幾十年前，當機器學習和人工智慧誕生時，科技專家們希望創造出能像人類智慧一樣工作的技術。然而，隨著分析技術和大數據技術的興起，機器學習和人工智慧已經超越了人類的能力。這些技術幫助企業達到新的高度，而行銷人員也正在加入數百萬投資於人工智慧和機器學習以處理不同流程的企業家行列。

機器學習和人工智慧節省了行銷人員和企業主大量的時間和壓力，允許他們專注於品牌推廣、內容創作和建立強大的合作夥伴關係。這篇文章探討了人工智慧和機器學習在數位行銷中的影響、現代行銷人員如何使用這些技術，以及如何為企業準備好迎接人工智慧和機器學習的到來。

人工智慧和機器學習對行銷人員意味著什麼？

隨著行銷人員試圖在網上市場上佔據一席之地，人工智慧和機器學習（令人遺憾地）證明比自由職業者或員工更容易管理。借助人工智慧生成的影片工具、聊天機器人、社群媒體排程工具和數位廣告工具，您可以用人工智慧工具取代行銷團隊中的相當大一部分人力。

以下是每個行銷人員都想知道的一些有趣事實：

  • 61%的行銷人員認為人工智慧是其數據策略的重要組成部分
  • 超過80%的技術專家和企業領導者相信人工智慧可以提升生產力，儘管約70%的人仍在努力在其業務中擴展這一技術
  • 目前的人工智慧技術可以使企業生產力增加近40%
  • 49%的消費者在有人工智慧存在的情況下更有可能經常購物，而34%的人願意花更多錢
  • 行銷人員每週浪費超過五個半小時試圖改進其數據流程，且仍然失敗
  • 到2035年，人工智慧將使盈利能力提高38%，創造14萬億美元的收入
  • 66%的行銷人員認為機器學習和自動化將使他們的團隊能夠專注於其他戰略行銷活動

人工智慧和機器學習如何幫助企業？

使用基於機器學習和人工智慧的行銷解決方案的一些巨大好處包括：

  • 增加獲得銷售資格的潛在客戶
  • 改善行銷合格潛在客戶
  • 提高行銷活動的準確性
  • 改善客戶滿意度和使用者體驗
  • 降低行銷成本
  • 改善個性化行銷
  • 有效利用商業機會

行銷人員如何使用人工智慧和機器學習？

既然我們已經了解了人工智慧和機器學習在行銷領域的影響和好處，您可能會想知道如何將它們應用於您的企業中。

以下是人工智慧和機器學習在當今行銷中使用的一些例子：

社群聆聽

在現代行銷世界中，行銷人員會聆聽其潛在客戶在社群媒體上的談話，確保記錄與某些關鍵字、短語和品牌相關的語言。聆聽客戶對特定主題的討論，幫助行銷人員更好地了解每個客戶以及他們感興趣的產品/服務類型。這在數位行銷中至關重要，因為客戶希望被看到、聽到、了解和理解。社群媒體聆聽允許行銷人員在不花費數千小時了解每個客戶的情況下，讓客戶感覺自己被了解。

競爭者分析

與了解客戶相同的工具也證明在了解競爭對手方面非常有用。通過追蹤競爭對手的對話，行銷人員可以更好地了解能幫助其企業吸引新客戶的痛點。在數位轉型中，數據是取得競爭優勢的關鍵。機器學習和人工智慧幫助行銷人員處理大量數據以實現這一目的。

內容創作

雖然人工智慧可能無法完全取代寫作者，但人工智慧機器人現在已經足夠聰明，可以創建能讓客戶放心的內容，無論是產品諮詢還是自動回應。這些技術幫助行銷人員節省數千小時的工作時間，使其可專注於更有意義的工作。

內容優化

通過利用機器學習和人工智慧，行銷人員可以為潛在客戶量身定制各種內容類型，從照片到影片。人工智慧幫助確定客戶最能回應的特定詞語和短語，並使用它來調整訊息的語氣。

內容開發

現代行銷人員希望了解的不僅僅是電子郵件開封率，因為有許多因素影響這一指標。通過機器學習和人工智慧，行銷人員可以輕鬆控制這些因素，同時讓他們了解客戶喜歡通過不同渠道（如文本、社交、電子郵件等）看到的內容類型。

學習這些因素至關重要，因為在內容行銷中沒有一種解決方案適合所有人。這是因為所有客戶都是具有個人品味和不同偏好的個體，他們喜歡在不同時候溝通、查看新事物和購物。因此，現代行銷人員必須了解他們的偏好，並相應地調整其內容行銷活動。

促銷優化

在網際網路和其他技術興起之前，行銷人員通常依靠報紙和城市廣告牌等傳統廣告方式，根據預計讀者數量投放廣告。如今，大數據和機器學習提供了許多變量來幫助行銷人員運行成功的廣告活動。

這些技術幫助行銷人員了解根據受眾、內容和時間等因素值得推廣的社群媒體帖子。因此，機器學習和人工智慧幫助行銷人員通過有效的行銷渠道賺錢，同時幫助他們節省成本，避免更可能失敗的廣告活動。

如何為企業準備好迎接人工智慧和機器學習？

以下是企業家和行銷人員在為企業準備迎接人工智慧和機器學習時需要考慮的三個基本技巧：

1. 事先定義目標

與人腦類似，機器和軟件程序在目標驅動時效果最佳。您的目標或預期結果起到程序框架的作用，幫助數據科學家和程序員使用正確數據建立模型。因此，目標需要是可量化和可測量的，以確定某個模型的成功。

2. 配備足夠的數據

行銷人員需要記住的一個黃金法則是，機器學習和人工智慧的算法僅與其所基於的數據一樣好。因此，必須擁有解決所面臨問題所需的正確數據。這意味著不僅僅是幾行數據，因為機器需要成千上萬的數據點才能學習。

您的數據還需要清理、格式化和組織，以便算法使用。您還需要兩套數據，一套用於訓練模型，另一套用於評估其性能。

3. 組建具有正確心態的團隊

儘管最好的行銷團隊可以確定人工智慧和機器學習的最佳用途，但數據分析師和科學家在實施階段至關重要。因此，組建一支多樣化的團隊對於任何人工智慧/機器學習計畫的成功都是至關重要的。然而，您需要一支具有正確心態的團隊，才能最大限度地利用人工智慧和機器學習進行行銷。這需要整個組織內部的一種文化轉變，獎勵和優先考慮測試、測量和實驗。

人工智慧和機器學習在數位行銷中的未來

人工智慧和機器學習已經證明是對當今行銷行業具有重大影響的技術。在您的數位行銷策略中使用這些技術將幫助您的品牌提供改進的客戶體驗，並使您能夠更有效地行銷您的企業。

這些技術還將改變您構建網站和與客戶互動的方式。這是因為個性化正成為行銷的核心，而人工智慧和機器學習是主要的促成因素。因此，企業家和行銷人員越早採用這些技術，他們就越快能準備好並適應未來數位行銷的動態。