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营销人如何看待 AI 作用

人工智能在营销领域有很多重要的应用,主要体现在以下几个方面:

  • 个性化推荐 – 通过收集和分析用户的数据,人工智能可以实现精准的个性化产品推荐,提高用户的购买转化率。
    用户行为预测 – 使用机器学习算法,可以预测用户的使用习惯、购买意向等,使营销策略更加准确。
  • 客户细分 – 人工智能可以根据用户特征和行为模式,将客户进行更精细的细分,实施差异化营销。
  • 内容营销 – 人工智能可以自动生成针对用户个性化的营销内容,提高内容转换率。
  • 广告投放 – 通过机器学习优化广告投放和竞价策略,人工智能可以降低Customer Acquisition Cost。
  • 营销自动化 – 人工智能可以实现整个营销流程的自动化,如lead生成、邮件营销、销售等。
  • 数据分析 – 人工智能可以快速发现大数据中的模式和见解,提供营销决策支持。

人工智能是营销领域的重要推动力量,可以显著提高营销效率和营销ROI。它将深刻改变营销的模式和形态。

AI在营销中的实际应用又如何呢?

总部位于英国的数字营销代理机构采访全球100个营销人员后发现,AI的应用在此阶段已成为营销部门支柱之一。有55%的公司正在市场营销实践中实施或积极调查某种形式的AI计划。人工智能已经在震动整个行业。

研究表明,人工智能技术在市场中的崛起,也促使公司工作方式的重大转变。越来越多的公司希望采用以数据为中心的方法来满足更有效的数字营销需求。

人工智能的作用

显然,人工智能驱动的营销是一种使用技术来改善客户购买决策流程的方法。它还可以用于提高营销活动的投资回报率(ROI)。据Gartner称,人工智能(AI)增强技术将在全球创造2.9万亿美元的业务价值和62亿小时的员工生产力。目标是通过自动化提高效率,同时以人性化和常识来补充它,以管理决策自动化的风险。

但是对于AI将给市场带来的变化程度,需要达成明确的共识。这使许多公司和市场营销人员对AI集成的好处以及尽可能采用AI的人和完全迟到游戏的人之间的潜在鸿沟感到困惑。

尽管许多市场营销部门或市场驱动型企业对使用AI感兴趣,但将成功的AI试点项目转移到企业范围的生产中涉及很多因素,其中尤其重要的是要吸引更多人参与。最重要的是人让您的团队加入其中,为AI带来的变化做好准备。人们抵制变革是很自然的事情,因此必须有企业领导人的适当沟通和文化支持。组织领导者应通过适当地交流AI的好处并使他们根据其技能和专长在不同阶段参与开发,从而使所有人参与进来。然后系统可以成功推出,使用它就像是自然的下一步。

实施关键绩效指标

将新技术引入企业的最大问题之一是评估它们的成功实施,而AI也不例外。令人惊讶的是,在试点或概念验证(PoC)阶段,企业常常无法在评估新技术之前确定其需求和所需的KPI(关键绩效指标)。当最初没有设定目标时,分析新AI技术的关键特性、性能、兼容性、互操作性和行业合规性可能既耗时又困难。

但了解新解决方案如何为您的业务增加价值是迈向采用的第一步。成功的PoC之后,企业应创建实施计划并与相关利益相关者(IT员工,客户,用户)进行沟通,其中应包括时间表,以准备后续的培训,开发和对部署过程至关重要的支持资源。

与公司领导层紧密合作并确保高管的支持也很重要,否则该项目可能会因内部政治而陷入停顿。通常,职责和角色会随着新技术而变化,这使得检查和讨论员工职责的新变化变得至关重要。制定计划和时间表来解决所有这些任务将减轻问题,管理期望并确保每个人都了解新技术的影响。

品牌影响力

尽管有78%的品牌表示他们正在或计划在今年实施AI,但问题是,如果无法正确使用或使用AI,最终可能会造成伤害而不是帮助品牌的业务目标,个性化工作和客户体验。营销人员应在未来几年中解决三个优先事项,以使他们的AI计划更加有效。

数据可访问性

能够访问正确的数据是使任何类型的机器学习功能都可以工作的关键,更不用说更有效了。但是,对于大多数营销人员来说,数据收集,统一和集成是经常出现的优先事项并正在进行中,这是有原因的;在内部团队,数据流和交互渠道之间很难做到。那些说已经确定了优先顺序的人可能无法在他们目前所需的规模或准确性水平上做到这一点。

客户意向

许多营销决策都是基于购物者的平均行为,但是当您将每个人都聚集在一起时,您常常会错过偏离平均行为的关键行为模式。强调优先考虑对客户意图的更准确和整体的了解,以便根据每个人的特定行为,他们在客户旅程中的位置和参与度,向每个人发送最有意义的消息或报价。

历史观

跟踪实时行为很重要,但结合客户过去的互动和购买也很重要。将重点放在不仅仅是客户现在正在做的事情上。当试图解释他们现在所采取的行动意味着什么时,请注意客户上周、上个月和去年所做的事情。

营销自动化

AI最有影响力的用途是在营销流程中增加自动化,而此前这需要以下条件。

如果品牌产品适合他们,则客户要“弄清楚”和/或客户参与过程(例如,订单,应用程序审查,客户服务请求),需要在客户旅程中的某个地方进行人工干预,人工智能也可以在这里提供帮助。

电子商务

AI助手使用自然语言处理和机器学习技术,将问题预先选择的选项或自由格式的文本/图片输入结合在一起,以帮助潜在客户踏上帮助品牌了解客户及其需求的旅程以及最适合他们的产品/解决方案。实践证明,这种个性化设置可以提供更高的转化率,保留率和生命周期价值。

社交媒体参与

在自然流量或付费媒体的推动下,品牌在社交媒体上获得了大量反馈,评论和反应。社交聆听平台可以提供帮助,但如今,它们需要一些人员来对此输入做出反应。今天,只有大约20%的互动得到了回应。

AI助手可以自动执行此过程,确认100%的交互并在有意义的情况下自动执行响应,并将其升级为与专家进行一对一的交互已证明可以提供更高的客户满意度评分以及他们社交媒体帐户中更多的积极情绪。

成本

许多企业对与IBM Watson或BPO商店等AI平台相关的价格感到震惊。如果同一家企业去IBM建立一个电子商务站点或他们的客户服务门户,那么价格将同样令人震惊。这就是为什么Shopify或Zendesk之类的公司蓬勃发展的原因,因为它们的SaaS平台价格要便宜得多,并且基于云的按需付费解决方案使成千上万的企业可以使用这些平台,针对特定需求进行定制无需付出很大努力的企业。

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