人工智能在数字营销中的应用

引言

人工智能正在改变数字营销的方式，它为商业运营提供数据营销和分析工具，简化各种流程，并提高卓越的客户体验。人工智能可以定义为系统通过数据处理来自行思考和学习的能力，以获取关于某个主题的知识。人工智能技术被用于数字营销活动的许多方面，包括优化营销活动和个性化交付给客户的内容。

这是一个新的转变，人工智能正在彻底改变品牌与消费者之间的沟通，从而增强营销策略。人工智能在数字营销中的另一个关键用途是营销个性化。由于消费者能够表达他们的个性和使用互联网的模式，人工智能算法能够为消费者提供他们需要且认为有用的内容。这种程度的个性化让用户满意，也提高了转化率，因为用户会点击提供给他们的内容，而不是自己去寻找。

人工智能技术在数字营销中的应用

机器学习

• 机器学习，简称ML，是人工智能的一个分支，它允许程序从经验中学习并随着时间的推移改进其操作。在管理数字营销的过程中，有几个方面，即信息、消费者、趋势和偏好，它们由ML算法进行分析以指导营销过程。
• 数据挖掘技术可以根据过去的销售记录对最可能畅销的产品进行预测，以便营销人员设计他们的营销活动。此外，通过ML，它可以根据用户与网站的互动或任何点击便利性来定位用户，并在正确的时间向他们投放广告。这种能力能够完成营销目标和目的，并提高投资回报率 (ROI)。

自然语言处理（NLP）

• NLP是人工智能的一个分支，旨在理解和建模计算机与人类之间的交流。与其他数字营销一样，NLP用于研究客户、他们的社交媒体活动和在线评论。因此，情感分析和情感语境分析可以帮助企业获取客户意见和客户偏好。
• 使用NLP可以确定客户通常表达的话题，从而使营销人员能够解决他们的问题并改进商品和服务。此外，使用基于NLP的聊天机器人，可以解决重要的客户问题并改善应用程序和整体客户体验。

预测性分析

• 它概括了利用人工智能根据过去的事件预测未来情况的分析过程。在营销领域，这项技术协助企业组织预测客户行为，从而使组织能够适当地调整其营销技术。
• 规范性分析解释了哪个客户更有可能购买特定产品，因为他们有访问和参与特定网站的历史。这可以提高潜在客户转化率，从而使营销人员将精力投入到最需要的地方。此外，通过预测更容易进行库存管理，以满足客户需求，从而将库存水平降至最低。

聊天机器人和虚拟助手

• 聊天机器人和虚拟助手是与数字营销领域改善客户服务和体验相关的智能应用程序。这些技术可以处理任何客户查询、处理所有请求，并随时立即回复客户。这是因为，通过应用NLP，聊天机器人能够适当地、自然地回答客户的问题。
• 此外，聊天机器人也很有用，因为它们可以帮助收集有关客户习惯或偏好的重要信息，这对于营销至关重要。人工智能的优势之一是它是一种智能技术，在客户服务领域的应用将改善客户服务方式，从而提高客户满意度。

图像识别

• 图像识别技术是人工智能应用之一，程序通过它学习识别图像并根据视觉输入得出结论。在数字营销领域，这项技术可用于以下目的，例如：识别社交网络图像中的徽标或分析用户发布的内容。
• 在社交媒体背景下，图像识别可以成功地用于监控品牌商品的使用和推广方式，从而了解客户与产品的互动。此外，这项技术可以促进广告，因为它还将包括视觉搜索，这意味着用户可以通过他拥有的图片而不是关键词来搜索某些东西。

程序化广告

• 程序化广告是指在实时购买和销售广告中使用人工智能。这项技术利用用户的输入数据，智能地选择针对特定消费者群体的广告。程序化广告是一种有效的广告购买方式，因为它消除了手动购买广告的成本和时间。
• 人工智能能够根据对特定广告活动重要的绩效指标，选择正确的广告位置。这使得广告和促销更有效，从而增加获得更多观看次数和更高投资回报率的机会。

人工智能在数字营销中的应用

个性化营销活动

• 人工智能使营销人员能够根据客户需求制定详细、有针对性的营销信息。这使得人工智能算法能够根据用户的网络活动历史、购买习惯、年龄或性别信息等来划分用户。在线销售网站可以向客户推荐与他们之前购买的商品相似的商品，从而提高销售前景。
• 它不仅提高了客户满意度，还建立了使他们忠诚的纽带。随着人工智能的发展，与客户互动和识别客户的概念正在变得先进。因此，组织将更容易地瞄准消费者。

用于客户服务的聊天机器人

• 基于人工智能的聊天机器人已成为组织客户服务中数字营销趋势的颠覆者。这些虚拟助手可以处理几乎所有类型的客户问题，并随时提供即时回复。当使用NLP时，聊天机器人能够根据客户自然语言中的词语来回答问题。这也加快了选项的工作并降低了企业的运营成本。
• 通过使用聊天机器人，可以获取有关客户及其在组织系统内互动方式的数据，这有助于组织确定需要做什么来增强其服务。展望未来，人工智能技术将提高聊天机器人的能力，以提供所需的客户沟通表现，从而提高客户满意度。

