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网红营销一直在稳步上升，仅 2022 年市场规模就达到164 亿美元。几乎每个营销人员都在运行某种形式的影响者营销活动策略，因此影响者数量逐年激增也就不足为奇了。那么为何不？事实证明，有影响力的营销可以有效地产生转化和销售。

但有一个陷阱。尽管该行业正在发展，但并非没有挑战。大约67% 的品牌关注影响者欺诈，近 30% 的营销人员难以衡量其活动的投资回报率。其他常见问题包括找到合适的影响者和了解适当的报酬。

但随着人工智能技术和机器学习的进步，营销人员可以永远告别这些挑战。以下简要介绍了人工智能如何通过解决这些固有问题并提供令人兴奋的新途径来改变影响者营销。

人工智能如何解决有影响力的营销挑战

影响者营销仍然是 2023 年及以后最有效的营销策略之一。营销人员一致认为，它可以有效地产生最高的投资回报率并为他们的品牌创造最重要的价值。

人工智能如何解决有影响力的营销挑战

但对于有影响力的营销人员来说，并非全是彩虹和阳光。欺诈、准确的受众洞察、内容选择和活动分析是每个营销人员必须应对的常见挑战。幸运的是，影响者营销中的 AI 前景广阔，并且随着行业的发展，充满希望。

防止影响者欺诈

影响者欺诈是一个严酷的现实，使品牌浪费了数十亿美元的营销预算。有影响力的营销是一个竞争激烈的利基市场，谨慎的有影响力的人会购买假的追随者并伪造参与率。当品牌与这些人合作时，他们的投资回报率预期就会出现偏差。您的影响者营销指标表明存在兴趣和参与度。但是，没有实际转化为销售额。

AI 智能工具通过深入了解影响者的个人资料并发现任何欺诈迹象，帮助您避免影响者欺诈。他们超越了关注者的表面统计数据和最近的内容，并且可以检测到关注者的突然大量激增，表明可以购买这些。他们还可以发现潜在问题，例如与您的品牌定位不符的旧内容。

人工智能通过识别虚假账户和机器人帮助防止欺诈，确保只有真人才能接触到内容。

影响者受众深度分析

过去，有影响力的营销机构依靠 Facebook 的 Open Graph 来侦察目标受众并立即找到完美的有影响力的人。但由于 Facebook 因丑闻关闭了此功能，营销人员不得不处理产生不一致结果的混乱数据。

影响者营销中的人工智能正在应对这一明显的挑战。使用人工智能和机器学习，营销人员可以衡量影响者的追随者是否符合他们的目标人群。有影响力的营销平台通常会进行受众分析，该分析会扫描有影响力的追随者并产生令人印象深刻的人口统计数据。AI 工具还可以帮助您衡量影响者追随者的参与度。庞大的追随者数量并不总能转化为大量参与，而人工智能工具揭示了这一点。

品牌现在可以根据他们的专业知识选择有影响力的人。

为合适的影响者匹配合适的内容

有影响力的营销涉及让有影响力的人控制他们如何描述您的品牌。您相信他们会以最好的方式展示您的品牌，但有时，与错误的影响者合作会适得其反。

找到完美的影响者是任何活动成功的关键，但说起来容易做起来难。AI 智能工具通过检查他们与您的价值观和使命的一致性程度来帮助品牌找到理想的影响者。人工智能工具可以进行深入搜索，以确定影响者的其他品牌亲和力，并检查他们的其他活动以降低任何风险。与合适的影响者合作可确保您保护自己的品牌和您努力建立的品牌形象。

AI 还可以帮助您找到适合每个影响者的最佳内容类型。告别 A/B 测试，依靠数据告诉您每个影响者的获胜内容。借助 AI 工具，您可以每天监控数百万个主题，以找到与真人互动的主题。使用此信息，您可以与影响者合作创建保证产生最高参与度的内容。

