無論是優化廣告支出、個性化客戶體驗還是增強預測分析，AI工具都在重塑企業與受眾互動的方式。
在本文中，我們將探討營銷技術中可用的不同類型的AI工具，以及它們如何影響各行各業的營銷策略。
引言：AI在營銷技術中日益重要的作用
AI使企業能夠更智能、更高效地與客戶互動，從而改變了營銷技術。
云服務提供商Blackline的首席營銷官Emily Campbell告訴記者，營銷是最早接納AI的學科之一。Blackline幫助企業管理和自動化關鍵的會計工作。
她說：“我們已經發現了AI可以幫助我們向特定行業、地區和獨特客戶群體擴展多面向活動規模的機會。”
預測分析工具利用機器學習(ML)分析歷史數據，預測客戶行為和偏好，從而微調目標定位和細分工作，同時，AI驅動的內容創建工具正在簡化從廣告文案到動態視覺元素的一切工作，提高跨渠道的創意效率和一致性。活動自動化平臺也在隨著AI的發展而演進，根據性能數據實時調整預算、出價和廣告位置。
AI助力客戶細分和目標定位
AI對精準目標定位的影響
AI使營銷人員能夠在細粒度層面上分析數據，發現傳統方法可能遺漏的模式，從而提升了客戶細分和目標定位的水平。
在線籌款平臺Donorbox的增長部門高級副總裁Raviraj Hegde告訴記者，AI驅動的營銷技術顯著升級了他的業務細分和目標定位客戶的方式，以實現更統計準確、數據驅動的決策。AI算法篩選客戶行為、偏好和互動，以創建高度詳細的受眾細分，這使營銷人員能夠超越基本的人口統計類別，根據實時行為、購買歷史和甚至預測意圖來定位客戶。
企業培訓和輔導解決方案提供商Edstellar的首席執行官Arvind Rongala告訴記者，他親眼見證了AI如何影響客戶細分和目標定位。
高級客戶數據平臺
Rongala說：“像AI賦能的客戶數據平臺(CDPs)這樣的工具使我們能夠更精確地分析客戶行為，從而實現更相關和高度針對性的活動，這是提高各行業營銷效果的關鍵因素。”
例如，Optimove使用ML動態細分客戶，并預測最相關的營銷活動，以提高客戶保留率和終身價值。
同樣，Blueshift利用AI整合來自多個渠道的數據，提供有助于打造個性化、多渠道活動的洞察。
最后，Segment作為一個使用AI來組織和激活數據以實現精準定位的CDP，這些工具不僅完善了細分，還使營銷人員能夠提供高度個性化的體驗，從而最大限度地提高活動的相關性和影響力。
AI助力內容創建和個性化
AI變革內容創作
AI驅動的工具正在重塑內容創建，使營銷人員能夠生成個性化的信息和視覺元素，這些工具分析用戶偏好、行為和互動，以制作與每個人共鳴的內容，從而提高參與度和轉化率。
Rongala說：“AI極大地提高了大規模內容個性化的水平。ML算法有助于為每位客戶預測合適的內容，確保更貼心的體驗。”
除了OpenAI的ChatGPT、微軟的Bing、谷歌的Gemini和Anthropic的Claude等基本生成式AI大模型外，許多新的內容創建工具已經將內容創作提升到了一個新的水平，可以創建高質量的營銷文案、描述性文本、廣告文案等。
例如，Canva新的AI驅動工具Dream Lab可以將簡單的文本描述轉化為動態視覺元素，提供多種風格和精確的自定義，這個工具，以及其他功能如AI增強的白板和Magic Write，使團隊能夠更高效地創建個性化、高質量的內容。Canva豐富的內容庫和合作伙伴關系進一步豐富了該平臺。
另一個生成式AI和內容增強工具Grammarly Pro，可幫助企業提高書面溝通的質量和一致性，這對效率和客戶滿意度有著顯著影響。
Persado還使用AI生成情感優化的語言，創建與客戶更深層次聯系的個性化營銷信息，而Phrasee則利用自然語言生成來制作優化的電子郵件主題行、社交媒體帖子和其他基于文本的內容，確保一致性和相關性。
此外，Dynamic Yield使用ML來個性化整個網站體驗，根據個別用戶數據推薦產品并調整內容布局。
通過整合這些工具，企業可以高效地創建和提供個性化的體驗，這些體驗能夠實時適應不斷變化的客戶期望。
個性化營銷案例研究
服務于醫療健康客戶的全球數字營銷機構Outcomes Rocket的創始人兼首席執行官Saul Marquez告訴記者，他很幸運地見證了AI個性化的發展如何改變了營銷人員接觸客戶的方式。Marquez的團隊開發了一個AI驅動的內容個性化系統，其功能不僅僅是推薦產品。AI分析客戶在數字資產上的行為，包括導航模式、內容參與度和溝通風格。
