人工智能在营销中的利弊

最近营销界最大的流行语是人工智能。 从最基本的意义上说，人工智能可以为计算机或其他设备提供无需编程即可学习的能力。 它是一种允许计算机学习和做出自己决定的技术，但它在营销中的应用仍然不如预期的那样广泛。

我们已经在日常生活中看到了一些 AI 的基本示例——例如，当您向手机提问时，它会根据您的搜索历史或之前说的话给出答案。 企业越来越多地使用更先进的人工智能形式来帮助他们就营销策略做出更明智的决策。

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事实上，麦肯锡预测，虽然人工智能正被应用于全球各个经济部门的商业问题，但人工智能的影响将在营销和销售中体现得最为明显。 虽然人工智能在营销中有很多用途，但在有效使用这项技术之前，还需要克服一些严峻的挑战。 并非所有的人工智能都是平等的。 事实上，其中大部分甚至还没有接近独立智能。 但如果使用得当，人工智能可以成为数字营销活动、改善客户服务和增加收入的宝贵工具。

所以让我们直接进入它。 以下是 Zen Media 在营销中使用 AI 的优缺点：

人工智能在营销中的优点

节省成本和时间

AI 擅长自动执行重复性任务，这意味着您无需在繁重的管理任务上浪费时间。 如果您是一名营销经理，每周每天都工作到深夜，那么您会很高兴知道 AI 可以通过为您完成大部分繁重工作来帮助简化您的工作流程。

在营销人员需要始终“开启”的世界中，人工智能可用于自动化繁琐的任务，为其他重要事情腾出更多时间（例如与利益相关者互动……以及，你知道的，睡觉）。 Servion Global Solutions 预计，到 2025 年，超过 95% 的客户交互将在无人的情况下进行管理。

通过让助手（又名算法和人工智能）处理基本的业务功能，例如安排会议或为发送的电子邮件组织跟踪代码，营销人员在他们的日程安排中有更多的空间进行创造性思维。

清晰的数据洞察

如今，企业沉迷于数据已不是什么秘密——但许多人没有意识到还有多少尚未开发的潜力正等待付诸实施。 借助人工智能工具，从基于购买习惯的客户细分到基于应用程序/网站内的用户交互的个性化电子邮件，企业现在可以比以往更轻松地利用从现有数据集中获得的洞察力。

多亏了神经网络等机器学习算法，它们通过分析大量数据随着时间的推移进行学习——您可以将所有这些信息用于您的营销工作，以更好地接触和服务您的客户和潜在客户。 试想一下，如果您的 B2B 电子邮件营销活动基于真实的客户行为而不是假设或猜测，那么它们的效果会如何。

无需手动筛选数据即可获得清晰的洞察力，可以帮助营销人员识别新趋势和即将出现的模式，从而使他们能够专注于更具创造性的追求。 （你看到这里的模式了吗？）

超个性化

人工智能为营销人员提供有关买家实际需求的准确数据，使他们能够改进营销，从而更具体地迎合他们的受众。 人工智能驱动的自动化将使营销人员能够根据地理位置、过去的购买和浏览历史等各种因素，为每位客户制定超个性化的营销策略。 人工智能可用于根据人们对公司的实时评价来个性化营销和产品开发，使您的公司能够在客户需要时随时准备好相关内容。

因此，营销人员将不再需要依赖跨渠道的通用消息传递； 取而代之的是，他们可以在准确的实时时间（即个人客户最容易接受的时候）传递高度相关的信息。 自动执行此操作的能力意味着企业将能够比以往更快地做出响应——节省时间和金钱！

简化营销工作

人工智能可以帮助简化组织内团队之间的工作，方法是深入了解哪些策略最适合特定受众和细分市场。 一些公关技术工具，如 Cision Impact 和 Onclusive，甚至承诺将销售结果与赢得的媒体报道联系起来，例如，如果潜在买家阅读了一篇关于您的文章然后采取行动（如下载白皮书、分叉联系信息或进行购买）。 虽然这项技术还处于起步阶段，但它可能对未来预测和计算更准确的投资回报率具有重大意义。

