人工智能營銷——如何使用機器學習使您的業務受益
已發表: 2021-09-25當您想到人工智能 (AI) 時，您可能會想到類似人類的機器人。
或許是有些恐懼夾雜著一絲興奮。
不管你怎麼想，你很可能不會把它與營銷結合起來。
資料來源：GIPHY
問題是，你可以。 我們將告訴你為什麼你應該這樣做。
人工智能可以改善客戶體驗並更有效地處理您的數據。 另外，作為獎勵，它聽起來很酷。
在 Quuu，我們採用了最現代的機器學習技術來創建我們稍後會向您介紹的東西。
營銷人員，如果您希望內容營銷事半功倍，請繼續閱讀。
什麼是營銷人工智能 (AI)？
人工智能技術用於做出自動化決策。 它主要用於需要快速決定事情的情況。
在營銷自動化方面，這些將基於數據和受眾趨勢。
人工智能營銷用例如下：
- 分析數據
- 自然語言處理 (NLP)
- 內容營銷
- 個性化回复
- 客戶細分
- CRM（客戶關係管理）中的潛在客戶評分
資料來源：中
營銷人工智能可以是一個獨立的工具，也可以是更大平台的一部分。
人工智能助手，如亞馬遜的 Alexa，已經在您客戶的家中！
這是一種無需僱用任何新人即可增加營銷團隊規模和能力的方法。
通過使用機器學習等技術，猜測用戶的下一步行動變得更加容易。 一旦你真正擅長這一點，你就可以改善整個客戶旅程。
人工智能是數字營銷的未來。 未來就在這裡。
營銷任務自動化與機器學習
直接剝離它，有兩種主要類型的智能：
- 任務自動化
- 機器學習
那麼，它們有什麼不同呢？
這是使用 HBR 的信息進行的比較：
| 任務自動化 | 機器學習 |
| 重複的、結構化的任務 通常需要低水平的智力 遵循一套規則 無法處理複雜的問題 通過基本決策樹進行交互 無法確定客戶意圖或提供個性化響應 例如，向新客戶發送歡迎電子郵件 | 使用大量數據進行訓練 可以做出相當複雜的決定和預測 能夠識別圖像和解釋文本 可以細分客戶並預測他們對某些事情的反應 推動程序化購買（在線廣告） 例如，可以根據意圖提供個性化響應的聊天機器人 |
如果你想更深入，智能實際上有4個階段。 從簡單的大規模處理到智能的自學系統。
這是一個解釋的快速圖表：
資料來源：尼奧黑爾登
機器學習是指技術根據經驗學習新技能。 類似於人類的學習方式。
當人工“大腦”使用大量數據和算法來模仿人類神經網絡時，就會發生深度學習。 它將一遍又一遍地重複一項任務並調整其響應以改善結果。
據福布斯報導，
“我們提到‘深度學習’是因為神經網絡有各種（深度）層可以進行學習。 幾乎任何需要“思考”才能解決的問題都是深度學習可以學會解決的問題。”
粗糙。
但在達到那個水平之前，它只是普通的舊機器學習。
那麼，為什麼要在您的業務中使用機器學習營銷呢？
使用機器學習進行營銷的好處
人工智能營銷有很多論據。
對於您的企業來說，這似乎是一個白日夢，但它比您想像的更容易實現。
當然，人工智能也有不同的層次。 有些會比其他的複雜得多。 但我們稍後會談到這一點。
以下是使用機器學習進行營銷的三個最受歡迎的好處：
- 個性化客戶旅程
- 做出更明智的廣告決策
- 節省時間和金錢創建內容
為您的觀眾提供更個性化的體驗
機器學習對營銷的最大好處之一是它可以為您的客戶提供多少個性化服務。
人們喜歡星巴克，因為他們在杯子上看到了他們的名字（或某人的名字）。 （用蘇格蘭口音說“Claudia”會產生多種結果。）
資料來源：紐約客
“預測分析”獲取您所有的客戶數據，並根據您的用戶偏好做出更好的決策。
想想 Netflix 根據您過去的觀看次數推薦節目。 或者當亞馬遜根據您已經購買的產品推薦您可能喜歡的產品時。 這就是 AI 機器學習的實際應用。
商業推特說，
“作為營銷人員，如果您可以開發一組數據點，讓您將用戶引導到非常強大的特定產品或服務。 讓他們輕鬆解決用戶的問題。”
它甚至可能發生在幕後。 機器學習似乎在客戶入職後就為客戶提供了全面的個性化體驗。
這也適用於提供更相關的廣告。 廣告會根據季節、您所在的位置甚至天氣而變化。
AI 營銷的個性化滿足（有時甚至超過）您的客戶需求。
但更快樂的客戶 = 更好的客戶關係。 忠誠的客戶 = 更高的轉化率。
更好的廣告決策
是的，廣告可能很煩人。 但除非您個人付費使用網站，否則廣告會為他們提供資金。
那麼，您（作為消費者）是否會寧願看那些根本不吸引您的廣告？ 或者看到一些你可能真的想買的東西？
