为了帮助客户在整个客户生命周期内实现人工智能和行为营销的功能，Smart Insights提供了一个很好的信息图表，归纳十五种任何规模的企业组织都可以实施的人工智能技术。分为四个阶段：



第一阶段：触达

触达是客户旅程的第一步，关键是提供激发购买欲望的交互体验。

1.智能内容管理：这一阶段的内容是基于其他人过去购买情况向访客展示与他们相关的内容。简而言之，这可以是一种推荐引擎，包括产品、报价和内容。

2.媒体程序化购买：这涉及使用倾向模型更有效地将广告定位到最相关的客户。 AI可以帮助确定用于广告的最佳（和最差）网站。

3.AI生成的内容：AI内容编写程序可以从数据集中选择元素，并构建针对特定潜在客户的个性化“类人”的文章。就银行和信用社而言，AI的作者可以协助编写季度收益报告和市场数据。

4.语音搜索：为了提高覆盖范围，利用主要玩家（谷歌，亚马逊，苹果）开发的语音技术，通过私人数字助理增加有机搜索流量。

第二阶段：行动

客户旅程的第二阶段是吸引消费者让其知道你的产品和服务。

5.倾向建模：倾向建模使用大量的历史数据来预测现实。现阶段的机器学习有助于引导消费者访问网站上相关的消息和位置，并生成个性化内容。

6.广告定位：倾向模型可以处理大量的历史数据，以确定在特定人员和购买过程的特定阶段做出最好的广告。这比传统方法更有效准确。

7.预测分析：使用倾向模型可以帮助确定特定客户转化的可能性，预测消费者可能转化的价格，或者哪些客户最有可能重复购买。这里的关键是准确的数据。

8.潜在客户评分：潜在客户评分是使用预测分析的过程，销售团队确定潜在客户的“热”度，以及是否值得投入时间。

第三阶段：转化

这是将感兴趣的消费者转换为客户或者成员的重要阶段。

9.动态定价：动态定价使用机器学习来开发特殊优惠，只是为了可能使需要它们的潜在客户进行转换。这意味着您可以提高销量而不会大幅降低利润率，从而实现利润最大化。

10.重新定位：倾向模型基于历史数据可帮助确定哪些内容最有可能将客户带回您的网站。这优化了重新定位广告，使其尽可能有效。

11.网络和应用程序个性化：一个非常强大的工具，可以使用倾向模型根据消费者在客户旅程的阶段位置提供个性化网页或应用程序。

12聊天机器人：聊天机器人使用AI来模拟人类智能，针对消费者的查询做出解释，完成订单。如果您有兴趣在Messenger平台中为您的品牌构建聊天机器人，Facebook已经创建了操作说明。

第四阶段：参与

一旦进行了购买，接下来重要的是不断建立参与度和忠诚度，以扩大关系并可能产生转介业务。

13.预测性客户服务：由机器学习驱动的预测分析可用于确定哪些客户最有可能成为休眠客户或完全离开。有了这种洞察力，可以通过优惠、提示或帮助与这些客户联系，以防止客户流失。

14.营销自动化：可以使用机器学习和预测分析来确定与客户进行联系的最佳时间，应该在沟通中使用哪些词汇等等。这些见解可以提高营销自动化工作的有效性。

15. 1：1动态电子邮件：使用倾向模型的预测分析可以使用之前的行为，作为onboarding过程的一部分，在电子邮件通信中推广最相关的产品和服务。然后将这些通信的结果输入到模型中，帮助未来做改进。

AI在营销领域的未来

来自Brightedge的一项调查提出未来营销和主题的八个关键问题，主要集中在人工智能（AI）的挑战、解决方案和采用方面。这些发现证实了机器学习和AI对未来市场营销的重要性。当被问及营销领域的“下一个大趋势”时，受访者认为个性化（29％）、人工智能（26％）和语音搜索（21％）是未来的三大趋势。所有这些趋势都与人工智能和机器学习的应用有关。



但是实践情况并没有想象中那么高。这可能由于如何有效利用这些技术还不太清晰，人们认为利用这些技术的新人才成本或需求过高所致。在Brightedge调查中，只有4％的营销人员目前使用AI进行内容营销，而共59％的人在提供内容营销解决方案时“很可能”或“有点可能”使用AI。



当受访者被问及AI对实现他们的目标有多重要时，47％的营销人员认为AI会提供帮助，但不是“关键任务”，36％认为AI是“奢侈品”。这是一个令人担忧的问题。



总体来看，AI对营销的价值不言而喻，但是还有很多挑战。

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