人工智（zhì）能（AI）自诞生以（yǐ）来已经走（zǒu）过了漫（màn）长的道路，并正在取得重大（dà）突（tū）破。对于（yú）像亚马逊或Netflix以（yǐ）外的（de）其他公司（sī）来说，它常常被认为（wéi）是一种（zhǒng）不切实际的、未来（lái）主义的或过于昂贵（guì）的技术，但现（xiàn）在已经不是这样。以下将（jiāng）了解（jiě）企业在（zài）营销中采用人工智能的四个例子，以便在市场竞争中占据先机。

1.个性化内容（róng）/产品推荐

保持相关性、及时、不要纠缠于无关紧（jǐn）要的交易——这正（zhèng）是当前对典型客（kè）户的要求（qiú）。根据（jù）Salesforce公司最新（xīn）发布的调查报告，62%的B2B买家希望在交易的不同阶段（duàn）收到个（gè）性（xìng）化建议。在B2C细（xì）分市场，购物者更（gèng）受青睐，并期望从每个品牌厂商获得（dé）类似亚马逊公司（sī）的体验。Segment公司在2017年的（de）研（yán）究中（zhōng）指出，只有（yǒu）22%的（de）客（kè）户（hù）对（duì）他们所接（jiē）受的个性（xìng）化服务（wù）和产品感（gǎn）到（dào）完（wán）全满意。

机器学习成为了大多数内容推荐（jiàn）系统（包括（kuò）Spotify、Netflix和Amazon）背后的力量（liàng），由于价格和技术限制，对营销（xiāo）人（rén）员来说似乎（hū）遥不可及（jí）。但是，开发自定义算（suàn）法并不（bú）是唯一的方法。现在市场上有很（hěn）多（duō）即插即用的解决（jué）方案，并且是在营销中（zhōng）使用人工（gōng）智能（néng）的快速有效（xiào）方式。例如（rú）：

·Content AI by Marketo - 使（shǐ）用预测分析和机器学习在企业的网站上显示与用（yòng）户“推荐”相关（guān）的最为相（xiàng）关内容。

·CaliberMind - 分析企业的所有客（kè）户数据（jù），创（chuàng）建理想的买方角色，并建（jiàn）议如何（hé）以（yǐ）有（yǒu）利可图的（de）方式与企业（yè）的受众进（jìn）行沟通（tōng）。

·Visely - Shopify商店（diàn）的人工智能驱动（dòng）产（chǎn）品推荐引擎。

那么人（rén）工智能对个性化的影响有（yǒu）多大？在（zài）分（fèn）析了35亿（yì）次营销互动（dòng）之后，BlueShift公司对人工智能（néng）推动的个性化给出（chū）了结（jié）论：

·在客户参与中创造3.1-7.2倍（bèi）的提升力。

·与电（diàn）子邮件相比，移动通信的参与度提高了2倍。

·随（suí）着（zhe）时间的推移，人工智能引擎可以在初始结果上提（tí）供额外50%的提升。

2.对话式人（rén）工智能——聊天机器人（rén）

聊天机器人是客（kè）户支持自动（dòng）化的驱动力，但遗憾的是，他们在营销领域处（chù）于未充分（fèn）利用状态。毕竟，营销就是培养良好的人际（jì）关（guān）系并引导有意（yì）义的对（duì）话。聊天机器人（rén）现在可以完美地处理这一任务（wù），帮助企业在不同阶段通过（guò）多（duō）个渠（qú）道与潜在客户进行互动。

例（lì）如，Nordstrom公司允许购物者（zhě）在寻（xún）找适合的商品时与（yǔ）机器人互动。在询问（wèn）了一系（xì）列主要问题后，现场（chǎng）助理会建议购买最合适的商品。

Hipmunk Messenger通过旅客的（de）位置来（lái）确定他们从哪里出发，然后进行适当的交（jiāo）易。聪（cōng）明的助手还可以为即将到来的旅行策划旅（lǚ）行建议和（hé）管理酒店（diàn）预订。一般（bān）来说，旅游行业在聊天机器人方面已经处于领先地位。