根據麥肯錫全球研究所的數據，人工智能和機器學習有望在未來 3 年內產生 1.4 至 2.6 萬億美元的收入。 所有這些都是通過解決營銷和銷售問題來實現的。
查看大量數據並嘗試決定如何定位您的廣告並非易事。 幸運的是，人工智能確實如此。
機器學習算法會立即考慮他們擁有的關於特定主題的所有信息。 然後他們用它來做出最好的決定。
隨著它隨著時間的推移收集更多信息，這些信息變得越來越準確。
您希望讓您的廣告有最好的機會被可能實際為您的產品付費的人看到。
人工智能可以做到這一點。
節省時間的內容創建
在理想的世界中，您將擁有一支龐大的營銷團隊。 定期在您的網站和社交媒體帳戶上創建和發佈內容。
對許多人來說，遺憾的是，這在經濟上（還）不可行。 這就是人工智能的用武之地。
在 Google 上排名前 10 位是大多數營銷人員的目標。
從一開始，谷歌的算法就一直在嘗試找出人們在搜索時真正想看到的內容。 隨著越來越多的人使用它，它被分析並變得更好地預測。
資料來源：CrewMachine
有什麼比自己使用人工智能更好的方式來挖掘有史以來最常用的人工智能工具的“大腦”？
你知道嗎，《華盛頓郵報》自 2016 年以來一直在使用名為“Heliograf”的人工智能內容創建機器人。
從搜索引擎優化 (SEO) 到校對甚至文案本身，技術都可以幫助您。
如果您不打算創建自己的工具，至少可以使用 AI 營銷的力量進行內容營銷。
使用機器學習的營銷 AI 工具示例
有時，最好的學習方式是從例子中學習。
您想創建自己的 AI 工具嗎？ 或者您是否正在考慮實施一個已經存在於您的營銷團隊中的方案？
根據 Semrush 的說法，大多數營銷人員還沒有信心使用他們的數據來實現業務目標。 但到 2027 年，全球人工智能市場預計將達到 2670 億美元。
聽起來像是我們都想參與的事情。
無論哪種方式，我們都找到了一些可以同時幫助您的工具。
當 Quuu 處理內容營銷時，我們一直堅持這一點。 另外，一個很好的措施投入了聊天機器人。
以下是使用機器學習的 4 個 AI 營銷工具示例：
- 賈維斯（文案）
- 漂移（聊天機器人）
- 羅賓（內容策劃）
- 語法（校對）
定價各不相同，但可負擔的價格因企業而異。
賈維斯
我們都遭受過作家的阻礙。 當它發生時你會怎麼做？
如果你呆呆地盯著屏幕，見見賈維斯。 您的新 AI 文案助手。
只需告訴 Jarvis 您正在銷售什麼、您想要創建的內容類型，並準備好讓您大吃一驚。
Jarvis 已經閱讀了大約 10% 的互聯網內容，因此您可以打賭它了解您的利基市場。 從電子商務到博客，涵蓋了所有營銷工作。
您甚至可以選擇最接近品牌聲音的語氣。
這是富有情感和說服力的創意文案。 這一切都歸功於培訓它的專業營銷人員。
Jarvis 撰寫高質量的 AI 營銷內容：
- 原來的
- 無抄襲
- 針對 SEO 優化
- 並推動銷售
這很狂野。
聽起來好得令人難以置信？ 試一試。
漂移聊天機器人
許多企業仍然依賴在線用戶的聯繫表格。
是的，它們是捕獲潛在客戶的好方法。 但他們可能非常沒有人情味。 更不用說等待響應的時間可能很長了。
聊天機器人用於節省時間、增加入站流量並簡化客戶旅程。 他們基本上意味著你有一個 24 小時的客戶服務團隊。
它們也是人工智能營銷最著名的例子之一。
根據評論，Drift 是業內最好的：
“他們是最好的，遠遠領先於任何競爭對手或其他試圖簡單地“添加”聊天工具的科技公司。”
聊天機器人可以在幾秒鐘內為您網站的訪問者提供他們需要的實時答案。 就在他們最高意圖的時刻。
機器學習意味著機器人在每次對話中都變得更聰明、更準確。 這是一個不斷的進化。
聊天機器人可以增強您的營銷活動嗎？ 為什麼不知道呢？
羅賓 (Quuu)
就像我們在一開始提到的那樣，我們最近加入了人工智能營銷團隊。
Quuu 是一個內容管理平台，專門用於社交媒體。
是的，內容創作非常重要。 但是，如果您希望您的帳戶成為網絡上有價值內容的專家資源，則需要進行策劃。
不過，我們明白了。 這非常耗時——而且你已經對此感到厭煩了。
輸入：人工智能營銷自動化。
我們聰明的團隊使用新技術創建了一個名為 Robin 的內容管理專家。
我們有 6 年的手工審查數據，只是坐在那裡。 Robin 使用數據科學和機器學習來篩選與您的利基市場相關的高質量內容。
