许多企业——以及支持他们的营销团队——越来越多地实施智能技术解决方案，以提高运营效率，同时提升客户体验。
营销，比公司中的任何其他职能都更能从人工智能中受益。 如果您想在您的业务中使用人工智能或为您的技术堆栈寻找新的 AI 营销工具，这里列出了 30 多种免费和付费工具，可以帮助您立即推动营销工作。
什么是人工智能 (AI) 营销？
人工智能营销使用人工智能工具，根据数据收集、数据分析以及对可能影响营销活动的受众或经济趋势的进一步观察，做出自动判断。 它经常用于速度至关重要的营销计划中。 AI（人工智能）工具利用数据和客户资料来学习如何有效地与客户互动，然后在不需要营销团队成员干预的情况下在最佳时间向他们提供个性化信息，从而确保最佳生产力。 许多现代营销人员使用人工智能来补充营销团队或处理更多需要较少人工技巧的战术活动。
人工智能营销用例包括：
- 资料审查
- 自然语言处理
- 获取媒体
- 自动化决策
- 内容创建
- 实时定制
人工智能营销的组成部分
很明显，人工智能将在帮助营销人员与消费者建立联系方面发挥关键作用。 以下 AI 营销组件包含当今领先的解决方案，这些解决方案有助于弥合正在收集的大量客户数据与可用于未来活动的可操作的下一步行动之间的差距：
#1。 人工智能 (AI)
机器学习由人工智能提供支持，需要计算机算法来研究数据并通过经验自动改进自己。 机器学习设备在相关历史数据的背景下检查新信息，这可能会根据过去有效或无效的内容提出判断。
#2。 分析和大数据
数字媒体的兴起带来了大量的大数据，使营销人员能够更好地分析他们的努力并跨渠道正确分配价值。 这也导致数据过度饱和，因为许多营销人员难以辨别哪些数据集值得获取。
#3。 人工智能平台解决方案
有效的人工智能解决方案为营销人员提供了一个用于管理大量数据的集中平台。 这些平台可能会生成有关您的目标受众的有价值的营销情报，使您能够就如何最好地接近他们做出数据驱动的决策。
人工智能营销挑战
现代营销依赖于对客户需求和偏好的深入了解，以及根据这些知识迅速有效地采取行动的能力。 人工智能因其能够做出实时、数据驱动的决策而在营销利益相关者中日益突出。 AI（人工智能）工具的开发和应用仍处于早期阶段。 因此，在将 AI 集成到营销中时需要考虑一些问题。
#1。 训练时间和数据准确性
人工智能工具不知道采取哪些活动来实现营销目标。 他们需要时间和培训来研究公司目标、客户偏好、历史模式、整个背景，并发展能力。 这不仅需要时间，而且还需要数据质量保证。 如果 AI（人工智能）工具没有针对准确、及时和具有代表性的高质量数据进行训练，该工具将做出与用户意愿不符的次优决策，从而降低工具的实用性。
#2。 隐私
消费者和监管机构都在推动企业如何使用他们的数据。 营销团队必须保证企业以合乎道德的方式并按照 GDPR 等规则使用客户数据，否则将面临严厉的处罚和声誉损害。 谈到人工智能，这是一个挑战。 除非这些工具是专门为遵循特定的法律要求而开发的，否则在利用客户数据进行个性化时，它们可能会超出允许的范围。
#3。 获得买入
营销团队可能很难向业务利益相关者解释人工智能投资的价值。 虽然投资回报率和效率很容易量化，但展示人工智能如何改善客户体验或公司声誉却更加困难。 牢记这一点，营销团队必须确保他们具备将这些定性优势归因于人工智能投资的衡量技能。
#4。 部署的最佳实践
由于人工智能是一种较新的营销工具，因此指导营销团队初始安装的最佳实践肯定尚未创建。
#5。 适应不断变化的营销环境
人工智能的发展扰乱了日常营销活动。 营销人员必须评估哪些工作会丢失，哪些会产生。 根据一份报告，营销技术将取代大约十分之六的现有营销专家和分析师职位。
另请参阅： 人工智能在商业中的应用解释！ （+5 大人工智能工具）
如何在营销中应用人工智能 AI
在营销活动和运营中实施人工智能时，从一个可靠的计划开始至关重要。 这将确保营销团队避免代价高昂的困难，并在最短的时间内充分利用他们的人工智能投资。