人工智能可以帮助根据每个影响者的追随者、兴趣和品牌历史为每个影响者创建个性化内容。这确保了内容对每个有影响力的人都具有相关性和吸引力，从而提高参与率。

分析活动指标和绩效

与数十名有影响力的人合作时，要了解哪些活动正在执行而哪些没有执行可能具有挑战性。影响者营销中的 AI 可帮助您将品牌提及、流量和转化等重要指标直接与影响者的具体举措联系起来。您可以实时执行此操作，并监控有影响力的人是否与他们的追随者达成了商定的目标。

AI 有助于衡量有影响力的活动的绩效，并提供有关哪些方面运作良好以及哪些方面可以改进的见解。这有助于优化未来的活动以获得更好的结果。人工智能还提供对影响者活动绩效的实时洞察，使企业能够即时做出改变以改善结果。

人工智能还通过设置竞争基准来实时衡量观众情绪，从而监控竞争对手的举措。十分之九的营销人员使用影响者营销，您的竞争对手很有可能也在做同样的事情。如果您知道您的活动在竞争中的表现如何，当您发现新活动正在蚕食您的话语权时，您可以快速启动新的活动。您还可以快速查看哪些活动运作良好并增加这些活动的支出。

改善影响者薪酬和激励的谈判

营销人员面临的最大挑战之一是知道为每个有影响力的营销活动花费多少。用于网红营销的人工智能工具可以查看大量网红的历史数据，并将他们的内容和表现相互比较。然后人工智能算法可以决定最有效的激励措施。

了解这些信息有助于营销人员在谈判中占据上风，因此他们知道为合适的影响者支付多少费用。

人工智能如何改变影响力营销行业

影响者营销中的 AI 不只是解决挑战。它将游戏带到了一个全新的水平。

• 人工智能如何推进影响者营销游戏
• 执行合同条款和 NDA

版权侵权自动通知对于确保每个有影响力的人遵守合同至关重要。人工智能工具可以使整个合同流程自动化，并检测影响者是否有可能破坏合同。此信息将帮助营销人员在完成交易前降低任何风险，并防止任何侵权行为的发生。

人工智能还可以帮助监控有影响力的人，前提是他们遵守联邦贸易委员会的规定和其他政府规定。这将有助于品牌避免处罚并减轻违规造成的潜在损害。

预测影响者的未来表现

没有人能预测未来，但使用人工智能工具，你可以获得相当准确的描述。在自然语言处理 (NLP) 的帮助下，人工智能可以预测影响者是否能够实现品牌目标。这个预测是一个强大的工具，可以准确地衡量活动的成功与否。

通过提前预测影响者活动成功的可能性，营销人员可以避免与那些无法交付结果的人合作。AI 减少了寻找和与合适的影响者合作的反复试验。人工智能甚至可以预测影响者的“影响力”会随着时间的推移而提高还是下降。

AI 还可以帮助企业确定与微型影响者的潜在合作伙伴关系，与更知名的影响者相比，微型影响者通常拥有更多的参与观众。这有助于通过更相关的内容覆盖更广泛的受众，从而提高品牌知名度和更高的销售转化率。

无缝运行同步影响者活动

开展有影响力的营销活动涉及很多活动部分。您确定活动的开始和结束日期，查看指标​​和参与率，跟踪每个影响者制作的内容，并将实际结果与初始目标进行比较。

使用 AI，您可以将所有这些数据点保存在一个中央位置并提取强大的洞察力。提供给 AI 解决方案的数据点越多，它可以连接的点就越多。此外，可扩展性不会成为问题，因为 AI 解决方案有助于为具有各种关注者规模的影响者无缝开展活动。

与虚拟影响者合作

也许人工智能对网红营销最明显的贡献是虚拟网红的出现。近年来，越来越多的企业使用虚拟影响者来推广他们的产品或服务。虚拟影响者是由真人控制的数字化身，用于创建看似真实的社交媒体内容。