Marquez解釋說：“例如，我們發現有些客戶喜歡看技術細節，而另一些人則更容易受到社會證明或其他使用過該產品的客戶的影響。”
這使Marquez的團隊能夠創建針對個人用戶偏好的動態電子郵件活動，從而使電子郵件參與度提高了65%，轉化率提高了28%。
Marquez強調：“我發現有效的個性化不僅僅是關于尖端技術，它還關乎講故事和保持真實性。”他的團隊通過他所說的“人工監督框架”審查AI生成的內容是否與品牌一致，從而確保這一點。
AI助力預測分析和客戶洞察
利用AI提高預測準確性
AI驅動的預測分析工具正在重新定義營銷人員預測趨勢和理解客戶行為的方式。通過分析歷史數據和識別模式，這些工具可以預測未來的行動和偏好，使企業能夠主動調整策略并個性化產品。
Marquez表示，他對AI驅動的預測分析在未來營銷中的應用感到非常興奮。
Marquez說：“在我目前的工作中，我們正在嘗試建立一個預測模型，該模型不僅可以預測客戶行為，還可以預測客戶旅程中影響行為的最佳節點。比如說，我們現在可以85%的準確率預測客戶是否會開始早期流失，然后在他們退出之前用個性化的保留策略進行干預。特別有趣的是，這些預測也變得越來越不可預測——僅僅知道誰會流失是不夠的，我們需要開始解釋為什么，這使我們能夠構建更好的目標解決方案。”
Marquez解釋說，這種預測能力使他們的營銷方式從被動變為主動，能夠在客戶關心表達需求之前預測并解決客戶需求。
預測分析的實際應用
例如，Adobe Sensei利用AI分析客戶旅程，并預測哪些行動或信息將引起不同細分市場的最大共鳴，從而使營銷人員能夠實時優化活動。
同樣，HubSpot將預測分析集成到其CRM中，幫助營銷人員預測潛在客戶行為，并根據可能的結果自動進行個性化跟進。
此外，Salesforce Einstein使用ML來預測客戶終身價值(CLV)、流失風險和下一步最佳行動，使營銷人員能夠優先安排工作并提高客戶參與度。
通過利用這些洞察，企業可以做出數據驅動的決策，從而提高效率、參與度和整體營銷效果。
AI助力營銷自動化和工作流優化
AI簡化運營
AI驅動的自動化工具通過精確管理客戶互動和優化多渠道活動來簡化營銷運營，這些工具利用ML和AI算法處理重復性任務，自動化工作流程，并實現在各種渠道上更高效地管理客戶接觸點。
去中心化區塊鏈數據網絡bitsCrunch的首席營銷官Diderik van der Graaf告訴CMSWire，在自動化日常任務方面，AI絕對是一個巨大的助力，特別是在超個性化和預測分析方面。“AI通過自動化數據分析、潛在客戶評分、電子郵件營銷和社交媒體日程安排等任務，顯著提高了營銷效率。”van der Graaf說。
例如，Adobe Marketo Engage使用AI來自動化潛在客戶培養、提供個性化內容并根據客戶互動調整信息。
同樣，ActiveCampaign將AI驅動的自動化與CRM功能相結合，使營銷人員能夠細分受眾、發送觸發式電子郵件并自動化跟進序列，同時實時跟蹤客戶參與度。
另一個自動化工具Salesforce Pardot利用AI來簡化B2B營銷工作，自動化潛在客戶評分、個性化電子郵件活動和銷售協同。
通過整合這些工具，營銷人員可以專注于戰略和創意，而AI則負責營銷工作流程的執行和優化。
AI塑造未來工作流管理
Marquez強調，AI在工作流自動化中的作用是變革性的。
Marquez說：“我們在我的部門做到了這一點，我們自動化了超過70%的日常營銷任務，更有趣的是這種自動化如何改變了我們團隊的角色。我們的營銷分析師已經轉變為戰略顧問，幫助我們解讀AI洞察，并為我們面臨的許多復雜問題生成創造性解決方案。”
用于廣告優化和程序化廣告的AI
利用AI工具提升廣告支出效益
AI使企業能夠最大限度地提高廣告支出并更精準地定位目標受眾，從而改變了廣告優化和程序化廣告的面貌。Hegde表示，AI提升了其企業的廣告支出效益，實現了廣告活動的優化，并提供了更精細的受眾洞察。AI算法實時分析龐大的數據集，調整出價、展示位置和創意元素，以實現最佳效果。
