人工智能成为我们生活的一部分的时间比我们想象的要长。人工智能系统可以帮助组织搜索引擎结果、推荐流媒体服务上的新电影、建议在线购物、提供视频游戏挑战或将恒温器保持在您最喜欢的温度。但直到ChatGPT首次引起我们的注意，我们才开始重视人工智能，更不用说它有多大用处和颠覆性了。
ChatGPT 是最新的（也可以说是最复杂的）生成式人工智能示例：根据 IBM 的说法，这种人工智能经过大量数据的训练，可以“在收到提示时‘学会’生成统计上可能的输出”。简而言之，生成式人工智能会根据提示并根据其“知道”的内容预测接下来会发生什么。这就是为什么即使稍微改变提示也会产生不同的结果。
生成式人工智能已经席卷全球。每一项新发展都迅速带来新的可能性，因此报道这些发展是一项全职工作。每个行业都想知道人工智能能做什么，以及如何最好地将其融入到他们的产品中。在营销界，这些问题尤其有趣。
人工智能有可能从根本上改变我们的营销方式。虽然其中许多变化看起来很有希望，但它也带来了新的挑战。问题不再是你是否应该采用生成式人工智能。相反，你的公司现在和未来如何才能在营销中最好地利用人工智能。
人工智能在营销中的应用
创意生成和头脑风暴
对于营销人员来说，人工智能可以成为产生创意的强大工具。人工智能可以帮助您的营销团队集思广益，确定内容主题，整理大纲，甚至编辑您提供的文章基调。人工智能不能（也不应该）代替您写作。但是，它可以为您提供宝贵的建议，以改进您已经写好的内容。
人工智能还可以进行数据分析，以帮助未来的营销工作。例如，让人工智能查看您最近的电子邮件营销活动可能会突出显示获得更多点击的建议。这让您的营销团队可以探索测试和改进即将开展的活动的选项。人类可能不会立即注意到这种模式，但人工智能可以快速查看数据并识别趋势。人工智能营销工具还可以筛选过去的公司数据、竞争对手的活动，甚至行业趋势，以了解过去有效的方法以及未来可能有效的方法。这种积极主动的方法可以帮助您的营销团队超越相关性，迈向开拓性。
市场细分与社交聆听
人工智能对营销最有价 哈萨克斯坦电话号码表 值的贡献之一是它能够以前所未有的规模分析社交媒体数据。人工智能可以检查贵公司的社交媒体帖子和互动，以识别关键模式。
与电子邮件营销示例非常相似，这种数据分析可以告诉您的团队哪些方法有效以及适合哪些客户群体。这种细分也不必止步于社交媒体。电子邮件、短信和其他营销传播可以从快速的 AI 分析中受益，以确定哪些方法有效。
个性化与参与
客户的兴趣会发生变化，因此他 約翰·唐納利 它 们从您这里购买的产品也会发生变化。如果您不能满足他们的需求，他们可能会失去兴趣并转向其他地方。
这正是 AI 可以提供帮助的地方。通过详细分析过去客户的行为和偏好，您的 AI 可以推荐客户更可能感兴趣的产品或服务。这可以扩展到提供折扣或促销，以重新吸引不活跃的联系人或保持现有联系人的兴趣。AI 甚至可以确定联系特定人员的最佳时间和沟通方式。
最后，人工智能还可以通过聊天机器人促进与客户的实时互动。您网站上的人工智能聊天功能可以提供即时客户支持并解决常见问题。如果出现更复杂或更敏感的问题，请确保这些人工智能工具将对话移交给人工代表。
忙碌的工作
一些人工智能系统甚至可以像人类一样使用计 智利领先 算机来处理手动任务。一个例子是Claude，这是一组法学硕士，目前正在学习如何执行简单的计算机命令。开发人员提供了一个例子：告诉 Claude 使用存储在用户计算机上的数据在线填写表格。Claude 会将这些指令解释为单独的步骤。它检查包含数据的指示文件，移动鼠标单击 Web 浏览器，打开所需的网页，并使用提供的数据填写表格。截至 2024 年 11 月，Claude 无法可靠地完成这样的任务。但是，开发人员正在努力寻找解决方案以使其成为可能。
人工智能数据分析：节省大量时间
营销涉及收集、分类和使用大量数据[RH5] 。这些数据的具体用途各不相同。然而，有一点是肯定的：原始数据并不是特别有用。收集的数据必须经过检查、提炼、解释，并与其他信息联系起来，才能促进您的营销工作。如果您公司的数据分析专家不在，或者更糟的是，您没有专家，会发生什么？
