人工智能的現狀：營銷個性化

目前廣為人知、廣受好評的人工智能與機器學習應用案例當屬圖像識別和自動駕駛，但從商業角度來說，營銷個性化才是最常見的技術應用。與許多其他類型的個性化技術一樣，人工智能營銷個性化基本上可以歸結為從特定數據庫或某些過去的行為中獲取信號，對這些信號進行分析處理，然后通知未來的操作。
例如，如果一個系統發現隨著時間的推移，與汽車維修內容交互的用戶最終傾向于購買更多的汽車保險，那么它可以優先向與汽車維修內容交互的用戶顯示更多的汽車保險產品建議，從而簡化整個汽車保險的營銷流程。
當然，這個操作也可以手動完成。但是在人工智能與機器學習的幫助下，它可以在不需要員工手動在數據海洋中尋找營銷洞察和設置操作的情況下完成。人工智能與機器學習還可以發現人類可能看不到的模式，并且可以設置為自動對其進行操作。
所以，你的公司在工作中如果能將人工智能作為營銷個性化助手，那你的營銷團隊將獲得更多時間在其他創造性任務上。

消費者畫像

人工智能與機器學習技術非常重要的一個應用是辨別客戶群體并幫助創建用戶畫像。這項技術可以非常有效地找到將客戶分組的方法，而這些方法在人眼看來可能并不太明顯。
創建用戶畫像對于品牌來說是一件很難做到的事情。很多時候，真實的洞察可能隱藏在數據背后——營銷人員在創建用戶畫像時最終可能依賴于基本的人口統計特征，如年齡、性別或地理位置。人工智能與機器學習則可以發現人類可能遺漏的消費群體的細微區別，如興趣愛好、用戶行為等。

人工智能的燃料：數據

營銷個性化可以為零售商帶來巨大的好處，比如它能讓公司更容易實現增加轉化率、交叉銷售和品牌親和力等等。不過所有的這一切都有一個前提——要真正應用好人工智能的話，你需要數據——數據越多越好。
對于品牌來說，認真對待自有數據的戰略從未像現在這樣重要。而且不僅僅是在應用人工智能與機器學習方面，增強自有數據應用還可以給整個業務中帶來好處——你能有效增強向客戶直接銷售的能力、能夠有效提高利潤率和客戶終身價值。

所以，從今天開始認真對待公司自有數據，開始應用人工智能的營銷個性化，而不是一直依賴第三方數據和手工分析，只有這樣你的品牌才能在未來營銷當中占據領先位置。