智能营销人员使用人工智能的8种方式
已发表: 2020-12-22
您的团队每天在内容营销中使用基于AI的创新解决方案来推迟工作，都将失去竞争优势。
如果听起来有点戏剧性，那就太好了。 这样做应该是为了让您的营销团队站出来，并准备使用AI驱动的营销工具。
人工智能系统不断在流行产品和服务（例如Netflix，亚马逊以及自然而然的Google）的背景下工作。 不过，在过去的几年中，人工智能已为营销进一步铺平了道路，帮助品牌商改善了客户旅程的每一步。 此外，以前可供企业级公司使用的工具已经变得负担得起，并且可供中小型企业使用。
为了更好地了解营销中最新的机器学习应用程序，我咨询了MindTitan的首席技术官Markus Lippus，该公司致力于开发基于AI的解决方案。
我们的对话导致了这八种利用AI击败（或至少与之竞争）内容营销竞争的方式。
认知内容营销：通往（人为）智能未来的道路
1. AI增强的PPC广告
大多数营销人员将其按点击付费的预算分配给AdWords和Facebook。 根据eMarketer的数据，谷歌控制着美国40.7％的数字广告市场，其次是Facebook，占19.7％。
[受电子邮件保护]在2017年控制了美国数字广告收入的40.7％，其次是@Facebook w / 19.7％，通过@eMarketer。 点击鸣叫大多数按点击付费的广告系列都由内部团队或PPC代理机构管理。 换句话说，人类。 但是，人工智能可以帮助您发现竞争对手可能不会使用的新广告渠道。
Markus表示：“基于AI的系统可以帮助广告商测试更多广告平台并优化定位。 这正是Facebook对其广告投放优化所做的工作。 但是，这种方法也可以通过使用第三方或内部AI工具应用于全渠道PPC活动数据（由一家公司持有）。”
人工智能营销平台阿尔伯特（Albert）提供服务-自主媒体购买。 当AI分析，管理和优化付费广告活动时，这种方法几乎不需要人工投入。
#artificialintelligence平台（如@albertaimktg）为您执行数字媒体购买。 @KarolaKarlson点击鸣叫关键要点：如果您使用大型PPC广告系列，则机器学习算法可以帮助您找到优化布局，文案，定位和出价的新方法。
@KarolaKarlson说，由AI驱动的PPC工具可帮助您找到更好的方法来优化布局，复制和定位2.高度个性化的网站体验和更好的CRO
尽管AI的能力远远不能从头开始构建新网站，但它可以通过在站点上进行智能个性化来帮助您提高访问者体验。
智能算法可以帮助个性化：
- 网站体验–通过分析有关单个用户的数百个数据点（包括位置，人口统计，设备，与网站的交互等），人工智能可以显示最合适的优惠和内容。
- 推送通知–由于行为个性化，推送通知可以特定于单个用户，并在正确的时间向他们发送正确的消息。
Evergage在2017年实时个性化调查中指出，接受调查的营销人员中有33％使用AI来提供个性化的Web体验。 当被问及以AI为动力的个性化的好处时，有63％的受访者提到转换率提高，而61％的受访者指出改善了客户体验。
#AI驱动的个性化通过@Evergage提供了更多的转换并改善了客户体验。 点击鸣叫
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据Boomtrain报道，《华尔街日报》，《潘多拉》，《 La Redoute》和《 TopFan》等发行商和消费品牌都使用AI技术来提高其转化率并从竞争中脱颖而出。
例如，潘朵拉（Pandora）将人类策展人和机器学习算法结合在一起，以提出听众可能喜欢的新歌曲。 音乐收听服务为我们提供了通过提供最佳用户体验而获得的竞争优势的许多很好的例子。 如果您要处理大量内容，则算法可以帮助为每个用户显示最相关的内容。
AI还可以让您识别何时数据流停止或意外流量正在访问您的站点。 尽管您无法检查分析信息以了解每秒发生的事情，但像Hunch这样的AI工具却可以。 由AI驱动的Slackbot分析您的Google Analytics（分析）数据，并发送有关总体性能和数据大规模更改的有见地的报告。 这些信息可以帮助您保持网站正常运行，并解决出现的异常情况。