使用虚拟影响者有几个优点。

• 比传统明星代言更划算
• 更好地控制虚拟影响者的消息传递和形象
• 能够提供一致的品牌信息
• 比受粉丝数量限制的名人覆盖更广泛的受众
• 与目标受众建立情感纽带的独特方式
• 为每个目标细分市场精心策划的影响​​者个性
• 提供集成分析，从而产生更准确的指标

但是，也有一些缺点。

• 企业对虚拟影响者的控制可能比他们想象的要少
• 虚拟影响者可能被认为不真实甚至令人毛骨悚然
• 可能缺乏人类叙事，导致深度参与度降低

由于新颖，目前使用虚拟影响者可以提供很高的参与度，但他们是否会成为未来的支柱还有待观察。

小结

如您所见，人工智能正在改变影响者营销的格局，使其比以往任何时候都更加高效和有效。借助 AI 网红营销工具，您可以解决困扰营销人员的挑战，例如网红欺诈、表现不佳的网红、内容不当等。

大多数领先的影响者营销平台中包含的深度发现 AI 工具有助于发现合适的受众并将您与最有效的影响者相匹配——无论他们的追随者有多少。这会增加您的广告系列取得良好效果的机会，并确保每次都能获得积极的投资回报率。

如果您还没有在影响者营销活动中使用 AI 工具，现在是时候开始了。利用人工智能的力量，充分利用您的影响力活动。

人工智能领域发展迅速。距离2012年ImageNet竞赛的深度学习的现代时代仅仅8年了。自那时以来，该领域的进步令人震惊且不懈。

如果有的话，这种惊人的步伐只会加快。从现在开始的五年后，人工智能领域将与今天大不相同。当前被认为是最先进的方法将已经过时；今天刚刚出现或处于边缘的方法将成为主流。

下一代人工智能将是什么样子？哪种新颖的AI方法将释放当前在技术和业务方面难以想象的可能性？本文重点介绍了AI中的三个新兴领域，这些领域将在未来的几年中重新定义该领域和社会。

1.无监督学习

当今AI世界中最主要的范例是有监督的学习。在监督学习中，AI模型从数据集中学习人类根据预定义类别进行策划和标记的过程。（术语“监督学习”源于人类“监督者”预先准备数据的事实。）

在过去的十年中，尽管从无人驾驶汽车到语音助手，有监督的学习已经推动了AI的显着进步，但它仍然存在严重的局限性。

手动标记成千上万个数据点的过程可能非常昂贵且繁琐。在机器学习模型提取数据之前，人们必须手动标记数据这一事实已成为AI的主要瓶颈。

在更深层次上，有监督的学习代表了一种狭窄的，受限制的学习形式。受监督的算法不仅无法探索和吸收给定数据集中的所有潜在信息，关系和含义，而且仅针对研究人员提前确定的概念和类别。

相反，无监督学习是一种AI方法，其中算法无需人工提供标签或指导即可从数据中学习。

许多AI领导者将无监督学习视为人工智能的下一个前沿领域。用AI传奇人物Yann LeCun的话说：“下一场AI革命将不会受到监督。” 加州大学伯克利分校的教授吉滕达·马利克更加生动地说：“标签是机器学习研究人员的鸦片。”

无监督学习如何工作？简而言之，系统会根据世界的其他部分来了解世界的某些部分。通过观察实体的行为，实体之间的模式以及实体之间的关系（例如，文本中的单词或视频中的人物），系统引导了对其环境的整体理解。一些研究人员用“从其他事物中预测所有事物”来概括这一点。

无监督学习更紧密地反映了人类学习世界的方式：通过开放式探索和推理，不需要监督学习的“训练轮”。它的基本优点之一是，世界上总是会有比未标记数据多得多的未标记数据（前者更容易获得）。

