我们可以借助2024年最有效的AI技术，用于整个客户生命周期的营销。
人工智能 (AI) 技术是目前营销领域的热门话题，但人工智能是一个广泛的术语，涵盖了多种不同的技术，其中许多技术已经出现了一段时间。人工智能是指任何试图模仿人类智能的技术，涵盖语音和图像识别、机器学习技术和语义搜索等广泛的功能。
在这篇文章中，我们确定了各种规模的企业都可以实施的人工智能技术，而不是只有主要科技巨头才能投入资源的技术。我们绘制了整个客户生命周期中的技术，以便品牌可以了解每种人工智能策略如何帮助自己的客户进入营销渠道。
图源：谷歌
所有技术都是“人工智能”，因为它们涉及计算机智能，但我们将它们分为 3 种不同类型的技术：机器学习技术、应用倾向模型和人工智能应用。机器学习技术涉及使用算法从历史数据集中“学习”，然后创建倾向模型。应用倾向模型是指将这些倾向模型用于预测给定事件，例如根据潜在客户转化的可能性对其进行评分。人工智能应用程序是人工智能的其他形式，它执行通常与人类操作员相关的任务，例如回答客户问题或编写新内容。
每个不同的应用程序对市场人员都有重大影响，但这些应用程序在整个客户“旅程”中扮演着不同的角色。有些更适合吸引客户，而另一些则有助于转化或重新吸引过去的客户。这就是我们在RACE 框架中划分技术的原因。
PART.01覆盖范围——通过一系列入站技术吸引访客
覆盖面涉及使用内容营销、搜索引擎优化和其他“免费媒体”等技术将访问者吸引到品牌的网站并开始他们的“买家之旅”。在此阶段可以使用人工智能和应用倾向模型来吸引更多访问者，并为访问品牌网站的访问者提供更具吸引力的体验。
1.人工智能生成的内容
对于人工智能来说，这是一个非常有趣的领域。人工智能无法撰写有关特定行业最佳实践建议的政治观点专栏或博客文章，但人工智能生成的内容在某些领域可能有用，并有助于吸引访问者访问品牌的网站。
对于某些功能，人工智能内容编写程序能够从数据集中挑选元素并构建“听起来像人类”的文章。一款名为“WordSmith”的人工智能写作程序早在 2016 年就生成了 15 亿条内容。
人工智能作家对于报告定期的、以数据为中心的事件非常有用。示例包括季度收益报告、体育比赛和市场数据。如果品牌从事金融服务等相关领域的业务，那么人工智能生成的内容可以成为自己内容营销策略的有用组成部分。现在很多供应商提供了一些解决方案，并在 Facebook 广告文案、电子邮件主题行和培育电子邮件方面取得了良好的效果。
2.智能内容管理
人工智能驱动的内容管理可让品牌通过向访问者展示与他们相关的内容来更好地吸引他们访问自己的网站。
这种技术最常见于许多网站的“购买了 X 的客户也购买了 Y”部分，但也可以更广泛地应用于博客内容和个性化网站消息传递。对于订阅业务来说，这也是一项很棒的技术，使用该服务的人越多，机器学习算法必须使用的数据就越多，内容推荐就越好。例如小红书的推荐系统能够持续向你推荐你感兴趣的文章。
3.语音搜索
语音搜索是另一种人工智能技术，但当涉及到将其用于营销时，它是利用主要参与者（谷歌、亚马逊、苹果）开发的技术，而不是开发自己的能力。语音搜索将改变未来的 SEO 策略，品牌需要跟上。由于人工智能驱动的虚拟个人助理带来了语音搜索流量的增加，一个专注于语音搜索的品牌将利用具有高购买意向的有机流量的收益。
4.程序化媒体购买
程序化媒体购买可以使用机器学习算法生成的倾向模型来更有效地将广告定位到最相关的客户。谷歌品牌安全丑闻发生后，程序化广告需要变得更加智能。人工智能可以通过识别有问题的网站并将其从可以放置广告的网站列表中删除来提供帮助。
通过人工智能的战略实施来扩大品牌的影响力，品牌可以将填补营销“漏斗”的顶部，并为自己提供营销成功的最佳机会。
PART.02行动——吸引访客并让他们了解产品
5.倾向建模
