为什么营销人员应该了解人工智能

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收藏 2022-06-01

今天的营销人员比以往任何时候都拥有更多可用的数据。将人工智能 (AI) 应用于这些数据对于在当今竞争激烈的数字世界中提高营销效率是必要的。如果利用得当，人工智能提供的洞察力有助于降低客户获取成本、增加每位客户的终生支出以及总体上更好的收入结果。然而，对于没有数据科学可以产生的好处经验的营销人员来说，人工智能通常似乎势不可挡。

利用人工智能不一定是只有经验丰富的数据科学家才能访问的拜占庭过程。营销人员和所有商业专业人士都可以获得显着的收益人工智能的价值没有深入的技术。他们应该尝试了解人工智能提供的优势。让我们将这些优势分解为三个 P：

模式：人工智能可以快速检测海量数据中的模式，让营销人员能够检测常见的客户属性并了解消费者的细分市场
偏好：人工智能可以辨别客户偏好，帮助营销人员为特定受众提供正确的内容
预测：人工智能可以更好地了解接下来可能发生的事情，帮助营销人员确定诸如下一个最佳报价或谁将成为竞争对手之前的下一个新客户
应用于丰富数据的人工智能会产生模式、偏好和预测。通过关注三个 P，营销人员可以更好地了解如何将 AI 应用于他们的营销目标、利用其巨大价值并最终更好地了解他们的客户。让我们仔细看看每一个。

模式
分析人口统计、网络浏览行为和过去购买的数据并不是什么新鲜事。什么人工智能和机器学习(ML) 带来的是使用大量数据实时执行此操作的能力。在人类不堪重负的情况下，人工智能能够快速识别消费者群体之间的共同属性。然后可以通过识别更多表现出相似行为的客户来扩展这些共享属性。

考虑这个真实的例子：几年前，一家女性瑜伽服装公司开始使用人工智能来检测客户行为模式。之后，该公司注意到男性占销售额的很大比例。意识到那里存在未满足的需求，他们推出了全新的男士瑜伽服装系列，使该产品领域的收入翻了一番。

人工智能使该组织能够发现特定人群中的重要趋势。如果没有这种洞察力，这种行为可能对公司来说仍然是不可见的，他们将错过更好地为这些客户服务并推动更好的业务成果的机会。

喜好
当应用于大型数据集时，ML 不仅有助于隔离模式，还有助于辨别偏好。理想情况下，数字消费者会提供他们的同意和偏好，以便为他们提供真正感兴趣的产品和服务。但这并没有你想象的那么多。结果，消费者经常看到不相关的广告，例如新车主继续看到同一辆车的优惠，甚至可能低于他们支付的价格。这种不准确性浪费了广告资金，也损害了品牌声誉；消费者不仅会被不相关的广告激怒，而且品牌也浪费了一个机会来向消费者提供更相关的信息，例如售后服务。

人工智能的强大程度取决于为其提供数据的数据。这就是为什么消费者同意是营销人员熟悉的一个如此重要的话题的原因之一。提供 AI 陈旧的第三方数据集会导致购买后的汽车广告等问题（垃圾进，垃圾出）。越多的组织可以明确地提示消费者授权使用他们的数据，同时解释这些数据将如何带来更好的体验，这些公司就会为未来做更多的准备。当消费者了解他们的数据是如何被使用的以及用于什么目的时，选择加入率可能会更高，公司将从更准确和最新的信息中受益。

之后，人工智能可以应用于这些数据，为营销人员提供关于消费者偏好的细致入微、可操作的见解。该人工智能首先根据年龄、性别、家庭、位置、收入、教育、职业等变量创建准确的受众档案。然后它会显示每个观众购买的东西、他们喜欢的品牌、他们消费的媒体或他们访问的网站。最后，人工智能提供了有关参与的详细信息，进一步将受众分为路人、常客和狂热者。凭借所有这些洞察力，组织可以通过相关广告更好地吸引合适的消费者。

预测
通过使用 AI 和 ML 创建模型，营销人员可以更好地了解未来的消费者行为。把它想象成一个水晶球：有机会识别下一个最佳报价、下一个最佳行动、下一个新客户等。为此，人工智能分析大量过去的数据以识别历史消费者模式，包括两个行业- 范围和品牌特定，然后揭示这些趋势的影响。哪个促成了销售？哪个没有？

有了这些信息，组织可以预测未来的模式，并决定当这些趋势发生时他们应该如何调整和优化广告工作。

例如，在 2020 年春季 COVID 将我们锁定后的一个月内，汽车经销商和汽车比较网站的流量显着下降。这似乎是经济和社会不确定性的可预测结果，业内大多数人可能预计这种不确定性会无限期地持续下去。

然而，经过一个月的下降，汽车经销商和汽车比较网络流量突然开始飙升，到下个月几乎达到大流行前的水平，据说由于公共交通和航空旅行被认为具有风险并大幅缩减。如果汽车经销商早点看到数据展开，他们本可以利用这一新需求并采取行动。

人工智能提供简单的见解
手动理解海量数据集是困难或不可能的，尤其是对于缺乏深入分析或数据科学经验的营销人员而言。但人工智能可以从数据中提供清晰、简化的见解。不过，他们不应该感到害怕，因为掌握这些见解并采取行动并不需要技术专长。幸运的是，人工智能和机器学习技术已经嵌入到今天的许多营销和广告技术平台和工具中，营销人员需要主要了解人工智能的三个基本价值——模式、偏好和预测——才能有效地利用这项技术并改进关键业务成果。

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