营销进入人工智能时代

人工智能开始为营销人员提供巨大的好处。未来，人工智能最终会改变营销方式，但这是一个需要几十年的过程。营销人员应该从今天开始制定策略，以利用人工智能当前的功能及其可能的未来趋势。

在公司的所有岗位中，营销可能是从人工智能中获益最多的。营销的核心活动是了解客户需求，将其与产品和服务相匹配，并说服人们购买。人工智能可以显著增强这些能力。2018年，麦肯锡对400多个企业案例的分析显示，营销是人工智能贡献最大价值的领域。

首席营销官越来越多地接受这项技术：美国营销协会2019年8月的一项调查显示，人工智能的实施在过去一年半里跃升了27%。德勤2020年对早期人工智能采用者进行的一项全球调查显示，前五大人工智能目标中，有3个是以营销为导向的，分别是增强现有产品和服务、创造新产品和服务、加强与客户的关系。

人工智能已经在营销领域取得了进展，而《哈佛商业评论》杂志预计，在未来几年，它将在整个职能部门发挥越来越大的作用。鉴于这项技术的巨大潜力，对首席营销官来说，了解当今可用的营销人工智能应用程序的类型，以及它们可能会如何发展是至关重要的。

如今的人工智能

许多公司现在使用人工智能来处理狭义的任务，如数字广告投放(也称为“程序化购买”)；协助完成广义的任务，如提高预测的准确性(销售预测)；以及在结构化任务中增加人力，如客户服务。

公司还在客户体验的每个阶段使用人工智能。当潜在客户处于考虑阶段并研究产品时，人工智能会针对他们投放广告，并指导和帮助他们搜索相关资讯。在线家具零售商Wayfair就使用人工智能来确定哪些客户最有可能被说服，并根据他们的浏览历史选择产品向他们展示。Vee24等科技公司的人工智能机器人可以帮助营销人员了解客户的需求，提高他们在搜索中的参与度，将他们推向所需的方向(比如特定的网页)；如果需要，还可以通过聊天、电话、视频将他们连接到人工销售代表。

Vee24公司的人工智能机器人可以通过聊天、电话、视频来处理消费者的需求

人工智能可以通过使用关于个人的极其详细的数据(包括实时地理位置数据)来简化销售流程，以创建高度个性化的产品或服务。在客户体验的后期，人工智能可以帮助追加销售和交叉销售，并可以降低客户放弃在线购物决定的可能性。例如，在顾客装满购物车后，人工智能机器人可以提供激励性的语言来帮助完成销售。比如：“很棒的购买！来自佛蒙特州的詹姆斯也买了同样的床垫。”这样的举措可以将转化率提高5倍或更多。

销售后，来自Amelia等公司的人工智能服务代理可以全天候对客户的请求进行分类，并且能够比人工代理更好地处理波动的服务请求量。它们可以处理简单的查询，比如送货时间或预约时间，还可以将更复杂的问题上报给人工代理。在某些情况下，人工智能会通过分析客户的语气，提出不同的建议，并指导工程师如何更好地满足客户的需求，或者建议主管进行干预，来协助人工代表。

衡量标准

《哈佛商业评论》根据两个维度——智能水平、独立程度——将营销人工智能进行分类。这个框架可以帮助企业首席营销官对现有的人工智能项目进行归类，并计划未来项目的推出。

让我们先来看看各种人工智能智力水平的高低。

较低智能水平的人工智能是任务自动化。这些应用程序执行的是智能水平相对较低的重复性、结构化任务。它们遵循一套规则或根据给定的输入执行预定的操作序列，但无法处理复杂的问题，如存在细微差别的客户请求。例如，系统会自动向每个新客户发送欢迎电子邮件。Facebook Messenger和其他社交媒体平台提供的聊天机器人也属于这一类。它们可以在基本的互动期间为客户提供一些帮助，但不能识别客户的意图；可以提供定制的响应，或者随着时间的推移从互动中学习。

智能水平较高的是机器学习。其算法使用大量数据进行训练，以做出相对复杂的预测和决策。这些模型可以识别图像、解密文本、细分客户，并预测客户对各种活动(如促销)的反应。机器学习已经推动了在线广告、电子商务推荐引擎的程序化购买。它还有更复杂的变体，就是深度学习，这是人工智能中最热门的技术，并正在迅速成为营销中的强大工具。要澄清的是，现有的机器学习应用程序仍然只能执行狭义的任务，需要使用大量数据进行训练。

现在让我们来看一下人工智能的独立程度。

首先是独立应用程序。顾名思义，这指的是独立的人工智能应用程序，与客户了解、购买公司产品的主要渠道是分开的。它们也不同于员工用来营销、销售或服务这些产品的渠道。简单地说，客户或员工必须在一些渠道之外专门连接，才能使用人工智能。

涂料公司 Behr 开发了一款“颜色发现”应用程序

涂料公司Behr开发了一款“颜色发现”应用程序。依托IBM Watson的自然语言处理和音调分析器功能(它可以检测文本中的情绪)，该应用程序可根据消费者对其家庭空间的期望，推荐几种个性化的Behr油漆颜色。客户可以使用这款应用为他们想要粉刷的房间挑选两到三种颜色。不过，油漆的实际销售却在该应用程序之外执行。

集成应用程序则被嵌入到现有的系统中，对于使用它们的客户和员工来说，通常不像独立应用程序那么有存在感。例如，机器学习可以瞬间决定向用户提供哪些数字广告，这些机器学习内置于处理购买和投放广告的整个过程中。比如，十多年来，Netflix的集成机器学习一直在为客户提供视频推荐。它做出的推荐只是出现在观众访问网站时看到的选项菜单中。如果推荐引擎是独立的，观众就需要转到一个专用的应用程序并征求建议。