其他工具（例如为对社交媒体帖子进行高级情感分析以及将音频和文本文件翻译成多种语言而开发的工具）将有助于加快内容创建的周转时间并扩大您的品牌影响力。

人工智能在营销中的缺点

必要的人为干预

正如我们已经讨论过的，人工智能还没有自我进化（甚至没有自我意识）。 它需要程序员在实现之前了解它的功能。 这意味着您可能需要聘请专门研究此类技术的新员工或顾问，或者培训您现有的员工（并给他们加薪）以学习一套全新的技能，从而提高他们对您的团队的价值。

旨在完成独特的人类任务（如写作）的人工智能仍然迫切需要人类干预。 通过自然语言处理 (NLP)，人工智能几乎可以写任何东西。 虽然这些工具可以作为获得简单产品驱动博客草稿的有用工具，但它们无法与人类的能力相匹配。 您的主题越细致入微，您就越需要人类的情感来确保高质量的写作、清晰的信息和易于阅读。

C-3P(N)O：人类不喜欢和机器人聊天。

尽管聊天机器人被设计得尽可能像人类，但它们仍然是由人类编程的，只能让你在对话中走得更远。 这意味着寻求更个性化体验的客户在被迫以迂回的方式请求帮助或信息时会感到沮丧 - 特别是如果他们想要的只是对特定问题的答案 - 一个没有程序响应的问题. （我们都去过那里，点击三个菜单只是为了和机器人说话，想把手机扔到房间的另一边。）

同样重要的是要注意，虽然人工智能使营销人员更容易扩展他们的业务流程和开发解决方案，但在将新想法付诸实践并将其付诸实践时，人类的创造力和独创性是无法替代的。

克隆人的攻击

在制定营销活动决策时，人工智能可能会过度依赖量化指标和分析。 由于算法非常适合点击和转化等可衡量的结果，营销人员在规划他们的活动时经常强调这些指标，而不是花时间考虑客户满意度或品牌忠诚度等定性因素。 虽然这些是规划策略时需要考虑的重要方面，但它们并不能告诉你它们最终会有多有效——如果你只关注这些数字，那么就没有创造力或直觉的空间了。

这种狭隘的眼光可能会导致公司走上可能不会使他们整体受益的非生产性道路——例如在广告活动上花钱而不考虑它在实际销售产品或服务方面的效果（甚至人们是否想要这些产品或服务） ）。 过度依赖分析、定量指标和精湛的技术执行，以牺牲创造力、新颖性和战略冒险等定性变量为代价，导致公式化的品牌标识和活动——“克隆”——缺乏市场差异化。

有缺陷的算法

是的，即使是算法也有缺陷。 像任何技术一样，人工智能可以被恶意行为者利用来造成伤害。 这种情况以前发生过：2016 年，在 Twitter 用户教它发表种族主义和性别歧视言论后，微软不得不关闭其 Tay 聊天机器人。 虽然该公司可能会对未来的项目更加谨慎，但如果他们不够谨慎，此类事情总有可能再次发生。

尽管有些人可能会这么想，但人工智能在人类智能方面还没有那么好。 （我们还没有完全达到 RUR 时代。）作为我们还没有走多远的一个例子：只有一个人工神经网络能够通过图灵测试（Alan Turing 在 1950 年设计的测试）。 Eugene Goostman 在 2014 年使用 NLP 技术而不是今天使用的深度学习算法，目前的最佳成绩是 33%（及格分数为 30%）。

最后的话

我们已经研究了人工智能在营销中的利弊。 总体而言，在营销中使用 AI 有一些显着的优势，但它不是灵丹妙药。 将它视为您武器库中的另一种工具可能会有所帮助，它可以让您比不使用它（或没有有效使用它）的竞争对手更具优势。 我们喜欢 Grammarly，所以我们同意 AI 可以改善我们的写作。 但我们知道它会犯错误，所以我们最终还是依靠我们的知识和判断。

这里的关键外卖？ 人工智能辅助营销的未来是光明的——现在已经很好了！ 想在营销和 B2B 公关中利用人工智能，但不知道从哪里开始？ 伸手。 我们很乐意成为您通往这个勇敢的全新虚拟世界的向导。