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人工智能与机器学习对市场营销未来的影响

发表于:2019-06-12

知识工作者,如医生,工程师或科学家,一直是最受欢迎的专业人士之一。这是一种传统观念,即知识或智能是一种资产,并且不易获取和传播。生成它的过程也不能自动化。然而,人工智能的出现彻底改变了这一切。

Artificial

阻碍机器学习(人工智能的主要组成部分之一)发展的挑战是缺乏足够大的数据集,以及分析大量数据以在合理的时间内找到有用见解的计算能力。但是,现在已经克服了这些挑战。

AI对业务的影响

通过机器学习让机器有思考和做出自己决定的能力,人工智能在以前认为不可能实现自动化的知识库中创造了涟漪。这些发展让知识工作者担心他们的工作会因自动化而丢失。

然而,虽然人工智能确实可以作为知识型任务的催化剂,但它绝不是这些专业人员的竞争对手。事实上,它可以发挥理想的支持作用,处理大量前所未有的数据,并从中获取有价值的信息。

这不仅可以使他们的生活更轻松,而且还可以让他们专注于更重要的任务,例如创新和微观和宏观商业环境的改进。下面讨论了AI和机器学习可以对业务产生积极影响的一些理想方式。

营销中的AI

正在开发先进的人工智能工具,以通过社交媒体培养新的潜在客户。使用人工智能算法,通过他们在社交网络和营销平台(如LinkedIn,Salesforce,Facebook等)上的活动来跟踪潜在客户会更容易。随后,个性化内容可用于创建目标帖子,可在特定日期发布和时间,以确保潜在客户不要错过它。

一旦他们点击帖子,就可以鼓励他们透露他们的具体要求,并且可以通过简单的表格捕捉细节。然后可以通过说明产品的USP来跟进新的潜在客户。与市场上竞争产品的基本比较可用于展示独家功能。

培育过程可以持续到潜在客户最终决定购买。随后,不断的参与可以使客户成为品牌忠诚者,这可以为销售和交叉销售提供更多机会。但是,使用社交聆听培养潜在客户的过程可以变得更加容易,而整个内容分发可以实时执行。

AI算法还可用于更准确地定义详细的买方角色。通过考虑这些角色,可以使用独特的产品功能来生成有针对性的内容,从而鼓励潜在客户积极响应。配备机器学习功能的分析工具可用于识别与内容匹配的正确渠道。

然后,可以使用来自分析的结果来基于特定观众集的兴趣来渠道化内容。受到符合其兴趣和要求的内容的吸引,潜在客户可以轻松地令人信服地进入下一阶段的销售渠道。

营销中的机器学习

机器学习是一组惯例。诸如高级计算机之类的AI机器可以根据对过去数据的分析自行开发这些约定,然后使用它们来解决新问题。机器基本上识别数据中的重复模式,例如图片,数字或形状,然后通过应用专门的算法,它可以预测甚至那些以前从未解决过的问题的结果。

理想情况下,机器学习可用于预测营销中的可能结果。其中之一可能是过滤电子邮件,并根据特定的短语或单词标记潜在客户或垃圾邮件。其他用途可能是从大量过去的潜在客户中选择合适的收件人,以优化电子邮件广告系列,并最大限度地提高点击率和投资回报率。因此,机器学习可以最佳地用作任何AI开发的关键组件。

此外,人工智能有可能对关键营销流程产生影响,例如领导培育,潜在客户生成和社交媒体倾听,这些都让CMO和营销专家兴奋不已。毫无疑问,人工智能和ML一起被预测成为所有数字营销计划中最强大,越来越复杂的工具之一。

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