AI營(yíng)銷技術(shù)通過(guò)更有效地利用數(shù)據(jù)改善客戶體驗(yàn)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更好的營(yíng)銷效果。

要點(diǎn)概述：

• 關(guān)鍵AI技術(shù)：NLP(自然語(yǔ)言處理)、NLG(自然語(yǔ)言生成)和NLU(自然語(yǔ)言理解)等AI營(yíng)銷技術(shù)提升了客戶互動(dòng)和服務(wù)效率。
• 數(shù)據(jù)生成的優(yōu)勢(shì)：合成數(shù)據(jù)生成技術(shù)豐富了客戶檔案，為營(yíng)銷策略中的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供了更深刻的洞察。
• 客戶旅程優(yōu)化：AI營(yíng)銷技術(shù)通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的客戶旅程，優(yōu)化獲客成本和客戶生命周期價(jià)值。

AI正以前所未有的速度改變著營(yíng)銷領(lǐng)域。

然而，并非所有AI投資都能產(chǎn)生同等的效果。隨著AI的不斷發(fā)展，某些領(lǐng)域在投資回報(bào)方面表現(xiàn)得尤為突出。

本文將探討三項(xiàng)對(duì)數(shù)字營(yíng)銷策略產(chǎn)生顯著影響的關(guān)鍵AI營(yíng)銷技術(shù)投資：

利用AI營(yíng)銷技術(shù)進(jìn)行語(yǔ)言處理：NLP、NLG和NLU

自然語(yǔ)言處理(NLP)、自然語(yǔ)言生成(NLG)和自然語(yǔ)言理解(NLU)構(gòu)成了一組強(qiáng)大的AI技術(shù)組合，企業(yè)可以通過(guò)它們提升服務(wù)和支持水平，從而改善客戶體驗(yàn)(CX)，建立長(zhǎng)期的客戶忠誠(chéng)度和信任。

• NLP幫助系統(tǒng)處理和解釋文本或語(yǔ)音形式的語(yǔ)言。
• NLU使這些系統(tǒng)能夠理解用戶查詢和請(qǐng)求背后的意圖。
• NLG生成上下文相關(guān)的響應(yīng)。

通過(guò)引入這一組AI營(yíng)銷技術(shù)，品牌可以處理來(lái)自聊天機(jī)器人或呼叫中心的文本和語(yǔ)音數(shù)據(jù)(NLP)，理解這些數(shù)據(jù)中的請(qǐng)求意圖(NLU)，然后生成適當(dāng)?shù)幕貞?yīng)(NLG)。

當(dāng)這些技術(shù)經(jīng)過(guò)正確的模型訓(xùn)練和部署時(shí)，能夠大幅降低客戶服務(wù)成本，然而，如果訓(xùn)練和部署不當(dāng)，可能會(huì)導(dǎo)致自動(dòng)化聊天機(jī)器人或IVR系統(tǒng)提供不適當(dāng)?shù)慕Y(jié)果或響應(yīng)，這不僅會(huì)造成糟糕的客戶體驗(yàn)，還可能帶來(lái)合規(guī)性和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

利用AI技術(shù)進(jìn)行合成數(shù)據(jù)生成：SDG

作為生成型AI的一部分，合成數(shù)據(jù)生成(SDG)指的是生成合成數(shù)據(jù)以補(bǔ)充客戶檔案或數(shù)據(jù)集的能力，這一過(guò)程對(duì)于開(kāi)發(fā)準(zhǔn)確且有效的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型至關(guān)重要。