最近的发展表明，使用人工智能来帮助您的营销团队提高数据可用性的前景看好。对于那些对营销分析基础知识有扎实掌握但在使用复杂数据分析软件方面经验不足的人来说尤其如此。
人工智能驱动的数据分析能做什么？
人工智能可以在几秒钟内读取详细的数据电子表格。然后，该工具可以协助完成几项具有特定价值的关键营销功能。
首先，人工智能可以快速检查数据的质量，确认其是否准确且可用。人工智能还可以突出显示任何潜在错误或异常或“脏数据”实例，以便删除并建议改进未来的数据收集。
其次，人工智能辅助数据分析可以比以前更快地开发详细的预测分析，并将结果与行业基准进行比较。这使您的团队能够更准确地猜测市场可能走向哪个方向以及消费者在不久的将来会想要什么。这可以做出更好的决策，更有可能吸引和留住客户的兴趣。它还可以节省宝贵的时间，让您的团队成为第一批识别和利用即将到来的趋势的人。
第三，人工智能驱动的客户数据分析可以提高个性化程度。人工智能工具可以从人类可能错过的数据点建立联系或推断。它还可以考虑每一点信息，甚至是那些可能看起来没有立即帮助的信息。结果呢？您的营销团队可以探索和构建更详细的客户资料，并创建直接针对客户痛点的内容。
最后，人工智能可以从收集的数据中轻松发现一些不太明显的新见解，甚至是一些专业数据分析可能会忽略的东西。如果你了解数据中包含的内容，但不确定如何缩小范围以找到你想要的内容，那么人工智能可能是一个很好的工具。
请记住：虽然人工智能驱动的数据分析为非专家的营销人员提供了宝贵的帮助，但结果仍然需要人工审核和验证。人工智能仍然会犯很多错误。您的数据分析专家可以帮助查找和修复人工智能结果中的错误。
营销中的人工智能：不该做什么
人工智能对当今的营销格局产生了不可否认的影响。从个性化营销活动到预测分析，人工智能几乎影响了我们在线营销的各个方面。
然而，就像任何其他工具一样，如果使用不当，AI 弊大于利。您是否犯过这些 AI 营销错误？
人工智能在营销中的应用
高估人工智能的能力
尽管人工智能功能强大，但它既不是灵丹妙药，也不能取代人类的洞察力和创造力。人工智能擅长分析大量数据、识别模式和做出预测。然而，它无法像人类那样处理细微差别。它也无法创造出完全原创的东西。
或许最重要的是，人工智能会犯错。即使是最复杂的模型也会产生不准确或误导性的信息。互联网已经开始将这些反应统称为“幻觉”。那些认为 ChatGPT 等工具知道自己在说什么的人，现在已经多次以滑稽的方式被证明是错误的。
应该怎么做：使用人工智能来补充您的营销工作，而不是替代它们。将人工智能的数据驱动洞察力与您团队的创造力和直觉相结合，以制定引起受众共鸣的活动。例如，您的人工智能工具可以识别哪些内容在客户旅程的不同阶段表现最佳。然而，人类员工更擅长制作引人入胜、吸引人并转化的引人入胜的故事。您的人工智能洞察力可以指导您的行动，但不能也不应该为您完成所有行动。
此外，请记住仔细检查 AI 生成的所有内容。你最不希望看到的就是输出中出现明显的错误。
毫无计划地加入人工智能潮流
人工智能可能是最热门的新事物，但如果您的公司在没有具体计划的情况下急于实施自己的人工智能方法，您可能会陷入困境。人工智能需要与您的整体营销策略保持一致，并且您需要知道它是如何保持一致的。如果没有计划，您最终可能会浪费资源、创建不一致的信息，并创建转化率极低的营销活动。
应该怎么做：明确定义您的营销目标并确定AI 如何帮助实现这些目标。您是想提高参与度、提高转化率还是提高客户保留率？一旦有了明确的目标，就可以确定可以支持您目标的具体 AI 工具和技术。换句话说，将 AI 融入您知道有效的营销策略中，而不是仅仅为了包含 AI 而重建整个策略。
忽视数据质量和数量
人工智能依靠数据蓬勃发展——这一点现在并不奇怪。但它不能只处理任何数据。质量差或不相关的数据可能会导致不准确的见解和误导性的营销策略。您还需要考虑您的数据来自哪里。它是您自己的吗？如果它来自公司外部，您是否被允许使用它？
应该怎么做：在将数据输入 AI 工具之前，花时间收集、清理和组织数据。确保数据相关、最新且能代表目标受众。这意味着删除重复条目、纠正不准确之处并填写缺失信息。您还需要绝对确保任何非您自己创建的数据都来自自愿来源。
