人工智能在營銷中的利弊

最近營銷界最大的流行語是人工智能。 從最基本的意義上說，人工智能可以為計算機或其他設備提供無需編程即可學習的能力。 它是一種允許計算機學習和做出自己決定的技術，但它在營銷中的應用仍然不如預期的那樣廣泛。

我們已經在日常生活中看到了一些 AI 的基本示例——例如，當您向手機提問時，它會根據您的搜索歷史或之前說的話給出答案。 企業越來越多地使用更先進的人工智能形式來幫助他們就營銷策略做出更明智的決策。

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事實上，麥肯錫預測，雖然人工智能正被應用於全球各個經濟部門的商業問題，但人工智能的影響將在營銷和銷售中體現得最為明顯。 雖然人工智能在營銷中有很多用途，但在有效使用這項技術之前，還需要克服一些嚴峻的挑戰。 並非所有的人工智能都是平等的。 事實上，其中大部分甚至還沒有接近獨立智能。 但如果使用得當，人工智能可以成為數字營銷活動、改善客戶服務和增加收入的寶貴工具。

所以讓我們直接進入它。 以下是 Zen Media 在營銷中使用 AI 的優缺點：

人工智能在營銷中的優點

節省成本和時間

AI 擅長自動執行重複性任務，這意味著您無需在繁重的管理任務上浪費時間。 如果您是一名營銷經理，每週每天都工作到深夜，那麼您會很高興知道 AI 可以通過為您完成大部分繁重工作來幫助簡化您的工作流程。

在營銷人員需要始終“開啟”的世界中，人工智能可用於自動化繁瑣的任務，為其他重要事情騰出更多時間（例如與利益相關者互動……以及，你知道的，睡覺）。 Servion Global Solutions 預計，到 2025 年，超過 95% 的客戶交互將在無人的情況下進行管理。

通過讓助手（又名算法和人工智能）處理基本的業務功能，例如安排會議或為發送的電子郵件組織跟踪代碼，營銷人員在他們的日程安排中有更多的空間進行創造性思維。

清晰的數據洞察

如今，企業沉迷於數據已不是什麼秘密——但許多人沒有意識到還有多少尚未開發的潛力正等待付諸實施。 借助人工智能工具，從基於購買習慣的客戶細分到基於應用程序/網站內的用戶交互的個性化電子郵件，企業現在可以比以往更輕鬆地利用從現有數據集中獲得的洞察力。

多虧了神經網絡等機器學習算法，它們通過分析大量數據隨著時間的推移進行學習——您可以將所有這些信息用於您的營銷工作，以更好地接觸和服務您的客戶和潛在客戶。 試想一下，如果您的 B2B 電子郵件營銷活動基於真實的客戶行為而不是假設或猜測，那麼它們的效果會如何。

無需手動篩選數據即可獲得清晰的洞察力，可以幫助營銷人員識別新趨勢和即將出現的模式，從而使他們能夠專注於更具創造性的追求。 （你看到這裡的模式了嗎？）

超個性化

人工智能為營銷人員提供有關買家實際需求的準確數據，使他們能夠改進營銷，從而更具體地迎合他們的受眾。 人工智能驅動的自動化將使營銷人員能夠根據地理位置、過去的購買和瀏覽歷史等各種因素，為每位客戶制定超個性化的營銷策略。 人工智能可用於根據人們對公司的實時評價來個性化營銷和產品開發，使您的公司能夠在客戶需要時隨時準備好相關內容。

因此，營銷人員將不再需要依賴跨渠道的通用消息傳遞； 取而代之的是，他們可以在準確的實時時間（即個人客戶最容易接受的時候）傳遞高度相關的信息。 自動執行此操作的能力意味著企業將能夠比以往更快地做出響應——節省時間和金錢！

簡化營銷工作

人工智能可以幫助簡化組織內團隊之間的工作，方法是深入了解哪些策略最適合特定受眾和細分市場。 一些公關技術工具，如 Cision Impact 和 Onclusive，甚至承諾將銷售結果與贏得的媒體報導聯繫起來，例如，如果潛在買家閱讀了一篇關於您的文章然後採取行動（如下載白皮書、分叉聯繫信息或進行購買）。 雖然這項技術還處於起步階段，但它可能對未來預測和計算更準確的投資回報率具有重大意義。

