營銷人員現在可以使用的5個人工智能應用程序

聰明的營銷人員已經在營銷中充分利用企業人工智能應用程序和機器學習。但如何?

盡管人工智能被迅速采用，但對許多人來說仍然具有挑戰性。人工智能徹底改變你的業務的潛力是存在的，如果你能弄清楚如何以對你的員工、利益相關者和客戶最有意義的方式利用它。

人工智能應用程序通常需要人類智能，但由機器提供動力。

(如果我已經失去了你，這是入門什麼是人工智能，什麼不是人工智能是一個很好的開始。)

聰明的營銷人員將把人工智能和機器學習應用到哪裏?一句話:無處不在。百度研究矽穀人工智能實驗室主任亞當·科茨說：

“在某種意義上，深度學習本身並不是一種產品。因此，我認為，它將會出現在任何地方的企業和應用程序中——無論你是在運行一個數據中心，還是試圖幫助駕駛自動駕駛汽車的人，或者試圖預測天氣或將要生長的作物種類——所有這些瘋狂的事情。所有這些都將逐漸感受到人工智能的連鎖反應。”

但讓我們更細一點，看看現在企業品牌是如何使用人工智能和機器學習來實現一些業務和客戶滿意度目標的。

我們將要深入研究的五個領域通常需要人類智能來導航，但創新品牌已經將企業人工智能投入工作:

• 使用自然語言進行語音識別和搜索;
• 內容創造和體驗個性化;
• 聊天機器人和情報代理;
• 預測性和規定性分析;
• 還有程序化廣告。

這是如何。

1.語音識別和語音搜索

語音識別在過去20年的大部分時間裏停滯不前。直到最近，對Siri、Alexa和其他語音技術的投資才進一步擴大了詞彙量自然語言以及指數級的回答質量。現在,語音識別從穀歌搜索到GPS地圖和其他免提係統，再到穀歌Home和亞馬遜Echo等家庭助手。

您可以通過以下方法使您的品牌內容對語音查詢更具吸引力:

• 用更對話的語氣;
• 合並較長的尾關鍵字短語;
• 使用questi論和答和簡答的內容格式;
• 和應用適當的模式標記．

在任何可能的情況下，將語音識別集成到您自己的產品或應用程序的操作模型中。您的客戶和潛在客戶將欣賞免提的便利。

那麼，誰做得對呢?看看披薩品牌達美樂(Domino 's)吧，該公司的股價正在上漲2008年以來的5000%．

這個有近60年曆史的品牌已經證明，一隻老狗確實可以學會新技巧，因為它可能比該領域的任何其他人都更好地利用新技術的力量。

達美樂首先推出了siri風格的“語音訂餐”係統，其中有聲控個人助理Dom2014．幾年後，披薩連鎖店與亞馬遜Alexa合作方便通過家庭助理語音訂購。

Patrón龍舌蘭還與Alexa合作，推出了聲控雞尾酒實驗室配方庫。Patrón還提供聲控功能Bot-Tender這是一款支持人工智能的聊天機器人，可以在Twitter Direct Message、Facebook Messenger和公司網站上向顧客提出雞尾酒建議。

Forrester分析師科林伯恩推薦於最近Forrester消費者營銷峰會各大品牌在進軍語音領域時首先要問兩個簡單的問題:

• 在我最有價值的客戶中，有多少人使用語音搜索來提出目前難以明確回答的問題?要評估使用情況，請查看穀歌的搜索控製台，以查找基於客戶的長尾問題。或者使用“OK，穀歌”來查看人們如何使用語音來查找與您的品牌相關的信息。
• 我的產品/服務有多複雜?語音在基於價格的重複購買方麵效果很好，但在人壽保險等複雜產品方麵就不那麼好了。

2.內容創建和體驗個性化

現在有一些應用程序可以將特定的信息集和數據轉換為您發誓是由一個活生生的人編寫的內容。像BrightEdge這樣的公司在機器創建內容和為客戶旅程自動個性化方麵處於領先地位。

雖然在大多數情況下，你可以期待人工智能將幫助內容創作，但人類營銷人員仍然是絕對必要的。營銷人員需要創建編輯內容，選擇正確的圖像來完成故事，並將正確的圖像與正確的信息搭配用於展示廣告。在不久的將來，最成功的營銷人員將接受人工智能及其通過數據洞察和分析來縮短生產時間、更好地提供信息和個性化智能內容創作的能力。

人工智能還可以用於個性化整個客戶體驗，例如漢莎航空的人工智能功能f或旅客。例如，如果算法確定這項服務將使擁有你的數據資料的旅行者受益，你可能會收到一個在轉機航班之間使用貴賓室的個性化優惠。重複的拒絕“教會”機器不再向那個人提供服務。

家得寶按地點進行的個性化服務沒有那麼細化，但仍然通過使用購物者的地點來結合本地化的設計趨勢和產品來定製客戶體驗。在底特律，走進一家商店的顧客會收到一組不同於在佛羅裏達瀏覽應用程序的顧客的推薦。每個商店都有地理圍欄，所以當你實際進入一家商店時，它會識別你處於購物模式，並開始顯示產品位置。在一些商店裏，顧客甚至可以獲得特定產品和通道的指導。

像這樣的推薦引擎使用人工智能來“學習”如何在決策時刻更好地為客戶服務，這些數據比人類希望分析的數據還要多。這些技術遠遠不隻是簡單地根據早期編程的一些規則提出建議。相反，今天的推薦引擎是根據從眾多來源獲得的無數數據點得出結論的。