在将人工智能工具用于营销活动之前，需要考虑一些重要的考虑因素：
#1。 设定目标
与任何营销计划一样，从一开始就建立明确的目标和营销分析至关重要。 首先确定 AI 可以提供帮助的活动或运营中的区域，例如细分。 然后，对于定性目标，定义具体的 KPI，以帮助阐明 AI 增强活动的成功程度。
#2。 数据隐私条例
确保您的 AI 平台不会在您的 AI 程序开始时以个性化的名义越过可接受的数据使用范围。 为了保持合规性和消费者信任，请确保根据需要定义隐私规则并将其编程到平台中。
#3。 数据的数量和来源
要开始使用 AI 营销策略，营销人员必须能够访问大量数据。 这将向人工智能工具传授客户偏好、外部趋势和其他影响人工智能营销活动成功的因素。 这些信息可以通过 组织的CRM， 营销活动和网站数据。 营销人员还可以使用第二方和第三方数据对此进行补充。 这可以包含地理信息、天气信息和其他可能影响购买选择的外部因素。
#4。 获得数据科学技能
许多营销团队缺乏具有数据科学和人工智能技能的人员，这使得处理大量数据并产生洞察力变得具有挑战性。 为了启动和运行程序，企业应与可以帮助收集和分析数据的第三方组织合作，以训练人工智能系统并实现持续维护。
#5。 保持数据质量
机器学习系统 将学习如何在摄取更多数据时做出准确、有效的决策。 但是，如果数据不标准化且没有错误，那么洞察力将毫无用处，人工智能程序可能会做出损害营销计划的决策。 在实施人工智能营销策略之前，营销团队必须与数据管理团队和其他业务线合作，建立数据清理和数据维护流程。 考虑以下七个关键数据维度：
- 合时
- 完备性
- 持续一致
- 相关性
- 用户评论透明
- 准确性
- 代表性
在营销中使用人工智能 (AI) 策略的优势
人工智能在营销计划中有许多用例，每一种都提供不同的好处，例如降低风险、提高速度、增加客户满意度、增加收入等等。 收益可以是定量的（销售数量），也可以不是定量的（用户满意度）。 有一些广泛的优势可以应用于所有 AI 用例：
#1。 广告系列的投资回报率有所提高。
如果有效地使用人工智能，营销人员可以通过从他们的数据集中提取最有用的见解并实时采取行动来改变他们的整个营销活动。 人工智能工具可以快速决定如何最好地在媒体渠道上花费资金或评估最有效的广告展示位置，以更持续地吸引客户，最大限度地提高活动价值。
#2。 改善客户关系和实时个性化
AI 可以帮助您在消费者生命周期的关键阶段向客户提供定制的通信。 人工智能还可以帮助营销人员识别有风险的客户，并使用旨在吸引他们重新参与业务的材料来定位他们。
#3。 改进的营销指标
许多组织难以跟上数字化工作产生的所有数据，因此很难将成功归因于特定活动。 使用 AI 的仪表板可以更全面地了解正在工作的内容，以便可以跨渠道重复使用并适当分配资金。
#4。 更快地做出决定
人工智能可以比人类更快地进行战术数据分析，并使用机器学习根据营销和客户环境快速得出结论。 这使团队成员可以将更多时间用于战略项目，随后可用于为支持 AI 的活动提供信息。 营销人员可以使用实时分析来做出更明智的媒体选择，而不是等到使用 AI 的活动结束。
另请参阅： 如何为您的创意项目使用 AI 艺术生成器
人工智能人工智能营销策略的例子
人工智能正被广泛应用于各行各业的营销活动，包括金融服务、政府、娱乐、医疗保健、零售等。
公司有几种方法可以使用人工智能来制定更全面的营销策略。 考虑以下几点：
#1。 程序化媒体购买的竞争性投标
营销团队经常难以确定在哪里显示广告和消息。 营销团队可以根据用户偏好设计智能计划，但他们不够灵活或敏捷，无法根据最新的消费者数据实时改变策略。 营销人员正在使用人工智能通过程序化广告来缓解这一困难。
#2。 选择合适的消息
