探讨营销技术的6个AI用例

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随着营销越来越依赖数据，AI在营销技术（martech）行业中发挥着变革性作用。从自动化日常任务到深入洞察客户行为，AI驱动的工具正在帮助营销人员在营销活动中实现更高的效率和精准度。

无论是优化广告支出、个性化客户体验还是增强预测分析，AI工具都在重塑企业与受众互动的方式。

在本文中，我们将探讨营销技术中可用的不同类型的AI工具，以及它们如何影响各行各业的营销策略。

引言：AI在营销技术中日益重要的作用

AI使企业能够更智能、更高效地与客户互动，从而改变了营销技术。

云服务提供商Blackline的首席营销官Emily Campbell告诉记者，营销是最早接纳AI的学科之一。Blackline帮助企业管理和自动化关键的会计工作。

她说：“我们已经发现了AI可以帮助我们向特定行业、地区和独特客户群体扩展多面向活动规模的机会。”

预测分析工具利用机器学习（ML）分析历史数据，预测客户行为和偏好，从而微调目标定位和细分工作，同时，AI驱动的内容创建工具正在简化从广告文案到动态视觉元素的一切工作，提高跨渠道的创意效率和一致性。活动自动化平台也在随着AI的发展而演进，根据性能数据实时调整预算、出价和广告位置。

AI助力客户细分和目标定位

AI对精准目标定位的影响

AI使营销人员能够在细粒度层面上分析数据，发现传统方法可能遗漏的模式，从而提升了客户细分和目标定位的水平。

在线筹款平台Donorbox的增长部门高级副总裁Raviraj Hegde告诉记者，AI驱动的营销技术显著升级了他的业务细分和目标定位客户的方式，以实现更统计准确、数据驱动的决策。AI算法筛选客户行为、偏好和互动，以创建高度详细的受众细分，这使营销人员能够超越基本的人口统计类别，根据实时行为、购买历史和甚至预测意图来定位客户。

企业培训和辅导解决方案提供商Edstellar的首席执行官Arvind Rongala告诉记者，他亲眼见证了AI如何影响客户细分和目标定位。

高级客户数据平台

Rongala说：“像AI赋能的客户数据平台（CDPs）这样的工具使我们能够更精确地分析客户行为，从而实现更相关和高度针对性的活动，这是提高各行业营销效果的关键因素。”

例如，Optimove使用ML动态细分客户，并预测最相关的营销活动，以提高客户保留率和终身价值。

同样，Blueshift利用AI整合来自多个渠道的数据，提供有助于打造个性化、多渠道活动的洞察。

最后，Segment作为一个使用AI来组织和激活数据以实现精准定位的CDP，这些工具不仅完善了细分，还使营销人员能够提供高度个性化的体验，从而最大限度地提高活动的相关性和影响力。

AI助力内容创建和个性化

AI变革内容创作

AI驱动的工具正在重塑内容创建，使营销人员能够生成个性化的信息和视觉元素，这些工具分析用户偏好、行为和互动，以制作与每个人共鸣的内容，从而提高参与度和转化率。

Rongala说：“AI极大地提高了大规模内容个性化的水平。ML算法有助于为每位客户预测合适的内容，确保更贴心的体验。”

除了OpenAI的ChatGPT、微软的Bing、谷歌的Gemini和Anthropic的Claude等基本生成式AI大模型外，许多新的内容创建工具已经将内容创作提升到了一个新的水平，可以创建高质量的营销文案、描述性文本、广告文案等。

例如，Canva新的AI驱动工具Dream Lab可以将简单的文本描述转化为动态视觉元素，提供多种风格和精确的自定义，这个工具，以及其他功能如AI增强的白板和Magic Write，使团队能够更高效地创建个性化、高质量的内容。Canva丰富的内容库和合作伙伴关系进一步丰富了该平台。

另一个生成式AI和内容增强工具Grammarly Pro，可帮助企业提高书面沟通的质量和一致性，这对效率和客户满意度有着显著影响。

Persado还使用AI生成情感优化的语言，创建与客户更深层次联系的个性化营销信息，而Phrasee则利用自然语言生成来制作优化的电子邮件主题行、社交媒体帖子和其他基于文本的内容，确保一致性和相关性。