3.聊天機器人和智能代理

聊天機器人和智能代理正風靡一時，這也不足為奇。有些已經變得如此令人信服，以至於您很難將它們與人類客戶服務代理區分開來(畢竟，後者可能是在遵循腳本並從預先批準的選項的罐裝集合中提取解決方案)。

中國搜索巨頭百度早在2015年就推出了聲控智能代理。在發射在美國，Duer最初是作為一個可愛的機器人推出的，但它背後的技術很快被集成到百度Mobile中，可以在應用程序中訂購產品。幾年之後，百度Duer成為了一個獨立的業務部門，今天，2000多名工程師美國和中國正在“共同努力，將人工智能推向下一個前沿”。

聊天機器人正被整合到客戶服務和溝通的方方麵麵，包括Facebook Messenger、Slack、Twitter等。星巴克應用程序中有一個語音或文字激活的聊天機器人，你可以下訂單，並根據價格和取貨時間信息完成交易。你可以通過Messenger中的聊天機器人找到你最近的萬事達卡交易信息，甚至可以用你的Facebook Messenger、Slack或亞馬遜Echo叫Lyft。

現在，家庭智能代理比比皆是，許多使用智能代理的消費者更願意使用智能代理為了發現更普遍的信息。這為品牌提供了一個很好的機會，通過創造權威的、高質量的內容，為那些處於發現心態的消費者“提供答案”。

4.預測和規定分析

預測分析通過幫助從您所擁有的大量數據中提取潛在結果，將轉換管理提升到一個新的水平。這可能涉及分析入站通信和傳統指標，如消費者參與度、封閉業務和通信渠道。

Rapidminer，Birst例如，百度和Sisense正在幫助營銷人員做出更明智的、有數據支持的決策。考慮到普通企業品牌正在應對的難以管理的營銷數據量，包括點擊量、瀏覽量、頁麵停留時間、購買量、電子郵件回複等等。及時分析這些數據以發現可操作的見解確實是一項偉大的壯舉。

不過，這隻是謎題的一部分。正如我的專欄作家同事邁克·卡普特所寫，重要的是理解規範性分析是如何工作的也一樣。正如他所說，“A預測情緒工具會告訴我什麼情緒分數的文本可能有基於過去的數據。一個說明性的情緒工具會告訴我怎麼做才能提高情緒分數。”

這有可能推動你的營銷技術的能力遠遠超出簡單的自動化，推薦甚至實施。很少有工具能夠做到這三點，但是Mike分享了這一點Phrasee作為一個例子，你會想要檢查。

“Phrasee評估基於打開率的電子郵件主題行性能。它建議新的主題行將成功地基於此數據。而且它實現了主題行，自動寫出來。”

人工智能讓我們遠遠超越了人類的局限，達到了人類無法達到的智能水平。算法正在學習思考;不僅要預測，還要根據這些預測采取行動。每次這樣做，他們就會變得更聰明。同樣，對於現代營銷專業人士來說，這聽起來相當可怕。然而，這些技術並沒有取代我們的工作，而是有潛力增強和提高我們的表現。

5.程序化的廣告

我們已經了解了許多形式的程序化廣告——想想穀歌AdWords、Facebook或Twitter等渠道的搜索引擎營銷。像PredictiveBid和艾伯特為程序化的買家和賣家提供服務。

作為其核心，程序化隻是通過交易所購買和出售廣告庫存的自動化過程。漫長的銷售午餐和手工訂單的日子一去不複返了。如今，這一切都是關於移動，顯示，視頻，社交和電視上的庫存的實時競標。越來越多的投標是基於人工智能支持的見解。

算法可能會分析網站訪問者的行為，以提供個性化的廣告內容。這些信息可能會被收集起來，並用於未來的優化和廣告內容創作。需求側和供給側平台(dsp和ssp)以及數據管理平台(dmp)收集各種第一方和第三方數據，為個性化和廣告購買決策提供信息。

廣告銷售商將能夠更加專注於結果，並幫助他們的客戶通過日益個性化的數據驅動的個性化實現更高的投資回報率。通過人工智能，心理學將填補人口統計學遺漏的部分，從而更深入地了解驅動消費者做出決策的動機、需求和購買行為。

大眾汽車(Volkswagen)發現，在德國使用人工智能進行廣告購買的效果甚至超過了其廣告代理機構所能提供的效果。大眾汽車德國乘用車營銷主管表示，每當大眾汽車使用丹麥媒體機構Blackwood Seven的建議，就會比采用該媒體機構的建議時賣出更多的汽車。Blackwood Seven是一家使用人工智能和預測分析來預測廣告支出決策的媒體機構Digiday．在某些情況下，算法和代理商的汽車訂單之間的差異高達20%。

抓住人工智能的機遇

人工智能正在從數據分析發展到智能決策，因為機器學會了更準確地模仿人類的特征和行為。我們比以往任何時候都可以訪問更多的數據源，甚至語音和視頻也變得可以挖掘。增強的分析與機器學習、計劃甚至執行的能力相結合，將幫助營銷人員提高更聰明的營銷活動的功效和效果。

尋找使用人工智能來推動更有意義的客戶交互、交易和體驗的AI應用程序。營銷人員可用的工具將越來越多地內置人工智能功能，因為絕大多數營銷人員希望他們的營銷技術在某種程度上由人工智能提供動力。當BrightEdge問他們是否希望他們的營銷技術提供商擁有原生人工智能能力，隻有9%的人回答“沒有”。

至於團隊，尋找具有同等敏捷性、技術熟練度和內在責任感的混合營銷人員，他們能夠跨多個學科進行戰略性思考和執行。

在一個重視人工智能的環境中，理想的營銷專業人員能夠從內容和社交的創造力無縫地跨越人工智能應用程序的優化和分析科學。