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Post by account_disabled on Nov 27, 2023 1:41:12 GMT -5
数字营销可能具有挑战性,尤其是在经理管理多个地点和营销活动的大型组织中。营销自动化旨在简化营销流程、增加收入并提高营销工作的生产力。 人工智能自动化代表了对过去工作流程的升级,过去的工作流程被设计为根据人类确定的基本工作流程来完成。在人工智能自动化中,人类设定规则,但人工智能技术可以根据数据学习并设定自己的路径,随着时间的推移提高其性能。 本文将讨论营销自动化的最新趋势、人工智能自动化在营销中的优势以及该技术如何应用。让我们现在开始。 营销自动化中的人工智能基础技术 人工智能自动化技术可以通过简化各种营销流程来改变工作场所的性质。人工智能模型可以消耗和理解比人类更多的数据,补充员工的工作,甚至完成人类认为太困难的营销任务。 根据最近的研究, 3亿个工作岗位将受到人工智能自动化的影响。 员工必须学习新技能才能使用人工智能,以避免被取代,就像 90 年代和 2000 年代初的个人电脑革命一样。 销售和营销部门可以从人工智能自动化处理重复性任务中获益匪浅,从而使员工能够处理更复杂的问题。此外,这些技术变得更具成本效 亚洲手机号码清单 益和时间效率,从而以更低的成本产生更多的销售线索。 虽然大语言模型非常流行,但许多其他人工智能自动化技术(例如机器学习和其他通用自然语言处理应用程序)也在提高营销活动的投资回报率。 机器学习 机器学习是一种人工智能技术,利用计算机通过分析数据来学习和改进。借助机器学习技术,计算机可以获得洞察力、识别营销趋势并对市场做出预测,从而做出更好的营销决策。机器学习使您可以从浏览历史记录、社交媒体活动和购买模式中获得见解。 有了这些信息,人工智能模型就可以为营销活动创建有针对性的广告和电子邮件。 营销人员可以使用营销自动化和机器学习来进行客户细分、内容优化、聊天机器人、社交媒体营销及其 CRM。例如,亚马逊和 Netflix 等公司使用机器学习根据客户的口味推荐对其有吸引力的产品或电影。 机器学习技术的一些例子包括回归和分类。 自然语言处理 自然语言处理(NLP)是一种人工智能技术,使计算机能够像人类一样破译和理解书面文本。 在OpenAI 的 ChatGPT 和GPT 模型之前,大多数营销专业人士使用基本的 NLP 技术来构建 AI 聊天机器人,通过分析客户角色并调整对话以匹配来改善客户体验。 此外,NLP 工具可用于分析客户行为,以提高客户吸引力和保留水平。例如,人工智能聊天机器人可以通过收集数据并根据客户的个性向其推大型语言模型的普及推向了新的高度。
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