人工（gōng）智（zhì）能（AI）自诞生以来已经走过了漫长的道路，并正在（zài）取得重大突破（pò）。对（duì）于像亚马（mǎ）逊或Netflix以外的其他公司（sī）来说，它常（cháng）常被认为（wéi）是一种不切实际的（de）、未来主（zhǔ）义的或过于昂贵的（de）技术（shù），但现在（zài）已经不是这样。以下将了（le）解企业在营销（xiāo）中采用人工智能的四个例（lì）子，以便在市场竞争中占据先机。

1.个性化内容/产品（pǐn）推（tuī）荐（jiàn）

保持相关性（xìng）、及时、不要纠缠（chán）于无关（guān）紧（jǐn）要的交易——这正是当前对典型（xíng）客（kè）户的（de）要求。根据Salesforce公司最新发布的调查报告，62%的B2B买家希望在交易（yì）的不同阶段收到个性化（huà）建（jiàn）议（yì）。在B2C细分市场，购物者更受青睐，并期望从每个品牌（pái）厂（chǎng）商获得类似亚马（mǎ）逊公司的体验。Segment公司在2017年的研究中指出，只有22%的客户对他们所接受的个性化服务和（hé）产品（pǐn）感到完全满（mǎn）意。

机器学（xué）习成为了大多数（shù）内容推荐系统（包括Spotify、Netflix和Amazon）背后的力量，由于价格和（hé）技（jì）术（shù）限制，对营（yíng）销人员来说（shuō）似乎遥不可及。但（dàn）是，开发自（zì）定（dìng）义算法并不是（shì）唯一（yī）的方（fāng）法（fǎ）。现在市场上有很多即插即用（yòng）的解决方案（àn），并且（qiě）是在营销中使用人工智（zhì）能的快速（sù）有效方式。例如：

·Content AI by Marketo - 使用预测分（fèn）析和机（jī）器学习在企业的网站上（shàng）显示与（yǔ）用户“推荐（jiàn）”相关（guān）的最为相关内容。

·CaliberMind - 分（fèn）析（xī）企业的所有客户数（shù）据，创（chuàng）建（jiàn）理想的买方角色，并建议如何以有利可（kě）图的方式与企业的受众进行沟通（tōng）。

·Visely - Shopify商店（diàn）的人工智能驱动产品推荐引擎（qíng）。

那么人工智能对个性化的影响有（yǒu）多大？在分析了（le）35亿次营销互动之后，BlueShift公司对人工智能推（tuī）动的个性化给出了结论：

·在（zài）客户参与中创造3.1-7.2倍的提升力。

·与电（diàn）子（zǐ）邮件相比，移动（dòng）通信的参与度提高了2倍。

·随（suí）着时间的推移，人工智能（néng）引擎可以在初始结果（guǒ）上提供（gòng）额外50%的提（tí）升。

2.对话式（shì）人工智（zhì）能——聊天机器人

聊天机器人是客户支持自动（dòng）化的（de）驱动（dòng）力，但遗（yí）憾的是，他们在营销领（lǐng）域（yù）处于未充（chōng）分利（lì）用（yòng）状态。毕竟，营（yíng）销就是培养良（liáng）好的人际关系（xì）并引导有意义的（de）对话。聊天机（jī）器人现在可（kě）以完美地处理这一任务，帮助企业在不同阶段（duàn）通过多个渠道与潜在客户进行互动（dòng）。

例如，Nordstrom公司（sī）允许（xǔ）购物者在寻找适合的商品时与机（jī）器人互（hù）动。在询（xún）问（wèn）了一系列主要问题（tí）后，现场助理会建议购买最合适的商品。

Hipmunk Messenger通过旅客的位置来确（què）定他们从哪里出发，然后（hòu）进行适当的（de）交易。聪明（míng）的（de）助（zhù）手还可以为（wéi）即将到来（lái）的旅行（háng）策划（huá）旅行建议和管理酒店预订。一般来说（shuō），旅游行业在聊天机器（qì）人方面已经处于领先地位。