跨渠道，不同的消费者对不同的信息做出反应——有些人可能会被情感诉求所感动，有些人可能会被幽默感所感动，还有一些人会被理性所感动。 机器学习和人工智能 (AI) 可以跟踪消费者响应了哪些消息，并生成更完整的用户资料。 然后，营销团队可以根据用户的偏好向用户提供更个性化的通信。 例如，Netflix 使用机器学习来确定特定用户对哪些类型感兴趣。然后它会定制用户查看的艺术品以满足他们的口味。
#3。 细粒度的个性化
今天的消费者期望高度精细的个性化。 营销传播应了解用户的兴趣、购买历史、位置、以前的品牌互动以及一系列其他因素。 人工智能使营销团队能够超越传统的人口统计数据，在精确、个性化的层面上了解消费者的偏好。 这使营销人员能够根据客户的个人偏好构建量身定制的体验。
#4。 对话体验和聊天机器人
由于使用人工智能的自然语言处理的进步，聊天机器人目前正被用来补充客户支持员工。 有更多基本问题的客户可以使用聊天机器人获得快速、准确的答案。 他们将能够通过利用以前的查询和历史数据来提供定制的结果。 这为客户服务代表腾出时间来处理需要更多人为细微差别的更复杂的查询。
#5。 预测营销分析
随着大量数据流入，营销团队发现很难从中获得洞察力。 人工智能使营销团队能够充分利用这一点 使用预测分析的数据，它采用各种机器学习、算法、模型和数据集来预测未来的行为。 这可以帮助营销团队更好地了解消费者将要寻找的东西的类型以及他们将在何时寻找它们，从而使他们能够更正确地投放广告。
#6。 营销运营
人工智能在营销中的另一个重要应用是提高多项业务的效率。 人工智能可以帮助战术程序的自动化，例如营销数据分类、解决典型的消费者查询和执行安全授权。 这为营销团队腾出时间来专注于战略和分析任务。
#7。 动态定价
通过提供动态定价，人工智能可以帮助品牌变得更具竞争力。 人工智能技术可以通过分析大量的历史和竞争数据，实时为产品推荐理想的价格。 这一策略在零售业尤其有效。 它使品牌能够改变价格以反映对特定产品的需求、增加销售额并超越竞争对手。
人工智能营销预测和趋势
虽然人工智能 (AI) 在营销领域仍然相对较新，但预计它将在未来几年内普及。 营销人员在未来几年应该注意一些人工智能趋势：
人工智能正在进步：
据 Gartner 称，到 33 年，人工智能将取代大约 2023% 的营销数据分析师。
人工智能的优点和潜力已得到科技巨头的认可。 他们在 20 年的平均支出已经在 30 到 2016 亿美元之间。这笔资金 90% 用于部署和研究。
人工智能将帮助团队扩展
营销部门将面临更多向高管利益相关者展示营销价值和投资回报率的需求。 团队将使用人工智能技术来推动这些目标，有效地将预算分配给成功的活动，并提供说明活动价值的营销数据。
不使用人工智能的营销主管将被那些使用人工智能的人取代。
那些负责营销洞察力的人，根据 Gartner公司，在这个不断变化的营销环境中将不再具有竞争力。 Gartner 调查的大多数受访者在其营销策略中使用或计划使用 AI 技术。 只有 13% 的人认为它在未来三年内不会有用。
选择人工智能营销平台
选择正确的平台是启动 AI 营销计划的关键第一步。 营销人员必须敏锐地识别平台试图填补的漏洞，并根据能力选择解决方案。 这将取决于营销人员试图实现的目标——例如，用于提高客户对 AI 的整体满意度的工具将需要与用于提高速度和生产力的工具不同的功能。 选择工具时，请记住理解 AI 平台为何得出特定结论所需的透明度水平。 营销团队可能会收到一份关于为什么做出给定决定以及哪些数据影响了结论的明确报告，这取决于所使用的算法，尽管在更高级的深度学习水平上运行的算法可能无法提供明确的解释。
人工智能营销工具
如果您参加 AI 派对迟到了，也无需担心。 在营销策略中开始使用人工智能工具比您想象的要容易。 这里有 16 个 AI 营销工具，每个营销人员都应该立即开始实施。
人工智能电子邮件营销工具
AI 工具可帮助电子邮件营销人员提高可交付性、打开率、点击率和收入。 这些是当今可用的一些最有效的 AI 电子邮件营销工具。
