大多數營(yíng)銷(xiāo)人員已經(jīng)知道，他們可以利用人工智能(AI)做出更明智的決策，更好地吸引目標受眾，并為組織帶來(lái)收入。
然而，根據2019年發(fā)布的Demandbase調查顯示，目前只有18%的B2B營(yíng)銷(xiāo)人員和銷(xiāo)售專(zhuān)業(yè)人員正在使用該技術(shù)。
同一項研究還發(fā)現，有67%的營(yíng)銷(xiāo)人員期望AI帶來(lái)更高的潛在客戶(hù)質(zhì)量，而56%的營(yíng)銷(xiāo)人員認為該技術(shù)可以幫助與客戶(hù)和潛在客戶(hù)更好地互動(dòng)。
那么，是什么阻止了營(yíng)銷(xiāo)人員使用它呢?
盡管營(yíng)銷(xiāo)人員認識到技術(shù)可以帶來(lái)的價(jià)值，但他們通常缺乏優(yōu)先有效的用例，人員/組織能力和有效執行AI策略的技術(shù)的完美結合。
不幸的是，由于沒(méi)有掌握這三者，營(yíng)銷(xiāo)人員就使自己(及其公司)處于過(guò)時(shí)的風(fēng)險中。
麥肯錫公司專(zhuān)家預測，到2030年，人工智能技術(shù)可能會(huì )導致領(lǐng)先者(他們在企業(yè)中完全吸收人工智能工具)與非采用者或部分采用者之間存在巨大的性能差距。
人工智能的領(lǐng)先者預計到2020年現金流量可能會(huì )翻一番，這意味著(zhù)到2030年的凈現金流量將增長(cháng)約6%，而非采用者的現金流量可能會(huì )比今天的水平下降約20%。
為了避免落后并開(kāi)始獲得收益，每個(gè)營(yíng)銷(xiāo)人員必須優(yōu)先確定最合適的用例，聘用和/或培養合適的人員，并在來(lái)年實(shí)施合適的技術(shù)。
AI環(huán)境中到處都是失敗的項目，因此要提高成功的可能性，請牢記以下幾點(diǎn)：
確定最適合的AI用例
盡管營(yíng)銷(xiāo)人員最終可能要執行數百個(gè)AI用例，但營(yíng)銷(xiāo)人員應首先根據兩個(gè)維度(價(jià)值和可行性)確定其最佳人選。
可以先大膽思考，但隨后您需要縮小列表的范圍。
其中常見(jiàn)的用例包括：智能聊天機器人，更智能的個(gè)性化數字廣告，內容生成和管理，基于A(yíng)I的帳戶(hù)或潛在客戶(hù)評分，由AI輔助的電子郵件回復，多渠道營(yíng)銷(xiāo)歸因，最佳行動(dòng)，客戶(hù)生命周期價(jià)值，和情緒分析。
營(yíng)銷(xiāo)人員應該估計每個(gè)用例的交付價(jià)值(潛在的上位收入，上市時(shí)間，減少的體力勞動(dòng)，客戶(hù)滿(mǎn)意度)，以及看到可行結果所需的時(shí)間和精力。
如果用例既不具有很高的價(jià)值，也不是高度可行的，并且您不知道如何根據預測結果采取行動(dòng)，則應將其從短期愿望清單中刪除。
不確定從哪里開(kāi)始的營(yíng)銷(xiāo)人員應考慮評估以下常見(jiàn)的高影響力應用程序的價(jià)值：
優(yōu)化廣告支出：營(yíng)銷(xiāo)人員每年在廣告上花費數十億美元，但往往無(wú)法量化這些投資是否值得。借助人工智能，營(yíng)銷(xiāo)人員可以更準確地將銷(xiāo)售歸因于特定的廣告計劃，從而使他們能夠優(yōu)化支出，以更少的資源吸引更多潛在客戶(hù)。
增強客戶(hù)體驗： AI可以使營(yíng)銷(xiāo)人員根據客戶(hù)的偏好進(jìn)行磨練，并根據過(guò)去的購買(mǎi)和瀏覽行為創(chuàng )建個(gè)性化的體驗。這不僅可以增強客戶(hù)對品牌的認知，還可以提高銷(xiāo)售量，尤其是當他們被推薦以前從未考慮過(guò)的產(chǎn)品時(shí)。
預測和減輕客戶(hù)流失：客戶(hù)保留團隊通常資源有限，無(wú)法為每個(gè)客戶(hù)提供同等的關(guān)注度。為解決此問(wèn)題，營(yíng)銷(xiāo)人員可以實(shí)施AI解決方案，該解決方案可以發(fā)現歷史客戶(hù)活動(dòng)中的模式，以準確預測哪些客戶(hù)可能會(huì )將其留給競爭對手。利用這些信息，團隊可以更好地將保留工作重點(diǎn)放在風(fēng)險最大的客戶(hù)上，并為他們提供激勵以保持忠誠度。
市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)團隊確定了要應用AI的流程后，便可以開(kāi)始確定負責實(shí)施這些實(shí)現的個(gè)人以及將這些用例付諸實(shí)踐的技術(shù)。
雇用或培養合適的人
現代營(yíng)銷(xiāo)人員的技能正在快速發(fā)展。
