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人工智能在营销与销售中扮演角色

基于人工智能的营销工具允许团队从整理和可用的数据中获得洞察力,并且基于洞察力的决策提供定制和完全个性化的产品。人工智能技术允许对可能影响和影响客户和营销团队的趋势和情况进行数据收集、分析和额外观察。

市场营销中的人工智能(AI)时代已经到来。在2019年8月CMO调查中,与企业营销报告里,AI和营销工具包机器学习(ML)的实施增加了27%。之后的三年中,这些AI工具的使用将增加59%。

人工智能(AI)是一个极其灵活的领域,即将从最初的阶段跳入快速成长。

借助AI技术,您可以改善潜在客户的关系,建立营销数据库,跟踪行为等等。AI对B2B营销具有巨大的潜力,可促进数据驱动的业务和销售前景的匹配。

每个其他行业和组织都在采取措施在不同领域实施AI,营销也不例外。统计数据表明,到2020年初,将有超过50%的营销人员采用某种形式的AI或ML。营销人员使用AI的原因有很多,但最重要的是要在市场上为自己赢得一席之地。

残酷的竞争下,人工智能是营销人员与竞争对手区分开来的关键。要在市场上脱颖而出,必须考虑的最大因素之一就是个性化。人工智能在其中扮演着重要角色。

根据贝勒大学凯勒研究中心的一项研究,只有1%的陌生电话会产生预约结果。陌生电话的最大问题在于它缺乏个人风格。大多数情况下,销售代表并不知道电话那头的人真正需要什么。

人工智能能够实现日常流程自动化,梳理大量数据甚至执行更复杂的任务(例如编写标准新闻内容),但它也可以帮助销售团队大规模提供真正个性化的方法。如果将人工智能(AI)纳入流程,通过向销售代表提供客户想法来确保结果,更有针对性地联系感兴趣的个人,结果将大为不同。

随着更多地介入营销和销售,在过程中运用分析和定量驱动,AI作用明显,可以细分买方角色,开发以及更合理地定制定价和服务。在研究基于AI的营销平台 Demandbase后发现,人工智能可以帮助实现:

  • 销售价高出59%
  • 收入增加58%
  • 参与互动提高54%
  • 转化率提高52%

难怪国际数据公司推测,预计到2022年人工智能系统的支出将达到近800亿美元,高于2019年估计的350亿美元。大量投资回报的潜力太大,不能忽视各种公司,从零售到资助医疗保健。

现在,许多公司倾向于将AI简化为提高运营效率和自动化常规流程的方法,但是用这些术语来思考会让你陷入“人与机器”陷阱。事实上,人工智能在营销和销售方面的成功在于技术使人们能够更快更智能地工作的能力。

为了使销售和营销部门在人工智能方面取得成功,团队应该做出调整,专注于提高效率并为他们的人工智能平台定义期望,但更为重要的是为什么要使用AI:获得并留住更多客户。

人工智能的每一项努力都应围绕增强客户体验,无论是通过更有针对性的产品提供还是更个性化的内容。研究表明,CMO一直在优先考虑使用人工智能的营销引擎进行个性化。

考虑到内容营销被视为最有效的数字营销技术,营销团队有必要关注AI如何做得更好,而 Demand Metric调查发现,

80%的营销人员认为个性化内容比非个人内容更有效。

除了个性化内容之外,您还可以在上面的图表中看到与个性化和自定义相关的更多任务。由于AI使销售和营销团队能够快速准确地分析其所有数据,因此您可以改进执行客户细分并发送更多相关优惠。您可以优化从电子邮件营销活动到社交媒体发布到渠道参与等各个方面的时间安排。简而言之,您可以使用AI更好地个性化服务于客户。无论如何,个性化都是销售和营销的利器。

以H & M为例,它使用机器人通过询问有关样式偏好,购物倾向和大小的问题为每个客户创建用户档案。H & M的机器人不仅简化了购物体验,而且还为销售和营销团队提供了更好的数据,用于个性化客户旅程。他们从该数据中提取的见解甚至可以指导销售和营销策略。

预测分析还可以提供高级客户见解。例如,Progressive利用名为Snapshot的远程信息处理程序来评估客户的驾驶情况,使他们能够提供更准确的保险定价,甚至允许客户通过安全驾驶获得折扣。

