全民进入互联网时代似乎还发生在昨天一样，但是我们不能否认，互联网的出现对商业的运作造成了变革性的改变。十几年前，我们对人工智能（AI）和机器人的想象，跟现在比起来天差地别，各个公司都忙着围绕数据分析和编程制定战略。而如今，AI技术的进步已经彻底改变了信息收集的概念。

正如我们所知，数字时代极大地促进了商业智能、人工智能、数据挖掘、区块链和大数据等技术的发展。埃森哲预测，在2035年之前，人工智能的盈利能力将提高38%，并且将新增14万亿美元的额外收入。那么人工智能将如何影响市场营销呢？

人工智能营销的5种应用

人工智能的概念总结起来相当简单，就是利用机器去处理数据，并且自动执行重复的任务。人工智能还能对被无视和视为理所当然的数据进行无缝集成。

虽然根据定义看AI很简单，但是执行过程却不是，根据《福布斯》的说法，以下5种人工智能应用方案非常适合整合进市场营销中，你是不是还不知道呢？

1.销售预测

像Salesforce.com、Active Campaign等网络公司已经把预测人工智能纳入自己的服务中了。用户可以在他们的数据库中搜索最活跃的销售线索和其他关键指标的预测。这些信息有助于让营销团队得到更高的近似百分比。

2.广告报价

在人工智能发展、测试和整合中，谷歌无疑处在领头羊的位置。谷歌的付费广告服务Smart Bidding通过利用AI来测试、监控和调整用户的广告出价策略，以此提高广告的质量和投资回报率。

3.动态广告

AI可以通过预测和分析为潜在客户提供相关的线上广告。有时，这意味着愿意在谷歌接入登录页面的公司更喜欢投放动态广告。因为人工智能会对网页进行扫描，识别出页面关键短语和关键词，并为其匹配合适的动态广告。

4.改善内部流程

显然，AI可以通过其自动化功能极大地优化公司的内部运营。从自动跟踪提案、活动报告，到自动化电子邮件营销（自动发送电子邮件和个性化发送电子邮件），AI能在提供对已搜集数据进行实时访问的同时，提高组织效率和响应能力。

5.聊天机器人

即时在客服人员下班之后，聊天机器人依然可以和客户进行对话，回答询问，提供声临其境的互动式客户体验。

AI准备好改变营销行业了吗?

人工智能和机器学习工具以其前所未有的效率水平变得越来越普遍。然而，《福布斯》认为，由于技术的复杂性和相对不熟悉，90％的企业在实践上会遇到极大的障碍。

想利用AI获得市场营销的成功，以下挑战不可忽视。

1.缺乏IT基础设施

由于AI营销需要大量的数据和强大的硬件支持，强大的IT基础架构是不可或缺的。通常建立这些基础设施都价格昂贵，更不用说还需要定期对其进行更新和维护。显然，AI营销对中小型企业和初创公司来说太过具有挑战性。

2.缺乏对数据的利用

获取10年期的数据是一个很大的障碍，的确，我们已经进入了大数据时代，企业需要超越标准化的指标，并取得更深入的见解。但是不是所有公司在面对大量数据的时候都用对其进行很好的利用，到头来反而会给人工智能营销带来不良后果。

3.企业发展的一成不变

营销领域不断变化的特点导致数据集无法在多年内保持一致。除此之外，广告营销也不是一成不变的，随着消费者行为的发展，之前成熟的模型也逐渐不合时宜。企业需要通过分派安全保障措施（例如AI算法的连续学习曲线）来应对效能逐渐下降的风险。

4.缺乏人工智能专家

无论现在人工智能的概念有多火都不能否认，称得上人工智能专家的技术人才少之又少。企业在寻找人工智能人才时，还会面临到各种激烈的竞争。随着各个公司将人工智能技术融入市场营销，现有的人工智能人才池可能无法填补这些新职缺。

如何将AI纳入B2B营销战略

近年来，人工智能一直是B2B营销中的热门话题，从改进账户识别，到使用意图识别数据更好的了解前景和客户，再到能够进行大规模一对一的连接，人工智能是当今B2B市场创新背后的驱动力。

超过84%的B2B营销人员和销售人员正在对人工智能进行使用和评估。但是，在人工智能的价值理解和实现之间，存在明显的脱节。

《福布斯》分享了B2B营销人员克服障碍、拥抱人工智能的3条建议。

1.了解挑战

营销人员不需要对人工智能有全面深入的了解，相反，他们需要深入理解他们需要解决的难题。营销人员需要将人工智能视为基础，使应用程序能够解决他们面临的具体营销难题。因此，除了了解人工智能，他们还需要掌握各种复杂的营销技术、销售技术、广告技术应用或解决方案作为自己的武器。

2.明白人工智能的优缺点

下一步是确定AI如何提供帮助。AI非常擅长整合大量数据，并预测未来行为的趋势。如果一个问题AI无法解决，那么你就要思考一下是不是数据有问题，或者缺乏创意。

3.求助于AI供应商

供应商是一个经常被忽视的人工智能资源。超过40%的营销人员要么没有意识到，要么没有尝试过使用供应商提供的人工智能解决方案。公司可以通过供应商提供的服务，将AI解决方案纳入自己的技术生态系统中。

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