用勒昆的话来说，他喜欢密切相关的术语“自我监督学习”：“在自我监督学习中，一部分输入被用作监督信号，以预测输入的其余部分。可以通过自我监督学习而不是[其他AI范例]来学习有关世界结构的知识，因为数据是无限的，每个示例提供的反馈量很大。”

无监督学习已经在自然语言处理中产生了变革性的影响。NLP得益于一种新的无监督学习体系结构，即Transformer，它在三年前起源于Google，最近取得了令人难以置信的进步。

将无监督学习应用于AI的其他领域的努力仍处于早期阶段，但是正在取得快速进展。举个例子，一家名为Helm.ai的初创公司正在寻求利用无监督学习来超越自动驾驶汽车行业的领导者。

许多研究人员将无监督学习视为开发人类级AI的关键。LeCun认为，掌握无监督学习是“未来几年ML和AI面临的最大挑战”。

2.联合学习

数字时代的主要挑战之一是数据隐私。由于数据是现代人工智能的命脉，因此数据隐私问题在AI的发展轨迹中扮演着重要的角色（并且通常是限制性的）。

保持隐私的人工智能（使AI模型能够从数据集中学习而又不损害其隐私的方法）正变得越来越重要。保持隐私的AI的最有前途的方法也许是联合学习。

联邦学习的概念最早由Google的研究人员于2017年初提出。在过去的一年中，对联邦学习的兴趣激增：到2020年的前六个月，发表了1,000多篇关于联邦学习的研究论文，而只有180篇在所有2018年。

如今，构建机器学习模型的标准方法是将所有训练数据收集到一个地方（通常在云中），然后在数据上训练模型。但是，这种方法对于世界上的许多数据都不可行，由于隐私和安全原因，这些数据无法移至中央数据存储库。这使其成为传统AI技术的禁区。

联合学习通过颠覆传统的AI方法解决了这个问题。

联合学习并不需要一个统一的数据集来训练模型，而是将数据保留在原处，并分布在边缘的众多设备和服务器上。取而代之的是，将模型的许多版本发送到一个带有训练数据的设备，每个模型都在每个数据子集上进行本地训练。然后将生成的模型参数（而不是训练数据本身）发送回云。当所有这些“微型模型”汇总在一起时，结果就是一个整体模型，其功能就像是一次在整个数据集上进行训练一样。

最初的联合学习用例是针对分布在数十亿移动设备上的个人数据训练AI模型。正如这些研究人员总结的那样：“现代移动设备可以访问适合机器学习模型的大量数据…。但是，这些丰富的数据通常对隐私敏感，数量庞大或两者兼而有之，因此可能无法登录到数据中心….我们提倡一种替代方法，将训练数据保留在移动设备上，并通过汇总本地计算的更新来学习共享模型。”

最近，医疗保健已成为联邦学习应用中特别有前途的领域。

不难理解原因。一方面，医疗保健中有大量有价值的AI用例。另一方面，医疗保健数据，尤其是患者的个人可识别信息，非常敏感。像HIPAA这样的严格法规限制了它的使用和移动。联合学习可以使研究人员能够开发挽救生命的医疗保健AI工具，而无需从源头转移敏感的健康记录或使它们暴露于隐私泄露中。

涌现了许多初创公司，以追求医疗保健领域的联合学习。最有名的是总部位于巴黎的Owkin；早期阶段的参与者包括Lynx.MD，Ferrum Health和Secure AI Labs。

除医疗保健外，联邦学习有一天可能会在任何涉及敏感数据的AI应用程序的开发中发挥中心作用：从金融服务到自动驾驶汽车，从政府用例到各种消费产品。与差分隐私和同态加密之类的其他隐私保护技术搭配使用，联合学习可以提供释放AI巨大潜力的关键，同时减轻数据隐私这一棘手的挑战。

如今，全球范围内颁布的数据隐私立法浪潮（从GDPR和CCPA开始，即将推出许多类似的法律）只会加速对这些隐私保护技术的需求。期望在未来的几年中，联邦学习将成为AI技术堆栈的重要组成部分。