#1。 第七感
Seventh Sense 采用行为分析来帮助您在消费者超载的电子邮件收件箱中获得关注。
选择发送电子邮件的最佳日期和时间始终是一场赌博。 而且，虽然一周中某些日子的开放率高于其他日子，但您永远无法确定最适合每位客户的时段。
Seventh Sense 消除了为您的电子邮件营销确定最佳发送时间和日期的麻烦。 基于联系人打开电子邮件的时间，人工智能平台确定每个联系人的理想发送时间和电子邮件频率。
- 价格： 最多 140 个 HubSpot 联系人每月 20,000 美元。
#2。 Optimail
传统的 A/B 测试会单独检查两封电子邮件，但不会将您的联系人视为具有不同偏好的个人。 此外，A/B 测试通常只关注表面级别的指标，例如打开率和点击率。
Optimail 采用人工智能来提供有关您的电子邮件交互的更深入的信息。 它会修改您的电子邮件消息的时间、内容和个性化，以引导客户实现影响您的底线的目标，例如购买、社交分享和参与。
- 价格： Optimail 可以处理任何数据库大小。 计划范围从免费（最多 100 名活跃客户）到为拥有超过 10,000 名活跃用户的企业量身定制的计划。
#3。 短语
主题行可以以多种方式编写。 想出一个吸引所有客户的主题几乎是不可能的。
Phrasee 采用人工智能来帮助您编写更好的主题行。 Phrasee 的 AI 驱动的自然语言生成引擎可生成数百万个与您的品牌声音相匹配的自然发音副本变体。 它为每个客户采用个性化的语言模型，以确保生产的材料适合每个人。
#4。 个性化
Personalize 是一种人工智能 (AI) 工具，可在任何给定时间检测您的联系人最感兴趣的项目和服务。 该软件采用一种算法来确定每个联系人的前三个兴趣，这些兴趣会根据最近的站点活动不断更新。
#5。 超越.ai
Exceed.ai 是一个人工智能驱动的销售助理，可以自动进行电子邮件通信和个性化聊天。 这种营销自动化工具试图通过为潜在客户提供自然体验、与潜在客户沟通并在人类销售专业人员继续对话之前了解他们的产品需求来模拟人类对话。
#6。 自动化
Automizy 是一种用于电子邮件营销的人工智能 (AI) 工具，可以更轻松地测试和优化电子邮件主题行。 该工具提供详细的见解和简单的 A/B 测试，使营销人员能够不断提高电子邮件打开率并充分利用他们的活动。
人工智能内容营销工具
这些是用于创建高质量、准确内容的一些最佳 AI 营销工具。
#7. 语法上
尽管 Microsoft Word 和 Google Docs 可以验证您的拼写，但它们不会对您的工作质量提供评论。
Grammarly 评估您的写作的语法、标点符号、上下文和结构问题。 它突出了写作中的潜在问题，并提出了改进风格、单词选择和其他方面的建议。 Grammarly 还解释了每次更正背后的原因，这可以帮助您确定是否（以及如何）解决问题。
注册月度、季度或年度计划以节省资金。 长期承诺将为您节省资金（每月 29.95 美元与每年 139.95 美元）。
#8。 HubSpot 搜索引擎优化
HubSpot SEO 是人类内容团队的另一个重要 AI 工具。 机器学习用于确定搜索引擎如何理解和分类您的材料。 HubSpot SEO 通过提高搜索引擎排名来帮助您超越竞争对手。
围绕核心问题或主题集群构建信息的网站会受到搜索引擎的奖励。 HubSpot SEO 可帮助您发现对您的业务和客户很重要的主题并对其进行排名。
- 价格： HubSpot SEO 仅适用于高级 HubSpot 帐户。
#9。 卡夫卡伊
内容营销变得越来越重要，但内容生成仍然是一个主要障碍，特别是对于带宽有限的小型企业。 在通用 SEO 领域训练通用写作模型后，Kafkai 的 AI 可以在一系列主题上从头开始编写个性化内容。