在涉及领先优先排序时,InsideSales声称其人工智能解决方案 通过将独特数据(如B2B专业人员的购买影响力和倾向性)与第三方数据和客户CRM相结合,可在短短三个月内将收入提高多达30%数据。然后,他们通过销售模型运行这些数据,将销售和渠道建议带到桌面。通过预测哪些潜在客户更有可能结案,InsideSales为人力销售代理商提供了下一个最佳行动。他们可以优先考虑工作并以及时提供个性化的方式与潜在客户联系。

总投资回报率潜力很明显。只要公司继续关注客户体验以及如何解决他们最迫切的需求,人工智能只会成为营销和销售不可或缺的一部分。他们还应该忽视人工智能有助于取代人类的观念。因此,当AI转变销售和营销流程,并且更多公司使用AI来增强他们的团队时,公司获取更多利益也是早晚的事。

人工智能可以通过多种方式来增强人们的参与度。最初的营销人员可以利用历史数据来分析哪些广告系列有效,哪些无效。根据客户的性质,市场时机和其他相关因素,企业可以提高其销售策略并提高客户参与度。

这使营销人员能够了解可能参与特定渠道或媒介上的交流的客户群。同样,根据客户以前的购买方式,可以轻松确定进一步活动的目标渠道。例如,考虑丝芙兰(Sephora)和李维斯(Levi’s)等组织使用的基于ML的机器人。这些漫游器向客户询问有关其产品的问题,这些问题决定了围绕其即时需求和未来偏好的因素。与零售销售人员相反,这些机器人通过适当处理大量流量并轻松回答客户的一些基本问题来完成工作。

如果企业必须取得巨大成功,无论如何,他们都必须注意个性化。当涉及不同平台上的广告时,人工智能可以帮助营销人员个性化他们的广告系列,并提供建议和其他建议。当大多数客户在特定的Java平台上活动时,它还为他们提供与每个客户相关的内容以及适当的时间安排。以亚马逊为例。它会研究客户的浏览历史记录,过往的购买以及其他因素,以提示他们想要提前购买的产品。所有这些都说明了AI如何帮助企业理解客户的行为见解并从中获得收益。

同时我们注意到,在采用AI的过程中存在很大的异质性。我们看到了一系列技术和组织挑战,限制了AI驱动工具的全面采用和组织影响。

哪些公司正在采用AI工具进行营销?

尽管当前和预期的实施总体增加了,但并非所有公司都在相同类型的营销活动中采用AI或使用AI。收入较高的公司的首席营销官(CMO)报告说,当前和预期的采用率更高,因为他们使用更多的资源来利用数据来提高客户参与度。对于互联网销售百分比较高的公司也是如此。这些公司正在利用数据科学家的技能以及有关其在线潜在客户和客户的大量数据来优化客户体验,从而提高收入和盈利能力。

在整个行业中,我们发现企业采用率在运输,技术和教育领域最高,而在制造,采矿和能源领域最低。除了这些垂直领域外,B2C公司的采用率也明显高于B2B公司,其中B2C服务公司在AI应用方面领先B2C产品公司。

市场营销中流行的AI应用

虽然AI在市场营销功能中的地位总体上有所提高,但某些应用程序已比其他应用程序更广泛地采用。总体而言,我们看到前三个AI应用程序都集中在通过更有效的营销来推动客户价值上。具体而言,超过一半的受访者正在利用AI技术进行内容个性化(56.5%)。将近一半的企业使用AI来针对客户决策(49.6%)。这些应用程序因行业而异,B2C公司在使用预测分析获取客户见解和确定目标决策方面起着主导作用,尤其是B2C服务公司。另一方面,内容个性化是其他行业的重点。

进行组织以最大程度地发挥AI对营销的影响

除了AI的特定营销应用面临的挑战之外,公司还遭受一系列组织范围的挑战,这些挑战可能会阻碍其在市场以及更广泛的范围内使用AI的能力。我们在下面讨论每个需求并指出解决方案。

