人工智能的現(xiàn)狀：營銷個性化

目前廣為人知、廣受好評的人工智能與機器學(xué)習(xí)應(yīng)用案例當(dāng)屬圖像識別和自動駕駛，但從商業(yè)角度來說，營銷個性化才是最常見的技術(shù)應(yīng)用。與許多其他類型的個性化技術(shù)一樣，人工智能營銷個性化基本上可以歸結(jié)為從特定數(shù)據(jù)庫或某些過去的行為中獲取信號，對這些信號進行分析處理，然后通知未來的操作。
例如，如果一個系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)隨著時間的推移，與汽車維修內(nèi)容交互的用戶最終傾向于購買更多的汽車保險，那么它可以優(yōu)先向與汽車維修內(nèi)容交互的用戶顯示更多的汽車保險產(chǎn)品建議，從而簡化整個汽車保險的營銷流程。
當(dāng)然，這個操作也可以手動完成。但是在人工智能與機器學(xué)習(xí)的幫助下，它可以在不需要員工手動在數(shù)據(jù)海洋中尋找營銷洞察和設(shè)置操作的情況下完成。人工智能與機器學(xué)習(xí)還可以發(fā)現(xiàn)人類可能看不到的模式，并且可以設(shè)置為自動對其進行操作。
所以，你的公司在工作中如果能將人工智能作為營銷個性化助手，那你的營銷團隊將獲得更多時間在其他創(chuàng)造性任務(wù)上。

消費者畫像

人工智能與機器學(xué)習(xí)技術(shù)非常重要的一個應(yīng)用是辨別客戶群體并幫助創(chuàng)建用戶畫像。這項技術(shù)可以非常有效地找到將客戶分組的方法，而這些方法在人眼看來可能并不太明顯。
創(chuàng)建用戶畫像對于品牌來說是一件很難做到的事情。很多時候，真實的洞察可能隱藏在數(shù)據(jù)背后——營銷人員在創(chuàng)建用戶畫像時最終可能依賴于基本的人口統(tǒng)計特征，如年齡、性別或地理位置。人工智能與機器學(xué)習(xí)則可以發(fā)現(xiàn)人類可能遺漏的消費群體的細微區(qū)別，如興趣愛好、用戶行為等。

人工智能的燃料：數(shù)據(jù)

營銷個性化可以為零售商帶來巨大的好處，比如它能讓公司更容易實現(xiàn)增加轉(zhuǎn)化率、交叉銷售和品牌親和力等等。不過所有的這一切都有一個前提——要真正應(yīng)用好人工智能的話，你需要數(shù)據(jù)——數(shù)據(jù)越多越好。
對于品牌來說，認真對待自有數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略從未像現(xiàn)在這樣重要。而且不僅僅是在應(yīng)用人工智能與機器學(xué)習(xí)方面，增強自有數(shù)據(jù)應(yīng)用還可以給整個業(yè)務(wù)中帶來好處——你能有效增強向客戶直接銷售的能力、能夠有效提高利潤率和客戶終身價值。

所以，從今天開始認真對待公司自有數(shù)據(jù)，開始應(yīng)用人工智能的營銷個性化，而不是一直依賴第三方數(shù)據(jù)和手工分析，只有這樣你的品牌才能在未來營銷當(dāng)中占據(jù)領(lǐng)先位置。