数字营销中人工智能的终极指南：工具、示例和可行的技巧

人工智能（AI）正在重塑许多领域，数字营销也不例外。 IBM 数据显示，35% 的公司已经在其业务中使用人工智能，而 42% 的公司正在探索人工智能。 如果您正在研究如何在数字营销中使用人工智能，那么您已经找到了您需要的地方！

以下是人工智能可以帮助您进行营销的一些方法，其中包括现实世界的示例和可操作的技巧，您可以应用它们来拉近与受众的距离。

目录

• 个性化内容推荐
• 潜在客户评分的预测分析
• 动态电子邮件营销
• 用于客户支持的聊天机器人
• 广告中的行为定位
• 内容优化的语义分析
• 社交媒体聆听和情绪分析
• 自动营销活动优化
• 预测客户终身价值 (CLV) 建模
• 视觉搜索和图像识别

1.个性化内容推荐

想象一下这样的浏览体验，您会被您既不感兴趣也不相关的内容轰炸。 在如此嘈杂的数字迷宫中，您可能会完全停止浏览。

现在，将其与您看到的每一条内容感觉都是为您精心挑选的场景进行对比，与您的兴趣和偏好产生共鸣。 第二个场景体现了AI驱动的个性化内容推荐的力量。

谷歌的数据显示，十分之九的营销人员承认个性化在提高企业盈利能力方面发挥着重要作用。 人工智能通过使用分析用户行为的算法来提供量身定制的内容建议，使提供个性化变得更加容易。

现实示例：YouTube 的个性化推荐

YouTube 利用人工智能提供个性化内容推荐。 该平台分析每个用户的交互数据，包括观看的视频、观看时长、喜欢、不喜欢和评论，每个操作都有助于建立他们的偏好档案。

在过去的几周里，我一直在观看有关生产力和写作的视频。 我还养成了在工作时播放爵士乐作为背景的习惯。

以下是我在撰写本文时在浏览器上打开 YouTube 时给出的建议：

这些建议激起了我的兴趣，如果我不是太忙于深度工作，我可能会观看它们。 这仅表明 YouTube 的人工智能如何理解视频的内容和上下文，从而帮助为我策划量身定制的推荐。 因为推荐是准确的，所以我观看了更多视频并在平台上花费了更长的时间。

将其应用到您的品牌中

考虑在电子商务业务中使用人工智能个性化工具。 例如，像 Intellimaze 这样的工具允许网站使用人工智能向每个网站访问者显示独特的页面变化，从而提高转化率。

Dynamic Yield 还使用深度学习算法提供个性化产品推荐，以预测每个访问者最有可能点击的下一个产品。

2. 潜在客户评分的预测分析

潜在客户评分是指根据代表每个潜在客户的感知价值的等级对潜在客户进行排名的营销方法。

该策略涉及分配数值、分数或描述符（例如热、暖或冷）。 传统上，营销人员会制定特定的潜在客户评分标准，例如：

• 人口统计信息
• 公司规模
• 职称
• 参与度（如网站访问或电子邮件互动）
• 他们在营销漏斗中的位置

与此同时，哈佛商学院将预测分析定义为“使用数据来预测未来趋势和事件”。

数字营销中的人工智能可以通过使用历史数据来预测潜在场景，从而对潜在客户评分进行预测分析。 毕竟，人工智能可以整合和分析来自各种来源的大量数据，包括：

• 客户关系管理系统
• 社交媒体
• 网站互动，以及
• 电子邮件约定。

这种全面的数据分析可以更全面地了解每条线索。

现实示例：Salesforce 的 Einstein 领先评分

Salesforce 是一款客户关系管理 (CRM) 软件，允许用户跟踪他们的销售线索。 在 CRM 中，每个潜在客户在数据库中收到新的联系信息时都会创建。

该平台使用一种名为“爱因斯坦线索评分”的技术来确定线索资格。 此功能利用人工智能的力量，根据用户既定的成功转化模式来评估潜在客户。

Einstein 潜在客户评分使用人工智能来分析历史潜在客户，因为它可以识别哪些当前潜在客户与过去的转化者最相似。 根据这些数据，系统根据各种信息为这些潜在客户分配分数。 分数越高，潜在客户与过去客户的共同点就越多。