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关键要点：在客户期望越来越有意义的体验的时候，您可以使用AI自动化很大一部分的个性化设置。 结果，您的博客访问者可以根据其位置，人口统计和浏览历史看到最相关的内容，通知和优惠。
@KarolaKarlson说，使用#artificialintelligence自动执行很大一部分的个性化设置。 点击鸣叫您是否应该信任人工智能来推动内容营销？
3.基于AI的内容创建
自然语言生成在提高内容创建者的工作效率方面具有巨大潜力。 Gartner预测，到2018年，所有业务内容的20％将由机器编写。
@Gartner_inc预测，所有业务内容的20％将由机器编写。 #artificialintelligence点击鸣叫当前，机器可以使用简单的规则集和格式创建内容，例如：
- 损益摘要
- 季度业务报告
- 酒店介绍
- 实时库存洞察
- 体育比赛回顾
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每个AI生成的叙述都被设计为看起来像是由人类编写的。 每个叙述的数据见解和写作风格取决于您的品牌所建立的规则和格式，以最佳地为您的受众服务。
除了内容创建之外，像Rocco这样的基于AI的营销工具还可以建议您的品牌追随者可能会参与的新鲜社交媒体内容。
[电子邮件保护] _AI可以建议您的关注者可能参与的#socialmedia内容。 @KarolaKarlson #AI单击以发布关键要点：即使AI生成的电子书或研究报告仍然是科幻小说，您仍可以使用AI工具自动生成电子邮件内容，个性化报告或消息，或为社交媒体策划内容。
人工智能将取代人工内容创建吗？
4.内容创建聊天机器人
如果您最近与客户服务代表在线聊天，那么您有用的通讯员Ashley或Jen可能会隐藏一个小秘密-她是机器人。
从时尚到健康再到保险，智能聊天机器人可提供不可思议的魔术客户支持。 在某些情况下，他们比人类更擅长创建个性化内容。
聊天机器人可以访问数百万以客户为中心的数据点。 他们还可以汇总特定于位置的请求，以检测模式，发现重复性问题并预测导致特定用户问题的原因。” Markus说。 “通常，这使他们比任何人类客户服务代表都知识渊博。”
但是聊天机器人不仅限于直接的客户服务交互。 例如，丝芙兰（Sephora）的Kik机器人打开时会出现有关用户化妆偏好的迷你测验。
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对于有兴趣了解特定产品的用户，Kik将打开一个带有多个自定义选项的下一级对话框。
丝芙兰（Sephora）的例子证明，基于AI的聊天机器人可以在研究阶段提供建议，让路给一种新形式的内容营销。
关键要点：如今，基于AI的聊天机器人已司空见惯。 但是，您可以借此机会通过个性化的内容营销将客户聊天提升到一个新的水平。 考虑如何将AI代理人用作每个在线访客的主动顾问，而不仅仅是直接与客户服务互动。
@KarolaKarlson说，通过@Sephora之类的个性化＃内容营销将您的客户聊天提升到一个新的水平。 点击鸣叫如何以及为什么（或为什么不是）构建聊天机器人
5.智能电子邮件内容管理
您的团队经常花费数小时来编写和安排每周发送给多个客户群的电子邮件。 即使有了智能的用户细分，您也无法将个性化电子邮件发送给每个客户。 然而，Demand Metric在2016年进行的一项研究发现，有80％的营销人员说个性化内容比“非个性化”内容更有效。
@DemandMetric说，80％的营销人员说个性化内容比“非个性化”内容更有效。 点击鸣叫
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那就是人工智能进入游戏的时候。 算法可以映射订户的网站体验和电子邮件浏览数据，以了解个人与您的内容的所有互动。 这种知识使算法可以识别超上下文内容，以创建一对一的个性化电子邮件。
动态电子邮件可以基于以下条件进行编译：
- 以前的网站互动
- 以前阅读过博客文章和内容
- 在页面上花费的时间
- 愿望清单
- 当时最受欢迎的内容
- 相似访客的兴趣
- 以前与品牌电子邮件的交互
关键要点：人工智能使向每个客户发送个人策划的电子邮件成为可能。 通过分析客户的阅读模式和感兴趣的主题以推荐与该人最相关的特定内容，AI辅助电子邮件可以使每个订户变得更加引人入胜。
