要點概述：

? 舊規(guī)則失效。傳統(tǒng)的基于規(guī)則的系統(tǒng)缺乏學(xué)習(xí)或適應(yīng)能力，限制了實時營銷中的決策制定。

? 分析技術(shù)陷入瓶頸。預(yù)測模型能提供洞見，但未能實現(xiàn)自動化或與工作流程集成。

? 智能體嶄露頭角。自主式AI在營銷技術(shù)棧中支持以目標(biāo)為導(dǎo)向、適應(yīng)性的決策，是對過往技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。

自主式AI突然在營銷技術(shù)領(lǐng)域嶄露頭角，讓一些人想知道如何快速掌握這項技術(shù)及其應(yīng)用。在下文中，我將深入探討自主式AI的歷史、我們?nèi)绾伟l(fā)展到今天的水平、企業(yè)在評估將自主式AI集成到其營銷技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)時的注意事項，以及他們可以考慮實施的快速見效的用例。

首先，讓我們看看自主式AI的歷史。盡管自主式AI似乎是在GenAI掀起波瀾之后才突然出現(xiàn)的，但實際上它有前身技術(shù)。在我看來，自主式AI是過去20多年來數(shù)據(jù)、決策和自動化技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物。

基于規(guī)則的系統(tǒng)主導(dǎo)營銷技術(shù)領(lǐng)域之時

靜態(tài)企業(yè)決策(即基于規(guī)則的決策)很早就出現(xiàn)了，它采用的都是硬編碼邏輯，用于自動化電子郵件發(fā)送、培育決策路徑或評分潛在客戶，這種系統(tǒng)沒有學(xué)習(xí)能力，也沒有邏輯推理能力。在動態(tài)的營銷、服務(wù)和支持環(huán)境中，創(chuàng)建的規(guī)則需要頻繁調(diào)整。

預(yù)測止步于洞見之時

機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測分析雖然最早在20世紀(jì)50年代就已出現(xiàn)，但在2010年代才最為流行。當(dāng)時，可以預(yù)測客戶流失率、對潛在客戶進(jìn)行評分，并圍繞購買或響應(yīng)做出其他預(yù)測。模型輸出分?jǐn)?shù)被提供給人工或商業(yè)智能(BI)儀表板，并未嵌入到任何類型的工作流程中，這些技術(shù)能提供洞見，但尚未實現(xiàn)決策或行動自動化。

機(jī)器人任務(wù)處理人員的興起

RPA是21世紀(jì)初軟件智能體的首次嘗試，供應(yīng)商提供低級別的“機(jī)器人”或基于規(guī)則的流程，旨在完成主要是低級別的后臺運營任務(wù)，這些任務(wù)負(fù)責(zé)完成財務(wù)、服務(wù)和支持工作，并不關(guān)注前端客戶體驗。

聊天機(jī)器人如何將智能體推向一線

2010年代后期，通過聊天機(jī)器人實現(xiàn)的對話式AI讓智能體從后臺走向前臺，進(jìn)入客戶體驗領(lǐng)域。供應(yīng)商創(chuàng)建了預(yù)定義的對話流程和狹義的自然語言處理(NLP)技術(shù)，用于客戶服務(wù)和潛在客戶資格認(rèn)證，這些對話系統(tǒng)往往是孤立的，外部對話或?qū)υ捈捎邢蕖?/p>

通過腳本編排客戶旅程

在過去15年中，編排引擎一直支持客戶旅程的編排和優(yōu)化，這些解決方案幫助品牌根據(jù)細(xì)分市場、觸發(fā)因素和渠道規(guī)則設(shè)計客戶旅程。最初，這些引擎依賴于標(biāo)準(zhǔn)邏輯和成功標(biāo)準(zhǔn)，它們?nèi)狈崟r適應(yīng)能力，也無法大規(guī)模實現(xiàn)個性化。

自主式AI興起的必然性

雖然許多最近的解決方案，特別是對話式AI工具和編排引擎，已經(jīng)開始融入自主式AI，但很明顯，自主式AI和決策是這一相對線性流程的自然發(fā)展。

自主式AI是自動化、智能、決策和自主性的自然發(fā)展，它取代了靜態(tài)企業(yè)決策的硬編碼規(guī)則、純預(yù)測分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的被動分析，以及機(jī)器人流程自動化的僵化工作流程，取而代之的是能夠在營銷技術(shù)棧中推理、行動和學(xué)習(xí)的目標(biāo)導(dǎo)向型智能體。

能夠做出適應(yīng)性決策并隨時間學(xué)習(xí)的智能體有望改變營銷技術(shù)領(lǐng)域的游戲規(guī)則，它們能夠在有限的人工干預(yù)下，提供上下文感知的智能行動。未來，能夠基于實時數(shù)據(jù)和反饋共同創(chuàng)建并持續(xù)優(yōu)化客戶旅程的智能體將成為主流。