3.变形金刚

我们已经进入了自然语言处理的黄金时代。

OpenAI发行的GPT-3是有史以来功能最强大的语言模型，今年夏天吸引了技术界。它为NLP设定了新的标准：它可以编写令人印象深刻的诗歌，生成有效的代码，撰写周到的业务备忘录，撰写有关自身的文章等等。

GPT-3只是一系列类似架构的NLP模型（Google的BERT，OpenAI的GPT-2，Facebook的RoBERTa等）中最新的（也是最大的），它们正在重新定义NLP的功能。

推动语言AI革命的关键技术突破是Transformer。

在2017年具有里程碑意义的研究论文中介绍了变压器。以前，最新的NLP方法都基于递归神经网络（例如LSTM）。根据定义，递归神经网络按顺序显示数据，即按单词出现的顺序一次处理一个单词。

变形金刚的一项伟大创新是使语言处理并行化：在给定文本主体中的所有标记都是同时而不是按顺序分析的。为了支持这种并行化，变形金刚严重依赖于称为注意力的AI机制。注意使模型能够考虑单词之间的关系，而不管它们有多远，并确定段落中的哪些单词和短语对于“注意”最为重要。

为什么并行化如此有价值？因为它使Transformers的计算效率大大高于RNN，这意味着可以在更大的数据集上对它们进行训练。GPT-3训练了大约5,000亿个单词，由1,750亿个参数组成，这使现有的RNN显得相形见绌。

迄今为止，由于GPT-3等型号的成功应用，变压器几乎只与NLP相关联。但是就在本月，发布了一篇突破性的新论文，该论文成功地将《变形金刚》应用于计算机视觉。许多AI研究人员认为，这项工作可以预示计算机视觉的新时代。

虽然像Google和Facebook这样的领先AI公司已开始将基于Transformer的模型投入生产，但大多数组织仍处于将该技术产品化和商业化的早期阶段。OpenAI已宣布计划通过API将GPT-3进行商业访问，这可能会为在其上构建应用程序的整个初创企业生态系统注入种子。

从自然语言开始，期望Transformers在未来的几年中将成为整个新一代AI功能的基础。过去十年在人工智能领域令人兴奋，但事实证明，这仅仅是未来十年的序幕。

人工智能的本质

不管您想关注哪个行业，AI的未来对于外行来说都是一个奇怪的讨论，因为处于当前成熟状态的技术似乎融合了惊人的胜利和无可争议的正在进行中的工作。

我们可以对着手机说“好吧，谷歌，给我看Ted的照片”，然后我的Pixel会迅速显示我的大儿子的照片，该照片已在Google相册应用中正确分类。

有些汽车可以在很大程度上驱动自己，但当前的AI系统在因果关系方面存在困难，并且似乎没有证明推理的能力。

加里·马库斯是纽约大学心理学系的教授，此前曾是几何智能公司的创始人兼首席执行官，该公司后来被优步收购了机器学习公司。在一篇名为《人工智能的下一个十年》的论文中，他将强大的智能与他所谓的“点画智能”进行了对比，“点智能”在许多情况下都有效，但在许多其他情况下却失败了，表面上看起来很相似，以某种无法预测的方式。” 令人难忘的是，马库斯通过演示神经网络GPT-2（OpenAI开发的文本生成模型）的局限性来说明他的观点。马库斯共享了一些GPT-2测试，为系统句子片段提供了续集，他们很荒谬。例如：

• “ 如果您打破了一个装有玩具兵的玻璃瓶，玩具兵可能会 …… 跟随您进入那里。”
• “即使有大量的数据和新的体系结构，”马库斯认为，“当代神经网络所收集的知识仍然是斑点和点画法的”。

正如布赖恩·伯格斯坦在《麻省理工学院技术评论》的一篇文章中所说，“ AI仍然无法做到”，“好像您知道云的存在使下雨更容易，但您不知道云会下雨。”

