如果你想让你的业务保持活力，人工智能是绝对必要的。在当今竞争激烈的商业环境中，尽可能接近客户的想法和心是保持生存和发展的唯一途径。对于当今的企业来说，利用人工智能制定更具战略性的营销计划至关重要。在这里，我们将为您全面介绍什么是人工智能营销，它在现实生活中的应用是什么，以及它如何影响各个行业。我们还将为你介绍2022年你应该关注的人工智能趋势。

人工智能营销在2022年的最终指南:

人工智能在商业中的使用什么是人工智能营销?人工智能的科学人工智能应用的核心要素和现代企业中的人工智能营销的例子为什么你需要在营销中利用人工智能人工智能在营销中需要注意的2022年的人工智能营销趋势常见问题人工智能在商业中的应用人工智能允许营销人员获得对客户的偏好和行为的实时洞察。人工智能为他们提供了与他们如何消费产品和服务有关的所有其他信息。它让营销人员获得了一种个性化的体验，让顾客非常高兴，从而继续购买和光顾企业。

AI在推动业务增长和盈利能力以及提高客户忠诚度方面至关重要。当企业能够在产品质量、服务交付和接触点体验方面达到甚至超过客户的期望时，销售收入就会继续流入。几乎可以肯定的是，真正满意的客户会非常乐意继续从提供高质量产品和服务的企业购买。此外，他们也更有可能与家人和朋友分享自己愉快的销售和服务经验，并说服他们也尝试一下这项业务。什么是人工智能营销?

营销使用人工智能有效地自动化数据收集和行为定位，以帮助企业实现其目标。当它应用于数字频道时，它消除了人为偏见的因素。收集的信息被认为更客观、更真实地揭示了消费者在网络领域的实际偏好和行为。人工智能的数据采集和处理是由计算机通过编程算法完成的。信息是从消费者的行为中收集的，比如他们阅读内容，对在线和联盟营销活动的回应，以及对内容和社交媒体帖子的反应。进一步说，AI会自动联系表现出特定行为的客户或潜在客户。借助科技工具、平台和分析，这种行为定位成为可能。在时间紧迫的情况下，人工智能营销是最好的选择。特别是在网络世界中，你的竞争对手可能全天候都在，客户正在寻找他们需要的即时答案和解决方案，你不能磨磨蹭蹭，花几个小时筛选和分析信息。你需要能够当场提供他们想要和需要的东西，而你只能通过人工智能做到这一点。

AI工具可以立即使用它们收集的任何数据，并在接触点使用量身定制的消息进行通信，而不浪费任何时间，也不需要营销人员触发响应。这是一种反应迅速、高效的与客户打交道的方式，能确保客户满意。AI营销的其他用途包括数据分析、媒体购买、内容生成、自然语言处理、自动化决策和实时个性化。人工智能利用科学模型。这一点也不武断。在认知科学中，人工智能遵循感知-推理-行动循环的原理。用人工智能的术语来说，这一原则是收集-理由-行为循环的形式。

Collect指的是alL与捕获客户数据有关的活动，包括在线和离线数据，并将其保存到数据库中。下一步是推理人工智能在哪里将数据转化为智能或有价值的见解。然后，人工智能根据收集到的情报采取行动，并向客户发送信息，目的是鼓励和激励客户执行所需的操作——在大多数情况下，是进行购买。人工智能还涉及机器学习(ML)，这是一项更深入研究计算机算法并基于收集到的数据建立模型的研究。使用ML构建的模型允许应用程序进行预测和决策。ML因此也常被称为预测分析。其中一些模型利用数据和对神经网络的研究来模拟生物大脑在概率推理中是如何工作的。在AI中使用的ML的子集涉及计算统计。其他相关研究包括数学优化和探索性数据分析。关于ML和AI的研究还在进行中，两者之间的关系还没有被完全理解。AI中使用的另一个概率模型是贝叶斯网络。这个图形模型识别一组变量，并在有向无环图(DAG)中绘制条件依赖性。它本质上是通过计算一个事件发生的概率来预测结果，该概率是由许多可能的已知原因中的任何一个引起的。算法同样也用于解决决策问题的推理和泛化。这些科学方法可以通过人工智能实现更有效的行为定位。各种人工智能技术的使用将这些方法付诸行动，并消除了人为偏见。这种方法也被恰当地称为算法营销。在制定营销计划和解决方案时，要有效利用人工智能，有几个关键要素是必要的。数据科学必须转化为更相关的行动和更有效的执行。几十年前，收集、处理和分析数据似乎是一项冗长而耗时的任务，现在人工智能可以在几分钟内毫不费力地完成。这些元素使得AI在服务当今高要求的消费市场方面真正成为必要的，甚至是至关重要的:大数据和分析在数字世界中有海量的数据。营销人员必须筛选所有这些数据，并使它们有意义，才能在他们的营销活动中使用它们。理解这些数据可以有效地实现更准确的跨渠道价值归属，并以最及时的方式为客户提供更有响应性的产品和体验。营销人员面临的挑战是，如何避免自己淹没在海量数据中，因为其中大多数数据对他们来说并没有真正的价值。他们应该能够将精力集中在与业务最相关的更有价值的数据上。使用分析来处理收集到的数据将使营销人员更好地了解他们的客户和潜在客户的看法和行为。因此，营销活动更加精准，可能会带来更高的用户粘性和转化率。机器学习在人工智能的驱动下，可以使用计算机算法来分析信息。历史数据和新信息都是相互关联的，以便做出最有可能产生最佳结果的决策。

