人工智慧 (AI) 正在改變廣告業，用由人工智慧創建並個性化的高度針對性和相關的廣告取代一般的大眾行銷活動。最新的人工智慧和機器學習技術使得大規模客製化和優化行銷訊息成為可能。透過利用大量數據並幫助企業了解客戶的個人需求和偏好，人工智慧可以讓您在買家旅程的每個階段自訂訊息和建議。
重點
- 人工智慧驅動的個人化提供客製化體驗，提高客戶參與度、忠誠度和保留率。
- 在行銷中實施人工智慧個人化需 澳大利亞電子郵件列表 要仔細考慮資料隱私和安全、實施成本以及道德影響。
- 人工智慧個人化的基本工具包括客戶資料平台、機器學習演算法、行銷自動化平台、個人化引擎和分析工具。
使用 AI 個人化進行行銷的 5 大好處
個人化您的行銷活動可以讓您的內容更具人性化並增加收入，讓您能夠提供量身定制的體驗以更好地吸引個人客戶，做出數據驅動的活動決策並增加銷售。
高度針對性的廣告
有針對性的廣告可以讓您在正確的 為什麼您的企業需要行動應用程式 時間向正確的受眾傳達正確的訊息。客戶數據在個人化廣告體驗中發揮重要作用。人工智慧演算法可以分析大量數據來識別模式和偏好。與傳統廣告不同，人工智慧可以幫助品牌增強廣告定位，並根據人口統計、興趣、購買歷史等來細分受眾。借助人工智慧，行銷人員可以發起高度針對性的廣告活動，與個人消費者產生共鳴。
有吸引力且相關的客戶體驗
雖然人工智慧解決方案不會取代人類支援代理，但它們可以優化工作流程並向客戶提供客製化內容。企業可以使用自然語言處理 (NLP)、機器 兄弟數據 學習和情緒分析等人工智慧技術來了解各個接觸點的個人偏好和行為。行銷人員可以識別用於建立更有價值的關係的模式和因素，以便他們可以客製化產品和服務的推薦或提供個人化的支援。
提高銷售額和轉換率
人工智慧可以分析客戶偏好、購買歷史和瀏覽行為，幫助您為個人客戶客製化優惠和折扣。借助人工智慧，您的企業可以實施統計數據建模和機器學習技術來預測購買模式、銷售機會和市場趨勢。更了解客戶需求使品牌能夠使產品對客戶更具吸引力，並可以顯著增加轉換的可能性。
增強客戶忠誠度
個人化幫助公司開發全面且客製化的客戶檔案，以便更好地了解如何服務和留住他們。企業可以利用它們來客製化忠誠度計劃和相關獎勵。人工智慧還可以預測未來的購買或可能的流失率，這是指停止訂閱服務或產品的訂閱者的百分比。人工智慧還可以自動化行銷活動，因此個人化內容可以在正確的時間透過正確的行銷管道到達客戶。
優化行銷工作
人工智慧演算法可以持續監控和分析行銷活動績效，幫助行銷人員即時調整策略，以最大限度地提高效果。人工智慧產生數據驅動的建議，以便企業可以優化其資源並增強特定行銷管道的活動，提高品牌知名度並有效地與客戶互動。人工智慧還可以預測未來客戶的行為和偏好，讓您知道在特定時期內應該提供哪些產品、服務或內容。
基於人工智慧的個人化在行銷中的實際應用
對行銷人員來說，人工智慧是遊戲規則的改變者。正如我們所展示的，它可以分析大量客戶資料來創建有針對性的活動。但技術解決方案供應商 Cognizant 的技術長 Babak Hodjat 表示，人工智慧在行銷方面的真正力量來自於將其與您的業務數據進行協調，以幫助制定推動關鍵績效指標的決策。您的企業有多種選擇可以最好地實現基於人工智慧的個人化。
觀看eWeek 對 Cognizant 技術長 Babak Hodjat 的採訪，了解他對人工智慧重塑行銷的力量的更多見解。
個人化電子郵件和訊息
AI電子郵件個人化利用AI演算法為個人客戶客製化電子郵件內容，可顯著提高開啟率、點擊率和轉換率。根據 HubSpot 的2023 年生成式 AI 狀況報告，使用生成式 AI 進行電子郵件創建的營銷人員中，約 95% 的營銷人員認為該技術有效，54% 的營銷人員認為該技術非常有效。電子郵件行銷平台分析客戶數據，包括過去的購買、瀏覽歷史記錄、人口統計和社交媒體數據，以發送包含個人化產品推薦、優惠和內容的有針對性的電子郵件。
量身訂製的產品推薦
基於人工智慧的產品推薦引擎可以分析大量客戶數據，以推薦符合個人興趣和偏好的產品。透過從學習的模式中產生新的數據點，人工智慧可以推薦在網站、應用程式和電子郵件上傳播的產品，以增強客戶體驗、增加銷售或提高保留率。
動態網站內容
