人工智能營銷將如何塑造商業的未來

科技在我們的生活中扮演著越來越重要的角色。 你有沒有想過人工智能營銷如何塑造你未來的商業計劃？

對於世界末日愛好者來說，有時知道我們不是生活在一個被炸毀的世界末日荒地是生活中最難面對的事情之一。 每次技術開發出一種新工具時，它都會變得有用，而不是終結生命。

人工智能營銷也是如此。 它們並沒有預示著一個機器世界會精緻而獨特地摧毀人類。 相反，Alexa 可以幫助您為朋友和家人挑選周到的禮物。

打破人工智能營銷對世界意味著什麼的狂熱夢想需要專業知識。 利用它可以為您的業務帶來的力量需要主動性。

關於自學算法的註釋

自學習算法的研究可以追溯到十多年前。 這個核心組件運行現代人工智能程序。

本質上，學習機器遵循學習路徑。 就像孩子上學一樣。 隨著時間的推移，學校系統會變得更好，算法也會變得更好。

人工智能和自學習算法之間的區別歸結為行動。 自學習算法會思考，但不會行動。 人工智能行動和思考。

算法會收集數據並提高其收集數據的能力，但它不知道如何讓數據做任何事情。 相比之下，人工智能將決定吞吐量和輸入。

不管這種差異如何，兩者都依賴於相同的基本構建塊：數據集。

數據集質量：噪聲和豐富度

並非所有數據集的創建都是平等的。 數據編目技術充滿了手冊。 編目質量直接影響可用性。

數據收集技術在質量上造成了進一步的差距。 即使是歸檔良好且收集可靠的數據也可能會遇到噪音問題。

豐富的數據集可能包含偏差和脫節的信息。

人工智能和算法目前不具備從數據集中剔除不重要內容的內部能力。 這些決定必須來自外部。 在考慮如何實施人工智能營銷計劃時請記住這一點。

人工智能營銷基礎

簡單地說，營銷努力將一個想法放在需要看到它的人面前。 想法可以是產品、服務或概念。 那些需要看到它的人會變得更加主觀，但仍然很重要。

當提出的想法既符合需求又符合需求時，營銷效果最好。 因此，創造需求成為營銷的次要目標。

雖然仍處於起步階段，但人工智能營銷已經顯示出成果。

以下組件反映了構成 AI 的關鍵部分。

• 分析
• 規劃
• 執行
• 模式識別
• 智能數據分析
• 數據庫資源和直觀的猜測
• 亂倫賄賂

讓我們分解每個項目在營銷策略中的重要作用。 然後，我還將討論潛在的不利因素以及如何避免它們。

分析

營銷實現其主要目標的方式通常分為三個部分。 分析、計劃和實施的組成部分構成了這個過程。 在活動過程中多次重新訪問和優化時，它們的效果最佳。

分析需要數據。 數據來自反饋循環，包括消費者輸入和行業趨勢。

分析旨在發現模式和趨勢。

在這兩者中，模式的特徵更為突出。 模式從需要或想要形成。 如前所述，它們具有雙重目的，可以相互補充。

需要也可以是需要，而需要可以創造需要。 例如：在某一時刻，電腦是一件奢侈品。 商品營銷通過建立計算機可以做的可能性來創造需求。

現在，沒有電腦會使一個人處於嚴重的劣勢。 整個行業都圍繞著計算機興起。 現在，計算機滿足了工作世界的基本需求。

趨勢顯示未來模式的可能性。 它們還揭示了一種模式是如何形成的。

了解計算機的歷史以及它們如何成為家喻戶曉的事物表明了一些應該知道的事情。 70 年前，隨著汽車的出現，人們就看到了這一點。 智能手機和平板電腦等手持設備重複這種模式。

