如何将人工智能应用到您的营销技术堆栈中

为了避免试图快速实施一切而轻率地进入人工智能领域，您需要从计划和策略开始。

我建议您遵循的八个步骤：

1. 评估您当前的 MarTech 堆栈。

第一步是检查并分析每个工具，看看人工智能可以在哪些方面填补空白。

例如，如果数据分析是一个主要的时间消耗，请尝试寻找可以快速解释和可视化数据的人工智能工具。

当您查看每个工具时，请考虑它与人工智能的兼容性。我通常会检查该工具是否有任何内置的人工智能功能，或者是否可以轻松地与其他人工智能平台连接。

重要的是要看看它是否足够灵活，可以随着您的需求而增长，或者是否太有限而无法适应人工智能技术的发展。此步骤有助于避免投资于最终可能过时或升级成本高昂的工具。

2. 定义明确的目标。

在定义营销中人工智能的目标时，我开始n 通过明确我想要实现的具体结果。提高客户参与度、提高转化率或简化我们的营销预算？

注意：始终确保这些目标不是独立的。当我说“独立”时，我的意思是他们需要与更广泛的业务战略保持同步。

例如，如果公司专注于扩大客户群，我的目标是使用人工智能来提高参与度并提供个性化体验，从而吸引并留住新用户。

如果我的目标是提高效率，我会使用人工智能工具来减少手动工作，同时降低成本。通过这种调整，我确保人工智能不仅仅是一个华而不实的附加组件，而是我实现业务里程碑的战略部分。

3. 建立强大的数据基础。

要建立坚实的数据基础，您必须保持公司数据干净、准确和一致。我通过定期检查和清理数据来做到这一点，例如删除重复项并更新旧客户联系信息。

我还执行严格的隐私和安全措施，例如加密和访问控制，以遵守 GDPR 并保护敏感信息。此外，我还将来自不同来源（CRM 系统、社交媒体和销售数据库）的数据汇集到一个数据仓库或数据湖中。

当您奠定了如此坚实的基础时，您就为有效的人工智能实施和更好的决策奠定了基础。

4. 选择合适的人工智能技术。

不同的人工智能工具针对特定任务使用不同的算法。

例如，机器学习 (ML) 查看过去的数据以查找模式并做出预测。它会检查客户的购买历史记录，并猜测他们下一步可能想购买什么或做什么。

另一方面，自然语言处理 (NLP) 侧重于理解人类语言。它分析客户反馈以了解人们的感受，总结长文本以快速获得见解，并运行聊天机器人来回答呃客户实时提问。

最后，深度学习是机器学习的一个子集，它使用多层神经网络来处理数据。它在处理图像和语音识别等复杂任务方面表现出色。

例如，深度学习模型可以在大量图像数据上进行训练，以进行对象或人脸识别。

5. 选择合适的人工智能工具。

在选择合适的人工智能工具时，请考虑成本、易用性、可扩展性以及它们与您已有工具的集成程度等因素。

有时，现成的解决方案无法满足您的所有需求。这时您可能会考虑构建自定义 AI 模型。

例如，定制模型可以通过分析您的企业特有的特定数据模式来帮助预测客户流失。

友情建议：随着各种新工具的出现，很容易陷入人工智能趋势，但要保持专注，不要把钱花在你可能不需要的东西上。

写下哪些工具会给你带来价值，哪些可能只是浪费。寻找提供免费试用或演示的选项，以便您可以在支付任何费用之前对其进行测试。

适合希望利用人工智能改进策略的小企业主和营销专业人士。学习如何促进内容创作、个性化客户体验以及从道德角度评估人工智能工具，同时培养技能以制定有效的提示并优化营销工作。