提示：并非所有支持AI的系统都能从用户反馈中学习。 在评估AI工具时，请确保查看是否包含该学习功能。
优秀营销人员应了解的关于电子邮件的8件事
6.客户流失预测和明智的客户参与度
机器学习算法还可以帮助识别即将流失或留给竞争对手的客户群。
此类别中的AI驱动工具可以帮助收集数据，建立预测模型以及在实际客户上测试和验证该模型。 该信息可以表明该用户处于搅拌的哪个阶段。快速流失的客户（开始使用产品后不久就放弃产品的用户）很难重新吸引，而后期流失的客户（长期使用产品的用户）与品牌的关系）可以激励您继续使用您的产品。
例如，Vidora提供基于AI的智能流失预测，以主动保持您的搅动客户的参与度。 马库斯解释说：
由AI驱动的客户流失预测有助于分析全渠道事件并识别下降的客户参与度。 例如，如果系统注意到诸如减少使用时间之类的流失指示行为，则它可以向用户发送相关报价，推送通知和电子邮件，以保持他们的参与度。
关键要点：与个性化内容创建结合使用时，基于AI的客户流失预测可以帮助吸引更多客户，从而带来更高的终身价值和利润。 由于流失预测对于每个产品和公司都是唯一的，因此需要为您的公司调整机器学习算法，或者从头开始构建机器学习算法。 借助这些信息，您可以创建更有效的内容，以交付给不参与的用户。
@KarolaKarlson表示，像@vidoracorp这样的#AI用户流失预测器可以帮助创建内容以吸引用户。 点击鸣叫7.人工智能驱动的客户见解
人类需要花费大量时间来计算所有数字并将其与客户的行为模式进行匹配，因此AI可以即时提供营销见解。
Dynamic Yield通过使用先进的机器学习引擎帮助Under Armour，Sephora和Urban Outfitters等公司建立可行的客户群。
AI算法基于数十亿个数据点创建客户角色，其中包括：
- 特定于地理位置的事件
- 现场互动
- 推荐来源
- 心理因素
- 购买行为
- 过去的交流
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结果，机器学习算法可以：
- 更清楚地确定应将哪些客户群包括在广告系列中，并将其排除
- 使客户与他们最有可能使用和保留的产品更好地匹配
- 防止将有限的库存提升给不可避免退货的购物者
关键要点： AI可以根据访问者从网站通过运输部门与您公司的互动方式，帮助您显示最相关的产品或内容。
8.自动图像识别
如果您最近使用过Google相册，则可能已经注意到该系统在识别人物和图像方面有多出色。 近年来，软件在识别人员方面已成为超人，其准确性超过99％。
亚马逊，Facebook和Pinterest等大品牌正在使用基于AI的图像识别来识别图像和视频中的人物和物体。
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从营销人员的角度来看，图像识别可能意味着在线内容和商店访问之间的更好同步。 许多商店使用面部识别软件来跟踪客户的店内访问并将这些视频链接到客户的个人资料。
多达59％的英国时尚零售商在其商店中部署面部识别软件。 与AI管理的推送通知结合使用时，商店可以向单个访客发送实时折扣优惠和欢迎消息。
关键要点：从店内人脸识别收集的数据为自定义店访客的内容体验增加了另一层，即重要的一层。 了解人员商店的方式，您就可以创建和传递更具针对性的一对一消息。 面部识别软件也可以用作衡量工具-现在您可以跟踪在线广告系列的离线ROI。
内容如何影响购买过程：内容营销人员的技巧[研究]
营销人员和AI如何携手合作
人工智能使营销人员能够实现以前认为不可能实现的梦想-以个性化和有意义的方式与每个客户互动。
在寻求将AI集成到内容营销堆栈时，请考虑以下三点：
- 寻找机会，从自动内容管理到个性化，在这些机会中，AI可以发挥最大的作用并带来最高的ROI。
- 确保您的数据足以供算法学习。
- 注意不要对个性化设置过于激进-用户的所有营销信息和内容体验都应该自然而然。
多年来，您在内容营销中受到AI的影响，现在该刻意应用其他AI产品来提供个性化体验并战胜竞争对手了。
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封面图片：Joseph Kalinowski /内容营销学院