  • 人工智能应该由战略驱动。公司通常缺乏明确的AI技术战略。采用不应该因为害怕错过机会(FOMO)而驱动,而应该由明确的公司目标确定,这些目标指定AI将帮助公司实现什么结果以及将提供哪些数据来支持营销决策。在这种情况下,团队可以从公司物联网应用程序中获取一个页面,该应用程序与广泛的公司和技术战略联系在一起,并随着时间的推移而逐步取得进步。
  • 人工智能应该从企业角度出发。组织应对跨职能部门存在AI机会的目录,利用AI所需的任何当前数据或所需数据源以及重叠区域进行分类。这项工作将使人们对这些重要的投资有共同的看法,并帮助公司建立AI功能,而不仅仅是公司内部精明的营销活动,这些问题使企业陷入了组织和数据孤岛。
  • 人工智能应该融入组织能力中。理想情况下,人工智能应该是跨职能的端到端企业能力。因此,这需要围绕核心能力的执行转变观念。专家建议,要有效地克服这些最初的障碍,就需要一个明确的方向,说明AI不仅会给组织带来好处,而且还将如何影响和整合到公司的角色,职能和文化中。
  • 智能AI需要聪明的营销者。虽然可以基于某些属性使用AI来个性化范围广泛的客户中的内容,但重要的是,此过程必须由应用创造性专业知识并确保上下文匹配以实现所需业务成果的人员进行监控。例如,当使用支持AI的活动或营销自动化工具时,往往会“设置后遗忘”。这种策略仅在预计营销不会带来边际收益递减或预计竞争对手不会做出回应的情况下有效-都不大可能。随着时间的推移,对这些工具进行人工监视将通过发现新机会并解决出现的问题来增强其有效性。迫在眉睫的担忧人工智能将取代人类目前提供的价值。CMO调查结果表明,这种担忧被夸大了,只有1.7%的营销领导者报告说,新技术正在以“大量”取代他们公司中的营销员工,而57.6%的报告称,这种情况“根本没有发生”。
  • 强大的AI需要强大的数据。据报道,在拥有强大数字基础的公司中,有67%的受访者表示其组织已将AI嵌入到标准业务流程中,而其他所有公司的这一比例为43%。尽管这项工作需要时间,但它会使公司获得长期成功-就像亚马逊的分析功能和数字平台使它能够实现持续的推动性增长一样。
  • 只有营销人员使用结果营销分析,人工智能才有价值。只有使用营销分析的AI才值得。尽管这是不言而喻的事实,但CMO报告说,在决策中使用营销分析的时间为39.3%,自2013年以来增长了29.3%。但是,这个数字仍然太低了。公司将必须更加努力地将AI驱动的数据和决策构建到其标准操作程序中,以便系统地产生真正的收益。
  • 人才的短缺使AI的使用充满挑战。CMO调查还发现,只有1.9%的营销领导者报告说,他们的公司拥有合适的人才来利用营销分析,其中大部分功能都支持AI应用程序。为了克服人才缺口,组织应采取一切措施确保人员配备正确,无论是雇用外部人才,内部能力建设还是从大型技术公司购买或许可能力。也许更重要的是,公司应该努力使自己的AI策略与分析师的人才策略保持一致,以便人机学习和机器学习相辅相成。
  • 成功的AI需要高层管理人员的赞助。鉴于AI的营销应用程序提供了清晰的案例来证明这些技术的影响,CMO可以通过与CIO和公司领导层协作来构建变革功能,从而引领变革,从而有可能在整个组织中转变职能。企业所有者应在整个开发过程中密切参与,以便他们可以更好地理解所交付的内容。
  • 采取AI婴儿的步骤。为了在进行全面更改之前证明业务价值,应采取增量措施。例如,通过从现有数据中生成洞察力来展示AI的价值可以突出显示集成现有平台并捕获更全面的数据的业务重要性,从而确保业务支持,以扩大AI在公司的用途。
  • AI应该解决“对我有什么影响”。随着不断采用和完善新的业务模型,先进的技术以及以客户为中心的参与策略,许多公司员工正经历着变化的疲劳。企业营销主管应通过展示学习新的AI功能如何提高营销人员的技能和知识,专业机会以及薪水来应对这一挑战。新的AI能力也应与专业发展计划联系在一起,以便使员工对获得新技能负责。

人工智能在营销领域的范围是无限的。企业可以完成很多工作,而无需借助一个自给自足的AI投入大量人力资源。而且,由于其他所有品牌都在使用它来吸引和吸引客户,因此如果不利用尖端技术,只会使您在市场竞争中遥遥领先。

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