AI 营销：2024 年趋势和预测

人工智能在营销中并不是新概念，机器学习等技术长期以来一直是广告平台不可或缺的一部分。 预测分析、推荐系统、聊天机器人以及图像和视频识别都依赖于机器学习，由来已久。然而，随着 Chat GPT 等自然语言处理 (NLP) 工具的出现，人工智能变得更容易为大众所接受。

这使得人工智能成为 2023 年营销中最受关注的话题。Notice the Elephant 团队坚信，这一趋势也将持续到 2024 年。

1. 超个性化

超个性化代表了AI为营销带来最重要的机会。它代表了营销领域的范式转变，AI在数据分析和模式识别方面的能力被用来创造难以置信的客户体验。

无论我们谈论的是预测性个性化，还是使用实时数据、人工智能和自动化来向消费者提供高度相关和个性化的内容、产品或体验，其影响都是显而易见的：人工智能将永远改变客户体验 (CX)。 各个行业中的各种超个性化用例不断涌现，其变革力量显而易见。

例如，在电子商务中，AI系统会分析用户的浏览和购买历史记录，以推荐他们更有可能购买的产品。 在内容营销中，AI工具会根据用户的兴趣策划、呈现文章和视频。 即使在客户服务中，聊天机器人和虚拟助理也使用对话式人工智能来提供更加个性化和同理心的帮助。

超个性化的关键是数据的复杂使用。通过利用来自不同接触点的客户数据（无论是浏览历史记录、购买模式、社交媒体互动，甚至语音和文本输入），AI算法可以构建详细的客户档案。 然后，这些配置文件用于提供适合每个人的独特内容、优惠和互动。

在Notice the Elephant，我们通过"AI线索磁铁"（亿业之前的文章中提到过线索磁铁的相关概念）拥抱了这一趋势。 通过利用人工智能，我们开发了“线索磁铁”，不仅可以吸引潜在客户，还能够根据他们的特定需求和兴趣提供个性化内容； 可以捕获数据，然后将其用于提供超个性化的客户旅程。 这不仅提高了参与率，还加强了品牌与客户之间的关系。

超个性化的好处是显而易见的，客户忠诚度、转化率以及客户满意度均有提高。 然而，对数据隐私和人工智能使用中的道德规范至关重要，企业要确保使用数据的透明度并遵守数据保护法规。

2. 数据隐私和人工智能

随着公司继续在营销中利用人工智能，维护数据隐私的神圣性将成为客户信任和品牌诚信的关键要素。 由于消费者意识的提高以及 GDPR 和 CCPA 等更严格的全球法规，这个问题变得越来越突出。 今天的消费者不仅了解他们的数据权利，而且越来越关心他们的个人信息如何被使用。

人工智能在这个领域的作用是双重的。 一方面，由于它可以处理大量数据，从而引起了人们对隐私的担忧。 另一方面，它提出了增强数据保护的解决方案。 例如，人工智能算法可以帮助个人数据匿名化，确保在不损害个人隐私的情况下获得结果。 它们还可以帮助识别和减少潜在的数据泄露，从而更有效地保护消费者信息。

另一个方面在营销中使用AI需要遵循道德规范。 随着AI系统变得越来越复杂，确保它们的使用符合道德和责任变得至关重要。这包括对AI在营销活动中的作用以及如何使用消费者数据来使这些活动保持透明。

虽然AI模型，尤其是使用深度学习的模型，通常不会在训练后存储个人用户数据，但在可能使用个人数据的初始训练阶段就会出现问题。 在此阶段采用严格的数据处理和隐私措施至关重要。 此外，还需要警惕潜在的漏洞，例如模型反推，它可以从模型中推断出敏感信息。在模型训练期间采用差分隐私等技术可以减轻这些风险。

挑战不仅限于AI模型的最终使用，还延伸到AI开发和部署的整个生命周期。 公司必须确保在整个AI生命周期中对数据进行匿名、安全处理和合乎道德的使用，以维护消费者的信任并遵守隐私法规。

营销人员、人工智能开发人员、法律专家和数据保护机构在内的各个利益相关者之间越来越需要合作，以创建一个平衡有效营销与隐私保护的框架。这种合作对于制定指导人工智能在营销中道德使用的标准和最佳实践至关重要。

3. AI驱动的预测分析

进入 2024 年，AI驱动的预测分析正在改变营销格局，为了解未来趋势和客户行为提供了一个窗口。 该方法采用先进的AI和机器学习算法来分析历史数据，使营销人员能够非常准确地预测客户需求、偏好和潜在行动。

在电子商务中，Trellis 等工具使用预测分析，在理解和预测购买模式方面发挥着至关重要的作用，这使得零售商能够优化库存、定制营销信息，甚至动态调整定价以满足客户的预期。 在媒体行业，预测模型分析观众偏好来推荐内容，提高参与度和订阅率。

