营销中的生成式 AI

预构建的生成式 AI 模型

越来越多的个人内容创作者和营销专业人员使用 ChatGPT 等预构建模型来激发创意，并撰写客户沟通文的初稿。同样，现成的生成式 AI 营销工具（例如 Adobe 的 Generative Fill）可让个人通过自然语言提示快速更改创意资产。这些 AI 解决方案在构建时考虑了多功能性，面向广大受众，通过减少员工花在日常任务上的时间来提高日常效率。 

定制的生成式 AI 模型

一些组织选择轻松定制基础模型，并根据适用于特定用例的品牌特定专有信息对这些模型进行训练。这可能包括生成创意资产、推荐搜索引擎优化 (SEO) 关键字或者分析数据以预测未来的客户行为。使用这些模型，人类从生成式 AI 技术中接收内容，并批准或利用它的输入。

大规模 AI 转型

大规模 AI 转型结合了多种 AI 技术（包括定制的生成式 AI 解决方案），以改变组织的核心营销流程。除使用通过专有数据所训练的模型来提高效率并嵌入关键的自动化功能之外，此类变革性 AI 实践还可能会催生全新的营销方式。例如，使用生成式 AI 来分析消费者情绪并开发新的产品，或在顾客购物时提供自主指导。

聊天机器人和客户体验

生成式 AI 可通过在各个接触点提供即时、智能的响应和支持，来增强客户互动。此流程可能包括使用 AI 聊天机器人来处理潜在的客户咨询、提供产品信息以及引导消费者达成商品销售，且所有这些操作均会采用自然且直观的语言。此外，AI 驱动式虚拟助理还可引导用户浏览网站、推荐购买内容，以及改善整体用户体验。

例如，生成式 AI 客户交互工具可能会自动以品牌的声音回复客户评论和投诉，并总结企业的客户支持团队存在的潜在问题。生成式 AI 甚至可以自动执行未来的折扣或产品更换。

根据组织的专有数据训练的聊天机器人和虚拟代理可提供全天候帮助，并可跨时区覆盖全球。它们与机器人流程自动化 (RPA) 相结合，可以触发特定操作，例如启动销售或退货流程，而无需人工干预。由于这些生成式 AI 工具会“记住”与客户的互动，因此它们可以长期培育潜在客户，并与单个客户保持紧密的关系。这些高度个性化的体验可提高忠诚度和转换率。

生成式 AI 聊天机器人还能为营销人员收集有关客户偏好和行为的重要信息。他们可以分析这一庞大而宝贵的数据集，提出建议并改善整个企业的运营。 

文本生成和图像生成

生成式 AI 可通过自动完成并优化营销内容的创建、分发和管理，从而彻底改变端到端的内容供应链。AI 在内容营销方面的应用则包括自动内容创作。通过这些流程，AI 工具可根据特定的关键词、主题和风格来生成高质量的博客文章、社交媒体更新和广告文案。

此外，生成式 AI 还可根据品牌美学和活动需求来创建自定义图像和视频，因而无需大量设计资源即可增强视觉内容。

这些模型还显著加快了创意制作过程，使营销专业人员能够快速创建和测试各种创意资产，从而在几小时或几天内创建完全成熟的活动。

个性化和细分

传统 AI 可能帮助营销专业人员根据受众的购买历史或品味将他们细分为几大群体，而生成式 AI 开创了一个微细分时代。通过微细分，组织能够近乎实时地向特定的个人开展营销活动。这种类型的个性化是生成式 AI 的一个关键优势，使营销人员能够跨渠道向消费者大规模提供极具针对性和相关性的体验。

例如，生成式 AI 可以根据客户的杂货订单创建定制食谱和用餐计划创意，或解读个人反馈以生成产品推荐。

生成式 AI 还能增强自适应内容，在这些内容中，网站、电子邮件和移动应用程序可以根据个别用户的交互和数据实时调整它们的展示，因此可以为消费者创造最相关的体验。接受过品牌特定消息训练的 AI 工具可以为小型受众细分群体制作个别创意资产，以帮助确保营销传播内容尽可能有效地引起不同客户群体的共鸣。

数据分析和预测性分析

生成式 AI 擅长通过分析大量数据来揭示客户洞察信息并预测未来趋势，从而实现数据驱动式决策。此流程可能包括市场研究分析；即，由 AI 算法来解读市场数据或竞争对手定价，以便识别未来的消费者行为以及更广泛的行业动态。