機器學習演算法分析大量資料以了解消費者的行為和偏好。借助這些數據，人工智慧可以個人化網站內容並顯示產品推薦、客製化橫幅和相關號召性用語，從而帶來更具吸引力的體驗。
預測分析和預測
使用 AI 進行預測分析比手動進行更有效，因為您可以快速收集、組織和分析來自多個來源的資料。企業使用人工智慧驅動的預測分析模型來預測未來的銷售、趨勢、購買可能性、流失風險等。您可以使用過去銷售數據中的模式和相關性來發起有針對性的活動，以鼓勵購買並留住客戶。
語言和情感分析
人工智慧情緒分析採用人工智慧和深度學習技術來確定文字資料背後的整體情緒、觀點或情緒基調。人工智慧驅動的情緒分析工具可以分析客戶回饋、社交媒體貼文和評論，以了解情緒並確定需要改進的領域，以便企業可以解決問題並改進其產品或服務。
輔助搜尋功能
人工智慧驅動的搜尋引擎在增強用戶體驗方面發揮著重要作用，它使用先進的演算法來分析用戶查詢並根據用戶歷史記錄、偏好和上下文提供個人化搜尋結果。這有助於使用者更快、更準確地找到相關資訊。
實施人工智慧個人化的挑戰和注意事項
雖然人工智慧個人化為行銷人員和企業帶來了許多好處，但在實施之前也需要注意一些挑戰和考慮因素，包括成本、道德問題以及資料隱私和安全問題。
資料隱私和安全問題
人工智慧個人化主要依賴收集和分析客戶數據，這可能會引起人們對數據隱私和安全的擔憂。企業需要確保依照相關法規正確收集和使用客戶資料。由於人工智慧技術並不局限於一個州或司法管轄區，因此創建和維護標準隱私實踐和治理可能具有挑戰性。 AI 個人化中常見的資料隱私和安全性問題包括：
- 數據收集和同意：人工智慧個人化在很大程度上依賴收集大量個人數據，有必要告知客戶正在收集哪些數據以及如何使用這些數據。
- 資料安全和外洩：保護大量資料會增加資料外洩和網路攻擊的風險，因此實施強大的安全措施至關重要。
- 數據偏差和歧視：人工智慧演算法如果從不平衡或反映歧視的數據中學習，可能會導致偏差；人工智慧模型必須接受多樣化且代表性的資料的訓練，以避免對某些群體的歧視。
- 過濾氣泡：人工智慧驅動的個人化最常見的影響之一是過度個人化造成的過濾氣泡的產生，當使用者只接觸到與現有信念相符的訊息時，就會出現過濾氣泡，從而強化現有偏見。
實施成本和資源
行銷個人化的人工智慧實施需要大量的財務和技術資源投資。然而，成本可能會根據人工智慧解決方案的複雜性、業務規模和行銷個人化目標而有所不同。實施人工智慧個人化涉及的常見成本包括：
- 軟體和平台：解決方案的授權費用可能從每月數百美元到數千美元不等，具體取決於功能、客製化和用戶，一些平台提供即用即付定價模式或年度訂閱；確定哪種定價結構適合您的預算。
- 基礎設施和硬體：對於客製化的人工智慧解決方案，需要考慮伺服器、儲存和網路基礎架構的成本；如需更具成本效益的解決方案，請考慮基於雲端的人工智慧平台，以避免本地基礎設施的額外成本。
- 資料準備：在使用客戶資料之前，您需要對其進行收集、清理、複製和格式化。如果您需要處理大量數據，此過程可能既耗時又昂貴。
- 技術專長：創建專家團隊（包括資料科學家、機器學習工程師和人工智慧專家）可能成本高昂，而且您還需要培訓行銷團隊以了解和使用個人化平台，這可能會產生額外成本。
道德考慮
雖然人工智慧個人化可以增強行銷策略，但它也帶來了企業應仔細考慮的一些道德問題。以下是最常見的：
- 透明度和同意：公司必須對如何使用人工智慧解決方案進行個人化保持透明，並應獲得用戶的明確同意；客戶應該充分了解他們的資料是如何使用的，並且應該能夠控制他們想要分享的內容。
- 數據最小化：企業或研究人員應僅收集個人化所需的數據，並將其僅用於預期目的；避免收集可能導致隱私問題的過多或不相關的資訊。
- 避免操縱和脅迫：尊重使用者的自主權，避免操縱他們；操縱和脅迫可能包括限制使用者可用和可接受的選擇或提供物質獎勵。
- 偏見緩解：這涉及採用各種技術和方法來減少有偏見的數據和演算法的影響；公司還應該定期審核和監控演算法，以發現和糾正偏差。
有效人工智慧個人化行銷的最佳實踐
使用正確的人工智慧個人化工具可以提高行銷效果。然而，企業應該策略性地、道德地實施該解決方案，以優化他們的投資。
確定受眾和目標
