人工智能和機器學習正在以超乎你想象的方式協助市場營銷人員。隨著2019年的到來和營銷計劃的展開，你可能已經為來年設定了一些目標：
我們將打破那一樁樁阻礙我們理解客戶的數據屏障。
我們將改進我們營銷訊息的用戶相關性。
我們將在客戶的首選渠道上更精準地鎖定客戶。
聽起來是不是很熟悉？
你是否能抽出時間來實現這些大立特立的flag呢？
雖然「點對點」精準營銷的口號已經存在多年，但品牌仍然會向消費者發送過多無關緊要的、泛泛的或只是輕微個性化的營銷信息。問題是，如今的營銷人員擁有太多的數據，卻沒有足夠的創意策略來應消費者對個性化購買體驗與日俱增的渴望。
人工智能和基于機器學習的營銷工具正在改變營銷人員決策和統籌活動的本質。例如，一個基于人工智能的營銷助理可以幫助你用簡單的口令快速分析廣告效果。一個自動化的內容管理系統可以標記圖像，輕松地為營銷者的宣發活動創建更高品質的內容。一個基于ai的軟件可以讓你看到你的消費者在他們購買過程的每個階段都在做什么……
這樣的例子不勝枚舉。以機器驅動的創意過程可以節省時間，讓營銷人員再次成為富有創造力的戰略家，而不是只能做那種在電子表格上弄虛作假的人。這樣做的結果是，營銷人員可以比以往任何時候都更快地進行正確的活動，更快地結束表現欠佳的活動，并執行更加個性化和效果更好的新活動。
讓我們來仔細看看ai是如何在整個消費過程中簡化營銷流程，并協助營銷人員更聰明地工作的。
全渠道的數據「大一統」
營銷人員總是被各種類型的數據淹沒——從第三方統計數據到實時行為數據。數據通常駐留在每個渠道的「數洞」中，散亂地分布在各種各樣的系統和平臺上，這種情況下，如何使數據統一、易于操作且能高效應用，便是一種挑戰。通常是營銷者花了太多的時間去追蹤數據，以至于沒有時間去理解它，更不用說去指引下一步的行動了。
像許多領先的零售商一樣，hsn （home shopping network）依靠獨立的流程和系統來推動其各個渠道的營銷策略。然而，這種做的弊端是，集成于全渠道的消費者交互數據變得復雜，處理起來也尤為耗時。對于該品牌的營銷人員來說，很難知道哪些產品會吸引哪些客戶，或者什么樣的信息會激勵他們購買。為了打破逐個渠道統計數據的思維模式，hsn與ibm watson合作開發了一個人工智能驅動的營銷平臺，該平臺將整合其所有渠道的數據，包括在線、移動、電子郵件和直郵廣告。
這個營銷平臺的目標是利用人工智能為消費者創造一種「無邊界」 的體驗。這種新方法使公司能夠基于所有的品牌互動，建立更完整、更準確的消費者個性偏好圖譜。hsn的營銷團隊現在正在策劃全渠道、多頻次的營銷活動，在適當的時間以消費者喜歡的接觸點來吸引客戶。
個性化服務的改進
消費者期待個性化的品牌體驗，94%的公司認為個性化對他們目前和未來的成功都至關重要。然而，深入個性化的一個常見阻礙是能否創建多版本的內容，并在正確的時間為成千上萬的消費者呈送最合心意的宣發組合。
處理營銷規則、制定營銷方向、為每個消費者創建和傳遞個性化內容的ai數據系統不斷增加，宛如雨后春筍。這種「超個性化」 越來越多地基于消費者的預期行為，而不是靜態數據守株待兔。人工智能在每次消費者交互行為中學習，并根據消費者在前期與品牌的互動基礎上傳遞正確的內容，使營銷人員更容易做好個性化定制——當你知道你的客戶會如何與你的品牌互動時，在正確的時間傳遞正確的信息就會變得更容易、更有效。
georgia水族館試圖利用數字頻道日益流行的優勢，向游客發送更加個性化的信息。這家非營利組織的營銷人員知道，越來越多的客人在訪問之前、期間和之后都在使用智能手機和平板電腦與該組織聯系。但由于數據存儲在單一「數洞」 系統中，這種情況下要是想在客戶的興趣和行為
而解決方案是將數據部署在一個基于人工智能的集中式營銷平臺，該平臺基于ibm watson campaign automation，存儲一連串的、方方面面的客戶數據，包括姓名、郵政編碼、訪問歷史和會員資格等。機器學習使營銷團隊能夠將受眾劃分為不同的角色，例如非購買者、非成員、成員和捐助者，并執行高度個性化的活動，這些活動與每個消費者更息息相關。效果立竿見影——電子郵件的打開率增加了89%，與這些營銷信息的接觸率增加了288%。更顯眼的數據是，georgi水族館的數字頻道收入增長了21%。
一切都與用戶的「消費者旅程」 有關
事實上，客戶希望以最快、最直觀的方式獲得他們需要的東西。作為一名營銷人員，你想要為客戶提供更好的購買和滿足的途徑。似乎很簡單,對吧?但我們都知道，事實并非如此。人工智能可以幫助你分析整個客戶旅程中的多個接觸點，精確定位和提醒你的摩擦點，這樣你就可以診斷問題，并在它們影響你的底線之前解決它們。
航空報告公司(airlines reporting corp.，簡稱arc)是美國領先的航空旅行情報和商務服務供應商。該公司的martech平臺包括幾個頂尖的分發平臺，但沒有直接的方式將多平臺打通，連接成對每個消費者在消費交互過程的統一數據圖譜。arc的營銷人員想要更好地了解在消費者消費過程的每一環節中發生了什么，例如，客戶在瀏覽網站、查找信息或注冊服務方面是否遇到困難。
該公司使用ibm的通用行為交易平臺(universal behavior exchange)，將客戶數據從多個源系統轉換成一種共享語言，并將其組合成消費者消費過程的統一視圖。然后，數據被傳送到watson客戶體驗分析平臺，該平臺用ai自動繪制出自始至終的消費跳轉環節——即使客戶在通道之間來回跳轉。這種方法允許arc創建全渠道的消費者交互行為的全局圖譜，并在理解消費跳轉流程時消除盲點。營銷人員已經發現消費者在平板設備上瀏覽的內容遠遠超出了他們的認知，這導致他們把改善移動終端消費體驗的工作放在首位。
ai「賦能」 營銷=2019年的智能營銷
你知道你想在你的營銷過程中實現什么，你只需要時間去做。有了人工智能，你可以更聰明地工作，可以獲得在消費過程中消費者交互行為的實時全局圖譜。人工智能可以讓你快速處理數據，讓你更容易專注于高價值的工作。能夠快速拿到可執行的洞察將為營銷團隊搶出時間專注于策略，專注于業務效果的推動。


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