“人工智能 (AI)” 一词可以让人联想到各种各样的形象。也许你会想到科幻电影中的机器人,或者想到你在网上互动过的聊天机器人。但如果你是一位经验丰富的营销专业人士,对久经考验的方法感到满意,那该怎么办?
虽然坚持有效的方法是可以理解的,但人工智能提供了大量创新工具和解决方案来提升你的营销策略——从内容创作和研究到社交媒体、视频营销等等。这份面向营销人员的全面人工智能词汇表将通过探索与人工智能相关的基本营销术语,让你能够更聪明、更快地工作。
以下是营销人员在 2024 年应该熟悉的关键人工智能术语的细分。最终,了解与人工智能相关的术语——并开发你的营销工具包——应该可以帮助你更快地完成更多工作,并获得更好的结果。
A – F 营销 AI 术语
AI(人工智能)
AI 是指机器模拟人类智能过程,包括学习、推理、解决问题、感知和语言理解。在营销中,AI 技术可以自动执行任务、个性化客户体验、分析数据和优化活动效果。
使用 AI 进行 A/B 测试
想象一下对博客文章的两个标题进行 A/B 测试。AI 会分析哪一个在点击量和参与度方面表现更好,帮助您选择获胜者并最大化内容的影响力。
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AI 应用
AI 应用利用 LLM 技术执行 像零售商一样思考:酒店电子商务 通常需要人类智能的任务,包括学习、推理、解决问题、理解自然语言和感知。这些应用用于各个行业,以提高效率、自动化流程并提供高级见解。主要示例包括 Siri、Google Assistant 和 Alexa 等虚拟助手以及客户服务聊天机器人。
另一个例子是 Similarweb 的应用智能,它由 WS 电话列表 来自多个来源的专有应用数据提供支持,可提供对 25 多个国家/地区 iOS 和 Android 上数百万个应用的洞察。这包括对 AI 应用和您感兴趣的任何其他应用的洞察。您可以使用它来利用全套移动应用数据点,以保持领先于竞争对手,涵盖使用率和参与度指标、留存率、应用商店排名和日常绩效洞察。
SImilarweb 中的应用人口统计
AI 聊天机器人
由 AI 驱动的聊天机器人可以在公司网站上全天候回答客户问题,通过聊天互动自动生成潜在客户,并个性化产品推荐,从而创造更流畅的客户体验。
AI 驱动的内容创建
营销人员可以使用 AI 来生成内容创意、撰写草稿并针对不同受众优化内容。这节省了大量的时间和资源,让您可以专注于战略和改进。
算法
将算法视为计算机遵循的一组指令来解决问题或执行任务。在营销中,算法分析数据以预测趋势、个性化推荐并优化跨各种渠道的广告系列效果。
使用 AI 进行归因建模
通过了解哪些营销渠道(社交媒体、电子邮件营销等)推动了最多的转化(客户购买、注册),营销人员可以优化预算分配并专注于最有效的策略。AI 驱动的归因建模通过分析客户旅程并精确定位导致转化的接触点来帮助实现此目标。
AR(增强现实)
一种将物理世界与数字元素实时结合的交互式体验。营销人员使用 AR 技术创造
身临其境的品牌体验,以 3D 形式展示产品,并通过交互式讲故事和游戏化吸引客户。
自动化
使用技术以最少的人为干预执行任务或流程。在营销中,自动化工具和平台有助于简化工作流程,优化重复性任务,并大规模传递个性化消息,从而提高效率并推动成果。
大数据
大数据是指大量数据,包括结构化数据(网站分析、购买历史)和非结构化数据(社交媒体对话、客户评论)。营销人员利用大数据分析来了解客户行为、细分受众、个性化营销活动并做出数据驱动的决策以实现营销目标。
聊天机器人分析
测量和分析人工智能聊天机器人生
成的数据以深入了解用户互动、参与度指标和绩效指标的过程。聊天机器人分析可帮助营销人员了解用户行为、优化聊天机器人工作流程并改善对话体验以推动业务成果。
内容个性化
内容个性化对于促进客户关系、促进销售和推动长期增长至关重要。它表明对客户需求的深刻理解,鼓励重复业务。通过根据偏好、行为和网站人口统计数据提供定制内容,人工智能算法可以实时分析用户数据,以创建个性化推荐、电子邮件、网站体验和广告,从而提高参与度和转化率。
对话式人工智能
人工智能技术,可实现人机之间的自然
语言交互。在营销中,对话式人工智能平台(例如聊天机器人和虚拟助手)与用户进行实时对话,回答问题,提供建议并指导他们完成客户旅程。
客户生命周期价值 (CLTV) 预测
一种预测分析技术,可预测客户在与品牌的整个关系中的未来价值。人工智能驱动的 CLTV 预测模型分析历史客户数据以识别高价值细分市场,优化获取和保留策略,并最大化长期收入。
CLV 公式
想知道如何自行计算客户终身价值?使用此客户终身价值计算器 (CLTV) 估算归因于客户未来关系的净利润。CLTV 还定义了客户获取的最高门槛。
CLV =(单个客户一生的收入)-(获取他们的成本)
如果您不确定客户一生在您的企业上花费了多少,您可以使用此替代客户终身价值计算:
CLV =(单个客户的平均年收入)×(年数)-(仅该客户的客户获取成本)
CLV 公式
客户细分
客户细分是根据共同的特征、偏好和行为将
目标市场划分为不同群体的过程。人工智能驱动的客户细分算法分析大型数据集以识别有意义的细分市场,使营销人员能够个性化消息传递、量身定制优惠并针对不同受众群体优化营销活动。
例如,Similarweb 的市场研究工具可让营销人员细分任何行业,更好地了解客户行为和需求。细分分析工具可让您通过构建自定义细分来分析网站的特定部分。
例如,要提高 Samsung.com 的笔记本电脑相关销售额,仅在网站级别将其与 HP.com 进行比较是不够的。相反,您需要分析两个网站的“笔记本电脑”部分,以进行准确的同类性能评估。作为细分分析功能的一部分,算法可用于确保根据您想要包含和排除的页面(每个网站)更轻松、更快速地进行细分。
使用 Similarweb 进行细分
数据分析
检查、清理、转换和建模数据以发现见解、模式和趋势的过程。人工智能数据分析工具利用机器学习算法来处理大型数据集、提取可操作的见解并为营销策略和决策过程提供信息。
例如,借助 Similarweb 的数据即服务 (DaaS),您可以利用 300 多亿个数据点的力量进行全面的数据分析。这意味着您可以深入了解竞争对手的在线活动,分析他们的网络流量和收购策略,或者监控市场领导者以保持业务的领先地位。DaaS 消除了数小时的手动筛选仪表板,提供了高效且有针对性的分析。
一个 gif 展示了如何使用 Similarweb 的数据导出器创建报告
深度学习
机器学习的一个子集,它使用人工神经网络对数据中的复杂模式和关系进行建模。在营销中,深度学习算法用于图像识别、自然语言处理、情感分析和个性化内容推荐,使营销人员能够为客户提供更相关、更具吸引力的体验。
使用人工智能进行动态定价
一种根据市场需求、竞争对手定价和其他因素实时调整产品价格的定价策略。人工智能驱动的动态定价算法分析来自各种来源的数据,以优化定价策略、增加收入并最大化营销人员的盈利能力。
面部识别
人工智能技术,通过分析图像或视频片段中的面部特征来识别和验证个人。在营销领域,面部识别技术可用于个性化广告、受众细分和体验式营销活动,增强客户参与度和品牌互动。