变得太过个人化
个性化是人工智能最受赞誉的功能之一，但提供个性化体验与侵犯隐私之间存在着微妙的界限。人们很容易将尽可能多的数据提供给人工智能。但正如专家指出的那样，人工智能缺乏人类的情商，因此它不知道何时表现得麻木不仁或侵犯隐私。
应该怎么做：谨慎使用个性化，避免过于熟悉您的受众。旨在通过提供相关内容、优惠或推荐来增加价值，而不是试图展示您对客户的了解程度。例如，不要使用超具体的细节，例如在电子邮件主题行中提及客户最近的购买，而应专注于根据他们的广泛偏好推荐产品或内容。
最重要的是，不要将机密或敏感数据提供给您的 AI 营销工具。这不仅严重违反隐私原则，而且只会损害您在公众眼中的声誉。仅收集和使用您合法允许拥有的数据。
让客户互动变得机器人化
人工智能聊天机器人和自动响应可以处理许多客户查询，但仅依靠人工智能进行客户互动可能会适得其反。人工智能工具并不总是能理解客户的要求。其他时候，在处理复杂或敏感的问题时，人工智能缺乏情感可能会导致令人不快的回应。众所周知，当许多客户拨打热线或使用在线聊天机器人时，许多人都试图让机器人尽快将他们转交给人类代表。
替代方法：实施将人工智能与人工支持相结合的混合方法。使用人工智能处理常规查询、任务或常见问题。
不监督你的人工智能
人工智能需要近乎持续的监督和绩效评估。算法可以为您的团队节省大量工作，但您公司的需求会发生变化。您的客户的偏好会发生变化。如果您不能确保您的算法随之改变，那么您将继续推出无法实现预期结果的广告活动。
替代做法：定期审查您的 AI 驱动活动和策略，以确定需要改进的领域。使用参与率、转化率和客户反馈等指标来衡量绩效。AI 会随着时间的推移不断学习，因此您监控和改进得越多，它就会变得越有效。
人工智能在营销中的应用
忽视道德考量和隐私问题
在数据泄露和隐私丑闻频发的时代，道德考量比以往任何时候都更加重要。太多营销人员犯了一个错误，他们使用人工智能来收集和分析数据，而没有充分考虑道德影响，这可能会导致信任丧失和品牌声誉受损。
这种侵入性的数据收集方式在像 Eli Stein 这样的案例中表现得非常明显。他和妻子发现自己怀上了孩子，但选择不在网上宣布。但这并没有阻止一个可能由人工智能驱动的算法在他的社交媒体上发布大量新生儿用品广告。而且个人生活事件并不是唯一需要考虑的事情。人工智能是根据人类创造的数据进行训练的——不幸的是，这些数据可能反映出人工智能随后延续的偏见。
应该怎么做：公开透明地说明你如何使用人工智能和数据。在收集客户信息之前，确保获得客户的适当同意，并通过负责任地使用数据来尊重他们的隐私。此外，要注意人工智能算法中的潜在偏见，并采取措施解决这些问题，以避免延续刻板印象或将某些群体排除在你的营销工作之外。
假设人工智能可以立即投入使用
许多营销人员希望在实施 AI 解决方案后立即看到效果。这很难责怪他们——AI 的能力被大加赞扬。现实情况是，AI 需要时间来学习和适应，通常需要数周甚至数月才能看到性能的显著改善。
应该怎么做：为您的 AI 项目设定切合实际的期望和时间表。了解 AI 是一项长期投资，并准备投入必要的时间和资源来看到切实的成果。从小型试点项目开始，收集见解，并在对其有效性获得信心后逐步扩大您的 AI 计划。
接下来会发生什么？
人工智能，尤其是生成式人工智能，没有丝毫放缓的迹象。它会一直存在下去。但正如近期历史所表明的那样，人工智能远非一成不变。每次更新都会带来一系列新的可能性和挑战。这引出了一个问题：我们该何去何从？
首先也是最重要的一点，营销界需要跟上步伐。每一项新的人工智能创新都应该分析其在营销或数据处理方面的潜力。如果其中任何一个显示出前景，就不要推迟采用它。在这个快速发展的技术领域保持领先地位至关重要。
其次，我们需要随时准备调整现有战略。大多数营销团队已经明白随时准备学习和成长的重要性。人工智能的引入使这一点更加正确。培养学习、适应和变革的文化将有助于确保您的团队为可能出现的任何新机遇或困难做好准备。
不要让下一次人工智能发展让您措手不及！在我们团队专家的帮助下，抢先开始在营销中使用人工智能。