人工智能营销将如何塑造商业的未来

科技在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。 你有没有想过人工智能营销如何塑造你未来的商业计划？

对于世界末日爱好者来说，有时知道我们不是生活在一个被炸毁的世界末日荒地是生活中最难面对的事情之一。 每次技术开发出一种新工具时，它都会变得有用，而不是终结生命。

人工智能营销也是如此。 它们并没有预示着一个机器世界会精致而独特地摧毁人类。 相反，Alexa 可以帮助您为朋友和家人挑选周到的礼物。

打破人工智能营销对世界意味着什么的狂热梦想需要专业知识。 利用它可以为您的业务带来的力量需要主动性。

关于自学算法的注释

自学习算法的研究可以追溯到十多年前。 这个核心组件运行现代人工智能程序。

本质上，学习机器遵循学习路径。 就像孩子上学一样。 随着时间的推移，学校系统会变得更好，算法也会变得更好。

人工智能和自学习算法之间的区别归结为行动。 自学习算法会思考，但不会行动。 人工智能行动和思考。

算法会收集数据并提高其收集数据的能力，但它不知道如何让数据做任何事情。 相比之下，人工智能将决定吞吐量和输入。

不管这种差异如何，两者都依赖于相同的基本构建块：数据集。

数据集质量：噪声和丰富度

并非所有数据集的创建都是平等的。 数据编目技术充满了手册。 编目质量直接影响可用性。

数据收集技术在质量上造成了进一步的差距。 即使是归档良好且收集可靠的数据也可能会遇到噪音问题。

丰富的数据集可能包含偏差和脱节的信息。

人工智能和算法目前不具备从数据集中剔除不重要内容的内部能力。 这些决定必须来自外部。 在考虑如何实施人工智能营销计划时请记住这一点。

人工智能营销基础

简单地说，营销努力将一个想法放在需要看到它的人面前。 想法可以是产品、服务或概念。 那些需要看到它的人会变得更加主观，但仍然很重要。

当提出的想法既符合需求又符合需求时，营销效果最好。 因此，创造需求成为营销的次要目标。

虽然仍处于起步阶段，但人工智能营销已经显示出成果。

以下组件反映了构成 AI 的关键部分。

• 分析
• 规划
• 执行
• 模式识别
• 智能数据分析
• 数据库资源和直观的猜测
• 乱伦贿赂

让我们分解每个项目在营销策略中的重要作用。 然后，我还将讨论潜在的不利因素以及如何避免它们。

分析

营销实现其主要目标的方式通常分为三个部分。 分析、计划和实施的组成部分构成了这个过程。 在活动过程中多次重新访问和优化时，它们的效果最佳。

分析需要数据。 数据来自反馈循环，包括消费者输入和行业趋势。

分析旨在发现模式和趋势。

在这两者中，模式的特征更为突出。 模式从需要或想要形成。 如前所述，它们具有双重目的，可以相互补充。

需要也可以是需要，而需要可以创造需要。 例如：在某一时刻，电脑是一件奢侈品。 商品营销通过建立计算机可以做的可能性来创造需求。

现在，没有电脑会使一个人处于严重的劣势。 整个行业都围绕着计算机兴起。 现在，计算机满足了工作世界的基本需求。

趋势显示未来模式的可能性。 它们还揭示了一种模式是如何形成的。

了解计算机的历史以及它们如何成为家喻户晓的事物表明了一些应该知道的事情。 70 年前，随着汽车的出现，人们就看到了这一点。 智能手机和平板电脑等手持设备重复这种模式。

