AI 营销 ：如何将此强大的新技术用于您的下一营销活动？

与其他新技术一样，AI 营销既有好处，同时也有挑战。从维护用于训练 AI 所需的大型数据集的质量到遵守该领域不断扩张的隐私法律，以前没有用过 AI 的组织对它十分谨慎，这是情有可原的。但是，对于已为其进行投资且已发现能充分适合其需求的 AI 营销解决方案的企业来说，则正在享受诸多优势。

AI 营销的优势

• 更快、更明智的决策：配备尖端 AI 工具的营销团队可近乎实时地查看其营销工作产生的影响，并相应地调整其计策。AI 营销平台可创建 AI 营销策略，使用 ML 算法以超越人类的速度更快地分析数据，并根据历史客户数据的情绪分析来推荐后续举措。
• 提高营销活动的投资回报率 (ROI)：AI 营销工具可帮助营销人员近乎实时地从营销活动产生的数据中找出可操作的见解。此外，这些工具还可以根据客户行为帮助确定正确的媒体购买渠道，甚至是广告的最佳展示位置。现代 AI 营销解决方案可帮助利益相关者确保他们在营销活动中获得最大的投资收益。
• 更准确地衡量关键绩效指标 (KPI)：数字营销活动会产生人类难以同步处理的大量数据，因此很难衡量营销活动的成败。AI 增强型仪表板可帮助营销人员将他们工作的成功与其部署的特定计策联系起来，从而帮助他们更好地了解哪些方面卓有成效，哪些方面又有待改进。
• 增强的客户关系管理 (CRM) 功能：AI 技术可通过自动执行客户数据准备等日常任务来帮助营销团队改进客户关系管理 (CRM) 计划。此外，它们还可降低出现人为错误的可能性、提供更为个性化的客户消息，并识别存在风险的客户。
• 从客户数据中获得更有意义的洞察：如今，很多营销人员在策划营销活动时，都在为大量的可用数据而苦恼。AI 则可通过以下几项功能来提供帮助：对客户数据进行预测分析，以及使用快速、高效的机器学习 (ML) 算法在几秒钟内分析大量数据。它可利用数据来生成有关未来客户行为的洞察信息，推荐更为个性化的内容，并从大型数据集中发现模式以供营销人员采取相应措施。

AI 营销的挑战

• 训练 AI 解决方案：就像人类一样，AI 需要大量训练来学习新任务。例如，如果您想要一个能以吸引人的方式与客户对话的 AI 解决方案，则需要投入必要的时间和资源来教授它。要构建这样的应用程序，您将需要大量有关客户偏好的数据，并且可能需要专门从事此类训练的数据科学家。
• 确保数据的质量和准确性：AI 解决方案的强大程度取决于其所用训练数据的质量。无论工具的技术有多么先进，情况都是如此—如果用于训练 AI 的数据不够准确且不具代表性，它生成的回答和决策则会质量低下且效果不佳。
• 遵守隐私法：由于 AI 是根据客户个人信息进行训练的，因此必须严格遵守与可使用信息相关的法律。出于营销目的部署 AI 的公司需要能够遵守消费者数据法规，否则将面临巨额罚款和声誉损害。根据 HFS Research（ibm.com 外部链接）的调查，媒体报道的 AI 错误部署所造成的声誉损害增加了欧洲和北美要求加强监管的压力。

Price Waterhouse Cooper (PwC) 最近的一项研究（ibm.com 外部链接）估计，到 2030 年，人工智能 (AI) 将为全球经济创造超过 15 万亿美元的收入，并最多可将当地经济提振 26%。(1) 但是，AI 营销领域的具体潜力如何呢？

从定制内容创建到任务自动化和数据分析，AI 营销方面的应用似乎无穷无尽，但也存在一些潜在风险。以下是一些关键定义、好处、用例以及将 AI 集成到下一个营销活动中的分步指南。

AI 营销是使用数据收集、数据驱动分析、自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 等 AI 功能来提供客户洞察分析并自动执行关键营销决策的过程。如今，人工智能技术被越来越广泛地应用于生成内容、提高团队效率、改善客户体验以及提供更准确的结果。咨询公司麦肯锡的数据显示，截至 2024 年，全球商业领域的 AI 采用率已上升至 72%。 ²

随着生成式 AI 的实用性日益增强，营销部门利用这项技术即时创建高度个性化的营销材料、从客户数据中提炼洞察分析，并对现有营销策略进行迭代。鉴于营销部门处理的大量全渠道数据，以及利用这些数据的价值，对于希望保持竞争力的企业来说，采用 AI 变得愈发关键。根据 IBM 商业价值研究院的年度 CEO 研究，在接受调查的高绩效高管中，超过 70％ 的人认为竞争优势取决于拥有最先进的生成式 AI。

AI 营销中的例子比比皆是，因为越来越多的组织希望 AI 帮助他们改进从社交媒体帖子到电子邮件营销和内容营销工作的所有内容。以下是企业如何更多地使用 AI 来帮助他们实现营销目标的一些示例。

