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AI营销技术正在迅速变革营销领域，通过自然语言处理（NLP）、合成数据生成（SDG）等关键技术，企业能够更好地优化客户互动和个性化旅程，降低客户获取成本，提升客户生命周期价值，这些技术还支持通过生成相似模型、优化定价策略等方式提升数据的使用效率。随着AI的持续发展，明智地投资这些领域将帮助企业保持竞争优势，实现长期成功。
AI营销技术通过更有效地利用数据改善客户体验，帮助企业实现更好的营销效果。
要点概述：
• 关键AI技术：NLP(自然语言处理)、NLG(自然语言生成)和NLU(自然语言理解)等AI营销技术提升了客户互动和服务效率。
• 数据生成的优势：合成数据生成技术丰富了客户档案，为营销策略中的AI和机器学习模型提供了更深刻的洞察。
• 客户旅程优化：AI营销技术通过数据驱动的洞察，实现个性化的客户旅程，优化获客成本和客户生命周期价值。
然而，并非所有AI投资都能产生同等的效果。随着AI的不断发展，某些领域在投资回报方面表现得尤为突出。本文将探讨三项对数字营销策略产生显著影响的关键AI营销技术投资：利用AI营销技术进行语言处理：NLP、NLG和NLU
自然语言处理(NLP)、自然语言生成(NLG)和自然语言理解(NLU)构成了一组强大的AI技术组合，企业可以通过它们提升服务和支持水平，从而改善客户体验(CX)，建立长期的客户忠诚度和信任。- NLU使这些系统能够理解用户查询和请求背后的意图。
通过引入这一组AI营销技术，品牌可以处理来自聊天机器人或呼叫中心的文本和语音数据(NLP)，理解这些数据中的请求意图(NLU)，然后生成适当的回应(NLG)。当这些技术经过正确的模型训练和部署时，能够大幅降低客户服务成本，然而，如果训练和部署不当，可能会导致自动化聊天机器人或IVR系统提供不适当的结果或响应，这不仅会造成糟糕的客户体验，还可能带来合规性和财务风险。作为生成型AI的一部分，合成数据生成(SDG)指的是生成合成数据以补充客户档案或数据集的能力，这一过程对于开发准确且有效的AI和机器学习(ML)模型至关重要。为了使AI和ML模型在企业中有效运行，模型输入的数据必须完整且质量良好。企业可以使用SDG来填补现有数据集的空白，从而提高模型输出的准确性，这反过来为客户体验团队(如销售、服务和支持)提供了更好的洞察，以便采取行动，包括预测、需求优化甚至内容生成模型。SDG的一个常见挑战是提供适当的参数，以生成高质量且相关的数据，但这一点可以通过在生成过程的初期阶段进行适当的设置和实施来克服。合成数据的一个实际应用例子是用于相似模型的构建。通过创建在特征、结构和属性上模仿实际客户数据的人工数据，品牌可以识别出与现有成功客户群体“相似”的潜在新受众，并将其作为目标客户群体进行营销。此外，合成数据还可以用于测试和优化。例如，保险公司可以使用合成数据生成(SDG)来模拟定价结果。通过创建与历史保单和理赔信息相似的合成数据来训练定价模型，保险公司可以在不使用客户敏感个人信息的前提下，评估不同定价策略的表现。基于AI的优化和客户路由技术(即客户旅程优化，CJO)用于改善客户获取成本和客户生命周期价值等关键结果，该技术重点是引导客户通过个性化的路径完成转化，而不是依赖于通用的品牌定义路线，这是通过分析历史和实时客户数据来实现的，AI可以识别模式并预测最有效的路径。所有这些都基于强化学习，实施这一技术的挑战在于获得适当的历史数据以及合适的强化学习技术，以支持AI驱动的客户旅程编排(CJO)。CJO的一个例子是，强化学习可以用来比较消费者的被遗弃购物车与其他成功转化的客户旅程中的相似模式。通过使用最新的“下一步最佳行动”策略来实现微观和宏观目标的最佳成功，将导致更高的转化率。目前，这种类型的AI营销技术并未被广泛应用于企业，但我完全预计在未来五到十年内，它将在大多数分析能力强的营销技术工具中普及。投资于NLP/NLG/NLU、合成数据生成和基于AI的客户旅程优化等AI营销技术，能为营销部门带来可观的回报。通过利用这些工具，企业可以增强客户互动，优化数据使用，提高整体营销效果。随着AI的不断发展，提前把握这些趋势并在这些领域进行明智投资，将对保持竞争优势和在市场中实现长期成功至关重要。版权声明：本文为企业网D1Net编译，转载需在文章开头注明出处为：企业网D1Net，如果不注明出处，企业网D1Net将保留追究其法律责任的权利。
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