内容创作和管理

• 在数字营销领域，利用人工智能进行内容生成和筛选的做法越来越普遍。凭借现有的人工智能技术，可以雇佣或使用人工智能来创作文章、为社交媒体发布内容，甚至根据特定主题或词语制作视频。这还具有节省营销人员时间的额外优势，因为这项工作可以很好地完成，以满足SEO和受众响应的需求。
• 另一方面，它可以通过推送与用户兴趣相关的最新文章或视频的通知来筛选内容。这种能力提高了用户的视角，并帮助他们接触到可靠的内容。

社交媒体监控

• 由于人工智能技术在商界用于识别和互动，社交媒体监控正变得活跃。社交媒体在很短的时间内提供消费者的洞察力、趋势、反馈甚至他们对特定话题或产品的情绪，所有这些都可以使用人工智能算法进行分析。这种能力还帮助营销人员解决消费者在各种问题上的疑问，并迅速抓住更多机会。
• 此外，人工智能还可以帮助寻找对企业感兴趣并可能推广公司产品或服务的个人。因此，人工智能与社交媒体的结合可以通过帮助公司有效监控社交媒体活动来鼓励品牌。

动态定价策略

• 人工智能在数字营销领域有多种应用，其中深度学习（DL）是实施动态定价策略的首选工具。跟踪市场价格、竞争对手和客户的能力使每个AI算法能够不断设置适当的金额，以帮助提高收入和销售。在电子商务中，可以根据客户之前查看或发布的内容进行客户促销和折扣。
• 这种方式不仅提高了竞争力，而且以更好的价格优惠满足了客户的需求。在当今人工智能技术不断发展的世界中，动态定价也有望遵循类似的不断改进的道路，企业可以轻松适应市场和人们需求可能发生的变化。

电子邮件营销优化

• 由于人工智能的引入，电子邮件营销变得更加高效。这意味着通过机器学习，可以识别发送间隔的频率和时间，以及用户对哪种类型的帖子感兴趣，以及哪些主题行可以提高打开率。
• 此外，人工智能还可以用于A/B测试，以确保营销人员紧急选择正确的策略。这种优化水平不仅增加了对于提高参与率至关重要的转化率，还提高了电子邮件营销的有效性。

增强广告定位

• 人工智能技术正在缓慢但肯定地改变广告定位的方式，使其更加专注和量身定制。机器学习算法利用用户行为数据，然后营销人员能够推广特定受众可能感兴趣的产品。
• 它们还提高了促销活动的效率，因为人们对他们感兴趣的内容反应更积极。人工智能考虑了合适的广告投放位置，从而增加了广告在正确的时间到达正确的人的机会。

人工智能在数字营销中的挑战

数据隐私问题

• 在数字营销中整合人工智能的主要担忧是它侵犯了人们的隐私。由于人工智能依赖消费者数据进行高效分析，因此确保这些数据的收集、存储和使用得当至关重要。法律和相关法案，例如《通用数据保护条例》(GDPR)，对数据的使用施加了严格的条件，违反这些条件可能会招致惩罚性措施。因此，营销人员必须明确他们如何收集和使用数据，并征得用户同意。

算法偏差

• 在讨论人工智能在数字营销中的应用时，另一个重要问题是算法偏见。人工智能算法是使用过去的数据进行训练的，这些数据本身可能存在偏见，因此，偏见可能会转移到算法中。如果输入人工智能训练过程的数据存在偏见，那么生成的营销策略将歧视某些群体。这种行为可能损害品牌形象并导致法律后果。

对数据质量的依赖

• 数字营销中的人工智能检索数据，这影响了其有效性以及它用来从所获取信息中获取洞察力的算法。可能会收集到不正确的信息，这可能会阻碍收入生成量的准确性以及产品营销的正确方式。
• 其中一些原因包括数据输入错误、过时数据和数据缺乏统一性。营销人员有责任确保进行数据清理和验证，以帮助为强大的应用程序生成高质量数据。

与现有系统的集成

• 人工智能解决方案被设计到现有的媒体营销系统中，这是一个非常具有挑战性且耗时的过程。大多数组织被传统系统束缚，这些系统可能与复杂的人工智能系统不兼容，从而导致数据交换和工作流程集成问题。
• 此外，人工智能系统的培训意味着组织团队需要改变他们的文化，以便与这些工具和方法协同工作。这可能会遭到员工的大量反对，因为他们习惯于传统的流程。

成本

• 然而，人工智能技术的初始资本投资通常昂贵，对许多组织来说是一个主要问题。人工智能解决方案的开发和部署可能涉及技术、硬件以及所需熟练人员的巨额支出。与运营和维护以及IT基础设施的升级和修改相关的成本可被视为其他成本。
• 由于这些原因，各行业在人工智能技术实施方面可能会出现差距，因为小型企业实体可能难以投入额外资源来实施与人工智能相关的项目。