在市场营销中应用AI的正确方法

对于营销人员而言，重要的是要了解狭窄的AI作为工具的性质。AI可能还不够强大，无法与客户进行推理，但它擅长解决明确定义的问题。

应该认为，随着未来的发展，品牌和营销商将在其营销工作中应用AI技术。有关以人工智能为动力的营销未来的最大问题是如何最好地应用它。

只有当您有一个特定的问题非常适合解决AI时，才将AI添加到您的营销体系中是有意义的。” 即使在谈论相对狭窄的AI时，Malm也指出“找到正确的方法来将AI应用到眼前的问题是关键。

这样，AI已经被广泛采用。人工智能用例–未来已经来临

长期以来，人工智能一直被市场部门视为“行业变革者”。今天，我们看看领先的顾问在营销中对AI的使用要说些什么。

营销人员已开始使用人工智能来增强客户旅程的每一步。AI用于预测销售，提供个性化的网站体验，通过聊天机器人提供24/7全天候客户服务以及通过程序化广告定位来优化ROI。

德勤，麦肯锡，贝恩，安永律师事务所和波士顿咨询集团等领先的咨询师一直在研究以确定人工智能在市场营销中的作用。

让我们看看这些领先的顾问对AI在市场营销中的使用的看法。

德勤：“使用人工智能在企业规模提供个性化体验”

在德勤的《 2019年CMO调查报告》中，有56%的参与者期望使用AI进行内容个性化。33%的受访者预见将通过优化营销内容和时机来应用AI来提高营销ROI。

营销人员无法一次处理有关所有客户的大量数据。因此，他们一直将客户划分为不同的细分市场（基于特征，浏览行为和购买历史记录）。但是，这可能还不够。现在，顾客要求品牌根据自己的需求采取行动，就像他们喜欢的员工在他们去的餐厅里对待他们一样。

在企业级别提供这种类型的个性化具有挑战性。在那里，人工智能可以帮助企业一次向数百万客户提供这些体验。

56%的营销人员认为，人工智能可以帮助提高与客户和潜在客户的互动。像Omniconvert这样的公司已经在使用人工智能，每4小时部署500多个新的自动化实验。

人工智能和机器学习可以基于数百或数千个数据点立即做出决策，远远超出了我们人类在企业范围内可以考虑并做出的决策。这并不意味着完全依靠AI来开展您的业务营销。它是关于利用人工智能的超强能力做出迅速的决策，并同时培养数百万个人客户。

为了有效地在市场营销中使用AI，您需要具有适当水平的透明度和可解释性。没有可解释性，就很难确定人工智能如何为您的业务做出贡献。通过主动和战略性地寻找集成AI的方法，并在整个组织范围内扩展人机协作，您可以与数百万客户建立更人性化的联系。

麦肯锡公司：“实施核心实践以提高人工智能成果”

麦肯锡的调查发现，有44%的公司通过在市场营销中使用AI降低了运营成本并增加了业务收入。

人工智能预计每年在销售和营销方面将产生约2.6万亿美元的业务影响。来自各个部门的一些公司正在通过AI获得超大的业务成果。与其他使用AI的公司相比，这些高绩效的公司不仅收入增加，而且成本下降幅度更大。

研究发现，2019年有20％的组织在其公司中实施了AI。该数字有望在2020年增加。麦肯锡认为，这些公司更有可能应用AI核心实践来推动价值并减轻与技术相关的风险。

人工智能高性能企业采用的核心实践包括：

• 投资AI人才和培训。
• 确保业务人员和技术人员具有必要的技能。
• 使业务，分析和IT领导者齐心协力，共同解决特定问题。
• 根据企业战略调整AI策略。
• 制定AI策略以及清晰的企业级用例路线图。
• 为关键的数据相关决策创建定义明确的治理流程。
• 经常更新AI模型。
• 实时使用AI见解来进行日常决策。
• 跟踪一套全面的独特AI性能指标。

