人工智能已到收获季节，刷新了很多企业的运营模式，但在营销领域，营销人员还仍处于适应阶段。对许多人来说，营销是一个创造性的过程，人类的直觉驱动着价值的见解，但人工智能目前还没有能力承担这种极具创造性的能力。营销人员希望在介入人工智能的同时，还能够保持营销的创造性和移情性。
任何一项技术在发展过程中，都会面临大量的虚假陈述和虚假预期，人工智能也是如此。这导致了营销行业中人工智能冒名顶替案例的发生。然而，通过深入理解AI的基本规则，任何技术欠缺的敏锐度都可以被克服。
人工智能是一种工具，不是一颗银弹
我们需要注意的是，将人工智能应用到一个技术堆栈中绝不是最终的解决方案。这是一种能够增强当前业务效率的业务策略。AI非常擅长优化结果，自动化任务的规模。如果你不想做这些，人工智能可能不适合这份工作。
在开始做任何事情之前，营销人员必须有一个数据策略，知道什么将被提供给机器学习算法以及想要得到什么样的结果。在创建数据策略时，将大数据变小，这样更容易实时移动，并且理想情况下是面向最终用户的。人工智能可以调取海量的数据来帮助挖掘潜在消费者，使得营销人员可以继续建立自己的品牌，拥有更有效的数据驱动洞察力。AI无法回答人类的问题，但它可以为他们提供清晰的答案。
AI并没有通用的、完美的算法，找到合适的算法并针对特定应用调整它们就是创造力的来源。确保您有一个可用的实验框架，该框架允许您统一测试不同的方法，以及适当的工具，该工具可以帮助您判断解决方案对用户和业务的利害情况。这必须应用于通信发生的地方，同时访问进入堆栈的所有原始数据，以便产生最佳结果。
通过访问丰富的数据，机器学习算法将随着每次迭代不断改进，这一进展可以通过使用它的人相关的指标来衡量。如果无法测量，则无法改进。因此，结合AI使用正确的工具有助于营销人员关注更有效的策略，以及需要持续发展的问题。
企业如何转变？
使用AI的价值在于其数据驱动，定量分析和预测能力。在营销领域，公司试图预测消费者意图并优化定位，这使得预测技术变得非常有价值。
在数据驱动营销的早期阶段，人们的任务是分解原始数据，提供可广泛应用于细分市场的行动方案。如今，我们的目标是建立可以自动合成数据的模型。这种方法的区别在于，人们将处理模型导数而不是原始数据。这种情况下，AI清晰了营销人员的任务重点，使营销人员以更加明智的洞察力更有效的执行任务。AI不但能够增强营销人员的决策过程，还能为营销人员留出更多的时间去关注策略、要点，而不是数据提取和处理。
在一个植根于创造性内容、人类喜好和快节奏的文化趋势的行业中，营销人员很容易忽略一个要点，即人工智能如何在个性化需求的地方提供帮助。人工智能可能只是您营销策略的一个方面，但如果成功，您的品牌服务将更容易被客户理解，客户将更愿意倾听，从而提高品牌忠诚度和利润。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