其他行业也在迎（yíng）头赶上。事（shì）实上（shàng），在2018年到2024年之（zhī）间，全球聊天机器人市场规模预计将增长31%，达到13.4亿美（měi）元（yuán）。考虑到开发聊（liáo）天（tiān）机器人的成（chéng）本不断下降，这应该不足为奇。根据CMS Wire公司（sī）的调查，为营销（xiāo）目的开（kāi）发的SME信使聊天机器人的平均成本为3000-5000美（měi）元。但是记住，除了为机（jī）器人提供人工（gōng）智能功能（néng），还（hái）应该考虑到内（nèi）容开发（fā）成本。

3.预测（cè）分析（xī）和见解

更好（hǎo）地利用数据进行受众细分和定位是2019年55%的营销人员的（de）首要任务。如果企业（yè）想要效仿，需要摆脱仅使（shǐ）用描述（shù）性分（fèn）析（Google Analytics），并（bìng）采用预测（cè）工具。

预测性和最近的（de）规范（fàn）性分析可以帮助企业战胜数据混乱，确（què）定（dìng）最有利可图（tú）的营（yíng）销渠道（dào）和行动（dòng）。机器学习算法（fǎ）已经为企业（yè）提供了以下帮助：

·预（yù）测并（bìng）应对不（bú）断变化的消费者行为。

·在企业的客户关系管理（CRM）中（zhōng）为潜在客户评分，并提出满足销售数字的最佳措施。

·优化企业的点击付费（fèi）（PPC）预（yù）算（suàn），以（yǐ）增加销售额，而不会（huì）影响（xiǎng）企业的广告支出（chū）。

·识别和获取“相（xiàng）似”的潜（qián）在客户，与理想（xiǎng）的买家角色（sè）紧密匹（pǐ）配。

·发现并追踪错失的关键字和（hé）内（nèi）容营销机会。

那（nà）么最好（hǎo）的部分是什（shí）么？预测分析现在是一（yī）种商品技术，适用于中小企业和大型企（qǐ）业。事实（shí）上，在预测分析采用方面，小公司往往（wǎng）具有竞争优势——他们需要更少（shǎo）的时（shí）间和技术努力来准备分析（xī）数据。

4.社（shè）交倾听和情绪分（fèn）析

了解人们对企业或（huò）竞争对（duì）手（shǒu）的（de）在线评（píng）价对（duì）于（yú）制定有效的社交媒体（tǐ）营销战略至关重要。但是，从同时发生的那些热门话题中解读见解对于人工智能来（lái）说（shuō）比人工代（dài）理更（gèng）好。

数据科学已经被（bèi）积极地应用于社交媒体营销（xiāo），用（yòng）于微细（xì）分和定位、社交媒（méi）体收听（tīng），以及影响者营销活动管（guǎn）理（lǐ）。基于人工智能的社交聆听进一步（bù）扩展了营销（xiāo）人员的能力，使他们能够：

·确定并量化社交媒体上的消费（fèi）者购买意图。

·了解购物者对企（qǐ）业的产品与竞争对手产品的看法（fǎ）。

·了解推动行业（yè）对话的因素，以及这些对话的内容如何随着时（shí）间的推（tuī）移（yí）而变化。

·实时（shí）注意并回答有关（guān）企（qǐ）业的产品/服（fú）务的问题（tí）。

·识（shí）别并与在社交媒体上寻求产品推荐（jiàn）/建议的买家（jiā）互动（dòng）。

更棒的是（shì），人工智（zhì）能工具（jù）可以帮助企（qǐ）业少犯错误。

总结

企业（yè）应该开（kāi）始在（zài）营销中使（shǐ）用更多（duō）的人工智（zhì）能，因为它（tā）可（kě）以大大提高（gāo）其工作的（de）准确性和有效性。智能工具不再昂贵，也不（bú）再只适用（yòng）于特定（dìng）行（háng）业。企（qǐ）业登上人工智（zhì）能创新列车变得比以往（wǎng）任何时（shí）候（hòu）都容（róng）易，所以如果（guǒ）还没有（yǒu）这样做，那么（me）是时候上车了。