人工智能逐渐在数字化营销中占据了重要地位,主要有三个原因:信息和数据源的爆炸式增长,软件处理它们的能力增强,以及越来越复杂的高级算法的创建。人工智能如何影响数字化营销策略?它目前的主要应用在哪里?

1. 提供更加个性化的用户体验

人工智能正在改变品牌和用户之间的互动,尽管这种技术的应用在很大程度上取决于网业的人性化和业务领域。

例如,对于电商来说,人工智能的海量数据处理功能允许分析浏览历史或根据用户的购买情况来展示类似产品,提供他们访问过的相关产品的推荐,个性化的优惠促销,甚至是具有相关性的高级搜索建议。  

然而,对于拥有强大内容营销策略的品牌(在B2B领域非常常见),人工智能算法会根据客户在网络上的旅程调整相关建议。它还有助于分析潜在销售数据,以便分类和确定基于哪些变量来衡量其质量(线索评分)。

2. 更有效、更快速地抓住自然搜索和付费搜索的流量

谷歌已经在使用人工智能建模算法,根据用户在查询时显示的搜索意图来调整结果。面对搜索的模糊性,RankBrain算法限制了不同类型内容的可能性,并通过识别模式来测试用户行为

在规划搜索引擎优化(SEO)页面定位和内容创建策略时,您不仅仅要考虑单独的关键词,还必须考虑更多的因素,比如语音搜索或以用户为中心的文案技术等影响因素。

Matías Candal, Labelium 的合作合伙人

另一方面,人工智能工具的应用作为付费策略的一部分已是大势所趋。由于机器学习的发展,软件不需要用严格的规则进行编程就可以学习。应用于广告活动管理的人工智能允许:

  • 从全球化角度优化广告活动: 基于数据的算法会对多个变量和交互行为进行测试,以确定哪种策略更有效,更适合推广。
  • 以最小的误差率细分受众群: 人工智能工具能够根据已经消费的用户之间的不同交互来估计哪种类型的用户更容易进行转换。这样,就有可能接触到与品牌相关的新受众群,并执行动态的、高效的目标定位。 
Google ha incorporado inteligencia artificial a sus algoritmos

3. 处理大量的数据进行过滤和分析

根据Econsultancy发布的《2019年在线趋势报告》,对超过半数负责数字化营销的人员来说,有效利用数据细分并接触到受众是最重要的。从这个意义上说,人工智能在高级分析任务中的应用允许集成来自不同渠道的数据,以实现目标KPI的更大可见性。

人工智能技术能够对来自不同平台的不同性质的数据进行分组和处理,从而得出结论,并开展基于数据的决策方法。

然而,数据整合可能是一项艰巨的任务,因为公司使用不同的系统,这些系统通常作为孤立的竖井运行。例如,交易信息可能掌握在客户关系管理系统(CRM)或企业资源计划系统(ERP)手中,而关于用户行为的信息则包含在客户关系管理系统(CRM)或谷歌分析、社交媒体平台甚至电商跟踪系统中。

没有明确目的的数据收集是没有价值的。人工智能工具有助于深化数据处理,但我们不能忽视分析师在整个过程中的作用:谁来选择要监控KPI类型,基于什么标准?谁知道每种情况下需要什么算法?

Alex Masip, Labelium数据部门负责人

人工智能的潜力,一片有待探索的土地

尽管越来越多的企业开始人工智能技术的开发,但只有三分之一的企业认为,它们在日常工作中采用了数据驱动的方法。在美国咨询公司New Vantage Partners的大数据和AI 2019调查中,就向我们展示了这一点。

无论如何,想要更好的利用人工智能的潜力,就需要识别我们想要回答的问题:拥有所有数据并不意味着每个数据都应该被利用。

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