此功能使营销人员能够看到更详细的见解，并根据潜在客户的分数对潜在客户进行优先级排序。

将其应用到您的品牌中

考虑使用人工智能驱动的软件来获得潜在客户评分的预测分析。 这不仅可以简化您的营销工作，还可以提高您的品牌在吸引潜在客户方面的整体有效性。

3.动态电子邮件营销

您多久在收件箱中打开一次营销电子邮件？ Mailmunch 的数据显示，各行业的平均电子邮件打开率为 21.33%——这只是十封电子邮件中的两封。

毫无疑问，如果您没有经验、技能和正确的工具，电子邮件营销可能会很棘手。 幸运的是，营销中的人工智能使企业能够利用机器学习来制作正确的信息，在正确的时间发送给正确的受众，从而优化其营销活动。

在电子邮件营销活动中，数字营销中的人工智能允许用户：

• 分析过去的电子邮件性能，以制作引人注目的主题行并确定最佳发送时间
• 聚合电子邮件分析，为整体活动绩效提供有价值的见解
• 根据收件人采取的特定操作自动启动电子邮件工作流程
• 通过清理和组织联系人列表来增强电子邮件列表管理
• 生成与目标受众产生共鸣的定制电子邮件副本
• 个性化电子邮件内容以满足不同的受众群体

现实示例：MailChimp 的人工智能营销工具

Mailchimp 利用其 AI 增长助手 Intuit Assist 彻底改变客户处理电子邮件活动的方式。

该工具允许用户自动化和优化营销的各个方面，并使他们能够大规模创建个性化内容。 Mailchimp 的人工智能功能包括生成自动化欢迎新联系人、回收废弃的购物车以及重新吸引流失的客户。

该工具还使用人工智能起草品牌电子邮件和营销文案，以及符合品牌美学的人工智能驱动的定制设计功能。

将其应用到您的品牌中

考虑使用人工智能驱动的电子邮件营销工具来优化您的电子邮件营销活动。 这样做将帮助您在正确的时间发送正确的消息，提高电子邮件的打开率和点击率。

4. 用于客户支持的聊天机器人

聊天机器人已经存在了一段时间了。 然而，如果聊天机器人的配置不周全，传统聊天机器人的有限功能可能会让客户陷入令人沮丧的循环。

对话式人工智能聊天机器人是数字营销和客户服务领域人工智能的最新革命。

传统的聊天机器人也称为基于规则的聊天机器人，依赖于一组预先确定的规则和响应。 这些工具基于“if-then”逻辑运行，响应用户输入中识别的特定关键字或短语。

另一方面，对话式 AI 聊天机器人由 ML 和自然语言处理 (NLP) 等技术提供支持。 这意味着它们可以以更细致和上下文感知的方式理解、学习和响应人类语言。

现实世界示例：荷兰皇家航空

荷兰皇家航空的客户群遍布各大洲。 理所当然的是，它在 Facebook Messenger 上实现了一个由人工智能驱动的多语言聊天机器人，可以 24/7 访问。 该聊天机器人每周管理 15,000 次各种语言的社交对话。