6. 培训你的团队。

您的团队需要了解什么是数据素养以及如何解读见解。考虑举办专注于有效阅读和分析数据的研讨会或在线课程。

接下来，提供有关人工智能概念和工具的培训。设置会议，让团队成员可以学习如何使用对您的业务重要的特定人工智能工具。

最后，解决人工智能的道德方面，包括偏见和隐私等问题。举办讨论或培训课程，以确保您的团队了解这些内容挑战并知道如何负责任地使用人工智能。

这里，我必须再次引用杰出的杰西卡·李艾科的话：

“你需要找出你的职能中真正的艺术家、真正的差异化者、真正的创新者。现在，如果您曾经从事过营销工作，您就会知道这些人是谁。他们总是不同意你的观点。

现在，你需要对这些人进行战略性的重新培训，以便他们能够很好地使用人工智能，例如，受到新想法的启发，受到新趋势的启发，也能够快速破解原型，一旦他们成功，就可以倍增他们的影响力。想到了一个好主意。

“但你必须保护他们并教他们使用人工智能来产生和原创原创想法。为此，他们必须利用人脑来保持这些人的活力，反过来，这将保护您的品牌形象和您在市场中的差异化。”

7.从小处着手，明智地扩大规模。

从小型且易于管理的试点项目开始进行测试s。这使您可以在不耗尽资源的情况下进行实验。

例如，首先根据客户行为对电子邮件列表进行细分，并使用人工智能为每个群体定制内容。

使用迭代方法根据反馈和结果完善您的 AI 计划。启动个性化营销活动后，收集有关打开率和参与度的数据。如果需要，请使用此反馈来调整您的消息传递和定位。

此外，跟踪关键指标以评估 AI 如何影响您的整体营销绩效 - 例如，监控转化率和客户保留率，看看 AI 驱动的变化是否会带来更好的结果。

8. 监控和优化。

定期跟踪您的人工智能计划的执行情况，看看哪些有效，哪些无效。

根据需要进行调整以改善结果。如果您发现某些广告系列（例如定向广告或聊天机器人）没有达到预期效果，请调整您的消息传递、定位或使用的算法。

如果工具未按承诺交付，请向客户支持寻求帮助，或在必要时考虑切换到其他解决方案。

此外，请了解人工智能和营销技术的最新进展。 参加网络研讨会，或加入专业团体，随时了解新工具和趋势。

在 MarTech 运营中充分利用人工智能的技巧

我不想让您在没有一些出色的专家观点的情况下犹豫不决，因此我整理了 HubSpot 团队通过 AI 实现的一些更精彩的技巧和案例研究。

1. 让您的客户聊天感觉更加个性化。

今天的客户聊天需要感觉像是在与真人交谈。

越自然、越友好越好。另外，直接在聊天中为客户提供他们需要的答案，而不是让他们浏览您的网站，这一点非常重要。

以下是 HubSpot 高级营销总监就该主题所说的内容：

“为客户提供更好的服务通过改进现场聊天来体验。为寻找信息的客户打造个性化、更切合实际的体验，而不必手动浏览我们的知识库。”

HubSpot 的营销团队测试了人工智能聊天功能，强调了它们对于更好的客户互动和增加销量的重要性。 ⤵️

HubSpot 在第一周就通过 AI 聊天吸引了 3,500 名用户

实验是如何开始的？该计划以网站聊天为重点，因为它具有为用户提供真正价值的巨大潜力。

由于许多客户通过聊天寻求支持和产品咨询，因此他们决定针对高流量页面（例如知识库）进行初始测试。

仅在第一周，他们就与 3,500 名客户进行了互动，并从这些互动中收集了一些有价值的见解。

过程是怎样的？人工智能聊天上线后，他们指派了一个专门的团队来监督该项目并收集培训数据。

他们从知识库页面上的聊天机器人开始，分析历史对话，以帮助人工智能更好地了解客户需求。

第一个用例与聊天有关，但它很快扩展到包括应用内定价页面，该页面旨在引导潜在客户了解产品选项和定价。

到第二周，他们已经通过人工智能处理了 1,000 多个查询！