该模型已针对流行的内容类型进行了训练，并允许您“播种”带有段落或概念的文章。 您甚至可以使用来自竞争对手博客或任何网站的内容，因为该种子段落从未在帖子本身中使用过。
#10。 网络基地
多年来，品牌一直在使用社交媒体聆听，但 NetBase 更进一步，通过机器智能和深度学习对其进行了增强。 其人工智能驱动的系统实时监控数以百万计的社交媒体对话，以提供有关观众对您的最新品牌新闻和更新的反应的实时洞察。 这些见解可以帮助营销人员保护品牌健康、改善危机管理和提高活动绩效。
#11。 感知提升
A/B 测试是每个营销人员必备的工具。 但是，当您仅限于同时测试两个变量时，可能需要数月才能获得所需的结果。
Sentient Ascend 允许您同时测试所有想法。 为了提供最佳的网站体验，它采用强大的算法来发现表现最佳的概念，将它们组合起来，然后重复这个过程。
- 费用根据每月测试的用户数量而有所不同。
#12。 Acrolinx
Acrolinx 是一个内容对齐平台，可帮助品牌扩展和提高其内容质量。 该工具面向企业，主要客户包括谷歌、Adobe 和亚马逊。
该平台提供实时反馈和建议，以帮助您改进写作并加强薄弱的页面。
#13。 即时文本
InstaText 是一个简单的写作和编辑工具，可帮助您重写您的内容，使其被理解并被视为专业。 该工具通过改进样式和单词选择、纠正语法问题以及以其他产品无法做到的方式丰富文本来增强您的文本。
它可以轻松地将文章和营销材料的粗略版本提升到一个新的水平，从而节省时间和精力。 实际上，Instatext 被用来更新这篇文章，自从发现这个令人难以置信的工具以来，我们已经将它用于我们制作的大部分内容。
#14。 原子范围
Atomic Reach 的 AI 工具就像为您的团队添加内容营销助手。 通过转换优化和商业智能，其内容转换平台承诺帮助组织将其内容转化为销售。 虽然它可以帮助 SEO，但它的分析更加注重投资回报率，了解推动转化的因素，并对博客标题甚至语气进行无缝调整。
#15。 人工智能作家
人工智能不仅仅是一种将创造性劳动委托给人们的数据处理工具； 也可以使用它来创建内容。 AI-Writer 可以从单个标题生成整篇博客文章。 尽管材料并不完美，并且文本输出通常需要进行一些编辑，但该工具仍然可以为内容创建者节省大量时间来编写新博客。
例如，以下是关键字“AI 营销工具”的测试文章示例，该文章以会话语气编写并包含资源。 正如 AI-Writer 公开承认的那样，文本需要进行一些调整，但 AI 内容制作工具“将帮助您节省大约 33% 的文本生成时间。”
#16。 市场缪斯
MarketMuse 采用人工智能助手来帮助营销人员制定内容策略。
该工具会向您显示要定位的关键字，以便在特定主题类别中排名，并在您想要拥有特定主题时推荐要定位的关键字。 它还确定了新鲜材料的差距和可能性，并根据它们影响您的排名的可能性对它们进行优先级排序。
为了发现您的网站缺少的内容，人工智能会将您的内容与同一主题的数千篇文章进行比较。
#17。 WordLift
WordLift 是一款功能强大的 WordPress 网站 SEO 工具，可使用自然语言处理自动化结构化数据。 该工具有助于内部链接的自动化，并使用户和搜索引擎更容易访问该材料，从而提高排名并推动自然流量。 它还建议了使您的内容更加相关和有用的方法。
#18。 任何单词
Anyword 提供了一种可转换的文案解决方案。 该 AI 开发的消息可以满足您的目标并成功扩展，无论是用于登陆站点、广告、社交帖子还是电子邮件。 此外，该工具旨在优化相同文本的每个版本，这意味着针对每个平台精确编写或调整相同的消息，以便排名靠前。 最后，这个人工智能工具提供了一个易于使用的用户界面，让您在注册后几分钟内就可以开始使用它。
人工智能营销聊天和消息传递工具
以下是一些人工智能工具，可帮助您跟上并继续以可扩展的方式创造出色的体验。
#19。 副驾驶
