利用大型語言模型（LLMs），我們將這些內容分類為不同的溝通概念：品牌個性、客戶畫像、產品、語調、話題和客戶需求，然后，我們使用這些標記的內容來聚類客戶畫像和受眾緊張點，這反過來推動了我們的創(chuàng)意敘事和內容簡報，然后我們可以將其交給我們的代理機構進行制作。
通過結合觀眾和趨勢話題的數(shù)據(jù)，如 Nielsen 報告或 Google Trends，這些見解變得極其寶貴。我們的策略現(xiàn)在不僅基于競爭對手的流行趨勢，還基于實際的受眾障礙和感興趣的話題。此外，在溝通規(guī)劃中使用 GenAI 方法相較于手動方法能節(jié)省大量時間。最終，這種方法使溝通更加多樣化。
為了幫助其他營銷領導者利用 AI 的力量，我邀請了這一領域的領導者分享了他們開發(fā) AI 驅動策略的頂級建議。
1. 預測客戶洞察
我們的營銷策略現(xiàn)在利用 AI 來預測客戶需求和行為，我們可以通過機器學習算法分析歷史數(shù)據(jù)，預見趨勢并調整策略，這種預測能力使我們能夠主動參與，為客戶尚未意識到的需求提供解決方案，它提升了我們滿足客戶期望的能力，并使我們能夠保持競爭力，領先于市場趨勢，這種方法使我們在未來需求面前保持競爭力。
2. A/B 測試創(chuàng)意
從營銷技術的角度來看，能夠進行 A/B 測試，評估點擊率和轉換率的創(chuàng)意，這聽起來很簡單，但實際上需要一系列定制程序來利用機器學習和 AI 實現(xiàn)這種有針對性的方法，這種做法將增量效益帶入了營銷領域。
3. AI 增強的全球活動
我們的 AI 驅動的營銷團隊利用 AI 數(shù)據(jù)分析來查看效果并創(chuàng)建超個性化的消費者內容。采用這種方法后，我們現(xiàn)在可以制作動畫和 AI 增強的全球活動，同時確保我們的團隊能夠適應并隨著時間的推移有效擴展，以滿足不斷變化的市場需求。由于 AI 處理了大量的工作，我們的人工營銷人員可以將時間投入到戰(zhàn)略性舉措和創(chuàng)意營銷方面。
4. 營銷材料的發(fā)布
隨著 AI 的進步，快速起草、審查和更新營銷材料變得更加容易。AI 和基于云的連接中的敏感和專有信息的優(yōu)先處理和保護仍然是重要的商業(yè)關注點。重點已轉向監(jiān)督員工將數(shù)據(jù)輸入到 AI 系統(tǒng)中，為員工提供有關 AI 系統(tǒng)使用的持續(xù)培訓，以及保持對 AI 系統(tǒng)最新威脅的關注。
5. 多樣化的營銷活動圖像
利用 AI 圖像工具，我們能夠快速生成各種營銷活動圖像。在以表現(xiàn)為導向的廣告中，能夠快速測試獨特的視覺概念可以顯著改善表現(xiàn)。鑒于 AI 輸出的多樣性，明確團隊結構中的審查流程所有權至關重要。
6. AI 驅動的個性化
我們最近將 AI 驅動的個性化整合到營銷策略中，這一改變幫助我們根據(jù)每個人的偏好和行為定制內容和廣告。結果是我們的活動更加吸引人，提升了客戶滿意度和忠誠度。通過領先趨勢，我們提高了活動表現(xiàn)和投資回報率，在快速變化的市場中保持競爭優(yōu)勢。
7. AI 洞察用于預算和優(yōu)化活動
我們結合 AI 洞察實時預算和優(yōu)化活動，大幅提升了投資回報率。此外，我們的 AI 驅動的營銷數(shù)據(jù)治理確保所有活動設置和行業(yè)基準在所有活動中始終被跟蹤和遵守，這些進步使我們保持靈活和合規(guī)，增強了整體活動表現(xiàn)和戰(zhàn)略一致性。
8. 社交媒體帖子
我們?yōu)闋I銷人員構建了內部生成 AI 工具，大大節(jié)省了時間并促進了創(chuàng)造力。例如，內容生成應用程序可以一鍵創(chuàng)建社交媒體帖子、邀請函文案和衍生內容及標題。提供多個選項，所有內容必須經過人工審核和批準，然后將節(jié)省的時間重新分配到更有價值的營銷活動中。
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