人工智能(AI)自诞生以来已经走过了漫长的道路，并正在取得重大突破。对于像亚马逊或Netflix以外的其他公司来说，它常常被认为是一种不切实际的、未来主义的或过于昂贵的技术，但现在已经不是这样。以下将了解企业在营销中采用人工智能的四个例子，以便在市场竞争中占据先机。
1、个性化内容/产品推荐
机器学习成为了大多数内容推荐系统(包括Spotify、Netflix和Amazon)背后的力量，由于价格和技术限制，对营销人员来说似乎遥不可及。但是，开发自定义算法并不是唯一的方法。现在市场上有很多即插即用的解决方案，并且是在营销中使用人工智能的快速有效方式。
例如：
CaliberMind-分析企业的所有客户数据，创建理想的买方角色，并建议如何以有利可图的方式与企业的受众进行沟通。
Visely-Shopify商店的人工智能驱动产品推荐引擎。
那么人工智能对个性化的影响有多大？在分析了35亿次营销互动之后，BlueShift公司对人工智能推动的个性化给出了结论：
在客户参与中创造3.1-7.2倍的提升力。
与电子邮件相比，移动通信的参与度提高了2倍。
2、对话式人工智能——聊天机器人
聊天机器人是客户支持自动化的驱动力，但遗憾的是，他们在营销领域处于未充分利用状态。毕竟，营销就是培养良好的人际关系并引导有意义的对话。聊天机器人现在可以完美地处理这一任务，帮助企业在不同阶段通过多个渠道与潜在客户进行互动。
例如，Nordstrom公司允许购物者在寻找适合的商品时与机器人互动。在询问了一系列主要问题后，现场助理会建议购买最合适的商品。
HipmunkMessenger通过旅客的位置来确定他们从哪里出发，然后进行适当的交易。聪明的助手还可以为即将到来的旅行策划旅行建议和管理酒店预订。一般来说，旅游行业在聊天机器人方面已经处于领先地位。
其他行业也在迎头赶上。事实上，在2018年到2024年之间，全球聊天机器人市场规模预计将增长31%，达到13.4亿美元。考虑到开发聊天机器人的成本不断下降，这应该不足为奇。根据CMSWire公司的调查，为营销目的开发的SME信使聊天机器人的平均成本为3000-5000美元。但是记住，除了为机器人提供人工智能功能，还应该考虑到内容开发成本。
3、预测分析和见解
更好地利用数据进行受众细分和定位是2019年55%的营销人员的首要任务。如果企业想要效仿，需要摆脱仅使用描述性分析(GoogleAnalytics)，并采用预测工具。
预测性和最近的规范性分析可以帮助企业战胜数据混乱，确定最有利可图的营销渠道和行动。
机器学习算法已经为企业提供了以下帮助：
预测并应对不断变化的消费者行为。
在企业的客户关系管理(CRM)中为潜在客户评分，并提出满足销售数字的最佳措施。
识别和获取“相似”的潜在客户，与理想的买家角色紧密匹配。
发现并追踪错失的关键字和内容营销机会。
4、社交倾听和情绪分析
数据科学已经被积极地应用于社交媒体营销，用于微细分和定位、社交媒体收听，以及影响者营销活动管理。
基于人工智能的社交聆听进一步扩展了营销人员的能力，使他们能够：
确定并量化社交媒体上的消费者购买意图。
了解购物者对企业的产品与竞争对手产品的看法。
实时注意并回答有关企业的产品/服务的问题。
识别并与在社交媒体上寻求产品推荐/建议的买家互动。
更棒的是，人工智能工具可以帮助企业少犯错误。
总结
企业应该开始在营销中使用更多的人工智能，因为它可以大大提高其工作的准确性和有效性。智能工具不再昂贵，也不再只适用于特定行业。企业登上人工智能创新列车变得比以往任何时候都容易，所以如果还没有这样做，那么是时候上车了。