AI为客户服务
如今，客户一直与他们的设备联系在一起，并且无可挑剔地在他们之间切换。在生成的客户数据量和传统营销技术（主要由人工分析提供支持）处理这些数据的能力之间存在着越来越大的分歧。像Hadoop这样的大数据技术的进步使得以各种格式捕获原始数据变得容易，并将它们存储在几个不同的数据存储中，通常称为跨越SQL系统，NoSQL系统，平面文件和Excel工作表的数据湖。这是您正在使用的原始金矿，您应该优先考虑以任何格式捕获数据到数据存储或模式的数据捕获。您投资的AI工具应该适应结构化和非结构化数据的混合。
消费者意图的半衰期随着时间的推移逐渐缩短，客户希望“按需”体验在每个设备上都具有上下文相关性和个性化。增长营销人员应该优先考虑更简单的AI算法和流程，这些算法和流程可以比可能需要几个小时或几天执行的更复杂的批处理模式解决方案更好地适应实时数据。密切关注构建和部署AI模型所需的培训时间以及它们加入新数据的速度。
尽管知道所有用户的每个属性和偏好都是理想的，但是尽管你付出了最大的努力，最终仍会得到不完整或部分已知的数据字段。特别是B2C增长营销人员应该从第一天就开始期待这一点，并投资于能够很好地适应不完整数据的工具和解决方案。以用户位置为例，可能存在用户给定位置数据，设备纬度/经度，IP到地理位置，来自观看内容或完成搜索的推断等的混合。作为一个增长型营销人员，您应该更喜欢AI工具，这些工具可以很好地适应所有这些数据的混合，并为最广泛的用户群输出尽力而为的答案，而不是拥有完整和干净数据的少数用户。
几种AI算法期望将训练数据馈送给它们，并且训练数据的大小和可用性是克服有效使用它们的巨大障碍。像Boosted Random Forests这样的某类AI算法比卷积神经网络更适合于训练数据的大小，这是一种深度学习。增长营销人员应该更喜欢那些可以使用有限的培训数据的算法，并且使用内置的抽样技术来处理不成比例的班级规模。
有效使用AI可以通过快速处理这些大量数据来缩小这种人类认知挑战，并使用机器学习来识别数据中的模式，并根据类似受众的过去行为预测下一步要做什么。虽然这听起来合乎逻辑且简单明了，但它并不像购买黑盒AI系统那样容易。
部署人工智能系统以提高营销绩效的决定是一个很大的决定，应该给予部署系统或营销自动化系统相同的规划和准备。人工智能系统将成为您的智能系统，必须与这些其他系统密切合作以改善结果。
将AI用于营销
在市场营销中，数据统一是他们想要充分利用客户数据时的最大挑战。拥有现有数据孤岛是营销人员无法充分利用其所有客户数据的主要原因之一。然而，通过AI，营销人员可以成功打破数据孤岛，有效地生成和协调客户洞察力和可操作的情报。
许多企业都渴望成为以客户为中心和数据驱动的企业，但很少有企业能够将数据转化为有利可图的行动。人工智能可以将这种差距联系起来，使营销人员能够成为以客户为导向，洞察力驱动，快速和联系的人。AI将使他们更好地了解客户行为，提供适当的上下文优惠，并在所有渠道中提供个性化和统一的体验。基于所产生的见解，AI使营销人员能够进一步优化其产品和整体战略。
人工智能的采用不仅影响营销流程，还影响整个业务。确定必须关闭的组织差距，并解决可能阻碍企业实施AI的因素和谬误。有必要提出客户之旅，并在流程中包含所有步骤，而不仅仅是营销中发生的事情。了解瓶颈的位置，并解决您希望AI帮助您解决的关键部分。此外，重要的是要确保业务中的每个人都能正确理解AI。例如，他们应该意识到只有AI才能传达知识。它需要人和技术。这将我们带到下一步。
营销人员应该知道如何有效地部署AI并设置正确的控制和监控系统。他们应该打开模型并让它产生结果供人们审核吗？或者，他们是否应该将其嵌入到自动化内容和优化电子邮件活动等流程的应用程序中？他们将如何进行正确的控制和监控，以确保模型正常运行并提供结果？
赋予人工智能的营销能力可以带来优化的客户旅程，更高的效率，更明智的决策，更快的速度和持续的绩效改进。
采用AI的企业希望看到提高生产力。新的能力可以从迄今为止需要花费数天时间完成的简化任务中获得，并通过以新的方式配对人员和机器来改进工作流程。许多企业还认为人工智能将加速和加强创新，进一步创造新的就业机会。一些人希望通过更个性化和更高质量的AI增强型产品和服务来满足消费者的需求。与此同时，有些人担心人工智能会导致就业机会减少。但是为了利用这项技术，企业需要雇佣具有AI经验的人员或分析和使用数据的技能。企业还需要计算能力和系统基础设施来支持支持AI的产品和服务，他们需要平台来组织和集成他们的数据。获得这种基础设施可能很昂贵。AI收集的数据提供了另一项重大挑战。企业如何保证其有效？他们需要使用什么限制？保障措施是否可以确认机器按预期执行人工订单？有人担心无意的偏见可能会进入AI算法或决策模型。企业需要建立强大的控制措施来防止这种情况发生，并监控通过AI学习的系统。让利益相关者了解业务的监督有助于与利益相关者建立信任，使企业可靠地使用AI。企业如何保证其有效？他们需要使用什么限制？保障措施是否可以确认机器按预期执行人工订单？有人担心无意的偏见可能会进入AI算法或决策模型。企业需要建立强大的控制措施来防止这种情况发生，并监控通过AI学习的系统。让利益相关者了解业务的监督有助于与利益相关者建立信任，使企业可靠地使用AI。企业如何保证其有效？他们需要使用什么限制？保障措施是否可以确认机器按预期执行人工订单？有人担心无意的偏见可能会进入AI算法或决策模型。企业需要建立强大的控制措施来防止这种情况发生，并监控通过AI学习的系统。让利益相关者了解业务的监督有助于与利益相关者建立信任，使企业可靠地使用AI。