人工智能營銷受益於提高數據收集的速度。 它還通過高級模式識別提供更多關於趨勢的想法。

規劃

利用分析中發現的模式和趨勢，規劃尋求向前發展。 規劃涉及創建具體目標和實施這些目標的時間框架。

規劃不僅涉及創建步驟，還需要了解每個步驟的影響和相關風險。 營銷計劃的風險/回報創造了一個未來的分析領域。

這構成了該過程的反饋循環的一部分。 將分析失敗的計劃並創建更多計劃。

因為計劃還涉及時間表，了解計劃是否因為時間而不起作用，而不僅僅是必鬚髮生的事情。 對初始計劃進行計算需要大量數據。

在執行計劃時，需要更多的數據來調整和優化計劃。

作為自學算法的一部分，人工智能營銷從不停止分析數據。 這意味著未來的計劃與當前的計劃並行。

執行

一旦數據分析完成並形成計劃步驟，就會開始實施。 實施不會一下子發生。 通常這需要幾個步驟才能完成。

計劃中列出的每一步都需要一段時間才能顯示效果。 當事情進展順利時，實施建立在每一步的基礎上。 當事情不順利時，它會進行調整以防止倒退。

實施，就像其他兩個步驟一樣，隨著反饋的到來而調整。第一個反饋，如果時間正確，在第二個步驟之前到達。 第二個在第三個之前，以此類推。

反饋通過進一步的計劃回到分析，並作為新的實施出現。 循環在每個階段進行調整，每個階段需要幾個步驟才能完成。

人工智能營銷通過並行運行大部分流程來扁平化這一流程。 如前所述，計劃很容易與分析並行運行。 讓實現以相同的速度工作更棘手。

為了使實施以與其他兩個階段相同的速度運行，需要在實際形成之前知道結果。 為此，人工智能營銷利用了虛擬世界和模型。

接下來的三個組件解釋了這個過程是如何工作的。

模式識別

好的營銷最重要的因素也是人工智能發展的基石，這絕非巧合。 模式識別是人類體驗的支柱。 有了它，人類想出了從農業到動物分類學的一切。

人工智能模仿人類模式識別，但速度更快。 人工智能消化數據集並猜測信息可能表明的內容。 每個猜測要么重申先前的猜測，要么反駁它。

模式識別存在隱含或明確的偏見，與人類推理相同。 為了清除這一障礙，人工智能營銷利用了使活動成功的相同反饋循環。

虛假模式比真實模式更快擱淺。 這個廣為人知的概念運行營銷研究。 如果沒有發現錯誤開始的能力，營銷活動就會在它離開推介會之前就結束了。

智能數據分析

儘早確認一個模式會創造一個步驟。 每個新模式確認都會沿途放置另一個。 有了足夠多的模式，數據分析可以跳過冗餘和錯誤的前提並獲得新的見解。

人工智能在這個過程中處於領先地位。 眾所周知，人工智能使用這種類型的智能數據分析來計算獲得諾貝爾獎的實驗條件。 它通過同時橫向和線性思考來完成這項任務。

營銷 AI 示例將同時考慮目標人口和地區。 人工智能可以找到市場區域關鍵方面的年齡、收入和可用性的正確組合。 所有這一切都在弄清楚競爭的優勢和劣勢在哪裡。

通過重申模式識別，智能數據分析將過去容易找到的信息切入更難獲得的材料。 這些過程被稱為深度潛水或數據挖掘活動，將模式切入模式中的模式。

完成深度潛水和數據挖掘通常需要數千小時的工作。 人工智能使流程在幾天而不是幾週內變得可行。 它通過擴展數據庫資源和直觀猜測的組合來做到這一點。

數據庫資源和直觀的猜測

直覺猜測代表了人工智能營銷中最具欺騙性和最有前途的特徵。

AI 進行了兩次獨立的猜測來達到這個效果。 首先，它猜測要提取哪些數據庫信息。 其次，它將這些信息直觀地放入模式中。

在這種情況下，直覺猜測的工作方式與查看 3D 圖像海報的方式相同。 圖像起初並不清晰，但需要您在看似隨機的信息塊中看到一些東西。

人工智能利用的數據庫資源越多，可以做出的猜測就越可靠。 為此目的，技術不同方面的集成變得很重要。 （查看下面關於集成技術的說明以獲取更多信息）。

亂倫賄賂

一個警告。 人工智能營銷進步的一個真正恐懼是算法增強自身的形式。 被稱為“亂倫賄賂”的問題發生在算法使用自己的模式來確認其模式猜測時。

以 Facebook 的 post-boosting 功能為例。 負責在目標受眾面前發布帖子的亂倫 AI 可能會選擇在提升帖子中為自己放置廣告。

基本上，每次 Facebook 應用程序建議提升帖子的有效性時，它都會使用它在您面前放置自己的頻率的數據來證明將某些東西放在您面前是有效的。

另一個例子是亞馬遜的廣告活動花錢來談論自己。

如果為有針對性的廣告活動付費變成為算法付費以產生結果，那麼從企業收集的數據將越來越扭曲。 傾斜的數據集會產生誤報，整個事情就會崩潰。

集成技術注意事項

當人工智能擁有更多數據時，它的力量就會增強。 目前，該行業正從大量有用的應用程序中受益/受益。 這些應用程序解析數據、編譯圖形、構建圖表等，但它們之間不相互通信。

集成技術的工作原理與直覺猜測相同。 集成的 AI 會猜測要包含哪個程序的哪些數據。 當前的模型依賴於人腦來決定哪些程序應該與哪些程序對話。

即使數據在這些程序中移動，謹慎的包含也會減慢這個過程。 雖然並非所有程序都創建獨特或強大的數據集，但人工智能的全部意義在於做出這些猜測。

因此，人工智能營銷向前邁進了一步，不僅是強大的功能，而且還結合了行業中已經使用的許多工具的強大功能。

營銷中人類接觸的未來

隨著人工智能處理數字和模式，人類團隊成員可以進行更高層次的思考。 客戶和客戶界面時間增加，工作場所倦怠減少。

這讓我們回到了對人工智能取代人類工人的毫無根據的恐懼。 就像大多數其他人工智能不會做的事情一樣，它不會取代人類工人。

人類仍然想與其他人類交談。 客戶服務行業的存在是為了消除機器引起的問題。 機械和電子的便利總是能讓人類有更多的時間去做人類想做的事情。

領先一步

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