人工智能与机器学习的营销个性化应用

人工智能的现状：营销个性化

目前广为人知、广受好评的人工智能与机器学习应用案例当属图像识别和自动驾驶，但从商业角度来说，营销个性化才是最常见的技术应用。与许多其他类型的个性化技术一样，人工智能营销个性化基本上可以归结为从特定数据库或某些过去的行为中获取信号，对这些信号进行分析处理，然后通知未来的操作。
例如，如果一个系统发现随着时间的推移，与汽车维修内容交互的用户最终倾向于购买更多的汽车保险，那么它可以优先向与汽车维修内容交互的用户显示更多的汽车保险产品建议，从而简化整个汽车保险的营销流程。
当然，这个操作也可以手动完成。但是在人工智能与机器学习的帮助下，它可以在不需要员工手动在数据海洋中寻找营销洞察和设置操作的情况下完成。人工智能与机器学习还可以发现人类可能看不到的模式，并且可以设置为自动对其进行操作。
所以，你的公司在工作中如果能将人工智能作为营销个性化助手，那你的营销团队将获得更多时间在其他创造性任务上。

消费者画像

人工智能与机器学习技术非常重要的一个应用是辨别客户群体并帮助创建用户画像。这项技术可以非常有效地找到将客户分组的方法，而这些方法在人眼看来可能并不太明显。
创建用户画像对于品牌来说是一件很难做到的事情。很多时候，真实的洞察可能隐藏在数据背后——营销人员在创建用户画像时最终可能依赖于基本的人口统计特征，如年龄、性别或地理位置。人工智能与机器学习则可以发现人类可能遗漏的消费群体的细微区别，如兴趣爱好、用户行为等。

人工智能的燃料：数据

营销个性化可以为零售商带来巨大的好处，比如它能让公司更容易实现增加转化率、交叉销售和品牌亲和力等等。不过所有的这一切都有一个前提——要真正应用好人工智能的话，你需要数据——数据越多越好。
对于品牌来说，认真对待自有数据的战略从未像现在这样重要。而且不仅仅是在应用人工智能与机器学习方面，增强自有数据应用还可以给整个业务中带来好处——你能有效增强向客户直接销售的能力、能够有效提高利润率和客户终身价值。

所以，从今天开始认真对待公司自有数据，开始应用人工智能的营销个性化，而不是一直依赖第三方数据和手工分析，只有这样你的品牌才能在未来营销当中占据领先位置。