人工智能（AI）自誕生以來已經(jīng)走過了漫長的道路，并正在取得重大突破。對于像亞馬遜或Netflix以外的其他公司來說，它常常被認為是一種不切實際的、未來主義的或過于昂貴的技術(shù)，但現(xiàn)在已經(jīng)不是這樣。以下將了解企業(yè)在營銷中采用人工智能的四個例子，以便在市場競爭中占據(jù)先機。

1. 個性化內(nèi)容/產(chǎn)品推薦

保持相關(guān)性、及時、不要糾纏于無關(guān)緊要的交易——這正是當前對典型客戶的要求。根據(jù)Salesforce公司最新發(fā)布的調(diào)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，并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(wù)和產(chǎn)品感到完全滿意。

機器學習成為了大多數(shù)內(nèi)容推薦系統(tǒng)（包括Spotify、Netflix和Amazon）背后的力量，由于價格和技術(shù)限制，對營銷人員來說似乎遙不可及。但是，開發(fā)自定義算法并不是唯一的方法?，F(xiàn)在市場上有很多即插即用的解決方案，并且是在營銷中使用人工智能的快速有效方式。例如：

Content AI by Marketo - 使用預測分析和機器學習在企業(yè)的網(wǎng)站上顯示與用戶“推薦”相關(guān)的最為相關(guān)內(nèi)容。

CaliberMind - 分析企業(yè)的所有客戶數(shù)據(jù)，創(chuàng)建理想的買方角色，并建議如何以有利可圖的方式與企業(yè)的受眾進行溝通。

Visely - Shopify商店的人工智能驅(qū)動產(chǎn)品推薦引擎。

那么人工智能對個性化的影響有多大？在分析了35億次營銷互動之后，BlueShift公司對人工智能推動的個性化給出了結(jié)論：

在客戶參與中創(chuàng)造3.1-7.2倍的提升力。

與電子郵件相比，移動通信的參與度提高了2倍。

隨著時間的推移，人工智能引擎可以在初始結(jié)果上提供額外50%的提升。

2. 對話式人工智能——聊天機器人

聊天機器人是客戶支持自動化的驅(qū)動力，但遺憾的是，他們在營銷領(lǐng)域處于未充分利用狀態(tài)。畢竟，營銷就是培養(yǎng)良好的人際關(guān)系并引導有意義的對話。聊天機器人現(xiàn)在可以完美地處理這一任務(wù)，幫助企業(yè)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后，現(xiàn)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里出發(fā)，然后進行適當?shù)慕灰?。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，旅游行業(yè)在聊天機器人方面已經(jīng)處于領(lǐng)先地位。

其他行業(yè)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(guī)模預計將增長31%，達到13.4億美元?？紤]到開發(fā)聊天機器人的成本不斷下降，這應(yīng)該不足為奇。根據(jù)CMS Wire公司的調(diào)查，為營銷目的開發(fā)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能功能，還應(yīng)該考慮到內(nèi)容開發(fā)成本。

3. 預測分析和見解

更好地利用數(shù)據(jù)進行受眾細分和定位是2019年55%的營銷人員的首要任務(wù)。如果企業(yè)想要效仿，需要擺脫僅使用描述性分析（Google AnalyTIcs），并采用預測工具。

預測性和最近的規(guī)范性分析可以幫助企業(yè)戰(zhàn)勝數(shù)據(jù)混亂，確定最有利可圖的營銷渠道和行動。機器學習算法已經(jīng)為企業(yè)提供了以下幫助：

預測并應(yīng)對不斷變化的消費者行為。

在企業(yè)的客戶關(guān)系管理（CRM）中為潛在客戶評分，并提出滿足銷售數(shù)字的最佳措施。

優(yōu)化企業(yè)的點擊付費（PPC）預算，以增加銷售額，而不會影響企業(yè)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(fā)現(xiàn)并追蹤錯失的關(guān)鍵字和內(nèi)容營銷機會。

那么最好的部分是什么？預測分析現(xiàn)在是一種商品技術(shù)，適用于中小企業(yè)和大型企業(yè)。事實上，在預測分析采用方面，小公司往往具有競爭優(yōu)勢——他們需要更少的時間和技術(shù)努力來準備分析數(shù)據(jù)。

4. 社交傾聽和情緒分析

了解人們對企業(yè)或競爭對手的在線評價對于制定有效的社交媒體營銷戰(zhàn)略至關(guān)重要。但是，從同時發(fā)生的那些熱門話題中解讀見解對于人工智能來說比人工代理更好。

數(shù)據(jù)科學已經(jīng)被積極地應(yīng)用于社交媒體營銷，用于微細分和定位、社交媒體收聽，以及影響者營銷活動管理?；谌斯ぶ悄艿纳缃获雎犨M一步擴展了營銷人員的能力，使他們能夠：

確定并量化社交媒體上的消費者購買意圖。

了解購物者對企業(yè)的產(chǎn)品與競爭對手產(chǎn)品的看法。

了解推動行業(yè)對話的因素，以及這些對話的內(nèi)容如何隨著時間的推移而變化。

實時注意并回答有關(guān)企業(yè)的產(chǎn)品/服務(wù)的問題。

識別并與在社交媒體上尋求產(chǎn)品推薦/建議的買家互動。

更棒的是，人工智能工具可以幫助企業(yè)少犯錯誤。

總結(jié)

企業(yè)應(yīng)該開始在營銷中使用更多的人工智能，因為它可以大大提高其工作的準確性和有效性。智能工具不再昂貴，也不再只適用于特定行業(yè)。企業(yè)登上人工智能創(chuàng)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，那么是時候上車了。