实施这些核心实践可以增加您改善营销中通过人工智能产生的结果的机会。

贝恩公司：“利用人工智能的力量促进交叉销售”

在线零售商使用机器学习算法来生成客户情报和详细的购物者资料，发现平均订单价值从5％增加到10％，并且获得了6到7倍的投资回报率。

交叉销售可以提高您的平均订单价值和底线利润。但是，什么产品可以交叉销售以及什么时候可以交叉销售对许多营销人员来说都是一个挑战。在一个有趣的案例研究中，该公司专注于使用人工智能进行交叉销售。

公司拥有产生更好结果所需的一切（高质量数据，正确的技术和内部人才）。但是，分析团队并未与业务部门和职能专家保持一致。该公司创建了一个由编码人员和分析专家组成的新团队。新团队改变了旧的分析方法，以产生有意义的结果。

该团队评估了当前的交叉销售业绩，并探讨了触发其他产品销售的事件。然后，他们利用人工智能算法来确定客户下一步可能购买哪种产品。该团队通过将20个数据库集成到一个包含10年客户历史和外部数据的系统中，对AI进行了培训。

他们使用敏捷开发方法将项目分解为涵盖每个核心任务的小部分，例如数据准备和加载，测试和实施以及知识转移。他们还每周与最高管理层举行会议，以解决影响交叉销售的障碍。通过新的机器学习功能收集的营销见解帮助将营销绩效提高了10倍。该公司还通过交叉销售获得了25%的额外收入。

通过战略性地实施AI以了解客户行为并推荐其他产品，可以显着提高您的交叉销售能力。

EY（Ernst and Young）LLP：“评估实施人工智能的风险并克服障碍”

安永对首席执行官和商业领袖的研究表明，有62%的受访者认为人工智能将对提高公司的效率产生重大影响。另有62%的人表示，人工智能将在公司保持竞争力中发挥重要作用。此外，60％的受访者认为人工智能将帮助他们更好地了解客户。

但是，实施人工智能的最大障碍是缺乏熟练的专业人员。在一项调查中，安永发现了一些影响人工智能采用的限制。这些障碍包括：

• 实施AI需要缺少专家。
• 对数据质量缺乏信任。
• 有关数据隐私和使用的担忧。
• 缺少所需的基础结构和互操作性。

克服这些障碍的两个因素是：

• 有一个引人注目的AI商业案例。
• 具有C级高管对AI的战略愿景和承诺。

对于AI实施，您可以采用自顶向下或自底向上的方法，两者都很棒。自上而下的方法首先要确定业务问题，然后才涉及技术可行性。自下而上的方法始于识别AI技术，然后确定可提供的价值。

人工智能给企业带来的最大风险是数据偏差。除非您准确地进行检查以防止这种情况发生，否则AI会加剧这种偏见。如果您没有意识到自己的喜好，您最终将在营销活动上花费数百美元，而收效甚微。

监管者对AI的不了解也会引起问题。因此，对组织而言，必须投资于内部控制的学习和开发，以便他们能够制定明智的，由数据驱动的决策。

波士顿咨询集团：“结合人工智能和业务中的人为因素”

波士顿说：“将人与机器的能力相结合的组织将发展出卓越的客户体验和关系，提高生产效率，并显着提高创新率。”

一家全球快速消费品公司使用AI优化了分配营销支出的流程。先进的分析模型比较了品牌，市场和媒体渠道的投资回报率，并创建了一个动态模型来分析不同的潜在方案来分配支出。

结果，该公司做出了更好的支出决策，并且在前12个月内看到了10％的市场营销投资回报率。但是，每个实施AI的公司都赢了吗？

在 BCG 进行的一项调查中，90%的受访者认为人工智能代表了其公司的商机。但是，到目前为止，有70％的公司报告说人工智能影响很小或没有。

为了使AI产生卓越的结果，公司需要将其集成到支持其业务核心的各个流程中。公司需要开发正确的反馈回路，以便人工智能能够随着时间的推移而变得更好。根据波士顿的说法，将人（组织，人才和工作方式）与技术（数据和数字平台）相结合的公司会看到更好的结果。结果包括：