為了使AI和ML模型在企業(yè)中有效運(yùn)行，模型輸入的數(shù)據(jù)必須完整且質(zhì)量良好。企業(yè)可以使用SDG來(lái)填補(bǔ)現(xiàn)有數(shù)據(jù)集的空白，從而提高模型輸出的準(zhǔn)確性，這反過(guò)來(lái)為客戶體驗(yàn)團(tuán)隊(duì)(如銷售、服務(wù)和支持)提供了更好的洞察，以便采取行動(dòng)，包括預(yù)測(cè)、需求優(yōu)化甚至內(nèi)容生成模型。SDG的一個(gè)常見(jiàn)挑戰(zhàn)是提供適當(dāng)?shù)膮?shù)，以生成高質(zhì)量且相關(guān)的數(shù)據(jù)，但這一點(diǎn)可以通過(guò)在生成過(guò)程的初期階段進(jìn)行適當(dāng)?shù)脑O(shè)置和實(shí)施來(lái)克服。

合成數(shù)據(jù)的一個(gè)實(shí)際應(yīng)用例子是用于相似模型的構(gòu)建。通過(guò)創(chuàng)建在特征、結(jié)構(gòu)和屬性上模仿實(shí)際客戶數(shù)據(jù)的人工數(shù)據(jù)，品牌可以識(shí)別出與現(xiàn)有成功客戶群體“相似”的潛在新受眾，并將其作為目標(biāo)客戶群體進(jìn)行營(yíng)銷。

此外，合成數(shù)據(jù)還可以用于測(cè)試和優(yōu)化。例如，保險(xiǎn)公司可以使用合成數(shù)據(jù)生成(SDG)來(lái)模擬定價(jià)結(jié)果。通過(guò)創(chuàng)建與歷史保單和理賠信息相似的合成數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練定價(jià)模型，保險(xiǎn)公司可以在不使用客戶敏感個(gè)人信息的前提下，評(píng)估不同定價(jià)策略的表現(xiàn)。

通過(guò)技術(shù)優(yōu)化客戶旅程：基于AI的CJO

基于AI的優(yōu)化和客戶路由技術(shù)(即客戶旅程優(yōu)化，CJO)用于改善客戶獲取成本和客戶生命周期價(jià)值等關(guān)鍵結(jié)果，該技術(shù)重點(diǎn)是引導(dǎo)客戶通過(guò)個(gè)性化的路徑完成轉(zhuǎn)化，而不是依賴于通用的品牌定義路線，這是通過(guò)分析歷史和實(shí)時(shí)客戶數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，AI可以識(shí)別模式并預(yù)測(cè)最有效的路徑。

所有這些都基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，實(shí)施這一技術(shù)的挑戰(zhàn)在于獲得適當(dāng)?shù)臍v史數(shù)據(jù)以及合適的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，以支持AI驅(qū)動(dòng)的客戶旅程編排(CJO)。

CJO的一個(gè)例子是，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以用來(lái)比較消費(fèi)者的被遺棄購(gòu)物車與其他成功轉(zhuǎn)化的客戶旅程中的相似模式。通過(guò)使用最新的“下一步最佳行動(dòng)”策略來(lái)實(shí)現(xiàn)微觀和宏觀目標(biāo)的最佳成功，將導(dǎo)致更高的轉(zhuǎn)化率。

目前，這種類型的AI營(yíng)銷技術(shù)并未被廣泛應(yīng)用于企業(yè)，但我完全預(yù)計(jì)在未來(lái)五到十年內(nèi)，它將在大多數(shù)分析能力強(qiáng)的營(yíng)銷技術(shù)工具中普及。

AI營(yíng)銷技術(shù)如何融入你的戰(zhàn)略

投資于NLP/NLG/NLU、合成數(shù)據(jù)生成和基于AI的客戶旅程優(yōu)化等AI營(yíng)銷技術(shù)，能為營(yíng)銷部門帶來(lái)可觀的回報(bào)。通過(guò)利用這些工具，企業(yè)可以增強(qiáng)客戶互動(dòng)，優(yōu)化數(shù)據(jù)使用，提高整體營(yíng)銷效果。

隨著AI的不斷發(fā)展，提前把握這些趨勢(shì)并在這些領(lǐng)域進(jìn)行明智投資，將對(duì)保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和在市場(chǎng)中實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期成功至關(guān)重要。