人工智能（AI）似乎是当前商业热门话题，包括营销方面。对于任何类型的营销/广告行业活动或会议而言，似乎几乎不可能至少有一个（或可能更多！）会话或小组讨论该主题。 （我应该知道，在过去一个月左右的时间里，我曾在大西洋两岸的不同行业活动中四次担任小组成员，讨论人工智能将如何影响营销，广告，消费者以及商业和工作的未来。）我们处于“人工智能高峰期”还是对这个话题感兴趣的趋势还有待继续吗？可能是后者，这是正确的。
我将在这篇文章中关注的营销中的人工智能革命，受到价格可承受且易于使用的高级数据分析工具（通常基于机器学习方法）的涌入，越来越丰富（尽管仍然很嘈杂）和广泛的数据集，以及营销人员越来越多地接受数据驱动的营销决策方法的潜在力量。风向这个方向吹了一段时间，所以这不是一个新现象。然而，似乎现在我们几乎每个人都在谈论它并且（希望）认真思考人工智能如何能够改变他们的行为方式。以下是我对AI如何改变营销的一些看法。
营销人员可以使用更多与洞察相关的工具来促进真正的数据驱动决策，但需要AI来帮助整合工具，数据集和平台。
当然，数据永远不会是完美的，营销人员对机器学习和人工智能分析系统在数据中发现的模式的解释仍然存在偏见，可能会产生误导。但是，我们从未有过如此多的真正数据驱动营销机会。然而，正如一位CMO朋友今年早些时候向我描述的那样，困难在于现在有如此多的工具和数据源以及分析包和营销技术软件服务。即使各种类型的软件和数据集彼此很好地相互配合（通常情况并非如此），在所有这些工具中集成洞察力并不容易。在当前的营销技术领域，工具往往是单一目的而且处于孤岛中。这将改变，AI可以帮助推动这些变化。
我在最近在加利福尼亚州阿纳海姆举行的Teradata Partners会议上听到一些软件工程师的一个想法是“分析分析”。这是一个好主意，其中AI驱动的分析工具可用于接收所有工具，平台和数据集的输出，以识别新模式，从而为管理者提供更好，更重要的集成视图。在科学界，我们称之为“元分析”（对多项研究结果的综合分析），对于营销分析而言，这是一个好主意，人工智能在这方面可能非常有用。