• 个性化的客户体验和关系
• 仿生作业
• 新优惠，服务和商业模式

结论

在市场营销中使用AI的企业比未使用AI的企业实现更高的增长。顶级咨询公司的研究也证明了这一点。但是，要获得AI的最大利益，至关重要的是确定要解决的问题并聘请最优秀的人才来管理技术。

我们生活在一个数字化的时代。人工智能正在迅速渗透到行业和运营中。其中包括数字营销。Smart Insights显示，来自不同行业的100名高级营销人员中有55％正在使用或正在考虑在营销实践中使用AI的想法。

人工智能导致营销人员成功处理大量营销数据分析。它会严重影响营销活动的投资回报率（ROI）。大数据分析和机器学习使所有这些成为可能。您可以成功创建更有效的客户接触点。

让我们看一下AI如何演变传统的营销方式：

了解客户

营销人员可以更好地利用AI营销收集的数据来了解客户的需求。此外，他们可以制作客户资料，以简化对有兴趣购买产品或服务的人和仍在考虑购买或不购买的人进行分类的过程。
借助大数据分析和机器学习，人工智能可以为品牌和企业提供对其客户的深刻见解。他们可以进行超个性化的交互，从而可以根据收集到的数据帮助预测未来的客户行为。

识别趋势

人工智能是一项了不起的技术，其与市场营销的集成使营销人员能够分析和观察大量数据，您可以通过实时讨论或为用户策划事件来检测即将到来的趋势。

预测销售

您可以使用AI营销来收集有关过去交易的数据。该技术将研究会议，电子邮件，电话和其他所有数据。它将数据与您当前和将来的广告系列的预期销售结果相关联。

除了预测销售量之外，人工智能可以为您的品牌优化营销活动提供极大的帮助。AI还消除了人为错误的风险。AI只能使用数据生成报告。

聊天机器人

聊天机器人确实是改变游戏规则的人。许多网站都在使用它们，它们非常适合回答客户询问的常见常见问题解答。聊天机器人可以影响客户体验，并且对人手短缺的雇主有很大帮助。
智能聊天机器人将风靡一时。它们由AI驱动，可以与人类进行实时通信。您永远不会知道，聊天机器人将来可以帮助吸引销售前景和潜在客户。

策划和内容的产生

内容营销的规模已大大增加。人工智能有潜力策划和生成内容，并使用合适的平台从合适的人那里正确展示内容。就自动生成内容而言，该技术正在基本水平上工作。AI可以为作家生成主题，并根据某些参数制定草稿。

AI也已涉足徽标制作。尽管有一些非常酷的徽标制作器平台，例如TurboLogo，它使您可以从数百个模板中进行选择并为您的品牌设计酷徽标。现在，在线工具制造商很棒，但更不用说负担得起了。但是您能想象AI在徽标制作中可以做什么吗？最近，Fiverr推出了基于AI的徽标制造商。它使Fiverr用户可以使用自动化工具创建徽标。该公司表示，它将允许小型企业创建和设计一个适合企业的品牌以及带有各种变体的徽标。

改进的数字广告

人工智能将改变企业的广告方式。您是否知道基于AI的交付系统可以为电子广告牌供电？这些系统可以自主运行，将合适的广告展示在合适的客户面前。所有这些都是基于复杂的算法和大数据。

消费者和企业对企业（B2B）每天都受到广告的轰炸。由于大多数都不相关，因此客户倾向于忽略它。使用AI，企业可以提高其ROO，然后将这些广告展示在目标受众面前。

总结起来，AI是营销人员应积极使用并在营​​销分析中采用的强大工具，以获得更好的结果并将业务推向新的高度。