人工智能营销受益于提高数据收集的速度。 它还通过高级模式识别提供更多关于趋势的想法。

规划

利用分析中发现的模式和趋势，规划寻求向前发展。 规划涉及创建具体目标和实施这些目标的时间框架。

规划不仅涉及创建步骤，还需要了解每个步骤的影响和相关风险。 营销计划的风险/回报创造了一个未来的分析领域。

这构成了该过程的反馈循环的一部分。 将分析失败的计划并创建更多计划。

因为计划还涉及时间表，了解计划是否因为时间而不起作用，而不仅仅是必须发生的事情。 对初始计划进行计算需要大量数据。

在执行计划时，需要更多的数据来调整和优化计划。

作为自学算法的一部分，人工智能营销从不停止分析数据。 这意味着未来的计划与当前的计划并行。

执行

一旦数据分析完成并形成计划步骤，就会开始实施。 实施不会一下子发生。 通常这需要几个步骤才能完成。

计划中列出的每一步都需要一段时间才能显示效果。 当事情进展顺利时，实施建立在每一步的基础上。 当事情不顺利时，它会进行调整以防止倒退。

实施，就像其他两个步骤一样，随着反馈的到来而调整。第一个反馈，如果时间正确，在第二个步骤之前到达。 第二个在第三个之前，以此类推。

反馈通过进一步的计划回到分析，并作为新的实施出现。 循环在每个阶段进行调整，每个阶段需要几个步骤才能完成。

人工智能营销通过并行运行大部分流程来扁平化这一流程。 如前所述，计划很容易与分析并行运行。 让实现以相同的速度工作更棘手。

为了使实施以与其他两个阶段相同的速度运行，需要在实际形成之前知道结果。 为此，人工智能营销利用了虚拟世界和模型。

接下来的三个组件解释了这个过程是如何工作的。

模式识别

好的营销最重要的因素也是人工智能发展的基石，这绝非巧合。 模式识别是人类体验的支柱。 有了它，人类想出了从农业到动物分类学的一切。

人工智能模仿人类模式识别，但速度更快。 人工智能消化数据集并猜测信息可能表明的内容。 每个猜测要么重申先前的猜测，要么反驳它。

模式识别存在隐含或明确的偏见，与人类推理相同。 为了清除这一障碍，人工智能营销利用了使活动成功的相同反馈循环。

虚假模式比真实模式更快搁浅。 这个广为人知的概念运行营销研究。 如果没有发现错误开始的能力，营销活动就会在它离开推介会之前就结束了。

智能数据分析

尽早确认一个模式会创造一个步骤。 每个新模式确认都会沿途放置另一个。 有了足够多的模式，数据分析可以跳过冗余和错误的前提并获得新的见解。

人工智能在这个过程中处于领先地位。 众所周知，人工智能使用这种类型的智能数据分析来计算获得诺贝尔奖的实验条件。 它通过同时横向和线性思考来完成这项任务。

营销 AI 示例将同时考虑目标人口和地区。 人工智能可以找到市场区域关键方面的年龄、收入和可用性的正确组合。 所有这一切都在弄清楚竞争的优势和劣势在哪里。

通过重申模式识别，智能数据分析将过去容易找到的信息切入更难获得的材料。 这些过程被称为深度潜水或数据挖掘活动，将模式切入模式中的模式。

完成深度潜水和数据挖掘通常需要数千小时的工作。 人工智能使流程在几天而不是几周内变得可行。 它通过扩展数据库资源和直观猜测的组合来做到这一点。

数据库资源和直观的猜测

直觉猜测代表了人工智能营销中最具欺骗性和最有前途的特征。

AI 进行了两次独立的猜测来达到这个效果。 首先，它猜测要提取哪些数据库信息。 其次，它将这些信息直观地放入模式中。

在这种情况下，直觉猜测的工作方式与查看 3D 图像海报的方式相同。 图像起初并不清晰，但需要您在看似随机的信息块中看到一些东西。

人工智能利用的数据库资源越多，可以做出的猜测就越可靠。 为此目的，技术不同方面的集成变得很重要。 （查看下面关于集成技术的说明以获取更多信息）。

乱伦贿赂

一个警告。 人工智能营销进步的一个真正恐惧是算法增强自身的形式。 被称为“乱伦贿赂”的问题发生在算法使用自己的模式来确认其模式猜测时。

以 Facebook 的 post-boosting 功能为例。 负责在目标受众面前发布帖子的乱伦 AI 可能会选择在提升帖子中为自己放置广告。

基本上，每次 Facebook 应用程序建议提升帖子的有效性时，它都会使用它在您面前放置自己的频率的数据来证明将某些东西放在您面前是有效的。

另一个例子是亚马逊的广告活动花钱来谈论自己。

如果为有针对性的广告活动付费变成为算法付费以产生结果，那么从企业收集的数据将越来越扭曲。 倾斜的数据集会产生误报，整个事情就会崩溃。

集成技术注意事项

当人工智能拥有更多数据时，它的力量就会增强。 目前，该行业正从大量有用的应用程序中受益/受益。 这些应用程序解析数据、编译图形、构建图表等，但它们之间不相互通信。

集成技术的工作原理与直觉猜测相同。 集成的 AI 会猜测要包含哪个程序的哪些数据。 当前的模型依赖于人脑来决定哪些程序应该与哪些程序对话。

即使数据在这些程序中移动，谨慎的包含也会减慢这个过程。 虽然并非所有程序都创建独特或强大的数据集，但人工智能的全部意义在于做出这些猜测。

因此，人工智能营销向前迈进了一步，不仅是强大的功能，而且还结合了行业中已经使用的许多工具的强大功能。

营销中人类接触的未来

随着人工智能处理数字和模式，人类团队成员可以进行更高层次的思考。 客户和客户界面时间增加，工作场所倦怠减少。

这让我们回到了对人工智能取代人类工人的毫无根据的恐惧。 就像大多数其他人工智能不会做的事情一样，它不会取代人类工人。

人类仍然想与其他人类交谈。 客户服务行业的存在是为了消除机器引起的问题。 机械和电子的便利总是能让人类有更多的时间去做人类想做的事情。

领先一步

希望您现在了解人工智能营销的好处。 它如何将您已经完成的工作与您希望实现的目标相结合。 通过与我们经验丰富的团队交谈，您可以了解更多关于新兴营销策略的信息，从而在竞争中领先。

详细了解我们提供的所有服务并计划您的下一步行动。 营销本身（还没有）做，所以在此期间磨练你的技能。