虽然坚实的营销原则背后的心理学基本保持不变，但营销人员用来接触受众的工具却在迅速演变。寻求竞争优势的营销人员需要掌握最新趋势并学会实施它们。
近年来，人工智能是营销领域最显著的颠覆者。例如，目前近 42% 的消费者使用基于人工智能的聊天机器人进行购买。1
继续阅读，了解更多有关人工智能如何通过推动数据分析支持的个性化体验来改变营销的信息。
个性化营销体验
根据客户独特的行为和偏好来创建个性化的营销活动是营销专业人士的目标。
Target 长期以来一直是此类 约旦 whatsapp 数据 客户跟踪领域的 营销趋势与人 领导者。在分析客户行为的早期，Target 确定了几种女性经常一起购买的产品，这些产品表明她们正处于怀孕初期。作为营销活动的一部分，Target 会向购买这些产品组合的人发送婴儿用品优惠券。
这个故事后来成为营销界的传奇：一位十几岁女孩的父亲走进当地的 Target 百货商店，对该公司给他的女儿寄出这些优惠券感到愤怒，结果却发现她真的怀孕了。2
如今，随着科技的进步，这个故事似乎已经不是什么大问题了。许多人开玩笑说，他们的手机知道他们在想什么，似乎也接受了某种程度的入侵。3
尽管消费者对心灵感应智能手
机的可能性心存疑虑，但他 能够根据各个阶段的具 们对个性化营销仍然反应良好。据全球管理咨询公司麦肯锡公司称，如果品牌不提供个性化体验，76% 的消费者会感到沮丧，而掌握个性化艺术的公司比不掌握个性化艺术的公司收入高出 40% 。4
创造个性化营销体验的两种最有效的方法是全渠道营销和生成式人工智能。
全渠道营销
个性化营销已远远超出邮寄优 购买电子邮件列表 惠券的范围。品牌现在可以创建跨多个渠道的个性化体验，包括数字购物和现实世界购物。例如，丝芙兰收集了顾客的浏览历史、在线购买、店内互动和基于应用程序的测验数据，通过其应用程序和店内咨询生成定制建议。
客户不希望重复输入相同的信息，并希望公司能够引用他们之前提供的数据——即使是通过不同的渠道。人们认为以下个性化体验对他们来说最重要：5
店内和网上轻松导航相关产品和服务推荐定制信息有针对性的促销庆祝个人里程碑
客户旅程中的生成式人工智能
人工智能 (AI) 是推动个性化营销的机器。生成式人工智能使在客户旅程的各个阶段提供超个性化客户体验变得更轻松、更便宜。
生成式人工智能是一种机器学习模型，可以使用算法根据训练数据生成新内容。复杂的基础模型可以识别客户和市场数据中的模式，通过客户细分来定位相关受众。
最大的进步围绕着生成式
人工智能的营销自 营销趋势与人 动化能力，例如根据不断变化的客户行为创建定制的潜在客户培育活动。这与更原始的客户细分方法形成了鲜明对比，后者会向 30 岁以下的客户发送一个广告，向 30 岁以上的客户发送另一个广告。6
在营销中利用数据分析
如果没有大量高质量数据作为素材，AI 模型就无法发挥其魔力。数据分析对营销行业一直至关重要。然而，早期的努力，例如 Target 的个性化怀孕促销，依赖于高技能的统计人员从昂贵且严密保护的数据中获得独家见解。7
如今，企业充斥着大量数据，这些数据可以通过廉价且广泛可用的工具从互联网上获取。虽然分析数据以获得营销见解仍需要一些技巧，但比以往任何时候都容易得多。8
将数据输入以下类型的模型可以生成许多有效的个性化营销策略。
描述模型
描述性分析是组织使用的最常见的数据分析模型。描述性模型跟踪性能和趋势。您可以使用描述性分析来衡量营销活动的结果，以便跟踪其成功和投资回报率 (ROI)。
描述性分析可以告诉您是否正在实现目标。它通过回答“发生了什么？”这个问题来确定您表现过度或表现不佳的领域。9
预测模型
预测模型利用历史数据让营销人员领先消费者的需求和趋势。它使用机器学习和人工智能根据过去的用户行为和交易数据预测未来的行为。
欧莱雅使用 Synthesio 开发的 AI 平台分析来自 3,500 个在线来源的数据，以便在美容趋势出现前 6 到 18 个月预测其发展趋势。10预测分析回答了“将会发生什么？”这个问题。
规范模型
描述性和预测性模型可以让你洞察客户的需求和行为，并说明收入增长的机会，但规范性模型提供了更直接、更可操作的指导。规范性分析可以标记趋势并识别被忽视的营销机会，为你下一步应该采取的行动提供“处方”。规范性模型回答了“我们下一步应该做什么？”的问题。11
数字化环境中营销 AI 的未来
人工智能与数字营销的融合正在为营销行业的未来开辟道路。人工智能技术带来的适应性和效率为企业提供了前所未有的机会，可以制定更具影响力和相关性的活动，确保它们比以往任何时候都更能引起目标受众的共鸣。
机器学习在数字营销策略中的作用
机器学习是人工智能的一个分支，它正在彻底改变数字营销人员开展营销活动的方式。机器学习算法不是根据有根据的猜测什么可能会引起受众的共鸣，而是筛选大量客户数据，识别模式并预测未来行为。
例如，电子商务平台可以利用机器学习来分析用户行为。通过评估哪些产品经常一起浏览或相继浏览，系统可以生成并显示与个人用户偏好紧密相关的产品推荐。这不仅可以增强客户体验，还可以增加额外销售的可能性。
此外，随着机器学习模型不断输入新数据，它们会学 营销趋势与人 习和适应，不断完善其预测和建议。12这确保了所采用的营销策略始终与不断变化的消费者偏好保持一致。
通过人工智能营销工具提升客户参与度
数字营销人员面临的最大挑战之一是在日益混乱的数字环境中吸引客户。人工智能营销工具现在正在介入，以自动化日常任务，使营销团队能够更加专注于创意策略。
自然语言处理 (NLP) 是人工智能的另一个子领域，它可以通过聊天机器人和语音助手提高客户参与度。这些工具可以实时响应客户查询，提供即时支持和指导。对于企业来说，这意味着减少人力资源压力并获得始终高效的客户体验。13
增强现实 (AR) 是企业增强客户参与度的另一种途径。例如，家具零售商现在提供 AR 应用程序，让客户在购买之前可以想象家具放在家里的样子。
数字营销新时代：人工智能赋能的战略
虽然许多企业已经开始将人工智能融入其数字营销策略中，但这项技术的潜力仍在不断显现。
以下是未来前景的概述：
语音搜索优化：随着 Siri、Alexa 和 Google Assistant 等语音助手变得越来越流行，优化语音搜索内容将变得至关重要。这意味着了解用户倾向于以对话和问题的形式提出的问题，并根据这种模式定制内容。
个性化移动营销：鉴于智能手机的普及，人工智能驱动的移动营销策略将成为常态。机器学习可以分析移动应用上的个人用户行为，为超个性化广告和通知铺平道路。
自然语言生成 (NLG)：除了 NLP，NLG 还涉及内容生成。这可能意味着 AI 工具可以根据给定的一组参数制作完美的产品描述甚至博客文章。
数据收集和实时分析：人工智能算法将进一步简化数据收集过程，使企业能够实时对新兴趋势或消费者行为的变化做出反应。