• 内容生成：于 2022 年 11 月最新推出的 OpenAI 生成式 AI 平台 ChatGPT 引发了大量新的 AI 用例。用于内容生成的 AI 可通过创建博文、营销信息、文案材料、电子邮件、主题行、视频字幕、网站文案和众多其他针对目标受众的内容来节省营销团队的时间和金钱。
• 受众细分：AI 可帮助企业根据客户的各种特征、兴趣和行为对其进行智能、高效的划分，从而优化目标定位，提升营销活动的效率，加强客户参与度，提高投资回报率。
• 客服聊天机器人：营销人员越来越多地探索启用 AI 聊天机器人来增强客户服务某些方面的可能性。经过培训后，这些机器人可以与客户互动，无论他们处于客户旅程的哪个阶段，都可以帮助他们快速有效地处理工单并提高客户满意度。
• 程序化广告：程序化广告是指在网站和应用程序上自动购买和投放广告。AI 显著增强了组织利用客户历史记录、偏好和上下文投放程序化广告的能力，从而能以更高的转化率提供更相关的广告。
• 搜索引擎优化 (SEO)：通过部署 AI 解决方案来加强搜索引擎优化 (SEO) 有助于营销人员提高网页排名并制定更合理的战略。AI 可帮助营销人员创建并优化内容，以满足新的标准。
• 电子商务：通过让企业更细致地了解客户的需求和购买习惯、自动执行各项任务以及简化工作流程，AI 正在帮助企业改进其电子商务计划和数字营销能力。

AI 营销工具可以帮助营销人员从营销活动生成的近乎实时的数据中识别可操作的洞察分析。此外，这些工具还可以根据客户行为帮助确定正确的媒体购买渠道，甚至是广告的最佳展示位置。现代 AI 营销解决方案有助于利益相关者确保他们在投资营销活动时得到最大回报。

数字营销活动产生的数据量之大，人类难以跟上，这可能会使衡量营销活动成功与否变得困难。AI 增强型仪表板可帮助营销人员将他们工作的成功与其部署的特定计策联系起来，从而帮助他们更好地了解哪些方面卓有成效，哪些方面可能需要改进。

AI 技术通过自动执行诸如准备客户数据之类的日常任务，帮助营销团队改善其客户关系管理 (CRM) 计划。此外，它们还可降低出现人为错误的可能性、提供更为个性化的客户消息，并识别存在风险的客户。

如今，许多营销人员在规划活动时，都会为海量数据所困扰。AI 可以通过对客户数据进行预测分析来提供帮助，利用快速、高效的机器学习 (ML) 算法即可在几秒钟内分析大量数据。它利用这些数据来生成有关未来客户行为的洞察信息，推荐更为个性化的内容，并从大型数据集中发现模式以供营销人员采取相应措施。

营销部门在各种面向客户的应用程序和内部应用程序中广泛使用 AI 工具。AI在客户体验方面的应用示例包括优化社交媒体帖子、电子邮件营销和内容营销工作。在内部，营销人员使用 AI 进行受众细分、分析消费者数据以及智能自动化执行日常任务。企业越来越多地使用 AI 来实现营销目标的一些方式包括：

AI 可帮助企业根据客户的各种特征、兴趣和行为对其进行智能、高效的划分，从而优化目标定位，提升营销活动的效率最终结果是客户参与度得到加强，投资回报率得以提升。

OpenAI 的生成式 AI平台 ChatGPT 于 2022 年推出，催生了 AI 的大量新用例。用于内容生成的 AI 可以通过创建如播客、营销信息、文案材料、电子邮件、主题行、视频字幕、网站文案等内容来为营销团队节省时间和金钱。这项技术还可以自动将内容从一种语言翻译成另一种语言，或者跨平台创建同一活动材料的多个具有连贯性的版本。

早期的人工智能驱动客户支持工具包括聊天机器人，经过训练后，聊天机器人可以与寻求常见问题简单答案的客户进行互动。如今，由生成式 AI 驱动的助手可以使用自然语言与客户进行互动，无论他们处于客户旅程的哪个阶段，都能帮助快速解决问题，提高客户满意度。

AI 通过让企业更细致地了解客户的需求和购买习惯、自动执行各项任务以及简化工作流程，帮助企业提高电子商务计划和数字营销能力。AI 智能体等技术可以持续收集和分析数据，通常通过跟踪用户活动并生成个人最有可能购买的产品，为电子商务网站上的个性化推荐引擎提供支持。

预测性分析通过分析历史数据并预测未来趋势，从而帮助营销人员做出数据驱动型决策并优化其工作流。通过识别客户行为模式，AI 可以预测哪些产品可能表现良好，优化定价策略并提高潜在客户评分。企业可以利用这些洞察分析来改进营销策略，减少客户流失，并根据消费者需求打入新市场。

程序化广告是指在网站和应用程序上自动购买和投放广告。AI 通过利用客户历史记录、偏好和上下文，显著增强了组织进行程序化广告的能力，从而能够提供更相关的广告并提高转化率。

