凭借最新的技术进步，AI 已彻底改变了企业与客户的连接方式。例如，在我们公司，我们利用 AI 来制定品牌战略，我们首先从竞争对手那里收集内容，重点关注最具吸引力的内容。
利用大型语言模型(LLMs)，我们将这些内容分类为不同的沟通概念：品牌个性、客户画像、产品、语调、话题和客户需求，然后，我们使用这些标记的内容来聚类客户画像和受众紧张点，这反过来推动了我们的创意叙事和内容简报，然后我们可以将其交给我们的代理机构进行制作。
通过结合观众和趋势话题的数据，如 Nielsen 报告或 Google Trends，这些见解变得极其宝贵。我们的策略现在不仅基于竞争对手的流行趋势，还基于实际的受众障碍和感兴趣的话题。此外，在沟通规划中使用 GenAI 方法相较于手动方法能节省大量时间。最终，这种方法使沟通更加多样化。
为了帮助其他营销领导者利用 AI 的力量，我邀请了这一领域的领导者分享了他们开发 AI 驱动策略的顶级建议。
1. 预测客户洞察
我们的营销策略现在利用 AI 来预测客户需求和行为，我们可以通过机器学习算法分析历史数据，预见趋势并调整策略，这种预测能力使我们能够主动参与，为客户尚未意识到的需求提供解决方案，它提升了我们满足客户期望的能力，并使我们能够保持竞争力，领先于市场趋势，这种方法使我们在未来需求面前保持竞争力。
2. A/B 测试创意
从营销技术的角度来看，能够进行 A/B 测试，评估点击率和转换率的创意，这听起来很简单，但实际上需要一系列定制程序来利用机器学习和 AI 实现这种有针对性的方法，这种做法将增量效益带入了营销领域。
3. AI 增强的全球活动
我们的 AI 驱动的营销团队利用 AI 数据分析来查看效果并创建超个性化的消费者内容。采用这种方法后，我们现在可以制作动画和 AI 增强的全球活动，同时确保我们的团队能够适应并随着时间的推移有效扩展，以满足不断变化的市场需求。由于 AI 处理了大量的工作，我们的人工营销人员可以将时间投入到战略性举措和创意营销方面。
4. 营销材料的发布
随着 AI 的进步，快速起草、审查和更新营销材料变得更加容易。AI 和基于云的连接中的敏感和专有信息的优先处理和保护仍然是重要的商业关注点。重点已转向监督员工将数据输入到 AI 系统中，为员工提供有关 AI 系统使用的持续培训，以及保持对 AI 系统最新威胁的关注。
5. 多样化的营销活动图像
利用 AI 图像工具，我们能够快速生成各种营销活动图像。在以表现为导向的广告中，能够快速测试独特的视觉概念可以显著改善表现。鉴于 AI 输出的多样性，明确团队结构中的审查流程所有权至关重要。
6. AI 驱动的个性化
我们最近将 AI 驱动的个性化整合到营销策略中，这一改变帮助我们根据每个人的偏好和行为定制内容和广告。结果是我们的活动更加吸引人，提升了客户满意度和忠诚度。通过领先趋势，我们提高了活动表现和投资回报率，在快速变化的市场中保持竞争优势。
7. AI 洞察用于预算和优化活动
我们结合 AI 洞察实时预算和优化活动，大幅提升了投资回报率。此外，我们的 AI 驱动的营销数据治理确保所有活动设置和行业基准在所有活动中始终被跟踪和遵守，这些进步使我们保持灵活和合规，增强了整体活动表现和战略一致性。
8. 社交媒体帖子
我们为营销人员构建了内部生成 AI 工具，大大节省了时间并促进了创造力。例如，内容生成应用程序可以一键创建社交媒体帖子、邀请函文案和衍生内容及标题。提供多个选项，所有内容必须经过人工审核和批准，然后将节省的时间重新分配到更有价值的营销活动中。