利用它已经掌握的关于客户或潜在客户的信息，AI可以自动提供被预测在特定客户或潜在客户的行为或行动中具有最高成功概率的内容。

AI平台解决方案

使用扩展的、通常是企业范围的平台运行AI，有效地整合数据collection和分析。这些平台能够在短时间内更高效、更智能地提供解决方案。通过使用人工智能平台解决方案，简化了操作流程，实现了简单任务的自动化，并消除了昂贵的活动。所有这些最终都会导致能够提供最相关的解决方案和最好的客户体验。从数据收集到分析，AI可以为营销人员提供相关的营销情报，以更好地服务他们的客户。通过使用中央人工智能平台，将更容易获得这种市场情报，使营销人员能够快速做出数据驱动的决策。营销人员能够在正确的时间，用最有效的量身定制的信息，达到更多的目标受众，这些信息被优化，以促进所需的行动。进一步分解，这里有一些人工智能营销如何在现代企业中使用的例子:

这是人工智能的核心。预测分析应用于数据，这些数据不仅来自传统的度量标准，还来自消费者参与、入站沟通、新业务生成以及来自其他沟通渠道的任何其他输入。你可能会遇到的指标包括点击和浏览、购买、页面停留时间和电子邮件回复。从这些数据中，营销人员获得了可操作的见解，使他们能够做出数据支持的决策，并相应地调整他们的活动。简单地说，人工智能中使用的算法不仅可以预测结果，还可以帮助营销人员根据预测的结果采取行动。预测分析根据过去的数据表明可能的消费者行为，而规定性分析因此指出营销人员需要去哪里，需要做什么，以提高他们在客户青睐中的地位。这种技术将大大提高你的战略，从简单的自动化转向“提出”建议的行动，甚至执行战略行动。

2。自然语言处理(

)主要应用于语音和图像识别技术。人工智能现在正积极应用于不同平台、产品和服务的语音识别和语音搜索功能。许多企业利用主要IT巨头(如谷歌、苹果和亚马逊)开发的功能，而不是开发自己的技术。

通过人工智能技术驱动的虚拟个人助理，语音和图像搜索优化的网站有可能获得大量的有机流量的客户和潜在的高购买意愿。Siri和Alexa以及其他语音技术在引导消费者找到他们想要的产品和服务方面越来越可靠。在人工智能营销方面取得成功的例子包括达美乐(Domino’s)和Patron龙舌兰(Patron Tequila)通过Alexa开发的声控点菜系统和它们自己的语音机器人。

3。过去，有很多人致力于为公司的目标市场制作和提供内容。如果您只讨论单一的通用内容，您只是简单地复制粘贴以答复客户或潜在客户的询问，那么这就不是一个大问题。然而，今天，在你的在线约会和互动中，一切都是关于个人的。你当然可以雇人来“管理”你的客户接触点，但当你利用人工智能进行内容创建和个性化时，你将获得效率。然而，这并不总是万无一失和有效的。高质量的内容仍然最好由营销人员制作，而人工智能为智能和快速的内容创建提供有价值的数据洞察和分析。通过编写程序生成的人工智能内容在金融服务和体育等行业取得了成功。在大多数情况下，人工智能策划内容T在提供基于历史和当前客户数据的“推荐”内容方面效率更高。家得宝(Home Depot)和汉莎航空(Lufthansa)利用这种人工智能技术为客户创造个性化体验。利用人工智能对于像你这样的营销人员来说是一种极好的方式，可以获得有价值的洞察客户的想法，更好地了解他们，并提高他们对你的品牌的体验。这是唯一的方法，让你保持你的血液流动，从而提高你在每个客户接触点的投资回报率。