Copilot 为经营电子商务业务并希望将 Shopify 或 BigCommerce 与 Facebook Messenger 集成的客户创建高质量的工具。
借助 Copilot，您可以每周 24 天、每天 XNUMX 小时在渠道的任何位置与客户进行实时沟通。 使用 Messenger，您可以推广产品、恢复购物车以及发送更新或提醒。
- 价格： 提供 7 天免费试用，免费定价为每月 8-10 美元起，具体取决于您选择的应用程序。
#20。 聊天燃料
ChatFuel 使用智能机器人帮助您自动化 Facebook Messenger 讨论。 它是最受欢迎的 AI 聊天工具之一，为 46% 的 Messenger 机器人提供支持。
ChatFuel 允许您自动进行常见问题解答、销售对话，并在实时聊天中将热情的潜在客户与销售代表联系起来，让您有更多时间专注于其他营销渠道。
价格： 提供三种计划：免费、专业（15 美元以上/月）和高级（300 美元以上/月）。 免费计划最多允许 1,000 名订阅者和一组有限的功能。
#21。 多聊
随着聊天机器人变得越来越流行，ManyChat 的平台有助于简化流程。 ManyChat 具有与 Facebook Messenger、SMS 和其他平台的简单连接，而不是为您的聊天机器人构建完整的路线图。 它可以针对几乎任何业务目标（收集潜在客户信息、发送促销代码、重新定位等）进行优化，它还包括一个用于跟踪成功的强大分析平台。
#22。 可交谈
Conversable 是一个用于自动消息传递和电话体验的平台，可让您管理所有营销渠道中的消费者对话。 它可帮助您在众多平台上设计、开发和分发消息和音频体验。
通过监督学习，您可以训练算法以改善用户体验。 随着交互数据的收集和分类，可以添加更多规则以使体验随着时间的推移变得更加智能。
电子商务的人工智能营销工具
人工智能在电子商务行业有许多应用。 人工智能协助电子商务组织编译和理解大量客户数据，以提供更好的体验并实现更高的转化率。
＃23。 杰特洛尔
Jetlore 的零售商预测平台分析消费者行为，以帮助您打造更量身定制的购物体验。
Jetlore 使用机器学习根据每个用户的活动、行为和购买来预测他们的产品偏好。 它为访问您网站的每个客户预测并填充最相关的促销、商品和内容。
#24。 四宝
Yotpo 的深度学习技术分析客户反馈，以帮助您做出更好的业务决策。 它揭示了客户讨论的与您的产品相关的重要主题，以及他们对产品的感受。 为了转化新客户，人工智能引擎会收集以前买家的相关反馈，并将其显示在智能显示器上。
Yotpo 还可以节省您查看评论的时间。 人工智能驱动的审核工具为每条评论提供分数，并标记带有负面情绪的评论。
人工智能营销分析工具
数据收集和分析无疑是营销中最关键的方面。 人工智能减少了从营销活动中提取洞察所需的时间和脑力。
#25。 艾伯特艾
Albert 是一款自学软件，可自动为您的公司开发营销活动。 它分析大量数据并使用它来执行自我优化的广告。
Albert 与您现有的营销技术堆栈集成，允许您继续使用您的帐户、广告、搜索、社交和其他工具。 Albert 使用平台中的现有业务逻辑将跟踪和归因映射到您的事实来源。
#26。 蜡笔
经营企业本身就是一项全职工作。 同时跟踪竞争对手的活动可能很困难。
Crayon 是一种竞争情报工具，可让您跟踪竞争对手在其网站内外的行为。 它使您可以跟踪任何竞争对手的整个数字化形象，捕捉从产品和定价变化到员工评估再到新推出的营销计划的所有内容。
#27。 无缝.ai
Seamless.ai 是一个营销平台，允许用户快速搜索和浏览庞大的联系人列表。 此销售智能工具有助于收集联系信息（电子邮件地址、电话号码等），然后创建潜在客户列表，而无需手动建立列表、联系人研究、数据输入和其他形式的繁琐工作。
它的预测联系人 AI 推荐引擎使用先前的成功、理想角色和其他机器学习数据来确定您应该定位的最有利可图的创收联系人，这可能是它最强大的功能。