我尝试用西班牙语与机器人聊天，它理解我的查询并执行了必要的操作：

通过更好地理解多种语言的查询，这些机器人不仅可以提高客户参与度，还可以节省客户服务代表的时间，使他们能够专注于更复杂的任务。

将其应用到您的品牌中

如果您收到大量复杂的询问，而基于规则的聊天机器人可能难以处理这些询问，请考虑使用 AI 聊天机器人，例如 LiveHelpNow、Ada、Tidio 等。

5. 广告中的行为定位

人工智能在数字营销中的使用还包括行为定位，这使得品牌能够创建高度针对性和个性化的广告活动。

如果您曾经在线搜索过背包，然后背包广告立即开始在您的应用程序和浏览器上弹出，那么您就已经看到了行为定位的力量。

该技术使用收集的用户网络浏览行为数据（例如搜索、访问的页面和签出的产品）来选择向该个人显示哪些广告。

例如，我非常重视了解人工智能和商业的最新动态，这就是我的 Instagram 页面上的搜索广告的样子：

现实示例：Facebook 个性化广告

Facebook 使用机器学习来增强其个性化广告投放，为消费者和企业创造价值。

广告商通过 Facebook 的自助服务工具利用以下数据来定义目标受众：

• 年龄
• 性别
• 用户在平台上的操作
• 自定义信息，例如电子邮件列表或网站访问者数据

（图片来源）

针对这些受众的广告将参与拍卖。 在此过程中，Facebook 使用机器学习根据其出价、估计操作率（用户采取所需操作的可能性）和广告质量得分来计算每个广告的总价值得分。

该系统不仅能确保出价最高者获胜，还能确保预计更具吸引力或质量更高的广告，从而使各种规模的企业能够有效地覆盖其所需的受众。

将其应用到您的品牌中

使用 Facebook 和 Instagram 等平台，这些平台提供先进的机器学习算法，可根据用户的在线互动向用户精准定位您的广告。 这样做可以提高广告的相关性并有助于提高转化率。

6. 内容优化的语义分析

假设您的任务是为关键字“rock”创建内容。 您的内容将围绕什么主题？

嗯，您可以采取几种途径。 其一，您可以创建有关摇滚音乐的内容并讨论其历史和该行业的主要参与者。 另一方面，你也可以写一篇关于固体矿物材料、它们的类型和用途的文章。

无论哪种方式，因为您一开始就不知道正确的上下文，所以搜索“摇滚”一词的人中有一半可能会发现您的内容无关紧要。 这就是语义分析发挥作用的地方。

在数字营销中的人工智能背景下，语义分析工具可以理解内容中语言的上下文和细微差别。 此过程允许创建与用户意图相关并更好地与搜索引擎算法保持一致的内容。

现实世界的例子：Google BERT

Google BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）是一种基于神经网络的自然语言处理 (NLP) 技术。

该工具旨在掌握搜索查询的上下文和细微差别，使搜索引擎能够为用户的搜索提供更相关的结果。

与之前以线性方式理解文本（按顺序一个单词接一个单词）的模型不同，BERT 双向处理与句子中所有其他单词相关的单词。

将其应用到您的品牌中

使用人工智能驱动的 SEO 工具提供语义分析功能，不仅可以识别关键字，还可以识别目标受众感兴趣的相关概念、术语和问题。创建针对这些领域的内容，并专注于提供价值并以上下文相关的方式回答查询方式。