此外，Dynamic Yield使用ML来个性化整个网站体验，根据个别用户数据推荐产品并调整内容布局。

通过整合这些工具，企业可以高效地创建和提供个性化的体验，这些体验能够实时适应不断变化的客户期望。

个性化营销案例研究

服务于医疗健康客户的全球数字营销机构Outcomes Rocket的创始人兼首席执行官Saul Marquez告诉记者，他很幸运地见证了AI个性化的发展如何改变了营销人员接触客户的方式。Marquez的团队开发了一个AI驱动的内容个性化系统，其功能不仅仅是推荐产品。AI分析客户在数字资产上的行为，包括导航模式、内容参与度和沟通风格。

Marquez解释说：“例如，我们发现有些客户喜欢看技术细节，而另一些人则更容易受到社会证明或其他使用过该产品的客户的影响。”

这使Marquez的团队能够创建针对个人用户偏好的动态电子邮件活动，从而使电子邮件参与度提高了65%，转化率提高了28%。

Marquez强调：“我发现有效的个性化不仅仅是关于尖端技术，它还关乎讲故事和保持真实性。”他的团队通过他所说的“人工监督框架”审查AI生成的内容是否与品牌一致，从而确保这一点。

AI助力预测分析和客户洞察

利用AI提高预测准确性

AI驱动的预测分析工具正在重新定义营销人员预测趋势和理解客户行为的方式。通过分析历史数据和识别模式，这些工具可以预测未来的行动和偏好，使企业能够主动调整策略并个性化产品。

Marquez表示，他对AI驱动的预测分析在未来营销中的应用感到非常兴奋。

Marquez说：“在我目前的工作中，我们正在尝试建立一个预测模型，该模型不仅可以预测客户行为，还可以预测客户旅程中影响行为的最佳节点。比如说，我们现在可以85%的准确率预测客户是否会开始早期流失，然后在他们退出之前用个性化的保留策略进行干预。特别有趣的是，这些预测也变得越来越不可预测——仅仅知道谁会流失是不够的，我们需要开始解释为什么，这使我们能够构建更好的目标解决方案。”

Marquez解释说，这种预测能力使他们的营销方式从被动变为主动，能够在客户关心表达需求之前预测并解决客户需求。

预测分析的实际应用

例如，Adobe Sensei利用AI分析客户旅程，并预测哪些行动或信息将引起不同细分市场的最大共鸣，从而使营销人员能够实时优化活动。

同样，HubSpot将预测分析集成到其CRM中，帮助营销人员预测潜在客户行为，并根据可能的结果自动进行个性化跟进。

此外，Salesforce Einstein使用ML来预测客户终身价值（CLV）、流失风险和下一步最佳行动，使营销人员能够优先安排工作并提高客户参与度。

通过利用这些洞察，企业可以做出数据驱动的决策，从而提高效率、参与度和整体营销效果。

AI助力营销自动化和工作流优化

AI简化运营

AI驱动的自动化工具通过精确管理客户互动和优化多渠道活动来简化营销运营，这些工具利用ML和AI算法处理重复性任务，自动化工作流程，并实现在各种渠道上更高效地管理客户接触点。

去中心化区块链数据网络bitsCrunch的首席营销官Diderik van der Graaf告诉CMSWire，在自动化日常任务方面，AI绝对是一个巨大的助力，特别是在超个性化和预测分析方面。“AI通过自动化数据分析、潜在客户评分、电子邮件营销和社交媒体日程安排等任务，显著提高了营销效率。”van der Graaf说。

例如，Adobe Marketo Engage使用AI来自动化潜在客户培养、提供个性化内容并根据客户互动调整信息。

同样，ActiveCampaign将AI驱动的自动化与CRM功能相结合，使营销人员能够细分受众、发送触发式电子邮件并自动化跟进序列，同时实时跟踪客户参与度。

另一个自动化工具Salesforce Pardot利用AI来简化B2B营销工作，自动化潜在客户评分、个性化电子邮件活动和销售协同。

通过整合这些工具，营销人员可以专注于战略和创意，而AI则负责营销工作流程的执行和优化。

AI塑造未来工作流管理

Marquez强调，AI在工作流自动化中的作用是变革性的。

Marquez说：“我们在我的部门做到了这一点，我们自动化了超过70%的日常营销任务，更有趣的是这种自动化如何改变了我们团队的角色。我们的营销分析师已经转变为战略顾问，帮助我们解读AI洞察，并为我们面临的许多复杂问题生成创造性解决方案。”

用于广告优化和程序化广告的AI

利用AI工具提升广告支出效益

AI使企业能够最大限度地提高广告支出并更精准地定位目标受众，从而改变了广告优化和程序化广告的面貌。Hegde表示，AI提升了其企业的广告支出效益，实现了广告活动的优化，并提供了更精细的受众洞察。AI算法实时分析庞大的数据集，调整出价、展示位置和创意元素，以实现最佳效果。