跟上快速变化

• 因此，当今的人工智能或人工智能仍然是一个充满活力的发展领域，但这使得营销人员很难驾驭这个不断变化的世界。这些想法产生的影响与新算法、工具和方法正在开发的事实有关，因此需要不断变化和开发新的教育计划，并丰富现有项目团队的教育计划。
• 因此，未能遵守这些变化可能导致亏损以及糟糕的市场推广技能。组织管理层必须确保员工在人工智能新应用以及市场变化方面不断学习和创新。

在数字营销中使用人工智能的实时公司

亚马逊

• 亚马逊一直在使用人工智能进行最终消费者、客户体验准备和促进。准确地说，该公司采用某些分析方法，例如机器学习，来捕捉不同的行为或客户购买行为。利用这些数据，亚马逊可以推荐特定产品并定位用户，从而提高公司的转化率。此功能属于相关商品类别，包括“购买此商品的用户还购买了”功能。
• 此外，亚马逊还在其广告技术中利用人工智能，将广告发布在根据用户参与度和选择会引起更好反应的地方。这使得预测客户需求并向他们推荐产品成为可能，同时也可以增加销售额，并使亚马逊成为数字营销领域人工智能的领先供应商。

Netflix

• 通过人工智能，Netflix通过提供最能吸引用户的内容来帮助用户提高客户参与度。它使用机器学习算法来识别观众的习惯、他们观看的节目和电影以及评分，从而能够提供观众最喜欢的内容。
• 这对于实现高订阅者保留率和目标用户的更多观看时间非常重要。此外，Netflix还利用人工智能来获取数据并提出最有利的内容流式传输给其用户。这种量化方法有助于Netflix在生产什么和购买什么方面做出明智的决策，以供其尊贵的客户消费。

可口可乐

• 可口可乐已采用人工智能来改进其营销计划以及与客户互动的方式。该公司将分析整合到现有的人工智能方法中，以便获取有关消费者需求（尤其是在向他们推销产品时）的详细信息。可口可乐在其社交媒体上的聊天机器人通过生成对客户问题的答案和产品建议等来协助客户。
• 此外，该公司还利用大数据和人工智能，特别是社交媒体情感分析，帮助其监控人们对其产品和所开展的各种营销活动的看法。这种实时反馈还使可口可乐公司能够灵活地调整其营销策略以适应消费者需求。

Spotify

• 由于在音乐服务中使用人工智能，Spotify能够提供吸引目标消费者的音乐播放列表建议。监听历史、与应用程序的互动甚至社交活动都会被监控，作为回报，提供“每周发现”等服务。在这里，用户会收到符合他们选择的新歌曲，从而带来高互动和满意度。
• 此外，为了改进广告，Spotify将人工智能融入广告中，以销售符合年轻成人利基市场的广告。这不仅有助于增强用户体验，也是通过向广告商提供相关广告来增加利润的有效策略。

H&M

• H&M采用人工智能来增强其营销方法并调整与客户的关系。这家时尚零售商收集有关客户购买和浏览历史的数据，并使用机器学习向客户推荐他们可能想要购买的产品。此外，在供应链管理方面，H&M还应用人工智能预测趋势和消费者需求，从而确保热门商品有库存。
• 它还在其营销传播中应用人工智能，通过它试图根据可用数据了解最佳的渠道和消息传递方法。这个概念帮助H&M接触客户，从而增加销售额。

联合利华

• 联合利华已将人工智能整合到其业务运营中，作为帮助公司营销和接触客户的工具。在这种情况下，消费者数据被用来影响机器学习的使用，以确定市场趋势，这反过来又协助了广告宣传。
• 联合利华采用的社交媒体分析显示了公众对其品牌和商品的看法。Mintedly提供的实时反馈也帮助公司主动且相当快速地应对变化。此外，联合利华还在供应链和库存中采用人工智能，以确保其产品在市场需要时得到充分库存。

星巴克

• 该案例涵盖了星巴克如何在移动应用程序和忠诚度计划中使用人工智能。它还试图预测客户的需求和购买模式，因此公司更容易推荐特定商品并开展销售活动。提供的饮料选项可能与之前的订单或一天中的时间相关。
• 在库存方面，一号供应也受益于人工智能，因为它成为一种管理库存的方式，从而首先补充最常用的物品。这种数据驱动的方法不仅有助于满足客户，还可以创造更多销售并留住客户群。

结论

人工智能（AI）正在通过提高效率和以客户为中心来改变数字营销格局。通过使用机器学习技术等人工智能工具和技术，企业可以发现消费者的潜在趋势。

在营销语境下，人工智能有助于实现基于目标的持续定位、改进流程优化、个性化内容分发以及更好的整体客户满意度。事实证明，随着人工智能作为一项技术的发展，将其整合到营销中将变得至关重要，以使组织能够跟上不断变化的市场，以满足动态的客户需求。