關於人工智能在市場營銷中的應用，事實是:這是一個飽和的市場。許多供應商聲稱他們的解決方案是由人工智能驅動的，但精明的買家應該學會如何看穿銷售說辭，並確定他們是在改變B2B營銷的懸崖上，還是隻是在花萬金油。
毫無疑問:人工智能能夠自動化各種任務，對大量數據集進行分類，做出明智的決策和預測，以及更多的大規模任務。因此，隨著您的B2B受眾的增長，您可以實現智能自動化來做一些事情，例如向用戶推薦有用的內容，優化電子郵件主題以提高打開率，並通過機器人與網站訪問者聊天。
但什麼是真正的人工智能，什麼不是?
這篇文章將引導你使用三個簡單的策略將真正的創新者與炒作區分開來。
1.它真的使用了人工智能嗎?
人工智能在所有行業都激起了前所未有的興趣，這意味著許多供應商已經準備好將人工智能或機器學習稱為驅動其工具的引擎。但是，僅僅因為供應商稱某些東西為人工智能，並不一定意味著該工具是由機器學習或深度學習驅動的。
一些供應商使用這些術語來描述簡單的自動化，即使它實際上不是人工智能。還有一些人聲稱他們現在正在使用人工智能，即使他們的解決方案的某些功能將包含人工智能總有一天，仍在籌備中。
很難分辨哪些是真的，哪些是炒作。下麵的流程圖是一個很好的起點。
圖片:技術評論
真正了解您所購買的產品的最佳方法是做大量的研究並向供應商詢問問題，特別是關於如何開始訓練該工具。示例問題包括:
- 你的公司現在是如何使用人工智能的?
- 你們的產品路線圖上有哪些類型的人工智能功能?
- 產品使用了哪種類型的機器學習或深度學習?
- 你們有關於AI功能的案例研究嗎?
2.該工具如何隨著時間的推移而改進?
隨著時間的推移，這個工具真的在學習和改進嗎?
與許多營銷工具不同，人工智能實際上會隨著處理更多數據而變得更加智能。這意味著人工智能需要大量的數據來做出真正明智的預測。隨著時間的推移，這些預測應該會變得更加準確和有規模。
向任何供應商詢問他們的工具是如何在預測和決策方麵做得更好的。如果你不能得到一個明確的答案，這可能不是你投資人工智能的最佳選擇。
例如，像Automated Insights這樣的智能自動化工具可以從充滿數據的電子表格中自動大規模生成內容。然而，隨著時間的推移，這個工具並沒有學會如何改進它的寫作。它非常有用，但依賴於人類來構建模板。
把這個工具和Gmail這樣的工具比較一下聰明的組成。Smart Compose可以猜測你在任何給定的電子郵件中接下來要輸入的單詞，從而加快電子郵件的寫作速度。但是，這個係統可以自己學習，隨著時間的推移，根據用戶的行為提高猜測的準確性。
3.我需要什麼樣的數據?
人工智能工具需要數據來做出準確的預測。所需的數據量和數據類型完全取決於供應商。因為這對每個供應商來說看起來都不一樣，你會想問這樣的問題:
- 我需要什麼樣的數據才能使工具正常工作?
- 我需要多少數據才能使工具正常工作?
- 我需要從哪裏獲取數據?它必須來自我的品牌還是我們可以從第三方采購?
誠實的供應商會告訴你，你是否沒有足夠的數據來幫助AI解決方案做出強有力的預測，以及是否有變通的辦法(比如使用公共數據)。
在任何情況下，數據都是燃料。一個沒有數據的複雜算法就像一輛沒有汽油的蘭博基尼——你跑不快。
我有足夠的數據和高質量的數據嗎?
對於一些人工智能工具來說，你需要成千上萬個獨特的數據點供它學習。根據工具的功能，供應商也可以從互聯網上提取公共數據來改進其功能，但這是一個重要的問題。
要查看麵向B2B受眾的AI解決方案，請查看這個配置文件關於PathFactory如何使用人工智能實現B2B買家旅程的超個性化。