#28。 IBM Watson 个性洞察
IBM Watson Personality Insights 收集和分析来自社交媒体、企业数据和其他数字渠道的广泛数据，以创建详细的角色。 然后，营销人员可以通过各种渠道获得可操作的信息，例如社交媒体营销、内容策略、影响者活动等。
#29。 节点
Node 是一个人工智能平台，它使用来自个人和企业的数据来预测品牌如何就如何吸引客户、员工、投资者和合作伙伴做出更明智的决策。 该工具首先发现人、产品和企业等网络元素之间的链接，然后使用其算法选择最有可能转换或购买的人。 这些预测的洞察力可用于营销自动化、事件管理、求职者跟踪和各种其他应用程序。
#30。 阿里莫
Arimo 是一款行为人工智能软件，可监控在线购物者的点击活动，以预测他们的下一步行动和购买机会。 这使营销人员能够开发定制的激励措施和产品建议，以提高转化率。 这些预测性见解实际上具有无限的应用，包括帮助企业检测和防止欺诈、通过估计未来成本来节省资金等等。
#31。 图案89
Pattern89 是一种数字广告营销 AI 工具，可帮助公司优化活动和创意方面，例如图像、颜色和表情符号。 它可能会检查大约 3,000 个不同的创意维度，以确定创意资产的最佳组合，从而最大限度地提高投资回报率。 对于在 Google、Facebook 和 Instagram 上进行大量投资的任何品牌（基本上，任何品牌），该工具都有可能改变游戏规则。
AI能不能帮营销做数据分析？
是的，人工智能绝对可以帮助营销数据分析。 通过使用机器学习算法和预测分析，人工智能可以分析大量数据并为营销人员做出明智决策提供有价值的见解。 这可以改善客户定位并提高营销投资回报率。
人工智能可以帮助创造个性化的营销体验吗？
绝对地！ 人工智能可以分析客户数据和行为，以实时个性化营销体验。 这可以通过个性化网站内容、电子邮件活动甚至广告来实现，从而为每个客户提供独特且相关的体验。
人工智能在营销自动化中扮演什么角色？
人工智能在营销自动化中起着至关重要的作用。 人工智能算法可以分析客户数据、预测购买行为并跨多个渠道自动化个性化营销活动。 这会导致更有效和高效的营销工作，让营销人员腾出时间专注于战略和创造力。
人工智能可以帮助创建营销内容吗？
是的，人工智能可以帮助创建营销内容。 人工智能算法可以分析有关客户行为的数据，并针对相关且引人入胜的内容产生想法。 此外，人工智能还可用于为每个客户创建个性化的视频和图像内容。
人工智能如何帮助营销产生潜在客户？
人工智能可以通过分析客户数据并预测哪些人更有可能成为潜在客户，从而帮助生成营销线索。 根据这些信息，人工智能可以针对这些人自动开展有针对性的活动，从而增加潜在客户的机会。
人工智能如何帮助衡量营销成功？
人工智能可以通过提供有关营销活动绩效的宝贵见解和分析来帮助衡量营销成功与否。 人工智能算法可以分析大量数据并提供转化率、投资回报率和客户行为等指标。 这些见解可用于优化未来的营销工作并衡量整体成功。
立即开始使用 AI 营销工具
本文中提到的 AI 营销工具只是可用工具的一小部分。 无论您的营销需求是什么，您都可以确信市场上有一个人工智能平台可以帮助您转变营销活动。
人工智能营销常见问题解答
人工智能如何用于移动营销？
通过检测客户行为趋势和模式，人工智能使移动营销人员能够创建更有针对性和个性化的营销传播，例如特别优惠和广告。 这种移动技术为营销人员提供了有关消费者偏好和传达信息的最佳时间的信息。
人工智能如何重塑营销？
人工智能对数字营销的影响是巨大的。 它使企业能够创建更复杂的数字策略、优化活动并提高投资回报率。 人工智能营销正在改变公司吸引、保留和为客户提供价值的方式。
AI如何用于营销？
人工智能对数字营销的影响是巨大的。 它使企业能够创建更复杂的数字策略、优化活动并提高投资回报率。 人工智能营销正在改变公司吸引、保留和为客户提供价值的方式。
相关文章