其他行业也在迎头赶（gǎn）上。事实上，在2018年到2024年之间，全球聊天机器人（rén）市场规（guī）模（mó）预计将增长31%，达到13.4亿美元。考虑到开发聊天机器（qì）人的成本不断下降，这应该不足为奇。根据CMS Wire公（gōng）司（sī）的（de）调查（chá），为营销目的开发的SME信使聊天机器人的平均成本为3000-5000美元。但是记住，除了为机（jī）器（qì）人提供人工智能功（gōng）能，还应该考（kǎo）虑到内容开发成本。

3.预（yù）测分析和见解

更好地利（lì）用数据（jù）进行受众细（xì）分和（hé）定（dìng）位是2019年55%的（de）营销（xiāo）人员（yuán）的首要任务。如果企业想要效（xiào）仿，需要摆脱仅使用描述性分析（Google Analytics），并采用（yòng）预测（cè）工具。

预测性和最近的规（guī）范性分析可以帮助企业战胜数据混（hún）乱，确（què）定最有利可图（tú）的营销渠道和行动。机（jī）器学习（xí）算法已（yǐ）经为企业提供（gòng）了以下帮助：

·预（yù）测并应（yīng）对不断变（biàn）化的消费者行为。

·在企（qǐ）业的客户关系（xì）管理（CRM）中为潜（qián）在客户评分（fèn），并提出满足销售数字的最佳措施（shī）。

·优化企业的点（diǎn）击付费（PPC）预算，以（yǐ）增加销售额，而不会影响企业的广告支（zhī）出（chū）。

·识别和获取“相似”的潜在客户（hù），与理（lǐ）想的买家角（jiǎo）色紧密匹配。

·发现并追踪错失的关键字和（hé）内（nèi）容营销机会。

那么最好的部分是什么？预测分析现（xiàn）在是（shì）一种商品（pǐn）技术，适（shì）用（yòng）于中小企业和（hé）大型企（qǐ）业。事实上，在预测分析（xī）采用方（fāng）面，小公（gōng）司往往具有竞（jìng）争优势——他们需要更少的（de）时间和技术努力来准（zhǔn）备分（fèn）析数据。

4.社交倾听和情绪分析

了解人们对企（qǐ）业或（huò）竞争对手的在线评价对于制定有效（xiào）的社交（jiāo）媒体营（yíng）销战略至关重要。但是，从同时发（fā）生的那些热（rè）门话题中（zhōng）解读见解对于人工智能（néng）来说比人工（gōng）代理更好。

数据科学已经（jīng）被（bèi）积（jī）极地应用（yòng）于社交（jiāo）媒体营销（xiāo），用于（yú）微细分和定位、社交媒体收听，以及（jí）影响者营销活动（dòng）管理。基于人工（gōng）智（zhì）能的社交聆（líng）听进一步扩展（zhǎn）了（le）营销人（rén）员的能（néng）力，使他（tā）们能够（gòu）：

·确定并量化社交媒体（tǐ）上的消费者购买意图（tú）。

·了解购物者对（duì）企业的产品与竞争（zhēng）对手（shǒu）产品（pǐn）的看法。

·了解（jiě）推（tuī）动行业对话（huà）的因素，以及这些（xiē）对话的内容（róng）如何随着时间的推移而变化。

·实时注意（yì）并回答有关企业（yè）的产品（pǐn）/服（fú）务的问（wèn）题。

·识（shí）别并与在社交媒体上（shàng）寻求（qiú）产（chǎn）品（pǐn）推（tuī）荐/建议的买家互动。

更棒（bàng）的是（shì），人（rén）工智能工（gōng）具可以帮助企（qǐ）业少犯错（cuò）误。

总结（jié）

企业（yè）应该（gāi）开始（shǐ）在营（yíng）销中使用（yòng）更多的人工智能，因（yīn）为它可（kě）以（yǐ）大大（dà）提高其工作的准确性和有效性。智能工具（jù）不再昂（áng）贵，也不再（zài）只适用于特定行业。企（qǐ）业登上人工智能创新列车变（biàn）得比以（yǐ）往任何时候都（dōu）容易，所以如果（guǒ）还（hái）没（méi）有这样（yàng）做，那么是时候上车了。