AI可以让你更好地了解你的市场，这样你就可以创建独特的内容，制定个性化的营销活动，并针对他们的需求提供更灵敏的智能解决方案。所有这些都是在不增加劳动力负担的情况下实现的。由于技术有效地模仿了人类大脑的工作方式，人工智能允许你利用丰富的数据源，以显著改善你的服务方式和满足你的客户。增强的客户体验在你的公司和客户之间建立了一种强大到足以增加消费和培养忠诚度的纽带。强大的人工智能系统将为你的客户带来更多有意义的互动和持久的关系——进一步为你的企业带来长期盈利。人工智能及相关技术仍在发展中，有很大的增长空间。越来越多的公司正在投资和升级他们的IT资源和能力——人工智能无疑是大计划的一部分。据预测，人工智能将在营销数据分析和数据科学任务中占据巨大份额。营销团队将继续利用人工智能解决方案来实现盈利目标。将提供更多相关的营销指标，以帮助营销人员更准确地为他们的活动估值。这些见解将继续刺激业务增长，因为更多的响应性解决方案和更多的战略营销举措。在2022年出现的趋势中有:

在未来几年里，我们将看到大型语言模型(LLM)对对话型AI产生影响。由于llm训练的是tb级的海量数据集和数十亿级的多个参数，它们将定义下一代对话AI。对于营销人员来说，这意味着更多的适应性对话工具，可以增强客户的参与度。

2。人工智能营销的准确性取决于模型训练的好坏。模型训练需要使用大量数据集，黑客可以通过反向工程人工智能系统访问这些数据集。这些黑客还使用先进的工具来发现和渗透公司系统的安全漏洞。为了避免这些攻击，人工智能解决方案也需要在网络安全中实施。这将有助于阻止黑客访问和操纵用于模型训练的数据。

3。从单模态AI开始，多模态AI将把对话AI模型与视觉模式结合起来。谷歌的多任务统一模型(MUM)是这一趋势如何影响人工智能营销的一个熟悉的例子。通过谷歌MUM，搜索体验通过T5文本到文本框架得到增强，其中搜索结果基于来自多种语言的上下文信息。

4。由平台提供商管理的新的垂直AI解决方案“kdsp”平台和云提供商已经开始为特定的用例提供定制的AI解决方案。例如，亚马逊和谷歌分别通过Connect和Contact Center AI提供垂直集成。两者都支持机器人驱动的对话、智能路由和自动协助，营销团队可以利用这些特性在支持期间改善客户体验。

5。对负责任的AI

的需求增加I的普及，对其负责任使用的需求也必然增加。在2022年，我们预计负责任的人工智能将成为人工智能的决定性趋势之一。人们对人工智能的使用仍有一些不信任，因为这些问题会破坏隐私和数据控制，包括面部识别和机密信息的获取。今天市场营销人员面临的挑战是在个性化服务的数据使用与确保使用相同数据的道德之间取得平衡。在负责任的人工智能营销中，企业承诺只在必要和对客户有利的情况下使用敏感数据。现在是采用人工智能营销的时候了为了改善客户体验和提高运营效率，今天的营销人员必须迅速采用人工智能技术解决方案。通过人工智能，营销人员将对目标受众的认知和行为有更深入、更全面的了解。AI将带来更优化的营销活动，更大的转化率和创收可能性。人工智能已经存在了，但它并不是唯一掌握俘获客户心的关键。人情味和情感营销仍然有一定的价值。当从人工智能转向高接触的“人类”营销时，营销人员应该能够发挥一定的灵活性。这两种方法一起可以带来最好的结果。

常见问题人工智能如何应用于营销?

AI主要用于营销中的行为定位。预测是使用关于客户或潜在客户的历史和当前数据来确定要服务的内容或通信。通过人工智能收集的信息的规范性分析也可以用来创建适合公司目标市场的报价和营销活动。哪些企业或行业可以从AI营销中受益?任何在数字市场运营的企业都将受益于人工智能营销。然而，AI营销的一些工具将更适合特定的行业。例如，AI内容生成最适合金融服务和体育产业。

营销人员如何实施负责任的人工智能?

首先要消除数据收集中的偏见，更多地关注基于兴趣和行为的变量，而不是仅仅依赖人口统计数据。然后，通过让消费者了解你的AI模型和你使用的训练数据来确保透明度。通过启用个人首选项，让客户控制他们想要共享的数据。为了赢得信任并鼓励消费者为你的AI营销分享他们的数据，告诉他们通过分享他们的数据可以获得的好处。这些好处包括网站的个性化和更好的用户体验。超过3万名营销专业人士依靠我们获取他们的新闻。你不应该?

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