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人工智能对营销行业的影响已悄然而至,你有所准备吗(上)

开题之前,笔记君先请大家看几个统计数据:

1、2014年美国风险投资机构对AI类初创企业的投资额超过3亿美金,超过2013年300%(Bloomberg)

2、到2020年,85%的客户沟通交互不再需要人类参与(Gartner)

3、32%的经营者表示,语音识别技术是他们应用最广泛的AI技术(Narrative Science)

4、44%的经营者认为,AI技术最重要的好处是:自动化沟通的同时产生大量数据,而这些数据又被用于优化决策(Narrative Science)

5、到2018年,“客户数据助理(机器人)”将能通过人脸和声音识别不同的客户(Gartner)

6、到2020年,“智能代理”将接管手机交互中的40%(Gartner)

7、到未来10年,美国就业者将会有16%被AI所替代(Forrester)


看到这些数据和趋势,不知道你有什么感觉,反正笔记君是有点震惊的。是的,人工智能已然来到了我们身边,不光是新闻媒体里耳熟能详的Google的Alpha Go、Amazon的Echo、IBM的Watson,在不同行业里各种接地气的应用也越来越多了。这得益于近几年人工智能(Artificial Intelligence)技术得到了突破性的进展…

接下来,笔记君马上想到的是在我们营销行业,人工智能和认知计算在营销领域有没有什么突破进展或好的应用吗?

答案是肯定的。实际上,在今年的MarTech大会上,营销领域著名的分析师 David Raab(Raab Associates)和Gerry Murray(IDC)都不约而同的指出了当前营销行业最重要的话题就是“认知计算和机器智能在营销领域的崛起”

下面是一些AI技术在营销行业的应用介绍:

1通过智能虚拟助理提高客户体验 

虽然AI还有很多局限性,但有远见的企业已经开始创建自己的虚拟助理(智能机器人)如帮助潜在客户了解产品、熟悉新功能、解决部分客服问题。最著名的就是美国的Big Five——

Facebook的M,Apple的Siri,Google的Google Now,微软的Cortana,亚马逊的Echo。

可以预计,在不久的未来,每个人都会有一个自己专属的智能助理,他不仅可以给你提供信息,提供产品购买的建议,还能直接帮你预订、付款,以及提供产品试用的反馈信息给商家。而这些环节对营销行业是有很大相关性的。

2新产品发布 

在企业新片发布会上,总有很多人会问很多问题,这不是他们懒得思考,而更像是在刷存在感。这种场景下,AI就有用武之地,比如,BMW在他们的第一款电车广告中引入iGenius,用来回答客户的问题,而iGenius的技术优势更适合处理各种客户的并发问题,直接减少了后续公司在经销商和客服人员方面的培训投入。更有趣的事,AI可以记住以前的所有问题,通过学习,可以做出更优的回答。

此外,AI也可以帮忙销售的达成。Neuralead是有位于伦敦的Datamind研发,他可以给呼叫中心的代理人员提供更有可能达成销售的销售线索,以提高销售转化率。

3 Insight from data

在商业中的各个环节,每天都在产生大量的数据,这些数据可以用来优化商业流程的很多环节,但这些数据的复杂度远远超过了人类的处理能力,不过AI技术却非常适合干这个。

Narrative Science的Quill产品,可以从数据中分析挖掘出各种有价值的相关信息,并自动以专业化、会话性、更容易让人理解的文字呈现出来。比如,他可以基于Google Analytics自动生成专业的网站数据分析报告。

而Meshfire的AI产品Ember,则可以帮你打理各种社交媒体,他会建议你应该关注和订阅谁的账号,以最大化你自己的商业触达范围,同时过滤掉那些虚假的账号和信息,甚至可以为你找到最适合你来分享给订阅者的内容。(这块产品深深触达了笔记君,不知道类似的国内什么时候可以有哦)

IBM的Watson作为最著名的人工智能系统之一,更能够提供深度的数据洞察能力,他也早已转战其它领域,比如在医疗领域,Watson可以提供比医生更精准的诊断。而在营销方面,Watson已经和Twitter合作,以通过洞察大量的社交数据去深度理解市场情况。

CognitiveScale通过其感知云系统为企业提供Insight-as-a-Service的能力,以从各种海量数据中提取深度见解。他们认为,感知系统是一种人工智能驱动的大数据解释系统,他具备体验感知能力、可以转化为执行的洞察能力、持续学习能力。

抢占式营销Pre-emptive marketing

有了充足多数量和种类的数据,并将这些数据汇集到一起,深度理解这些数据背后蕴含的真实意义和客户行为模式,就有可能实现抢占式营销(没有对应的中文,笔记君也只是勉强这样翻译了),在顾客的需求还没有完全到来之前,营销行动就已经开始了。

然后持续保持和提升对这种数据的积累、汇集、分析应用能力,形成一种可以持续优化的机制,企业就可以慢慢形成更具时效性的营销策略和行动。

问题解决能力

AI具备自我学习能力,因此可以帮助营销人员去解决那些看起来比较复杂的问题。早在2015年,DeepMind就已经掌握了49种视频游戏,这个数量听起来不大,但关键点是DeepMind是自己教自己玩的,这是机器学习的重要一步,因为这些游戏都比较复杂,跟现实世界里的很多复杂情况类似。

也就是这种不断解决问题、不断自我学习提升的能力,使得AI系统越来越聪明。2015年11月,日本国家信息研究所宣布,他们的AI系统首次在高考中取得了超过人类平均水平的分数,而高考测试包含数学、物理、英语等在内的5大学科。可能AI系统在自我学习、解决问题领域的成长能力。

6市场研究

企业品牌总是想尽办法去更多的了解其客户,通常,他们会问他们很多观点性问题,其实,或许他们更应该去问题客户的电脑。最近的斯坦福和剑桥大学一项研究表明,使用人工智能技术,企业仅仅通过研究者在facebook的十次点赞数据,就可以预测他们的个性。这和传统市场研究方法的操作和精准度有很大不同。

而通过丹尼尔•卡尼曼(Daniel Kahneman)的研究,我们知道,人类决策的驱动因素,95%来自情绪、本能上的“快脑”,而通过深思熟虑的“慢脑”做决策的情况仅占5%,因此,了解客户的情感、个性对产品、服务和市场营销领域是至关重要的。


此外,通过对人脸、语调、眼动、手势等的监测分析,来识别一个人心情的技术,也有着越来越多的应用空间。

此外,AI在营销行业的用武之地还有很多,笔记君后续会慢慢整理出来,下面先放一张图吧:

参考文献:

[1]. Artificial Intelligence in Business: 10 Important Statistics, Gigi Peccolo

[2]. A Marketer’s Guide to Artificial Intelligence, https://www.clickz.com

[3]. Cognitive Marketing/The Rise of the Super Intelligent Marketer, Gerry Murray

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