部署 AI 解决方案来增强搜索引擎优化 (SEO)，有助于营销人员提高网页排名并制定更合理的策略。AI 可帮助营销人员创建并优化内容，以应对不断变化的标准。

情感分析利用 AI 来评估客户通过社交媒体、在线评论和客户反馈所表达的意见和情绪。例如，AI 智能体可以筛选大量的文本数据，以提取潜在的态度。通过了解受众情绪，企业可以调整其信息传递方式，管理其声誉，并主动回应客户的关切。

利用 AI 的力量，营销人员可以简化重复且耗时的任务，从而使他们能够专注于战略性举措。通过自动化数据录入、转录和简单的客户互动等流程，企业可以提高效率并降低运营成本。人工智能驱动的工具还可以安排内容发布、管理社交媒体帖子和个性化沟通，从而帮助确保与客户保持持续互动。

AI 驱动的解决方案的强大程度取决于其训练所用数据的质量。无论工具在技术上多么先进，如果它是基于不准确和不具有代表性的数据进行训练的，那么它就无法生成高质量、有效的答案和决策。为了成功开展 AI 营销活动，许多企业会花时间对数据集进行标准化和清理，以确保准确性和效率。

AI 的效力依赖于数据在系统间的无缝流动。为了最大限度地发挥这些工具的效力，企业通常会努力确保所有平台和系统（包括 CRM 软件、网站分析和销售平台）之间的数据整合。实施强大的数据管道和基于云的基础设施可以实现实时数据处理，让 AI 能够提供准确的洞察分析和个性化的客户体验。

就像人类一样，AI 也需要大量训练来学习新任务。例如，如果企业需要一个 AI 解决方案来以引人入胜的方式与客户交流，那么它就需要投入必要的时间和资源来进行训练。要构建这样的应用程序，营销部门通常需要大量有关客户偏好的数据，还可能需要专门从事这方面训练的数据科学家。越来越多的领先企业正在设计专门的 AI 工具，这些工具可以根据特定任务或特定公司的数据集进行训练，从而提高技术的有效性。

由于 AI 是根据个人客户信息进行训练的，因此必须严格遵守有关可用内容的法律。以营销为目的部署 AI 的公司有责任遵守消费者数据法规，否则将面临巨额罚款和声誉损害的风险。实行良好的数据治理，并对 AI 的构建和部署方式提供透明的解释，有助于增强消费者的信任。

在成功实施 AI 整合之前，组织的营销领导者和利益相关者通常会设定明确的目标。这提供了评估 AI 工具的系统性过程。部署后，必须持续监控这些技术，以帮助确保其符合基准。

融入 AI 可以从根本上改变员工工作的根本性质。制定培训计划和变革管理系统有助于顺利过渡到 AI，并确保营销部门充分利用这项技术。这还将帮助他们了解哪些任务必须由人类而不是机器来完成。

AI 整合可以简单到使用预构建的应用程序智能地自动化营销工作流，也可以复杂到基于公司数据构建一系列内部生产力工具。无论哪种情况，以下五个步骤都可以帮助企业成功地将 AI 纳入其营销战略。

将 AI 集成到营销活动中的第一步是设定目标和期望。在此步骤中，企业领导者找出瓶颈并概述他们希望 AI 能够长期改善营销实践的方法。一旦利益相关者就期望达成一致，就更容易选择 AI 解决方案，并设定有意义的关键绩效指标（KPI）来评估成功与否。

具有 AI、机器学习与 深度学习 背景的数据科学家或工程师通常不会加入营销团队，但他们的专业知识却对实现成功的 AI 营销计划必不可少。为解决此问题，组织可以投资聘请所需的数据科学家和工程师，或是向第三方供应商寻求帮助，以便培训和维护其 AI 营销工具。这两种方法均各有优缺点，且主要围绕组织愿意付出的投资水平。

AI 营销解决方案面临的最大挑战之一在于：在不违反隐私法律的情况下，将客户数据用于训练和实施用途。在整个训练过程中，组织必须想方设法维护客户的安全和隐私。这可能意味着投资于更多的基础设施来安全地存储客户信息。

AI 营销工具的成功取决于其训练所用数据的准确性和相关性。如果 AI 工具所训练的数据不能准确反映客户或公司的意图，那么它就无法提供有关客户行为的有用洞察分析，也无法提出有用的战略建议。企业通过优先考虑数据质量，可以确保其 AI 解决方案能更好地帮助他们实现营销计划所期望的结果。

选择 AI 解决方案的组织有众多不同的平台和功能可供其选择。如果他们谨慎遵循了前四个步骤（即，制定目标、招聘合适的人才，以及确保数据的质量和准确性），那么选择正确的工具就会变得直截了当。

根据工具的不同，集成 AI 可能像将数据集输入到现成的应用程序一样简单，也可能像在整个部门的多个功能中系统地融入 AI 一样复杂。无论是哪种情况，随着新的工作流程出现，这一步都需要密切关注变革管理，因为员工需要适应新的工作方式。

在此步骤中，组织会分析人工智能驱动的工作流，以帮助确保实现关键绩效指标 (KPI) 目标、监控输出结果，并定期向人工智能工具输入新数据以提高准确性。领导者还可能跟踪员工的采用情况和关键生产力指标，不断调整策略，以持续优化人工智能增强的工作流。