人工智能可能很複雜，但它的工作實際上是讓營銷人員的生活更簡單。畢竟，由於消費者花費時間(和金錢)的在線渠道的數量之多，營銷已經變得有點複雜了。
這就是Blueshift這樣的平台出現的原因。該公司的解決方案使用獲得專利的人工智能來實現跨渠道的自動化個性化，因此企業能夠進行一對一的大規模營銷。
我們采訪了Blueshift聯合創始人兼首席執行官Vijay Chittoor。@vijaycs42)，了解該解決方案如何使用人工智能來加強營銷。
1.用一個句子或語句描述Blueshift。
Blueshift是一個下一代跨渠道營銷平台，用於吸引當今互聯消費者，由自主人工智能構建。
2.藍碼如何使用人工智能(即機器學習、自然語言生成、自然語言處理、深度學習等)?
藍移使用以自動駕駛營銷活動的形式向營銷人員提供人工智能的專利技術。該技術在整個客戶旅程中實現了自動化個性化並持續執行，為每個客戶確定正確的營銷行動。
藍移,這是第一次，營銷人員可以在沒有數據科學或工程團隊支持的情況下充分利用人工智能的力量。人工智能的亮點包括:
- 基於統一的客戶視圖，利用曆史和實時客戶數據:係統持續監聽關於客戶的新數據(例如網站/app/PoS交互)，並更新客戶數據索引，以反映所有最新的客戶交互。這種360度的客戶視圖，或“客戶數據指數”，構成了人工智能的基礎。
- 適合您的數據:該係統可以靈活地處理您的業務使用的數據語義，而不是強加一個嚴格的模式。這使我們能夠快速定位不同類型的客戶，每個客戶的數據都有不同的複雜性。
- 將人工智能的力量交到營銷人員手中:雖然係統承擔了運行不同類型AI算法的所有繁重工作，但我們也為非技術營銷人員提供了一個直觀的用戶界麵，以了解模型並使其適應他們的用例。
3.你認為目前人工智能的局限性是什麼?
一方麵，我們希望人工智能是準確的，另一方麵，我們希望它是可解釋或可解釋的。目前存在的人工智能在可解釋性和準確性之間做出了一些權衡。
例如，像深度學習這樣的技術並不適合可解釋的模型。在市場營銷等領域，人的創造性方麵需要與數據驅動的目標和優化一起工作，確保模型是可解釋的變得非常重要。
4.你認為未來人工智能在市場營銷中的潛力是什麼?
就像汽車中的人工智能技術正在從駕駛員輔助轉向自動駕駛汽車一樣，市場營銷中的人工智能將開始成為協調整個客戶旅程的關鍵。在人工智能的幫助下，營銷人員將首次能夠大規模地為每個渠道的每個客戶提供個性化的真實故事。
5.Blueshift與競爭對手或傳統解決方案的區別是什麼?
與傳統營銷雲提供的跨渠道營銷解決方案不同，傳統營銷雲是在單一渠道上基於列表的營銷時代構建的，blueshit是為今天跨多個渠道激活複雜客戶數據的挑戰而構建的。我們的人工智能優先方法在兩個方麵有所幫助:
- 實時攝取並激活所有客戶數據:大多數營銷人員在營銷活動中使用的客戶數據不到一半。隨著當今數據的複雜性，如果營銷人員繼續依賴人工或人力密集型技術進行細分和個性化，就不可能激活他們的數據。通過利用Blueshift的人工智能，任何規模的營銷團隊都可以實時激活所有客戶數據。
- 以客戶為中心，而不是以渠道為中心:與其他以渠道為中心的解決方案不同，藍移對跨渠道和生命周期階段的客戶旅程進行了全麵的審視。通過這種方法，Blueshift的人工智能可以幫助營銷人員提供一致而愉快的客戶體驗。Blueshift既支持“推送”渠道(如電子郵件、短信、移動通知、直郵)，也支持“直播”渠道(如網站和應用內內容推薦)。同樣地，Blueshift也支持“自有”渠道以及涉及廣告支出的“付費”渠道。
6.就公司規模和行業而言，你們的原型客戶是誰?
Blueshift的客戶包括各種規模的消費品牌和服務。這些行業涵蓋了廣泛的B2C類別，包括個人金融(如LendingTree, Clearscore)，媒體和出版(如BBC, IAC)，電子學習(如Udacity, Skillshare)，電子商務和市場(如Tradera, Artifact Uprising)，以及本地和旅遊(如Zumper, Suiteness)。
7.對於營銷人員來說，藍移的主要用例是什麼?
Blueshift的用例映射到執行和優化營銷活動的所有階段:針對“誰”;“什麼”內容、產品或提供給每個用戶;“when”是參與的最佳時機;以及“在哪裏”或通過哪個渠道與客戶接觸。
- 預測目標受眾(“誰”):Blueshift的人工智能揭示了客戶對各種行為的傾向，例如哪些客戶可能在下個月流失，或者哪些客戶最有可能對促銷做出反應。使用多個數據點，人工智能構建的模型可以開發出響應率比手動細分客戶高得多的微細分市場。
- 預測性內容/優惠/產品推薦(“什麼”):Netflix和亞馬遜已經向我們展示了圍繞產品和內容的推薦的力量，它可以帶來卓越的用戶體驗，並讓客戶不斷回頭客。有了藍移的人工智能，你現在可以把同樣的想法應用到所有類型的品牌上，從旅遊和酒店到消費金融、媒體、電子商務等等。
- 預測活動或旅程優化(“時間”和“地點”):Blueshift的人工智能能夠理解正確的時間、正確的渠道和正確的創意來吸引每個客戶。
8.關於人工智能在營銷中的應用，還有什麼其他想法嗎?或者對那些剛剛開始探索人工智能可能性的營銷人員有什麼建議嗎?
人工智能的智能程度取決於它接收到的數據。營銷人員將發現，你在人工智能驅動結果方麵所能獲得的最大收益將來自使用更多他們的數據。
以汽車為例，每個人都可以看到，自動駕駛汽車最終成為現實，隻是因為大量的地圖和街景數據幫助人工智能預測每一種可能的情況。同樣，在市場營銷領域，挖掘所有客戶數據來源也非常重要。隨著他們開始人工智能之旅，營銷人員必須優先激活他們的客戶數據。