人工智慧豐收時代，傳統營銷企業如何應對？

人工智慧已到收穫季節，重新整理了很多企業的運營模式，但在營銷領域，營銷人員還仍處於適應階段。對許多人來說，營銷是一個創造性的過程，人類的直覺驅動著價值的見解，但人工智慧目前還沒有能力承擔這種極具創造性的能力。營銷人員希望在介入人工智慧的同時，還能夠保持營銷的創造性和移情性。

任何一項技術在發展過程中，都會面臨大量的虛假陳述和虛假預期，人工智慧也是如此。這導致了營銷行業中人工智慧冒名頂替案例的發生。然而，透過深入理解AI的基本規則，任何技術欠缺的敏銳度都可以被克服。

人工智慧是一種工具，不是一顆銀彈

我們需要注意的是，將人工智慧應用到一個技術堆疊中絕不是最終的解決方案。這是一種能夠增強當前業務效率的業務策略。AI非常擅長最佳化結果，自動化任務的規模。如果你不想做這些，人工智慧可能不適合這份工作。

在開始做任何事情之前，營銷人員必須有一個資料策略，知道什麼將被提供給機器學習演算法以及想要得到什麼樣的結果。在建立資料策略時，將大資料變小，這樣更容易實時移動，並且理想情況下是面向終端使用者的。人工智慧可以調取海量的資料來幫助挖掘潛在消費者，使得營銷人員可以繼續建立自己的品牌，擁有更有效的資料驅動洞察力。AI無法回答人類的問題，但它可以為他們提供清晰的答案。

AI並沒有通用的、完美的演算法，找到合適的演算法並針對特定應用調整它們就是創造力的來源。確保您有一個可用的實驗框架，該框架允許您統一測試不同的方法，以及適當的工具，該工具可以幫助您判斷解決方案對使用者和業務的利害情況。這必須應用於通訊發生的地方，同時訪問進入堆疊的所有原始資料，以便產生最佳結果。

透過訪問豐富的資料，機器學習演算法將隨著每次迭代不斷改進，這一進展可以透過使用它的人相關的指標來衡量。如果無法測量，則無法改進。因此，結合AI使用正確的工具有助於營銷人員關注更有效的策略，以及需要持續發展的問題。

企業如何轉變？

使用AI的價值在於其資料驅動，定量分析和預測能力。在營銷領域，公司試圖預測消費者意圖並最佳化定位，這使得預測技術變得非常有價值。

在資料驅動營銷的早期階段，人們的任務是分解原始資料，提供可廣泛應用於細分市場的行動方案。如今，我們的目標是建立可以自動合成資料的模型。這種方法的區別在於，人們將處理模型導數而不是原始資料。這種情況下，AI清晰了營銷人員的任務重點，使營銷人員以更加明智的洞察力更有效的執行任務。AI不但能夠增強營銷人員的決策過程，還能為營銷人員留出更多的時間去關注策略、要點，而不是資料提取和處理。

在一個植根於創造性內容、人類喜好和快節奏的文化趨勢的行業中，營銷人員很容易忽略一個要點，即人工智慧如何在個性化需求的地方提供幫助。人工智慧可能只是您營銷策略的一個方面，但如果成功，您的品牌服務將更容易被客戶理解，客戶將更願意傾聽，從而提高品牌忠誠度和利潤。