3分鍾讀取

3個可操作的步驟，開始在營銷中使用人工智能

通過麥克壞了的2020年12月7日

有很多關於人工智能將如何影響營銷人員的評論，但關於如何在你的業務中真正開始使用人工智能的評論卻很少。基於我們自己在營銷人工智能方麵的工作，我們整理了這個簡短的、可操作的指南，教你如何開始評估人工智能對你的業務的潛在影響。

首先，如果你是人工智能新手，閱讀這篇文章了解什麼是人工智能，以及你可能聽到的用來描述它的不同術語。然後，回到這篇文章，按照下麵的步驟來做。

1.評估重複性的手工營銷任務是否可以智能自動化。

考慮一下你的營銷團隊在重複性和管理任務上花了多少時間，比如起草文件社交媒體更新，撰寫數據驅動的博客文章，個性化電子郵件和網站文案，A/B測試登陸頁麵，建立潛在客戶培養工作流，開發廣告文案，管理付費媒體花費，進行關鍵字研究，在分析中找到見解並推薦策略(僅舉幾例)。

現在，如果我們告訴你，這些任務中的每一項，以及更多的任務，都可以使用目前可用的人工智能技術更有效地完成，會怎麼樣?我們認為有11項活動是人工智能實驗的主要候選者:

請看這篇文章對於上麵列出的每個用例的完整描述。

人工智能幾乎有無限的能力來處理數據，為企業創造巨大的價值。例如,自然語言生成將電子表格數字轉換為敘述。圖像識別係統使用照片數據集來識別你的照片。預測引擎會權衡成千上萬的數據點來預測你會喜歡(並購買)什麼產品或內容。這些技術都以不同的方式使用不同類型和數量的數據來實現不同的目標。

你會想要評估你的數據，以確定人工智能在你的業務中可能會被有利可圖地使用。首先問自己這些問題:

A)你有數據嗎?

一些人工智能技術隻有在你可以訪問數據的情況下才能使用，這些數據要麼是由第三方(如CRM係統)生成的，要麼是內部生成的。如果您無法訪問數據，則需要排除任何需要數據的解決方案(如自然語言生成)。

B)你的數據看起來怎麼樣?

您的數據是結構化的還是非結構化的?結構化數據是按列和行顯示的有序數據。非結構化數據是指沒有以特定方式組織的任何數據，如Word文檔、社交媒體帖子和電子郵件。你擁有哪種類型的數據決定了什麼人工智能技術可以讓你的組織受益。

C)你能用你的數據講述什麼故事?

如果您創建內容，請考慮您的數據可能能夠講述的故事。自然語言生成(NLG)是一種將結構化數據轉化為敘事的人工智能技術。NLG獲取數字，並根據人類創造的規則講述關於它們的故事。

一旦NLG係統被“訓練”理解您的數據，它就會自動從您的數據生成內容(在某些情況下，會生成數千篇文章)。例如，美聯社使用該技術來編寫其業績報告品牌使用NLG來描述他們的產品穀歌分析數據．

如果您有結構化數據，NLG可能很適合您。開始問問自己:你的品牌可以用數據講述什麼故事?你想大規模創造什麼類型的內容?你的數據描述了什麼樣的關係可以成為引人注目的故事?

你還會想問其他問題。找到所有的在這裏．

雖然我們預計營銷自動化公司將在未來幾個月或幾年內(通過收購和內部研發)迅速開發和整合人工智能功能，但目前，營銷人員需要拚湊人工智能驅動的產品，並將其整合到核心營銷技術堆棧中。

如果您使用營銷自動化和/或CRM軟件，請與您的供應商交談，以了解他們計劃如何將人工智能集成到其產品中。我們已經介紹了Salesforce是如何將人工智能融入其整個產品線的。其他供應商也在這麼做。

我們對人工智能解決方案提供商的簡介也是一個開始了解更多可能性的好地方。以下是聚焦報道人工智能技術的鏈接:

作為首席內容官，Mike Kaput使用內容營銷、營銷策略和營銷技術來增長和擴大營銷AI研究所的流量、銷量和收入。BETVlCTOR1946伟德Mike是《營銷人工智能:AI，營銷和商業的未來》(Matt Holt Books, 2022)的合著者。見邁克的完整傳記。