人工智能在营销中的不同应用领域

[mlmllgfk09]

分析大量数据，生成临时报告，回答特定问题（例如：X 细分市场中的平均客户篮子及其过去 12 个月的演变），检测趋势和行为模式。

基于实时数据分析，智能、动态地对联系人进行细分和评分。

根据客户数据和实时绩效数据的分析，再次优化营销活动的针对性和营销场景。

人工智能在数据世界中占据主导地位，难怪人工智能在营销中的许多用例都是为了更好地利用数据。

个性化客户体验
我们之前讨论了人工智能对营销团队和公司的好处的问题。人工智能还可以通过改善客户体验为客户带来好处。

以下是人工智能在这一领域可以提供的功能：

客户旅程的高级个性化，也就是说发送给客户的消息和请求序列。

更好地管理营销压力。人工智能可用于根据客户类型和客户的响应/参与水平（基于实时数据）来管理请求频率。

更好地个性化营销信息内容、网站和产品推荐。

客户支持
严格意义上的人工智能用例并不局限于营销。这些都是客户关系管理中涉及的功能，洪都拉斯 whatsapp 号码数据 5 万 可以通过人工智能来辅助和“增强”。我们特别考虑客户支持和联络中心，这是人工智能提供非常先进的应用程序的领域之一。

由人工智能支持并接受公司数据训练的聊天机器人可以处理最基本的客户请求或在客户支持处理之前对请求进行资格预审。

人工智能还可用于生产：

使用语音数据总结电话交谈并生成潜在客户/客户知识。

基于客户逐字记录甚至客户使用的语气进行情绪分析。

优化广告活动
广告活动的成功与信息定位的质量有关。所有营销活动也是如此。

通过分析用户行为和浏览历史记录，人工智能可以自动优化印象定位，并帮助实现任何广告活动经理的这一目标：在正确的时间、正确的渠道和正确的环境中招揽正确的潜在客户/客户。

大多数重定向广告技术都集成了人工智能构建模块。

内容创作
对于许多人来说，人工智能让人想起大型语言模型 (LLM)，首先是 ChatGPT。据我们所知，这些技术提供了许多围绕内容生成的用例。

像 ChatGPT 这样的工具，如果使用得当，在内容营销、创建营销内容的过程中非常有用，无论是电子邮件活动（电子邮件主题、前置标题、内容）还是博客文章。

预测分析
预测分析用于根据历史数据分析来识别趋势、需求和行为模式。它对营销的兴趣源于这样一个事实：决定客户购买行为的更多是他们过去的行为（行为数据），而不是客户的内在特征（社会人口数据）。

人工智能技术通过实时分析大量数据，可以预测未来的客户行为、建立假设并改进营销决策。消息的内容和要提供的优惠、发送请求的适当时间、最适当的渠道等。

人工智能在营销中的挑战和局限性
人工智能不是万能药。虽然我们必须认识到人工智能在许多情况下可以帮助营销团队更好地工作，但我们也必须意识到人工智能带来的限制和挑战。我们只提其中两个。

数据保护和隐私
谁说人工智能就是大数据。数据是人工智能的原材料。在营销中，人工智能的使用涉及让第三方技术访问您的联系人、潜在客户和现有客户的个人数据。

在个人数据保护已成为主要问题的情况下，这可能会导致问题，或者至少是挑战。保密、同意、安全方面的挑战。

计划大规模集成人工智能的公司必须应对这些挑战，并确保其对人工智能的使用符合数据保护法规（GDPR 等）。所有人工智能项目都必须将这一法律问题纳入议程。

培训和实施成本
人工智能当然可以降低某些成本，但其实施需要大量投资，具体取决于目标用例和部署的技术。

在开始人工智能部署项目之前预测这些成本非常重要。除了与订阅人工智能技术相关的成本之外，计算中还必须考虑以下因素：

可能的支持成本，例如咨询公司的支持成本。