数字媒体机构Hotspex Media的业务发展副总裁Tricia Allen告诉记者，传统的细分方法主要依赖于人口统计客户数据，如年龄、地点、收入、性别等。

“这对某些广告主可能有所帮助，但随着美国隐私法律的增加，以及消费者越来越关注自己的数据流向，我们开始寻找利用AI解决这一问题的新方法，”Allen说道。“现在，AI使我们能够扫描数百万个网页和在线视频，以获取情感上下文。在不使用任何客户数据的情况下，我们可以投放与观众观看的内容及其情感上下文相匹配的广告。”

Allen表示，这种对齐方式已被证明可以将品牌影响力提高48%。此外，她还表示，利用能够理解情感上下文的AI来实现广告定位的个性化，对观众和平台都有好处。“投放不当的广告会破坏观众的体验。对于平台而言，在正确上下文中投放的广告可以将注意力提高35%。”Allen解释道。

程序化广告中的AI应用实例

例如，Google Ads的智能出价（Smart Bidding）利用机器学习根据预测的转化率自动调整出价，同时考虑时间、设备类型和用户行为等变量。AdRoll则利用AI自动执行重定向和潜在客户开发活动，并根据参与数据优化跨多个渠道的广告投放。

另一个程序化广告平台Choozle提供了由AI驱动的工具，使营销人员能够更有效地执行程序化广告购买，利用数据来细化受众定位并动态调整广告活动以获得更好的投资回报率（ROI），这些AI功能使营销人员能够做出更明智的决策，并在正确的时间触达理想客户，同时最大限度地减少广告支出的浪费。

用于社交聆听和情感分析的AI

通过AI理解客户情感

由AI驱动的社交聆听和情感分析工具对于实时监测品牌认知度和理解客户意见至关重要，这些工具分析社交媒体渠道和其他数字触点，识别影响品牌声誉的趋势、情感和关键主题。

客户直送（DTF）转印零售商DTF Transfers的首席营销官（CMO）Michael Power告诉CMSWire，随着社交数据的增长，AI变得越来越重要。

“到了某个阶段，你不能只靠团队来从社交聆听数据中提炼洞察，”Power说道，“幸运的是，通过AI进行的情感分析就能做到这一点，它能解读受众围绕你的产品以及他们自身需求的消息。”

社交聆听的关键工具

例如，Brandwatch利用AI筛选大量社交数据，按情感、情绪和新兴主题对对话进行分类，帮助企业主动应对公众舆论的变化。

另一个类似的工具Sprinklr利用由AI驱动的洞察来追踪品牌提及、分析情感，并在潜在危机升级之前识别出来，从而使公司能够维护积极的品牌形象。

Hootsuite Insights结合AI和机器学习提供详细的情感分析和受众洞察，使营销人员能够衡量客户情感并相应地调整消息传递策略，这些工具帮助企业与受众保持联系，实时调整策略，并通过明智的决策来增强客户关系。

将AI与人类洞察相结合以实现最佳结果

虽然AI通过自动化任务、优化内容和提供个性化体验来推动营销技术的发展，但其最强大的应用是在与人类监督相结合时实现的。AI擅长处理数据和识别模式，但人类洞察确保这些解决方案与品牌价值、情商和创意故事讲述保持一致。

人类监督在AI应用中的价值

Campbell强调，仅靠AI并不是创建营销内容的有效方式。“AI可以帮助我们更快地创建相关内容，但真正吸引人的是那种包含营销专业知识和本土特色的‘人性化触感’，”Campbell说道，“重要的是要像对待其他工具一样看待AI。你必须了解这个工具，培训你的团队如何使用它，并确保这个工具根据你的需求进行了‘调整’。”

Campbell解释说，她的企业在实施AI时采取了相对保守的方法。“我们想确保不会出现人类元素被完全移除或替换的情况。”她说道。

AI与人类之间的这种合作提高了效率和真实性，使企业能够利用技术的速度和精度，同时保持与客户产生共鸣的人性化触感。“对于创意元素和战略决策，人类监督至关重要，以确保与品牌核心价值观保持一致。”Hegde说道。

由AI驱动的营销技术未来

不可否认，AI已成为营销技术的驱动力，提供了不仅能够优化运营，还能在所有触点提升客户体验的工具。

从客户细分和个性化内容创作到预测分析和实时广告优化，AI使营销人员能够做出更明智、更明智的决策。

然而，正如Campbell和Hegde所强调的，所有这些好处都有一个前提——人类元素仍然至关重要。

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