未來營銷：品牌與人工智能的終極合作

隨著各行各業尋找利用該技術的方法，人工智能正迅速在世界上佔據應有的位置。 根據 Adweek 的說法，強勁的表現意味著營銷人員和其他專業人士只剩下兩個選擇，要么採用人工智能技術，要么袖手旁觀，讓現狀佔上風。 大約 2 年前，關於 AI 的文章很少，今天討論 AI 的頭條新聞數量呈指數級增長。 隨著這種擴散，您現在可以閱讀可以代表您預訂酒店的 VPA 標識符或用於自動訂購雜貨的冰箱。

擁抱人工智能

在與客戶溝通和協調採購等常見活動時，營銷人員可以通過採用承諾獲得最大回報的策略來利用暗流。 現在很明顯，脫穎而出的品牌將是那些提供：

• 個性化
• 直接
• 可訪問性
• 真實性

媒體實體也可以從人工智能中學到很多東西，尤其是在預測選舉結果和影響公眾輿論的趨勢方面。 在最近的錯誤預測中，位居榜首的是英國退歐公投和 2008 年美國總統大選。 據英國《數字營銷雜誌》報導，有許多人工智能工具在網絡和社交媒體平台上爬行，收集真相。 人工智能也可以被訓練來密切關注本地和國際對話、公眾輿論以及關於人們態度和行為的暗示。

媒體行業、民意調查機構和政策制定者可以利用這些事實做出更準確的預測，並消除猜想中的真相。 這一發展至關重要，因為針對小規模社交傾聽和委託團體的普遍定性消費者研究策略存在潛在缺陷，需要對其進行評估以避免代價高昂的誤讀。
為什麼品牌需要做更多：來自 Google、Airbnb 和 Uber 的經驗教訓

人工智能時代的營銷

競爭迫使營銷人員尋找引人注目且具有成本效益的方式來銷售他們的產品和服務。 人工智能 (AI) 是一個廣泛涵蓋依賴計算機的技術的術語。 該技術越來越被視為營銷的下一個前沿領域。 數字內容經理羅伯特艾倫看到了人工智能在圖像識別、數據洩漏威懾、語音識別和旨在覆蓋偏遠社區的無人機計劃等領域的許多開放市場機會。 儘管其中一些策略對營銷人員來說可能看起來模棱兩可，但它們對營銷人員有重大影響。

作者認為，人工智能技術是指人工智能應用、機器學習技術和應用傾向模型。 應用的傾向模型涉及放置偏好模型來預測事件，如得分線索，這是由轉換引導的。 機器學習本身使用經過訓練的算法來研究歷史數據集來創建傾向模型。 人工智能應用程序旨在執行常見任務，例如創建或編寫內容、回答客戶查詢以及執行通常由人類完成的其他操作。 AI 策略統稱為 RACE 框架：
觸及——這需要使用各種入站技術來吸引潛在客戶，例如人工智能生成的內容、語音搜索、智能內容管理和程序化媒體購買。 營銷人員可以利用 REACH 來吸引訪客。 整個過程包含了 SEO、內容營銷和贏得媒體等關鍵方面。
行動——這個過程需要使用傾向建模、廣告定位、潛在客戶評分和預測分析等策略吸引潛在客戶並提高對產品的認識。
轉換——使用動態定價、重新定位、聊天機器人以及個性化網站和應用程序將潛在客戶轉變為客戶的過程。 聊天機器人的設計成本相對較低。 這些機器人可以模仿人類智能，使它們能夠堅定地解釋客戶查詢和完成訂單。
參與——通過市場自動化和使用動態電子郵件來鼓勵客戶回報。 後者可用於根據類別、顏色和尺寸等屬性透露訂閱者對某些產品的偏好。
品牌定位：所有營銷努力的焦點

窺探人工智能驅動的品牌

在這之前，人工智能的想法已經變得司空見慣，蘋果“Siri”、谷歌“Now”和Windows 10“Cortana”的發布就證明了這一點。 Google Home 和亞馬遜的 Alexa 等家庭輔助數字設備也從技術先驅那裡獲得了啟發。
談到汽車行業的品牌營銷，經常可以看到他們走在尖端技術的最前沿，緊緊盯著銷量增長、提高性能和確保駕乘人員的安全。 福特、起亞和現代加入了一長串熱衷於利用人工智能的汽車製造商。 據福特稱，所有最新車型均採用智能技術。 集成車載通信和娛樂系統的福特 SYNC3 與亞馬遜 Alexa 配對以控制支持 Alexa 的家庭設備。 隨著客戶選擇使用新興技術進行未來驗證，人工智能成為營銷策略的一部分。

現代和起亞已公開表示，將於 2019 年推出的新車將配備具有語音助手等標準功能的 AI 助手。 一個重要的補充將是多命令識別（MCR）。 MCR 功能將有助於克服執行多任務操作時通常出現的 AI 干擾問題。 該設備將在多個設備和智能手機之間同步。
數字媒體——傳統營銷的朋友或敵人

行業巨頭正試圖通過將其產品和服務與人工智能相結合，並在其營銷策略中充分利用新興技術來探索未知領域。

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人工智能 (AI) 模型將如何影響公司的員工？

到目前為止，大多數工人都有面對工人跟踪和績效監控系統的經驗。 在此實現商業利潤是動機之一，它支配著各種僱傭關係。 今天，僱傭關係隨著時間的推移而發生變化。 如今，通過人工智能 (AI) 工具和應用程序的集成，自動化取代了全部或大部分手動工作。 今天，一些機器具有自主權。 它們還充當人類智能，並為工人做出決定。 現在，在人工智能時代，工人需要更多新技能，以便他們能夠有效地管理這些人工智能機器。 在某些地方，這也導致工人數量減少。