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人工智能如何在营销行业中发展——以及它接下来的发展方向

人工智能如何在营销行业中发展——以及它接下来的发展方向

Dynamic Yield 深入研究了人工智能在营销中不断演变的角色,以及随着人工智能继续重塑行业,营销人员和品牌接下来应该预测什么。...

30秒总结:

  • 个性化和基于人工智能的技术的到来极大地改变了营销人员实现终极客户体验的方式,使他们能够更好地与目标受众建立联系。
  • 机器学习算法在 2000 年代后期在营销堆栈中找到了新家,但营销人员还没有准备好接受黑匣子。
  • 很快,人工智能获得了营销人员的进一步信任并成为必备品,越来越多的品牌不再将其视为唯一的决策者,而是将其视为增强决策过程的重要工具。
  • 随着云基础设施的部署使人工智能变得更加实惠和可扩展,一些品牌开始对人工智能充满信心,开始将其视为黑匣子,让它在几乎没有人工参与的情况下做出决策。
  • 今天,这些先进的算法正在实现体验质量的巨大飞跃,但营销人员必须了解它们产生的价值。 未来,应该期待混合方法,对算法进行更多投资,在提供结果的同时还为营销人员提供控制权。

纵观历史,营销的基本目的没有改变。 与过去几代人一样,今天营销人员的作用是鼓励消费者参与,以期推动购买和建立品牌忠诚度。 但是,虽然功能基本保持不变,但随着基于个性化和人工智能 (AI) 技术的到来,实现终极客户体验已经发生了巨大变化,为从业者配备了一套全新的复杂工具,以最好地与目标受众建立联系.

这些进步允许以比以往任何时候都更简单、更快和更有效的方式自动交付相关的、量身定制的客户体验。

事实上,根据 Demandbase 的一项调查,到 2019 年,84% 的营销和销售专业人士要么已经将人工智能用作其业务运营的一部分,要么正处于规划和实施人工智能战略的各个阶段。

但是对于品牌而言,与这些智能系统相关的旅程是什么样的,它们如何影响营销工作流程,以及我们在哪里看到人工智能继续重塑行业?

让我们通过 Dynamic Yield 在该领域的增长来追溯其最近的历史,并评估吸取的教训以及我们对未来发展的预测。

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AI:从炒作到反思

在 2000 年代后期,人工智能,更具体地说是机器学习算法,大多出现在学术界的理论讨论中,或者留给谷歌和亚马逊等大型科技公司。

直到 2009 年左右,机器学习才开始崭露头角,并推出了内容推荐算法竞赛 Netflix 奖等举措,推动了行业的专业知识向前发展,并展示了其在营销技术领域及其他领域的潜在商业应用。

不久之后,新的颠覆性算法被称为“上下文强盗”、“协作过滤”等,为营销人员在整个客户旅程中提供、分析和优化体验的方式提供了更高的准确性、效率和规模。

这些最终将成为行业标准,但尽管有许多好处和对性能的积极影响,但早期采用者希望更好地了解该技术的工作原理。

毕竟,如果 AI 和机器学习要取代营销人员多年来获得的深厚的产品知识和领域专业知识,那么他们想要确切地知道计算的内容以及为什么,例如,某个特定的用户获得了一个特定的内容而不是另一个。

简而言之,人工智能不能充当黑匣子。

向增强智能的转变

为了满足营销人员对更好地控制和理解输出的日益增长的需求,实施的算法和技术必须适应。

例如,在 Dynamic Yield,我们引入了易于解释、理解和预测的其他算法。 这导致了高采用率,随后,许多改进的体验产生了重大的业务影响。

我们还允许营销人员针对现有控制或其他算法对算法进行 A/B 测试,最终决定将哪种策略应用于营销人员(基于每种算法产生的业务结果)。

在 Dynamic Yield 的一个 AI 应用程序中,我们的预测性定位解决方案不是自动应用算法应该推荐的内容,而是旨在“检测”个性化机会,即团队可以“点击申请”以获得额外预期收入收益的数据支持建议.

到 2017 年,越来越多的品牌开始不再将人工智能视为唯一的决策者,而是将其视为增强决策过程、赢得营销人员信任的重要工具。

具有讽刺意味的是,随着人工智能开始以个人语音助手、智能家居设备、网络搜索答案、自动驾驶汽车以及更多内容和产品推荐的形式扩展到日常生活的许多领域,思维方式发生了转变再次。

人工智能是持续创新的安全地带

人工智能被各行各业广泛采用,突然不再是一个新鲜事物,越来越多地被认为是营销人员的必备品,他们现在期望做出更明智的决策。

随着机器学习技术的改进——基于深度学习的推荐的兴起使人工智能变得更加智能——营销人员开始以更高的速度信任(并采用)人工智能。

同样重要的是,云基础设施的部署使人工智能变得更加经济实惠和可扩展。 这种综合因素导致一些品牌对人工智能如此信任,以至于他们将这项技术视为一个黑匣子,适合在几乎没有人工参与的情况下做出决策。

今天,这些先进的算法确实显示出了很好的结果,正如我们所希望的那样,它们正在实现体验质量的巨大飞跃。

但是,很多营销人员要求AI还是要和机制结合才能看到商业价值,因为没有理解它产生的价值的能力,就不可能完全接受,没有接受,就无法对算法进行进一步的改进。更高的性能。

展望未来,我们预计将采用更加混合的方法,对算法进行更多投资,在决策中承担更多责任,同时为营销人员提供更高水平的控制。

因此,品牌应该根据他们的独特需求和偏好评估他们基于人工智能的工具,这是否意味着完全信任算法,对每一步进行 A/B 测试,或者只有在充分了解机器学习如何工作的情况下才应用机器学习。

无论情况如何,我预计人工智能将继续在营销人员如何改善客户体验和产生有意义的结果方面发挥重要作用。

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