营销AI的4种类型

结合两种类型的智能水平和两个层级的独立程度，就产生了《哈佛商业评论》为营销人工智能分出的4种类型：独立机器学习应用程序、集成机器学习应用程序、独立任务自动化应用程序和集成任务自动化应用程序。

根据智能水平和独立程度对潜在的应用程序进行分类，可以帮助公司规划营销人工智能的发布。简单的独立应用程序是一个很好的开始，因为它更容易设置，但它们的好处是有限的。一旦企业获得人工智能技能并积累数据，后续就可以添加更先进的、属于其他平台的应用程序，逐步发展到集成机器学习，并且创造更大的价值。

循序渐进的方法

《哈佛商业评论》杂志相信，营销人员最终将通过追求集成的机器学习应用程序来获取最大的价值——尽管简单的、基于规则和任务自动化的系统也可以增强结构化的流程，并提供合理的商业回报潜力。

不难发现，如今的任务自动化程序，正越来越多地与机器学习相结合，比如从消息中提取关键数据，做出更复杂的决策，以及实现个性化通信，这被称为一种跨类型的混合模式。

独立应用程序继续在难以集成或不可能集成的地方占有一席之地，尽管它们的好处是有限的。因此，有关专家建议营销人员随着时间的推移，将人工智能整合到当前的营销系统中，而不是继续使用独立的应用程序。事实上，许多公司都在朝着这个总体方向前进。在2020年德勤的调查中，74%的全球人工智能高管一致认为“人工智能将在3年内整合到所有企业的应用程序中。”

入门指南

对于人工智能经验有限的公司来说，一个好的开始方式是构建或购买简单的、基于规则的应用程序。许多公司都采取循序渐进的方法，从独立的、非面向客户的任务自动化应用程序开始，比如指导与客户打交道的人工服务人员的应用程序。

一旦公司掌握了基本的人工智能技能，以及大量的客户和市场数据，人工智能设备就可以开始从任务自动化转向机器学习。一个很好的例子来自美国提供个性化造型服务的服装零售公司Stitch Fix。该公司基于客户自我报告的款式偏好、他们保留和退回的商品以及他们的反馈，通过人工智能帮助造型师为客户挑选服装。该公司还推出Style Shuffle应用程序，用户能够向右滑动集纳喜欢的衣服，向左滑动抛开不喜欢的衣服。在客户进行选择的同时，公司也创造了一个宝贵的新数据来源。

随着公司在营销人工智能方面的应用变得更加复杂，许多公司完全自动化了某些类型的决策，将人类完全排除在程序之外。对于重复的、高速的决定，比如常规化、程序化的广告投放(数字广告几乎是即时提供给用户的)，这种方法是必不可少的。在其他领域，人工智能可能只会向面临选择的人提供推荐。例如，向消费者推荐一部电影或向营销主管推荐攻略。而那些最重要的决策还是留给人类自己来做，比如是继续开展活动还是批准昂贵的电视广告预算。

只要有可能，公司就应该转向更自动化的决策。《哈佛商业评论》相信营销人工智能一定能带来极大的回报。

LINK

链接

挑战和风险

虽然营销人工智能有巨大的前景，但《哈佛商业评论》仍提醒首席营销官对其目前的水平持现实态度。尽管大肆宣传，人工智能仍然只能完成狭义的任务，还不能运行整个营销功能或流程。

即使是最简单的人工智能应用程序，实现起来也会存在困难。比如，独立的任务自动化人工智能，尽管技术不复杂，但仍然很难为特定的工作流程进行配置。此外，将任何类型的人工智能引入工作流程，都需要仔细地整合人类和机器的任务，这样人工智能才能增强人们的技能，而不是制造麻烦和混乱。曾有许多企业使用基于规则的聊天机器人来自动化客户服务，但功能较差的聊天机器人不时会激怒客户。

随着公司采用更复杂和更集成的应用程序，有可能还会出现其他问题，比如将人工智能整合到第三方平台上可能会很棘手。宝洁的玉兰油皮肤顾问就是一个很好的例子。它使用深度学习来分析客户的自拍，评估他们的年龄和皮肤类型，并推荐合适的产品。它已经被整合到电子商务和忠诚度平台Olay.com中，并在一些地区提高了转化率、跳出率和平均每单销售数量。然而，将其与零售店和亚马逊整合起来一直很困难，这些第三方渠道在玉兰油的销售额中占很大比例。玉兰油在亚马逊上的大型商店网站上没有SkinAdvisor（养肤顾问），这阻碍了该品牌在那里提供无缝的、人工智能辅助的客户体验。归根结底，公司必须把客户的利益放在首位。人工智能应用程序越智能、集成程度越高，客户可能对隐私、安全和数据所有权的担忧就越多。客户可能会对在他们不知情的情况下捕获和分享位置数据的应用程序，或者可能窃听他们的智能扬声器感到不安。

因此，营销人员在扩大他们的人工智能范围时，关键是确保其隐私和安全控制是透明的。客户在如何收集和使用他们的数据方面需拥有一定的发言权，并确保他们从公司获得公平的价值作为交换。为了保障安全并维持客户的信任，首席营销官应该建立道德和隐私审查委员会（其中包括营销和法律专家）来审查人工智能项目，特别是那些涉及可能容易产生偏见的客户数据或算法的项目，例如信用评分。

撰文—AL  

编辑—邹健