數字媒體機構Hotspex Media的業務發展副總裁Tricia Allen告訴記者，傳統的細分方法主要依賴于人口統計客戶數據，如年齡、地點、收入、性別等。
“這對某些廣告主可能有所幫助，但隨著美國隱私法律的增加，以及消費者越來越關注自己的數據流向，我們開始尋找利用AI解決這一問題的新方法，”Allen說道。“現在，AI使我們能夠掃描數百萬個網頁和在線視頻，以獲取情感上下文。在不使用任何客戶數據的情況下，我們可以投放與觀眾觀看的內容及其情感上下文相匹配的廣告。”
Allen表示，這種對齊方式已被證明可以將品牌影響力提高48%。此外，她還表示，利用能夠理解情感上下文的AI來實現廣告定位的個性化，對觀眾和平臺都有好處。“投放不當的廣告會破壞觀眾的體驗。對于平臺而言，在正確上下文中投放的廣告可以將注意力提高35%。”Allen解釋道。
程序化廣告中的AI應用實例
例如，Google Ads的智能出價(Smart Bidding)利用機器學習根據預測的轉化率自動調整出價，同時考慮時間、設備類型和用戶行為等變量。AdRoll則利用AI自動執行重定向和潛在客戶開發活動，并根據參與數據優化跨多個渠道的廣告投放。
另一個程序化廣告平臺Choozle提供了由AI驅動的工具，使營銷人員能夠更有效地執行程序化廣告購買，利用數據來細化受眾定位并動態調整廣告活動以獲得更好的投資回報率(ROI)，這些AI功能使營銷人員能夠做出更明智的決策，并在正確的時間觸達理想客戶，同時最大限度地減少廣告支出的浪費。
用于社交聆聽和情感分析的AI
通過AI理解客戶情感
由AI驅動的社交聆聽和情感分析工具對于實時監測品牌認知度和理解客戶意見至關重要，這些工具分析社交媒體渠道和其他數字觸點，識別影響品牌聲譽的趨勢、情感和關鍵主題。
客戶直送(DTF)轉印零售商DTF Transfers的首席營銷官(CMO)Michael Power告訴CMSWire，隨著社交數據的增長，AI變得越來越重要。
“到了某個階段，你不能只靠團隊來從社交聆聽數據中提煉洞察，”Power說道，“幸運的是，通過AI進行的情感分析就能做到這一點，它能解讀受眾圍繞你的產品以及他們自身需求的消息。”
社交聆聽的關鍵工具
例如，Brandwatch利用AI篩選大量社交數據，按情感、情緒和新興主題對對話進行分類，幫助企業主動應對公眾輿論的變化。
另一個類似的工具Sprinklr利用由AI驅動的洞察來追蹤品牌提及、分析情感，并在潛在危機升級之前識別出來，從而使公司能夠維護積極的品牌形象。
Hootsuite Insights結合AI和機器學習提供詳細的情感分析和受眾洞察，使營銷人員能夠衡量客戶情感并相應地調整消息傳遞策略，這些工具幫助企業與受眾保持聯系，實時調整策略，并通過明智的決策來增強客戶關系。
將AI與人類洞察相結合以實現最佳結果
雖然AI通過自動化任務、優化內容和提供個性化體驗來推動營銷技術的發展，但其最強大的應用是在與人類監督相結合時實現的。AI擅長處理數據和識別模式，但人類洞察確保這些解決方案與品牌價值、情商和創意故事講述保持一致。
人類監督在AI應用中的價值
Campbell強調，僅靠AI并不是創建營銷內容的有效方式。“AI可以幫助我們更快地創建相關內容，但真正吸引人的是那種包含營銷專業知識和本土特色的‘人性化觸感’，”Campbell說道，“重要的是要像對待其他工具一樣看待AI。你必須了解這個工具，培訓你的團隊如何使用它，并確保這個工具根據你的需求進行了‘調整’。”
Campbell解釋說，她的企業在實施AI時采取了相對保守的方法。“我們想確保不會出現人類元素被完全移除或替換的情況。”她說道。
AI與人類之間的這種合作提高了效率和真實性，使企業能夠利用技術的速度和精度，同時保持與客戶產生共鳴的人性化觸感。“對于創意元素和戰略決策，人類監督至關重要，以確保與品牌核心價值觀保持一致。”Hegde說道。
由AI驅動的營銷技術未來
不可否認，AI已成為營銷技術的驅動力，提供了不僅能夠優化運營，還能在所有觸點提升客戶體驗的工具。
從客戶細分和個性化內容創作到預測分析和實時廣告優化，AI使營銷人員能夠做出更明智、更明智的決策。
然而，正如Campbell和Hegde所強調的，所有這些好處都有一個前提——人類元素仍然至關重要。
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