人工智能与营销:机器会取代什么

新技术正在不断兴起,并以飞快的速度出现在我们的日常生活中。如苹果的Siri、亚马逊的Alexa的语音识别、Facebook和Google的图像识别,利用人工智能(AI) 已经是现在最新技术的广泛趋势。

什么是人工智能,它为什么能引起那么大的关注?

人工智能是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通电脑实现的智能。该词同时也指研究这样的智能系统是否能够实现,以及如何实现的科学领域。它是2016年十大新兴技术之一,世界经济论坛认为它是基于改善生活、改造工业和保护地球的力量。

将人工智能与自然语言处理(NLP),社会意识算法和大数据的发展相结合,可以实现许多应用。由于这些发展,AI创业公司的投资近年来增加,从2011年的1.45亿美元增加到2015年的6.81亿美元,根据CB Insights。

人工智能是怎样影响营销的?

在营销方面,我们已经看到了AI的影响,亚马逊的预测产品推荐,雅诗兰黛在Facebook上的聊天机器人,以及1-800-Flowers的虚拟个人助理“Gifts When You Need”。通过提取结构化或非结构化数据的分析报告,AI对品牌与买家进行更加强化和个性化的互动进行授权。

Demandbase进行了一项调查,显示超过250名员工的公司的80%的营销主管认为,AI将在2020年改变营销。AI在营销中的主要影响是改善客户体验。更具体地说,调查显示营销人员认为AI的最大的好处在于:

更好地了解帐户(60%)

详细分析广告系列(56%)

识别潜在客户(53%)

加快日常任务(53%)

营销已经接受了开放的技术。通过预测分析,数据科学和自然语言处理(NLP)在营销中应用AI大概已经算是个预期结果了。AI支持的营销软件变得越来越重要,因为每天都在生成大量的大数据,需要驱动的大量可操作的洞察,以及数据分析、数据科学、NLP、数据领域的开创性改进等。

预测营销,一个深入植根于大数据、数学、数据科学和营销的新学科,将客户的销售过程转化为科学过程。它通过识别以高水平确定性预测的数据模式来工作。预测性营销使营销人员能够识别理想的客户、最高的购买可能性,以及通过正确的细分、消息和渠道吸引客户的最合适的方式。

人工智能的互动营销

利用数据科学和预测分析优化每个互动点,为合适的潜在客户提供正确的优惠政策,正确的内容和正确的产品。加入AI技术的预测性营销能够使营销人员接近实时地提供这些服务。根据采用AI的公司的经验,通过人工智能的互动营销方法将表现出出色的业务影响,通常是营销渠道转换率的2至6倍。

例如,在Mintigo,使用智能客户参与计划,在正确的时间、正确的平台上,通过发送正确的消息吸引潜在客户。AI可以利用复杂的计算来优化这几百万数量级的数据排列。这样的结果是,与营销人员从前相比,潜在客户更有可能参与内容和信任品牌。

能够大规模处理大数据是当今的竞争优势。随着客户数据的可用性和技术的处理,收集可行的见解,营销人员可以保持领先。

机器会取代什么

例如,客户参与需要一种全渠道的方法,不仅是渠道和内容,也要顾及多方面的角色的聚集和行业部门。AI模型虽然强大,但对于解决什么样的思维和方法适用于不断变化的情况和目标,能力还是有限的。营销人员必须开发营销技术方面的深厚专业知识,辅以了解更广泛的学科,如数据科学和文化环境。

如果AI远超人类所做的工作,营销人员应该关心吗?从工业到信息化的知识和数字经济的迅速转变提出了技能偏向的技术变革。Forrester报告「2025年的未来工作:与机器人并肩工作」表明,到2019年,25%的工作任务将被装载到软件机器人、物理机器人或自动化客户自助服务上。

对于市场营销专业人士来说,这意味着,营销工作将转变为不重复,高价值的创造性工作。 通过以开放的心态接近AI,营销人员可以引导新兴技术转变商业和社会的工作方式。这里有四种方式营销可以保持领先的曲线:

1.在组织中实施创新技术

思考创新的方法来改善成果是作为营销人员日常生活的一部分。因此,能够提出新解决方案的方法很重要。为了保持领先地位,要成为领导组织技术变革的人。将人工智能整合到现有的技术中或将AI技术应用于客户购买历程不同阶段的可能性当中。

技术的本质增加了对处理抽象思维和变化情况的高技能专业、技术和管理岗位的需求。这些岗位是人类的属性,是超越AI的。作为市场营销人员,不仅要改变,而且更要成为领导者。

2.将数据转换为业务洞察

在当今的数据驱动型世界中,必须要有能力将大量数据转换为洞察力和概念。利用预测性营销,营销人员要提高计算思维技能,以确定数据和模型所表达的内容的更深含义。在这个信息化的世界中,你必须能够批判性地评估信息的重要性,并利用工具和技术来大规模地做到这一点。

机器和AI模型基于近似现实地以静态方式进行编程。因此,我们有根据自己见解做出关键决策和校准模型的优势。但我们必须意识到,模型只能在使用的数据质量的程度上产生见解,所以,校准和测试是一个连续的活动。

3.创造并促进高度参与的内容

虽然AI模型可能需要很长时间才能完全自动化感应(如果可能的话),但营销人员可以评估客户的态度、情绪和偏好,这对建立信任至关重要。预测性内容可以帮助营销人员有效地管理内容,推荐最相关的方案,但是营销人员可以根据定性和定量数据创建内容。

此外,新渠道和媒体类型的发展方面需要提高创造力。营销人员可以结合感知现实的能力与先进的创造性技能以更好地吸引客户。

4.跨越多学科和文化

生活在整合的世界,发展技能、促进合作是必不可少的。营销人员必须学会如何吸引和激励来自不同学科和文化的分散的工人群体。

例如,客户参与需要一种全渠道的方法,不仅是渠道和内容,也要顾及多方面的角色的聚集和行业部门。AI模型虽然强大,但对于解决什么样的思维和方法适用于不断变化的情况和目标,能力还是有限的。营销人员必须开发营销技术方面的深厚专业知识,辅以了解更广泛的学科,如数据科学和文化环境。

技术、人口和社会经济因素是变革的持续推动力。我们必须不断学习新的技能以保持领先。跟上步伐,并警惕AI的潜在影响,因为它可能进一步增强或扰乱当前的工作方式。

预测性营销只是AI、分析和数据科学的许多通用应用之一。不久之后,新技术也将横空出世。作为数据驱动的营销人员,我们应该拥有开放的心态,从自己开始,也为企业改变,进一步转变企业的营销方式

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