如前所述，倾向建模是机器学习项目的目标。机器学习算法输入大量历史数据，并使用这些数据创建倾向模型，该模型（理论上）能够对现实世界做出准确的预测。下面的简单图表显示了此过程的各个阶段。
图源：谷歌
6.预测分析
倾向建模可以应用于许多不同的领域，例如预测给定客户进行转化的可能性、预测客户可能以什么价格进行转化，或者哪些客户最有可能重复购买。该应用程序称为预测分析，因为它使用分析数据来预测客户的行为方式。要记住的关键一点是，倾向模型的好坏取决于创建它所提供的数据，因此，如果品牌的数据存在错误或高度随机性，它将无法做出准确的预测。
7.线索评分
机器学习生成的倾向模型可以经过训练，根据特定标准对潜在客户进行评分，以便品牌的销售团队可以确定给定潜在客户的“热门”程度，以及他们是否值得投入时间。这对于采用咨询式销售流程的 B2B 企业尤其重要，因为每次销售都需要销售团队花费大量时间。通过联系最相关的潜在客户，销售团队可以节省时间并将精力集中在最有效的地方。对潜在客户购买倾向的洞察还可用于确定最有效的销售和折扣目标。
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8.广告定位
机器学习算法可以运行大量历史数据，以确定哪些广告对哪些人群以及在购买过程的哪个阶段效果最好。利用这些数据，他们可以在正确的时间为他们提供最有效的内容。通过使用机器学习不断优化数千个变量，品牌可以实现比传统方法更有效的广告投放和内容。
PART.03转化——推动感兴趣的消费者成为客户
9.动态定价
所有市场人员都知道，销售可以有效地售卖更多产品。折扣非常强大，但也会降低品牌的利润。如果你的销售额是原来的两倍，但利润却减少了三分之二，那么你的利润就会比没有销售额时少。
动态定价可以避免这个问题，因为它只针对那些可能需要特殊优惠才能进行转化的人。机器学习可以构建一个倾向模型，其中哪些特征表明客户可能需要报价才能进行转化，哪些特征可能不需要报价就可以进行转化。这意味着品牌可以增加销售额，同时不会大幅降低利润率，从而实现利润最大化。
10. Web和应用程序个性化
使用倾向模型来预测客户在购买者旅程中的阶段，可以让品牌在应用程序或网页上为该客户提供最相关的内容。如果某人对某个网站还是新手，那么向他们提供信息并让他们保持兴趣的内容将是最有效的，而如果他们访问过多次并且明显对该产品感兴趣，那么有关产品优点的更深入的内容会表现得更好。
11.聊天机器人
聊天机器人能够解释消费者的查询并为其完成订单，从而模仿人类智能。并且使用开放的聊天机器人开发平台，创建自己的聊天机器人相对容易，而无需庞大的开发团队。
12.重新定位
与广告定位非常相似，机器学习可用于根据历史数据确定哪些内容最有可能将客户带回网站。通过构建准确的预测模型，了解哪些内容最能赢回不同类型的客户，机器学习可用于优化品牌的重定向广告，使其尽可能有效。PART.04参与——让客户成为回头客
13.预测性客户服务
向现有客户群进行重复销售比吸引新客户要容易得多。因此让现有客户满意是品牌盈利的关键。在基于订阅的业务中尤其如此，高流失率可能会带来极其高昂的成本。预测分析可以通过评估取消订阅的客户最常见的功能来确定哪些客户最有可能取消订阅服务。然后就可以向这些客户提供优惠、提示或帮助，以防止他们流失。
14.营销自动化
营销自动化技术通常涉及一系列规则，当这些规则触发与客户的主动交互时。但这些规则是谁决定的呢？一般来说，营销人员基本上会猜测什么是最有效的。机器学习可以运行数十亿个客户数据点，并确定何时是最有效的联系时间、主题行中的哪些单词最有效等等。然后可以应用这些见解来提高营销自动化工作的有效性。
15. 1:1动态电子邮件
与营销自动化类似，应用机器学习生成的见解可以创建极其有效的 1:1 动态电子邮件。使用倾向模型的预测分析可以通过订阅者之前的行为确定订阅者购买某些类别、尺寸和颜色的倾向，并在新闻通讯中显示最相关的产品。打开电子邮件时，产品库存、交易、定价均正确。