在實施人工智慧個人化策略之前，請先明確定義您的目標並確定您的目標受眾。盡可能詳細地確定您想要實現的結果、您可以投資的資源以及您需要涵蓋的客戶群。
徹底且合乎道德地收集數據
確保您的資料收集實務符合道德並遵守隱私法規。整合來自其他來源（例如 CRM 系統、社交媒體工具和分析平台）的數據，以更全面地了解您的客戶。
使用正確的工具
投資合適的人工智慧解決方案或行銷工具，以滿足您的目標、需求和預算。還要考慮解決方案的可用性、可擴展性、內建人工智慧功能和自訂選項。
監控和優化
不斷測試不同的策略並監控結果，以便您可以根據數據驅動的見解來完善您的行銷活動。
加入人性化的元素
將人性化融入您的個人化策略中 – 例如，使用人工智慧快速細分客戶，但讓人類客戶支援代表跟進問題或疑慮。
保持合規
遵守資料隱私法規，例如歐盟的《一般資料保護規範》(GDPR) 和《人工智慧法案》以及《加州消費者隱私法案》(CCPA)。
AI 個人化行銷的 5 個基本工具
有多種工具可幫助行銷人員分析客戶資料並使用人工智慧來個人化行銷活動。它們通常可以分為五種類型：客戶資料平台、機器學習演算法、行銷自動化工具、個人化引擎以及分析和報告工具。
客戶數據平台
客戶資料平台 (CDP) 集中來自各種來源的客戶數據，以建立統一的客戶檔案。它們允許企業從任何管道、系統或資料流中提取客戶數據，並將其合併到可存取的資料庫中，以幫助公司創建個人化的客戶體驗。
例如，Salesforce Data Cloud 是一個領先的 CDP，深深嵌入 Salesforce 的 Einstein 1 平台，結合了 CRM、AI、資料和透明度。此解決方案可讓使用者將外部資料湖或倉庫直接整合到您的 CRM 平台中，並提供即時資料統一、人工智慧驅動的見解以及與 Salesforce Marketing Cloud 輕鬆整合等功能。
機器學習演算法
機器學習演算法是人工智慧個人化的支柱，因為它們允許用戶查看客戶行為和業務趨勢的趨勢。機器學習工具使行銷人員能夠輕鬆識別模式、預測行為並細分客戶群。
例如，Alteryx 為使用者提供了一個強大的平台，可以利用機器學習模型來減少瓶頸並擴展資料科學流程。此機器學習解決方案具有易於使用的機器學習模型，使用戶社群能夠更輕鬆地共享知識和協作。 Alteryx 也很靈活，為使用者提供了強大的解決方案，用於建立和部署專門針對行銷用例的自訂機器學習模型。
行銷自動化工具
人工智慧行銷工具簡化了行銷任務和活動，讓行銷人員專注於更具創意的工作和策略規劃。將人工智慧整合到行銷工作中可以幫助您自動執行重複性任務、改善定位和細分、增強個人化並預測趨勢。
例如，Jasper AI 可協助行銷人員產生用於電子郵件行銷、社群媒體和客戶服務的個人化內容。行銷人員可以利用 Jasper AI 的自動化、文案、分析等工具構思和執行行銷活動，與團隊更好地溝通，並優化內容。
個人化引擎
個人化引擎透過使用人工智慧演算法根據過去的互動、當前的參與度和預測的意圖來個人化內容，幫助行銷人員為客戶提供和衡量最佳體驗。
例如，MarketMuse 是一個人工智慧驅動的內容策略平台，可協助行銷人員創建與其目標受眾相關的個人化內容。行銷團隊可以透過數據驅動的見解來支持他們的內容規劃、創建和優化。
分析和報告工具
人工智慧驅動的分析和報告工具使行銷人員可以透過分析行銷活動、追蹤個人化工作和確定改進機會，更輕鬆地提供個人化體驗。正確的分析和報告工具使企業能夠為其行銷工作和活動做出明智的策略決策。
Microsoft Power BI 是一款強大的人工智慧驅動的分析和報告工具，專為商業智慧而設計。該平台允許行銷人員收集、視覺化和分析行銷數據，以幾乎即時地衡量其個人化行銷解決方案的影響。
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底線：人工智慧個人化行銷的未來
人工智慧個人化正在改變行銷人員和企業與客戶的聯繫方式，提供可促進轉換和推動成長的客製化體驗。行銷中的人工智慧個人化帶來了各種挑戰和道德考慮，需要深入了解如何平衡人工智慧的使用和保護客戶隱私。正確的人工智慧工具和策略不僅可以幫助企業在行銷活動中充分發揮人工智慧的潛力，還可以創造一個真正為每個人提供個人化行銷的未來。