在最新版本的MarTech 情报报告中探索对预测分析和营销归因至关重要的平台。

点击这里下载！

人工智能在 B2B 营销中的优势

有大量专门为商业销售设计的人工智能营销工具，使 B2B 供应商能够利用个性化、机器学习等的力量。 从人工智能驱动的工作流程到自动化的下一个最佳行动功能，人工智能正在帮助公司解决特定于 B2B 的挑战。

以下是人工智能在 B2B 营销中的一些好处。

广告系列投资回报率。 在人工智能技术的帮助下，B2B 营销人员可以更好地预测数据和活动的表现。 然后，他们可以提出优化这些活动的建议，以达到最大的投资回报率。 如果得到有效利用，营销人员可以使用人工智能来改变他们的营销活动，提取最有价值的洞察力并实时采取行动——例如，分析最有效的广告展示位置以提高参与度。

更明智的决定。 数据集成自动化取代了手动处理，以实现更快、实时的决策。 目标是获得及时可行的客户洞察。 例如，借助预测分析，您可以访问有助于预测购买决策的购买模式。 由于在 B2B 模型中发现这些购买模式通常比在 B2C 模型中更复杂，因此人工智能的帮助可以改变游戏规则。

营销指标。 跟踪活动效果的能力会显着影响您的营销投资回报率。 人工智能可以帮助监控无数客户接触点的结果，从而支持活动优化。

更好的数据管理。 人工智能营销工具还有助于显着降低数据解释不当的风险，支持优化数据集成，并消除数据孤岛。 人工智能营销工具是利用人工智能技术根据收集的数据自动做出决策的软件。

人工智能的组成部分

人工智能包含可以扩展您的营销计划的各种特性和功能。 以下是一些主要组件。

机器学习。 与相当有限的任务自动化不同，机器学习依赖于经过训练的算法，可以使用大量数据进行复杂的预测和决策。 机器学习模型可以破译文本、识别图像、执行受众细分，甚至预测客户可能如何响应各种举措。 更重要的是，顾名思义，它可以在没有监督的情况下自我纠正和改进（尽管经常涉及一些人为监督）。

人工智能驱动的平台。 如今，许多营销平台都“融入”了人工智能，使用它来分析和推动对大型数据池的洞察力。 大多数大型营销套件都有人工智能组件，为套件提供的解决方案提供跨平台支持。 例如 Salesforce 的 Einstein 和 Adob​​e 的 Sensei。

还可以使用执行特定类型工作的平台，例如人工智能驱动的内容创建平台。 一些解决方案为电子邮件或特定社交媒体平台（如 Twitter）提供草稿内容。 其他解决方案为 SEO 优化内容。

大数据和分析。 收集数据是一回事——有效地分析它是另一回事。 人工智能提供了一种解决方案，以应对人类无法企及的大规模数据分析和解释。 在 B2B 营销中使用 AI 可以有效地分析大量数据、链接数据、识别模式并推动预测。 AI 提供的数据越多，它的学习和改进能力就越好。但仍然缺乏情商。 出于这个原因，以及对人工监督的需要（例如，数据管理、数据目录的维护等），人们继续在数据管理和分析中发挥着至关重要的作用。

营销中的人工智能示例

各行各业的许多公司都在实施独特的人工智能营销策略。 下面是一些常见的例子。

人工智能聊天机器人。 STCHealth 使用智能聊天机器人来回答与疫苗相关的问题并帮助人们访问他们的免疫记录。 Botco.ai 是一个自动化的、人工智能驱动的对话式营销平台，让看似不可能的事情成为可能。 借助这个自动化平台，该公司在 200 万次聊天机器人交互中节省了大约 52,000 个工时。

视觉智能。 电动自行车制造商 Serial 1 使用了 Vizit，这是一个视觉智能平台，它使用机器学习和 AI 来帮助公司确定哪些图像最能引起消费者的共鸣。 因此，Serial 1 即将优化数字资产并将网站转化率提高 98%。 这个用例是人工智能营销如何导致更好决策的一个典型例子。

中小型企业的人工智能平台。 Mailchimp 使用名为 Smart Platform 的工具，将 AI 带入 SMB 市场。 一些最新的工具允许中小型企业自动创建内容、获得动态推荐并利用新的客户旅程构建器。

关于人工智能营销的常见问题

虽然人工智能技术已经存在了几十年，但许多品牌仍然想知道如何将它们应用到他们的营销流程中。 以下是人们提出的一些最常见的问题。

您的工作流程是在运行您，还是您的团队在控制它们？ 在最新版本的MarTech 情报报告中探索对营销工作管理至关重要的平台。

点击这里下载！

人工智能如何改变营销格局

公司可以通过在营销活动、策略和工具中实施人工智能来完成很多工作。

无论您的目标是研究网站上的消费者行为还是开发量身定制的广告活动，人工智能都可以发挥关键作用。 许多数字营销策略可以从这些技术中受益匪浅，从社交媒体到 SEO。

人工智能继续改变营销格局的一些方式包括：

• 客户获取和个性化营销的需求：数字世界现在比以往任何时候都更受数据的推动，尤其是随着在线人数的不断增长。
• 通过聊天机器人提供客户服务：客户希望他们的需求立即得到满足，而使用人工智能为聊天机器人提供动力使一些企业能够更有效地处理客户查询，同时减少人工代理的作用。
• 广告活动：现在可以更精确地优化和定位活动。

随着人工智能的不断发展，日常营销运营也出现了中断。 然而，人工智能技术很可能会在未来几年继续支持复杂的营销策略。

了解有关 AI 营销的更多信息

想了解更多关于成功实施机器学习和人工智能的信息吗？ 我们推荐以下资源：

• 人工智能驱动的个性化内容对营销人员越来越重要：Persado 的一份报告表明，人工智能很快将为许多组织提供个性化内容。
• 使用 AI 驱动的预测分析来确定您的下一步行动：即使在不确定的时期，AI 驱动的预测分析也可以帮助营销人员看到即将到来的机会。
• 什么是呼叫分析软件，人工智能如何赋予营销人员更多测量呼入电话数据的能力？ 跟踪呼叫的能力是呼叫分析技术的核心用例。 然而，机器学习和人工智能 (AI) 的进步正在推动更复杂的应用。
• 让人工智能为工作流管理工作：人工智能驱动的协作工作管理使营销团队能够跟上竞争和 WFH 的挑战。

深入了解最新的营销技术、策略和策略，包括基于人工智能的营销技术和来自 MarTech 的新闻。