如今，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发生的令人难以置信的飞跃。事实上，正如我们所知，人工智能已经开始改变生活和营销。
人工智能的采用现在正在为公司带来实时受众细分、个性化消息传递、可预测的客户价值和优化的媒体购买等好处。在接下来的十年中，它不再是一个位于某个遥远点的抽象概念。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。
随着每秒可生成的客户数据量发生爆炸式增长，可以获得有关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——使大规模个性化营销成为当今的现实。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，公司现在拥有比以往任何时候都多的实质性信息可以利用。最佳营销投资回报率是任何企业主的首要任务，一旦他们与人工智能的力量相结合，就会立即创造巨大的价值。
增值的形式可以是建立增强的销售预测能力、更全面地了解客户、改进数据点、识别传统商业智能工具无法跟踪的向上销售和交叉销售机会的能力。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多数营销优势属于以下三类之一：
- 精确：精确地吸引客户。
- 加速：加速将客户洞察力转化为行动。
- 优化：优化营销投资的回报。
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。
让我们来看看人工智能正在改变营销并创造突破性成果的四个非常成功的用例：
内容创作与Evisu案例
人工智能在策划和创建大量优质内容方面具有令人难以置信的潜力。这些工具可以进一步用于校对内容，然后在正确的时间、在正确的平台上大规模地将其分发给正确的人。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)，以从数据中创建有意义的内容。
以Evisu为例，这是一个全球影响力的优质牛仔布和生活方式品牌。
与所有全球品牌一样，他们的目标是在正确的时间、通过正确的渠道和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，特别是SEM和社交渠道，是一项艰巨的任务。
因此，该品牌转向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正确且位于正确的位置是成功的关键因素。您必须花时间查看客户对您发送的内容的反应，以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
人工智能已经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。尽管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，这些数据集通常来自传统数据源，例如客户接触点、CRM、网站流量等。
通过人工智能，个性化提升到一个新的水平。当今的品牌开始使用大量人工智能平台和工具来智能识别和细分受众、构建广告创意、测试变体、提高活动绩效并优化广告支出。人工智能驱动的广告工具检测广告数据中的模式，并预测活动的哪些变化将根据特定KPI提高绩效。所有这一切都是即时发生的，通常是实时且大规模的。分析、测试和迭代活动过去需要数周才能完成。
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。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，如活动规划。
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中阅读有关RedBalloon如何将他们的数字广告活动提升到新高度的更多信息。
会话式商务和机器人景观
智能聊天机器人可以在很多网站上找到。有些机器人只不过是美化的命令语言，而其他机器人则是由自然语言处理驱动的，而最智能的机器人则是在自动驾驶汽车领域。
机器人类型背后的技术在复杂性、应用程序和成熟度方面差异很大。出于这一目的，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。
客户希望尽可能获得简单的流程、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、更可靠和更安全的方式准确执行这些任务。他们24/7全天候可用，并且他们了解多种语言。
最后，他们可以通过客户最喜欢的平台(如Facebook、WhatsApp)或什至通过亚马逊的Alexa等语音助手访问它们。
行为、预测分析以及Albert和Harley的案例
今天，营销人员可以使用的数据如此之多，以至于他们无法单独分析所有数据。当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是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、基于人口细分和过去的消费者行为和趋势创建广告、预测线索-B2B公司评分以提高他们的潜在客户转化率等。这些例子只是皮毛。很难准确量化AI对行为分析和预测分析的影响。
哈雷戴维森摩托车经销商通过Albert改变了其潜在客户生成工作，Albert是该企业的第一个人工智能营销平台。
Albert执行许多耗时的手动任务，人们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。
人工智能的更多好处
到目前为止，我们讨论了人工智能在营销和分析中的一些早期高影响用例。以下是人工智能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的呼叫量可提高客户满意度并减轻座席高呼叫量的压力。
- 使用文本挖掘对客户调查中的开放式问题的数千个响应进行扫描和分类。
- 允许广告商测试更新的广告平台并优化定位，算法可以优化广告竞价并为企业找到最佳的每次获取广告成本。
- 分析单个用户的数百个数据点(位置、人口统计、设备、与网站的交互等)，AI可以显示最合适的内容。这将为所有网站访问者带来更好的客户体验。
- Ai可以根据以前的网站互动、以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以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。
虽然上述案例只是一瞥人工智能对营销的渗透程度，但实际上人工智能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，营销变得越来越数据驱动。在每个潜在客户可用的大量数据池的帮助下，正在生成360度潜在客户资料，并且超个性化活动已经取代或正在取代我们曾经称为“个性化活动”的活动。
展望未来，我们看到AI正在改变分析的深度，而这反过来也在改变营销。在大数据分析的帮助下，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，在在线零售模式中，机器学习可以帮助零售商识别休闲浏览器的模式，并将自己与认真的买家区分开来。这种通过机器学习和高级分析产生的洞察力可以让零售商为数百万个休闲浏览器中的一组买家运行超个性化的营销活动。
仅考虑在线零售商VineyardVines的情况。衣服，尽管它们看起来与营销分开，但却构成了现代社会个人主义的基石。时尚对我们的个性、我们的生态系统和我们的地位进行分类。因此，对于零售商来说，将他们的客户作为希望被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，我分享了让小粉红鲸游向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对分析做出反应并赢得客户的信任，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源，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、兴趣和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。在访问零售商网站的数百万人中，Bluecore通过识别每个买家所处的阶段，根据他们的整体互动对兴趣水平进行评分，帮助营销人员将其缩小到一个小的目标群体。分层地理定位功能和智能聊天机器人使客户的购买旅程更加顺畅。最后，与仍然依赖基于结构化数据的旧商业智能工具的同行相比，零售商获得了急需的竞争优势。
事实证明，人工智能是一种强大的工具，可以通过创造效率和竞争优势来实现创新，同时开放人力资源以专注于更有价值和更高价值的战略工作。大数据与机器学习相结合，不仅可以让营销人员更轻松地从营销工作中获得更多收益，还可以确保他们的投资回报。