其他工具（例如為對社交媒體帖子進行高級情感分析以及將音頻和文本文件翻譯成多種語言而開發的工具）將有助於加快內容創建的周轉時間並擴大您的品牌影響力。

人工智能在營銷中的缺點

必要的人為乾預

正如我們已經討論過的，人工智能還沒有自我進化（甚至沒有自我意識）。 它需要程序員在實現之前了解它的功能。 這意味著您可能需要聘請專門研究此類技術的新員工或顧問，或者培訓您現有的員工（並給他們加薪）以學習一套全新的技能，從而提高他們對您的團隊的價值。

旨在完成獨特的人類任務（如寫作）的人工智能仍然迫切需要人類干預。 通過自然語言處理 (NLP)，人工智能幾乎可以寫任何東西。 雖然這些工具可以作為獲得簡單產品驅動博客草稿的有用工具，但它們無法與人類的能力相匹配。 您的主題越細緻入微，您就越需要人類的情感來確保高質量的寫作、清晰的信息和易於閱讀。

C-3P(N)O：人類不喜歡和機器人聊天。

儘管聊天機器人被設計得盡可能像人類，但它們仍然是由人類編程的，只能讓你在對話中走得更遠。 這意味著尋求更個性化體驗的客戶在被迫以迂迴的方式請求幫助或信息時會感到沮喪 - 特別是如果他們想要的只是對特定問題的答案 - 一個沒有程序響應的問題. （我們都去過那裡，點擊三個菜單只是為了和機器人說話，想把手機扔到房間的另一邊。）

同樣重要的是要注意，雖然人工智能使營銷人員更容易擴展他們的業務流程和開發解決方案，但在將新想法付諸實踐並將其付諸實踐時，人類的創造力和獨創性是無法替代的。

克隆人的攻擊

在製定營銷活動決策時，人工智能可能會過度依賴量化指標和分析。 由於算法非常適合點擊和轉化等可衡量的結果，營銷人員在規劃他們的活動時經常強調這些指標，而不是花時間考慮客戶滿意度或品牌忠誠度等定性因素。 雖然這些是規劃策略時需要考慮的重要方面，但它們並不能告訴你它們最終會有多有效——如果你只關注這些數字，那麼就沒有創造力或直覺的空間了。

這種狹隘的眼光可能會導致公司走上可能不會使他們整體受益的非生產性道路——例如在廣告活動上花錢而不考慮它在實際銷售產品或服務方面的效果（甚至人們是否想要這些產品或服務） ）。 過度依賴分析、定量指標和精湛的技術執行，以犧牲創造力、新穎性和戰略冒險等定性變量為代價，導致公式化的品牌標識和活動——“克隆”——缺乏市場差異化。

有缺陷的算法

是的，即使是算法也有缺陷。 像任何技術一樣，人工智能可以被惡意行為者利用來造成傷害。 這種情況以前發生過：2016 年，在 Twitter 用戶教它發表種族主義和性別歧視言論後，微軟不得不關閉其 Tay 聊天機器人。 雖然該公司可能會對未來的項目更加謹慎，但如果他們不夠謹慎，此類事情總有可能再次發生。

儘管有些人可能會這麼想，但人工智能在人類智能方面還沒有那麼好。 （我們還沒有完全達到 RUR 時代。）作為我們還沒有走多遠的一個例子：只有一個人工神經網絡能夠通過圖靈測試（Alan Turing 在 1950 年設計的測試）。 Eugene Goostman 在 2014 年使用 NLP 技術而不是今天使用的深度學習算法，目前的最佳成績是 33%（及格分數為 30%）。

最後的話

我們已經研究了人工智能在營銷中的利弊。 總體而言，在營銷中使用 AI 有一些顯著的優勢，但它不是靈丹妙藥。 將它視為您武器庫中的另一種工具可能會有所幫助，它可以讓您比不使用它（或沒有有效使用它）的競爭對手更具優勢。 我們喜歡 Grammarly，所以我們同意 AI 可以改善我們的寫作。 但我們知道它會犯錯誤，所以我們最終還是依靠我們的知識和判斷。

這裡的關鍵外賣？ 人工智能輔助營銷的未來是光明的——現在已經很好了！ 想在營銷和 B2B 公關中利用人工智能，但不知道從哪裡開始？ 伸手。 我們很樂意成為您通往這個勇敢的全新虛擬世界的嚮導。