其他生成式 AI 工具可能利用客户数据寻找和定位特别相关的受众。使用这种技术，组织可以快速、有效地识别最佳的潜在客户并预测未来的趋势，以帮助营销人员规划主动活动并优化他们的资源。

过程自动化

生成式 AI 利用自动化简化营销流程。通过自动执行重复、耗时的任务，组织可以提高效率和生产力。人工智能驱动的一些工具可以自动执行多种营销工作流，例如社交媒体帖子或电子邮件序列，这样，人力资源就可以腾出时间执行更具战略性的计划。有些工具用来管理特定营销活动、监控活动数据以及根据性能优化广告或传播内容的投放。

生成式 AI 还用来将内容从一种语言翻译成另一种语言，或者将文件转换成多种格式，以简化营销部门的日常运营并扩大品牌的影响力。

这种技术还可以优化创意制作过程。利用生成式 AI，营销部门可以快速为同一条内容生成数十个版本，然后对此内容执行 A/B 测试，以自动确定最有效的广告变体。

激发想法

生成式 AI 可以通过产生新的想法和内容变化来激发创造力和创新力。营销部门可能会使用生成式 AI，根据当前趋势和受众兴趣提出搜索引擎优化 (SEO) 标题或主题。

例如，据麦肯锡咨询公司称，Kellogg 使用 AI 技术扫描包含早餐谷物的病毒食谱。然后，生成式 AI 利用这些数据创建创意资产和社交媒体帖子。⁴ 在构思过程中，生成式 AI 还可以用于提出徽标或广告的备选方案，为营销部门提供大量的创意供其选择和完善。 

1. 定义客户体验目标

在设计 AI 实施方案之前，决策者通常会花费大量时间简要说明组织的目标。这可能包括审核可能从增强功能中受益的现有流程、确定可能从生成式 AI 中受益的工作流以及简要说明所期望的客户体验。

2. 收集和分析数据

在此阶段，组织通常会从各种客户接触点收集数据，以了解他们的偏好、行为和数据点。企业还可能收集和清理内部专有数据，或者利用可信的第三方数据创建用来训练 AI 的内聚数据集。

3. 选择生成式 AI 工具

根据 AI 的实施范围，组织可能会决定使用预构建的工具，或者确定在此阶段使用哪种模型来训练定制的 AI。无论最终解决方案的定制程度如何，组织通常都会在做出决定之前全面研究各种选项。

4. 整合和部署生成式 AI

整合时间可能短至几周，也可能长达一年。大规模的 AI 转型可能需要额外的基础设施和人才，而预构建的现成模型可能只要求营销部门输入他们之前确定的数据集。在训练和调整期间，AI 工具会从第三方和内部数据中学习，以便更有效地运行。 

5. 监控和改进生成式 AI

通常，一个组织 会持续审查其生成式 AI 工具，以确定需要改进的地方，并不断为 AI 提供新数据，以提高准确性。 

数据质量和可用性

生成式 AI 模型需要大量的高质量数据才能有效地运行。不准确或存在偏见的数据可能导致性能不佳、输出不可靠。此外，收集和管理必要的数据可能既耗时又代价昂贵，特别是对资源有限的小型企业而言。启动生成式 AI 项目的组织可能会招聘额外的数据科学家和数据工程师，以帮助确保训练语料库具有高质量和一致性，或者聘用经过数据实践审查的可信第三方。

数据隐私和用户信任

利用客户数据进行人工智能驱动的个性化和创建内容时，通常要求组织密切关注数据隐私规则和法规。如果对数据处理不当，可能导致合规性问题和失去消费者的信任，因此组织可能需要投资于先进的安全基础设施。成功的生成式 AI 解决方案通常是透明、可解释的，这意味着设计 AI 的企业拥有关于如何训练和调整 AI 的清晰文档。此外，使用专有数据或用户数据的组织可能根据客户的舒适度精心设计 AI 工具，以帮助确保客户体验解决方案不会侵扰客户。

AI 模型和输出的质量控制和一致性

确保 AI 生成的内容符合品牌标准并保持一致的形象可能具有挑战性。选择正确的模型并彻底审核训练数据可能非常耗时。在最初规划阶段，组织通常会对特定的基础模型开展广泛研究，以确保其 AI 解决方案的基础最适合特定用例的部署。为确保长期一致性，组织通常会持续监控某一模型，以检测并纠正错误。此外，它们还可能还会为某一模型输入更多数据，以确保该模型处于最新状态。