營(yíng)銷(xiāo)人員需要管理的數字客戶(hù)接觸點(diǎn)數量眾多(包括臺式機和移動(dòng)設備，再到社交媒體等等)，營(yíng)銷(xiāo)人員需要使用，分析和利用無(wú)數數據來(lái)制定決策。
數據對于推動(dòng)有價(jià)值的AI應用至關(guān)重要。沒(méi)有它，系統將不會(huì )具有生成關(guān)鍵任務(wù)洞察所需的必要信息，例如預測消費者行為或創(chuàng )建真正個(gè)性化的內容。
因此，Marketing Land的2019年1月數字代理商調查不足為奇發(fā)現72%的代理商營(yíng)銷(xiāo)人員表示，數據科學(xué)和分析將是未來(lái)幾年最需要的技術(shù)技能，其次是轉化率優(yōu)化(59%)和計算機科學(xué)/ AI和技術(shù)SEO(各占52%)。
不幸的是，這些技能很難掌握。據事實(shí)上，個(gè)人尋找AI相關(guān)作業(yè)的數量下降了14.5%，從月2018年2019年五月，他們還發(fā)現，從2013年到2019年，對數據科學(xué)家的需求增長(cháng)了344%，而人才庫僅增長(cháng)了14% 2018年的百分比。
盡管人才短缺無(wú)疑給營(yíng)銷(xiāo)人員帶來(lái)了挑戰，但仍有很多方法可以解決。營(yíng)銷(xiāo)人員可以識別內部的“公民數據科學(xué)家”。
這些人具有深厚的領(lǐng)域知識并具有強大的分析背景，但沒(méi)有正規的數據科學(xué)培訓。
借助正確的工具和培訓，公民數據科學(xué)家可以快速掌握組織的AI戰略。
此外，營(yíng)銷(xiāo)人員應考慮聘請AI顧問(wèn)以支持其計劃，或在其致力于將AI添加到其營(yíng)銷(xiāo)DNA并將其作為長(cháng)期能力的基礎上，向其平臺提供商尋求有關(guān)AI策略的近期指導。 。
實(shí)施正確的AI技術(shù)
無(wú)論用例如何，營(yíng)銷(xiāo)人員都可以采用不同的方法在營(yíng)銷(xiāo)流程中利用AI。
營(yíng)銷(xiāo)人員很清楚，可以在martech堆棧中利用大約7,000多種不同的供應商工具，并且其中包括或至少聲稱(chēng)擁有AI的工具數量呈指數增長(cháng)。
如今，營(yíng)銷(xiāo)人員最常用的方法是利用內置于martech工具中的AI，該AI已針對該單點(diǎn)解決方案或功能進(jìn)行了優(yōu)化。
這意味著(zhù)營(yíng)銷(xiāo)人員可能擁有10種不同的AI工具來(lái)實(shí)現10種不同的功能，但這是當今最常見(jiàn)的方法，可縮短上市時(shí)間，而無(wú)需在第一天就內部雇用或開(kāi)發(fā)AI能力。
盡管擁有這些積分解決方案現在可以解決某些問(wèn)題，但現實(shí)情況是，積分工具無(wú)法解決營(yíng)銷(xiāo)或客戶(hù)忠誠度方面的一些最高價(jià)值的問(wèn)題。
諸如次優(yōu)報價(jià)，交叉銷(xiāo)售/追加銷(xiāo)售，客戶(hù)流失預測和減少，客戶(hù)體驗優(yōu)化，價(jià)格彈性建模，客戶(hù)滿(mǎn)意度等用例需要更廣泛的企業(yè)解決方案。
為此，找到合適的人工智能技術(shù)或平臺，并輔以一些業(yè)務(wù)轉型的幫助，對于營(yíng)銷(xiāo)人員的人工智能成功至關(guān)重要。
選擇AI技術(shù)時(shí)，以下是成功的三個(gè)注意事項：
無(wú)需編碼或數據科學(xué)工具即可自動(dòng)創(chuàng )建機器學(xué)習模型。這不僅使非數據科學(xué)家能夠部署自己的模型，而且使專(zhuān)家從模型構建所創(chuàng )建的重復任務(wù)中解脫出來(lái)，從而使他們能夠利用自己獨特的專(zhuān)業(yè)知識來(lái)選擇和微調模型以滿(mǎn)足市場(chǎng)需求。這些步驟包括準備數據，修改數據以改進(jìn)模型，使算法多樣化等。
監視模型的性能。這對于確保算法成功至關(guān)重要，因為監視組件可以識別并解決性能問(wèn)題，基礎架構挑戰和數據更改。如果無(wú)法監視和管理部署，則AI模型很可能最終會(huì )失敗。
但是在A(yíng)I驅動(dòng)的時(shí)代，營(yíng)銷(xiāo)人員對AI感興趣還遠遠不夠。為了真正取得成功，他們需要認真思考將成為其AI任務(wù)核心的流程，人員和技術(shù)。
那些掌握了這種組合的人將很容易識別，因為他們的組織將在未來(lái)幾年內占據主導地位。
比爾Hobbib負責全球營(yíng)銷(xiāo)DataRobot擁有超過(guò)25年的經(jīng)驗，營(yíng)銷(xiāo)突破性技術(shù)為各種規模的組織，包括數據管理，分析超過(guò)十年，而SaaS領(lǐng)域。