人工智（zhì）能（néng）（AI）自诞生以（yǐ）来已经走过了漫长的道路，并（bìng）正在取得（dé）重大突破。对于像亚（yà）马（mǎ）逊或Netflix以外的其他公（gōng）司来说，它常常被认为是一种不切实际的、未来（lái）主义（yì）的（de）或过（guò）于昂（áng）贵的技术（shù），但现在已经不是这（zhè）样。以下将了解（jiě）企（qǐ）业在（zài）营（yíng）销中采（cǎi）用人工智能的（de）四个例子，以便在市场竞争中占据先机（jī）。

1.个性化内容/产品推荐

保持相关性、及时、不要纠缠于无关紧要的交易——这正是当前对（duì）典型客户的要（yào）求。根据Salesforce公司最新发布的调（diào）查报告，62%的B2B买家（jiā）希（xī）望在（zài）交易的（de）不同阶（jiē）段收到个性化建（jiàn）议。在B2C细分市场，购物者更受青（qīng）睐（lài），并期望从每（měi）个品牌（pái）厂（chǎng）商获（huò）得类似亚马逊公司的体验（yàn）。Segment公（gōng）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（huà）服务（wù）和产品（pǐn）感（gǎn）到完全（quán）满（mǎn）意。

机器学（xué）习成为了大多数内容推（tuī）荐系统（包括（kuò）Spotify、Netflix和Amazon）背后的力量（liàng），由于（yú）价格和技术限制（zhì），对营（yíng）销人员来说（shuō）似乎遥不可及。但是，开发自定义算法并不是唯一的方法。现在（zài）市场上有很多即插即用的解（jiě）决（jué）方（fāng）案，并且是（shì）在（zài）营销中使用人工智能的快速（sù）有效方（fāng）式。例如：

·Content AI by Marketo - 使（shǐ）用预测分（fèn）析和机器学习在企业的网站上显示与用户“推（tuī）荐（jiàn）”相关的最为相关（guān）内容。

·CaliberMind - 分析企业的所（suǒ）有客户数据，创建理（lǐ）想（xiǎng）的（de）买方角色，并建议如（rú）何以有利可图的（de）方式与企业（yè）的受众进（jìn）行（háng）沟（gōu）通。

·Visely - Shopify商（shāng）店的人工智能驱动产品推荐（jiàn）引擎。

那么人工（gōng）智能对个性化的影响有多大？在分析了35亿（yì）次营销（xiāo）互动之后，BlueShift公司（sī）对人工智能推动的个性化给（gěi）出了结论：

·在客户参与中创造3.1-7.2倍的提升力。

·与电子邮（yóu）件相比，移（yí）动通（tōng）信的参与度提高了2倍。

·随着时间（jiān）的推移（yí），人工智（zhì）能（néng）引擎（qíng）可以在初始结果上提供额外50%的提升。

2.对话式（shì）人工（gōng）智能——聊天机器（qì）人

聊天机（jī）器人是客户（hù）支持自动（dòng）化的驱动（dòng）力，但遗（yí）憾的是（shì），他们（men）在营销领域处（chù）于未充（chōng）分利用状态（tài）。毕竟，营销（xiāo）就（jiù）是（shì）培养良（liáng）好的人际关系并引导（dǎo）有意义的对话。聊天机器（qì）人现在（zài）可以完美地（dì）处理这一任务，帮助企业在不同阶段通过多个渠道与潜在客户（hù）进行互动（dòng）。

例如，Nordstrom公司允（yǔn）许购物者在（zài）寻找适合的商品时与机（jī）器人互动。在询问了（le）一系列主（zhǔ）要问（wèn）题后（hòu），现场助理（lǐ）会建议购买最合适的商品。

Hipmunk Messenger通（tōng）过旅客的位（wèi）置来确定他们（men）从（cóng）哪里出发（fā），然后进行适当的交易。聪明（míng）的助手还可以为即将到（dào）来的（de）旅（lǚ）行策划旅行建议和管（guǎn）理酒（jiǔ）店预订。一（yī）般来说（shuō），旅游行业在（zài）聊（liáo）天机器人方面（miàn）已经处于领（lǐng）先地位。