這包括博客文章、視頻、播客等。 您每天最多會收到 6 條建議發送到您的信息中心。
我們使用調度程序來確保內容在您需要的時間和地點發布。 我們可以成為您的 Goose 的特立獨行者，並在自動駕駛儀上做到這一點。 或者您可以完全控制。
無論哪種方式，Robin 都準備好向您發送精彩內容的世界。
全新的主題？ 查看此內容管理初學者指南。
語法
如果您是內容作家，您可能聽說過 Grammarly。
它是一個基於雲的 AI 助手，可以校對並突出顯示您寫作中的任何錯誤。 這包括：
- 拼寫
- 語法
- 標點
- 明晰
- 它有多吸引人
- 任何交付錯誤
它將機器學習與深度學習和自然語言處理等人工智能功能相結合。 一切都是為了提高你的寫作水平。
資料來源：TechCrunch
用戶也可以單擊“忽略”某些可能不正確的建議。 當很多人做同樣的事情時，人工智能背後的人會調整算法，使其在未來更加準確。
人工智能在這方面有點像一個孩子。 它需要由它周圍的人來教，它會一直在學習。
Grammarly 無需人工手動瀏覽您的內容，而是在幾秒鐘內完成。 甚至還有一個移動應用程序！
三步人工智能營銷策略
還記得我們之前討論過任務自動化與機器學習嗎？
好吧，即使是那些也被細分為“更少”和“更高級”。
以這張表為例：
資料來源：哈佛商業評論
基本機器人（如 Facebook Messenger 機器人）是獨立任務自動化應用程序的示例。 他們處於規模的“不太先進”的一端。
電子商務產品推薦之類的東西是集成的機器學習應用程序。 他們“更先進”。
如果您的企業幾乎沒有（或沒有）人工智能經驗，專家說一個好的開始方式是“通過構建或購買簡單的基於規則的應用程序”。
如果是你，這裡有一個構建或購買 AI 營銷工具的 3 步策略：
- 從簡單的、基於規則的應用程序開始
- 從任務自動化轉向機器學習
- 完全自動化決策的進展
從簡單的、基於規則的應用程序開始
第一條規則：在你能走路之前不要跑步。
沒有經驗是無法跳入集成機器學習應用程序的。 您想從不面向客戶的事物開始。
也許是處理數據分析的東西。 或者幫助與消費者交談的客戶服務代理。
它應該基於規則且簡單。
資料來源：COSO IT
只需掌握人工智能的基礎知識以及如何在業務中最好地利用它。
從任務自動化轉向機器學習
您可能已經擁有創建機器學習應用程序所需的數據。 否則，從基於規則的基本規則開始可以獲得所需的指標。
營銷分析是該領域人工智能最流行的用途之一。
一旦掌握了基本技能，就該從任務自動化轉向機器學習了。
英國零售商 ASOS 就是一個很好的例子。
ASOS 知道如何使用機器學習來改善客戶體驗：
- 您可以使用與初始“種子產品”相匹配的建議來構建服裝。
- 有一個“Fit Assistant”可以幫助客戶在不試穿的情況下確定某件東西是否適合他們的身體。
- 他們甚至有一個名為“樣式匹配”的視覺搜索欄。 它允許用戶上傳參考照片並在網站上找到最接近的產品匹配。
來源：推薦
儘管令人印象深刻，但他們一開始並沒有所有這些能力。 他們所做的任何事情都沒有那麼先進。
人工智能營銷是一個緩慢的過程，主要是個性化他們的應用程序。 但他們現在是世界上最受歡迎的時尚零售商之一。
你也可以在你的領域。
完全自動化決策的進展
最終，您將希望完全擺脫人類的束縛。 無論如何，對於一些決定。
“對於重複的、高速的決策，例如程序化廣告購買所需的決策（數字廣告幾乎可以立即提供給用戶），這種方法是必不可少的。”
當客戶必須做出選擇時，人工智能可以提出個性化的建議。
不過，人類仍然需要負責最重要的決定。 如果結果是錯誤的，可能會產生重大後果的任何事情。 （“不是我，伙計，是人工智能！”）
將枯燥的首當其衝的工作交給技術是簡化決策的一種方式。
天氣晴朗。 為了充分利用人工智能營銷，公司需要轉向更多的自動化。
結論
人工智能有一天將徹底改變營銷方式。 然而，我們距離那個目標還有一段時間。
但是，通過現在將其添加到您的營銷工作中，您可以與它一起成長。
機器（和深度）學習是真正使您的業務受益的最終目標。 在此之前，了解基於規則的任務自動化。
將一些更簡單的日常決策交給 AI。 您將節省大量時間和金錢。
就這麼簡單。
您是否已經在您的業務中使用 AI 營銷？ 你有未來的打算嗎？ 我們很想知道。