AI營銷技術(shù)通過更有效地利用數(shù)據(jù)改善客戶體驗，幫助企業(yè)實現(xiàn)更好的營銷效果。

要點概述：

• 關(guān)鍵AI技術(shù)：NLP(自然語言處理)、NLG(自然語言生成)和NLU(自然語言理解)等AI營銷技術(shù)提升了客戶互動和服務(wù)效率。
• 數(shù)據(jù)生成的優(yōu)勢：合成數(shù)據(jù)生成技術(shù)豐富了客戶檔案，為營銷策略中的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供了更深刻的洞察。
• 客戶旅程優(yōu)化：AI營銷技術(shù)通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察，實現(xiàn)個性化的客戶旅程，優(yōu)化獲客成本和客戶生命周期價值。

AI正以前所未有的速度改變著營銷領(lǐng)域。

然而，并非所有AI投資都能產(chǎn)生同等的效果。隨著AI的不斷發(fā)展，某些領(lǐng)域在投資回報方面表現(xiàn)得尤為突出。

本文將探討三項對數(shù)字營銷策略產(chǎn)生顯著影響的關(guān)鍵AI營銷技術(shù)投資：

利用AI營銷技術(shù)進(jìn)行語言處理：NLP、NLG和NLU

自然語言處理(NLP)、自然語言生成(NLG)和自然語言理解(NLU)構(gòu)成了一組強(qiáng)大的AI技術(shù)組合，企業(yè)可以通過它們提升服務(wù)和支持水平，從而改善客戶體驗(CX)，建立長期的客戶忠誠度和信任。

• NLP幫助系統(tǒng)處理和解釋文本或語音形式的語言。
• NLU使這些系統(tǒng)能夠理解用戶查詢和請求背后的意圖。
• NLG生成上下文相關(guān)的響應(yīng)。

通過引入這一組AI營銷技術(shù)，品牌可以處理來自聊天機(jī)器人或呼叫中心的文本和語音數(shù)據(jù)(NLP)，理解這些數(shù)據(jù)中的請求意圖(NLU)，然后生成適當(dāng)?shù)幕貞?yīng)(NLG)。

當(dāng)這些技術(shù)經(jīng)過正確的模型訓(xùn)練和部署時，能夠大幅降低客戶服務(wù)成本，然而，如果訓(xùn)練和部署不當(dāng)，可能會導(dǎo)致自動化聊天機(jī)器人或IVR系統(tǒng)提供不適當(dāng)?shù)慕Y(jié)果或響應(yīng)，這不僅會造成糟糕的客戶體驗，還可能帶來合規(guī)性和財務(wù)風(fēng)險。

利用AI技術(shù)進(jìn)行合成數(shù)據(jù)生成：SDG

作為生成型AI的一部分，合成數(shù)據(jù)生成(SDG)指的是生成合成數(shù)據(jù)以補(bǔ)充客戶檔案或數(shù)據(jù)集的能力，這一過程對于開發(fā)準(zhǔn)確且有效的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型至關(guān)重要。

為了使AI和ML模型在企業(yè)中有效運(yùn)行，模型輸入的數(shù)據(jù)必須完整且質(zhì)量良好。企業(yè)可以使用SDG來填補(bǔ)現(xiàn)有數(shù)據(jù)集的空白，從而提高模型輸出的準(zhǔn)確性，這反過來為客戶體驗團(tuán)隊(如銷售、服務(wù)和支持)提供了更好的洞察，以便采取行動，包括預(yù)測、需求優(yōu)化甚至內(nèi)容生成模型。SDG的一個常見挑戰(zhàn)是提供適當(dāng)?shù)膮?shù)，以生成高質(zhì)量且相關(guān)的數(shù)據(jù)，但這一點可以通過在生成過程的初期階段進(jìn)行適當(dāng)?shù)脑O(shè)置和實施來克服。

合成數(shù)據(jù)的一個實際應(yīng)用例子是用于相似模型的構(gòu)建。通過創(chuàng)建在特征、結(jié)構(gòu)和屬性上模仿實際客戶數(shù)據(jù)的人工數(shù)據(jù)，品牌可以識別出與現(xiàn)有成功客戶群體“相似”的潛在新受眾，并將其作為目標(biāo)客戶群體進(jìn)行營銷。

此外，合成數(shù)據(jù)還可以用于測試和優(yōu)化。例如，保險公司可以使用合成數(shù)據(jù)生成(SDG)來模擬定價結(jié)果。通過創(chuàng)建與歷史保單和理賠信息相似的合成數(shù)據(jù)來訓(xùn)練定價模型，保險公司可以在不使用客戶敏感個人信息的前提下，評估不同定價策略的表現(xiàn)。

通過技術(shù)優(yōu)化客戶旅程：基于AI的CJO

基于AI的優(yōu)化和客戶路由技術(shù)(即客戶旅程優(yōu)化，CJO)用于改善客戶獲取成本和客戶生命周期價值等關(guān)鍵結(jié)果，該技術(shù)重點是引導(dǎo)客戶通過個性化的路徑完成轉(zhuǎn)化，而不是依賴于通用的品牌定義路線，這是通過分析歷史和實時客戶數(shù)據(jù)來實現(xiàn)的，AI可以識別模式并預(yù)測最有效的路徑。

所有這些都基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，實施這一技術(shù)的挑戰(zhàn)在于獲得適當(dāng)?shù)臍v史數(shù)據(jù)以及合適的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，以支持AI驅(qū)動的客戶旅程編排(CJO)。

CJO的一個例子是，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以用來比較消費(fèi)者的被遺棄購物車與其他成功轉(zhuǎn)化的客戶旅程中的相似模式。通過使用最新的“下一步最佳行動”策略來實現(xiàn)微觀和宏觀目標(biāo)的最佳成功，將導(dǎo)致更高的轉(zhuǎn)化率。

目前，這種類型的AI營銷技術(shù)并未被廣泛應(yīng)用于企業(yè)，但我完全預(yù)計在未來五到十年內(nèi)，它將在大多數(shù)分析能力強(qiáng)的營銷技術(shù)工具中普及。

AI營銷技術(shù)如何融入你的戰(zhàn)略

投資于NLP/NLG/NLU、合成數(shù)據(jù)生成和基于AI的客戶旅程優(yōu)化等AI營銷技術(shù)，能為營銷部門帶來可觀的回報。通過利用這些工具，企業(yè)可以增強(qiáng)客戶互動，優(yōu)化數(shù)據(jù)使用，提高整體營銷效果。

隨著AI的不斷發(fā)展，提前把握這些趨勢并在這些領(lǐng)域進(jìn)行明智投資，將對保持競爭優(yōu)勢和在市場中實現(xiàn)長期成功至關(guān)重要。