此外，有些大机构甚至在所有的营销活动开始之前就使用预测分析来为设计决策提供信息。通过预测用户关注点和偏好，这些分析能够完善视觉和交互元素。 例如，预测模型可以分析用户参与模式和眼球跟踪数据，以识别网页的哪些区域或产品设计的哪些方面可能吸引最多的注意力。这种洞察力使设计人员能够战略性地放置关键信息或行动用语，从而增强用户参与度和设计的有效性。

除了预测之外，预测分析还有助于增强客户体验。通过预测客户需求，企业可以定制产品，确保每次交互都是和用户相关且有吸引力的。这种程度的个性化可以提高客户的忠诚度和满意度。

人工智能驱动的预测分析的应用不仅仅局限于了解客户。 它还涉及优化营销运营。例如，预测模型可以预测不同营销渠道的成功，使企业能够更有效地分配预算。 在数字广告中，这些分析可以预测点击率，帮助广告商优化其广告投放和内容。

预测分析与其他营销工具的集成至关重要。 它补充了数据驱动的营销工作，确保预测基于全面且准确的数据集。 例如，将预测分析与 CRM 系统集成可以为销售团队提供对潜在客户需求的洞察，从而提高销售策略的有效性。

4. 跨渠道AI营销自动化

跨渠道AI营销自动化是营销领域的游戏规则改变者。 通过利用 AI 分析各种渠道的数据并采取行动的能力，营销人员现在能够提供前所未有的统一且个性化的客户体验 (CX)。 这一趋势通过人工智能的综合数据分析和模式识别能力来协调统一的多渠道营销策略。

不同营销渠道的无缝集成在每个接触点提供了有凝聚力的客户旅程。 实际上，这意味着利用人工智能来整合电子邮件、社交媒体、网站、移动应用程序、CRM 等方面的营销策略。

自动化方面通过使用人工智能来同步客户数据、消息和活动来发挥作用，确保客户无论使用何种平台都能获得一致的体验。

这样的工具正在迅速将营销从以产品为导向的营销转变为以数据驱动的、以用户为中心的营销。 例如，客户与社交媒体广告的互动可以触发个性化的后续电子邮件，从而创建有凝聚力的营销叙事。 在 CRM 中，人工智能提供了以前无法实现的交互和理解水平，使企业能够预测客户需求并实时响应。 例如，超自动化的 CRM 系统可以识别购物模式并自动发送有针对性的报价，而在 B2B 领域，它可以自动化潜在客户培育流程，从而提高效率和转化率。

人工智能营销自动化的主要好处是能够提供以前无法达到的规模的个性化、实时响应、低接触参与，以及通过人工智能大规模生产营销和传播资产来节省成本。 但不同渠道的整合也面临着挑战。 它不仅需要先进的技术，还需要战略方法来确保所有渠道都能有效地促进整体营销目标。

Zapier、HubSpot 和 Marketo 等工具处于人工智能营销自动化的最前沿。 一些机构也将人工智能营销自动化集成到服务套件中。 其方法包括使用这些先进的工具来提供涵盖所有数字接触点的全面营销策略，确保客户的营销工作不仅得到协调，而且始终与其总体业务目标保持一致。

5.AI驱动的定价策略

AI驱动的定价策略使营销人员能够根据各种因素动态调整价格，包括市场需求、客户行为和库存水平。 这使得企业能够实时优化其定价策略，从而提高盈利能力和市场竞争力。

AI定价策略在服务业中得到应用，从公用事业到基于订阅的产品，各种服务都在使用人工智能来根据个人客户的使用模式和偏好定制定价模型。 这种个性化方法不仅提高了客户满意度，还鼓励更有效地使用服务。

在电子商务领域，人工智能驱动的定价尤其强大，因为它可以快速响应市场变化，这在快节奏的在线零售环境中至关重要。零售商现在可以根据客户需求模式、竞争对手定价、库存水平等的实时数据分析动态调整价格，同时最大限度地提高利润率。

AI驱动定价的另一个重要应用是在旅游和酒店业。航空公司和酒店使用AI根据需求波动、预订模式，甚至天气条件或当地事件等外部因素来调整定价。 这种动态定价策略可确保更高的入住率并实现收入最大化。

AI驱动的定价策略也可用于忠诚度计划。 这种个性化方法可以促进更深入的参与，鼓励回头客并增强客户忠诚度。 此外，AI驱动的忠诚度计划正变得更具互动性。 它们可以实时吸引客户，在购买或互动时提供奖励和激励。 这种即时性提高了新的参与度，使忠诚度计划更具吸引力和有效性。

然而，实施AI驱动的定价策略也面临着挑战。 它不仅需要访问大量数据，还需要能够处理这些数据并做出准确定价决策的复杂人工智能工具。 此外，企业必须仔细考虑动态定价对客户认知和品牌声誉的影响。有关定价策略的透明沟通对于维持客户信任至关重要。

（内容来源于Notice the Elephant ）