7.社交媒体聆听和情绪分析

监控客户情绪一直是良好营销实践的一部分。 但营销领域的人工智能将这种方法提升到了一个全新的水平。

现在，算法使企业能够更好地了解客户情绪和公众看法，并识别实时趋势。 人工智能可以分析大量社交媒体数据，为用户提供有关消费者偏好和行为的可行见解。

现实示例：Airbnb 的评论情绪分析

Airbnb 使用人工智能算法从客户反馈中收集重要见解。 通过使用NLP方法，平台可以解析客户评论中的文本，全面掌握客户的情绪、喜欢、不喜欢和关注的领域。

这种人工智能方法使 Airbnb 能够扩展过去的基本情绪分析，并找出精确的改进机会。

将其应用到您的品牌中

要在情绪分析和社交媒体聆听中使用人工智能，请考虑使用支持人工智能的社交媒体管理平台。

例如，Hootsuite 允许用户访问有关见解的数据，例如搜索中提及的频率和常用单词。

分析有关搜索词的对话的情感背景，以了解公众的看法。 例如，应将有关产品的持续负面反馈传达给产品开发团队。

识别“顶级作者”还可以发现与搜索词相关的潜在影响者或批评者，从而提供合作或参与的机会。

8. 自动营销活动优化

在实施和监控营销活动时，人工智能驱动的策略使营销人员能够超越猜测。

数字营销中的人工智能可以促进持续测试和实时调整，让用户获得最大的投资回报（ROI）。

它是如何工作的？ 借助人工智能，您可以自动将广告支出分配给效果最佳的创意元素和渠道。 通过这样做，您的广告系列可以具有更精确的定位，并且您可以享受更高的转化率。

现实示例：Google Ads 的 AI 驱动的广告系列解决方案

Google Ads 允许用户利用其称为智能出价的自动出价技术。 此功能利用机器学习来优化营销活动的转化或转化价值。

（图片来源）

由于许多 Google Ads 用户已经使用自动出价，现在的重点正在转向整体跨渠道优化。

该技术旨在通过整合搜索、展示、视频等领域的出价来超越传统的单渠道策略，适应跨越众多渠道的多方面消费者旅程。

例如，谷歌/益普索于 2021 年 10 月至 2022 年 1 月进行的假日购物研究显示，超过一半的美国购物者在两天内购物时使用了五个或更多渠道，例如社交媒体和视频。

将其应用到您的品牌中

下次在广告平台上投放广告系列时，请考虑使用自动出价。 例如，在 Google Ads 中，超过 80% 的用户已经选择自动出价，因此最好看看这是否也适用于您的品牌。

同样值得研究的是，您的跨渠道优化是否是一个很好的策略，可以在受众每天与多个平台互动时引导他们通过渠道。

9. 预测客户终身价值（CLV）建模

客户终身价值 (CLV) 是一个衡量企业在整个业务关系中可以从客户那里获得的总金额的指标。

以下是该指标的基本公式：

CLV = 平均销售价值 x 重复交易次数 x 平均保留时间

假设一次销售的平均价值为 100 美元，每年的重复交易次数为 5 次，客户平均保留三年。 如果我们使用上面的公式 ($100 x 5 x 3)，CLV 将为 $1500。

数字营销中的人工智能允许企业大规模计算这一指标，而无需进行手动计算。 通过预测 CLV，用户可以通过分析客户过去和当前的行为来预测客户的未来价值。

现实示例：Microsoft Dynamics 365

Microsoft 的 Dynamics 365 是一套企业资源规划 (ERP) 和客户关系管理 (CRM) 软件应用程序，它使用 AI 通过聚合交易历史记录和客户活动来预测 CLV。

通过这样做，它允许用户识别高价值客户并制定相应的策略，根据潜在价值对客户进行细分，并统一产品开发决策。

Dynamics 365 使用评分系统来评估 AI 模型在识别高价值客户方面的性能。 这些等级是：

• A 级 – 与基准模型相比，AI 模型预测高价值客户的准确率至少高出 5%
• B 级 – AI 模型在预测高价值客户方面的表现比基准模型准确率下降 0-5%
• C 级 – 与基线模型相比，该 AI 模型准确预测的高价值客户较少

该评分系统允许用户评估其预测 CLV 模型的有效性，并决定是否依赖 AI 模型的预测来做出战略决策。

将其应用到您的品牌中

考虑实施人工智能解决方案，将数据集成到可以预测 CLV 的预测模型中。 然后，您可以利用这些见解来调整针对高价值客户的营销工作，并通过提供量身定制的奖励来个性化他们的体验。

10.视觉搜索和图像识别

您是否曾经使用图像搜索来在线查找商品？ 如果您的回答是“是”，那么您就知道此功能对消费者有多大帮助。

与人工智能技术相结合，视觉搜索和图像识别可以提供更高效的购物体验。 毕竟，客户只需要上传产品照片，就可以自动获得相关结果。

算法还可以分析图像以识别颜色、形状、图案和其他特征，使客户更容易找到他们想要的东西。

现实世界的例子：亚马逊镜头

Amazon Lens 是电子商务领域人工智能视觉搜索技术的一个很好的例子。

用户可以直接通过亚马逊应用程序访问该工具。 您只需在搜索栏选择镜头功能并上传现有图像或拍摄物品照片即可。 然后，图像识别算法将识别与图片中物品的视觉特征相匹配的产品。

例如，我拍了一张电脑鼠标的照片，Amazon Lens 得出的结果与它类似：

将其应用到您的品牌中

将视觉搜索功能集成到您的电子商务网站中。 例如，Shopify 用户可以从 Shopify 应用商店中提供此功能的多个应用程序中进行选择。 使用已经使用此功能的电子商务平台（例如 Amazon 和 eBay）也是明智之举。