其（qí）他行业也在迎头赶（gǎn）上。事实上，在2018年到2024年之间，全球（qiú）聊（liáo）天机器人市（shì）场规（guī）模（mó）预计将增（zēng）长31%，达（dá）到13.4亿美元。考（kǎo）虑到（dào）开发聊（liáo）天机器人的（de）成本不断（duàn）下降（jiàng），这应该不（bú）足（zú）为奇。根据CMS Wire公司（sī）的调查，为营销（xiāo）目的开发的SME信使（shǐ）聊天机（jī）器人的平（píng）均成本（běn）为3000-5000美元。但是记住（zhù），除了（le）为机器人提供人（rén）工智能（néng）功能，还应该考虑（lǜ）到内容开发成本（běn）。

3.预测分析和（hé）见解

更好地利用数（shù）据进行（háng）受众细分和定位是2019年55%的营销人员（yuán）的首要任务。如果企业想要（yào）效（xiào）仿，需（xū）要摆脱仅（jǐn）使用（yòng）描（miáo）述性分析（Google Analytics），并采用预测工具。

预测性和最近的规范性分析可以帮助企业（yè）战胜数据混（hún）乱，确定最有利可图的营销渠道和行动。机器学习算法（fǎ）已（yǐ）经为企业提供了以下帮助：

·预（yù）测并应对不断变化的消费者行为。

·在企业的（de）客户（hù）关系管理（CRM）中为潜在客户评分，并提出满足销售数（shù）字的最佳措施。

·优化企业的点（diǎn）击付费（fèi）（PPC）预算，以（yǐ）增加销售额（é），而不（bú）会影响（xiǎng）企业（yè）的广告（gào）支（zhī）出（chū）。

·识别和获取“相似（sì）”的潜在客户（hù），与理想（xiǎng）的买（mǎi）家角色紧密匹配。

·发现并追踪错失的（de）关键（jiàn）字和内（nèi）容营（yíng）销机会（huì）。

那么最好的部（bù）分是（shì）什（shí）么（me）？预测分析现在是一（yī）种商品技（jì）术，适用于中小企业（yè）和大型企业。事（shì）实上，在预测分析采用方面，小（xiǎo）公司往往具（jù）有竞争优（yōu）势——他（tā）们需（xū）要更（gèng）少的时间和技术努力（lì）来准备分析数据。

4.社交倾听和情（qíng）绪分析

了（le）解人（rén）们对企（qǐ）业（yè）或竞争对（duì）手的在线评价对于制定有效的（de）社交媒体营销战略至关重要。但是，从同时发生的（de）那（nà）些热门话题中解读见解对于人工（gōng）智能来说比人工代（dài）理更（gèng）好。

数据科学已经被积极地应用于社交媒体（tǐ）营销，用于微细（xì）分和定位、社交（jiāo）媒体（tǐ）收（shōu）听，以及影响者营（yíng）销活动管理。基于人工智能的社交聆听进（jìn）一步扩展了营销人（rén）员的能（néng）力，使（shǐ）他们能够：

·确定并量化社（shè）交媒（méi）体上的消（xiāo）费者购（gòu）买意图。

·了解购物者对企业的产品与竞争对手产品的（de）看法。

·了解推动行业对（duì）话的因素，以及这些对话（huà）的内容如何随着时间的推（tuī）移而（ér）变化。

·实时注意并回答有关企业的产品/服务的问题。

·识别并与在社交媒体上寻求产品推荐/建议的买家互动。

更棒的是，人工智能工具可以帮助企（qǐ）业少犯（fàn）错误。

总结

企业应该开始在营销中使用更多（duō）的人工智能（néng），因（yīn）为它（tā）可以（yǐ）大（dà）大提高其工作的准确性和有效性。智能工具不再昂贵，也不再只适用（yòng）于特定行业（yè）。企业登（dēng）上（shàng）人工智能（néng）创新（xīn）列（liè）车（chē）变得比以往任何时候（hòu）都容易，所（suǒ）以如果还没有这样做，那么是时候上车（chē）了。