人工智能在市场营销中的应用比人们想象的更加普遍，如今，首席营销官和首席信息官正在紧密合作以使其业务获得成功。
市场营销中的人工智能是被新兴技术(例如人工智能)颠覆的传统部门中的一部分。新兴技术不仅在颠覆整个行业，而且还在改变部门的动态。
如今的广告和营销方面发生了很大的变化。与其他许多学科一样，其景观已经从物理转变为数字，企业营销人员也不得不适应这种转变。通过不同的平台以不同的方式吸引客户。信息也发生了变化。
三位行业专家探讨人工智能在市场营销中的作用。人工智能正在颠覆B2B和B2C环境中的营销，改变传统角色和职能，并提倡部门协作。
Symphony RetAIlAI公司首席市场官Kevin Sterneckert阐述了市场营销中的人工智能的观点：
·人工智能和机器学习如何实现个性化流程的自动化?
人工智能/机器学习非常适合实现个性化。实际上，如果没有人工智能/机器学习，大规模的个性化是不可能的，本质上，这些功能可以满足每个目标的特定需求。人工智能/机器学习可以将推荐的报价作为出发点，并且通过学习周期可以改善个性化的报价。每个目标的成功之路会有所不同，其结果是独一无二的。随着机器的学习，可以为每个目标提供最佳报价。
·深度学习解决方案如何使营销人员能够访问大数据，以实现最具针对性的营销?
随着数据数量和质量的提高，营销人员的学习系统也会不断完善。这些系统检查事件并努力了解因果关系。此外，对营销人员进行培训，可以根据大数据中发现的信号预测未来事件。大规模构建的学习系统旨在处理大量数据，并可以利用这些数据来理解大多数分析人员无法或不会看到的见解和因果关系。其见解通常是那些需要跨多种类型的数据进行复杂连接的见解。这些复杂的连接意味着交流和扩展成功的目标营销的机会。
·组织如何使用人工智能将销售和营销目标针对相同的帐户?
销售和营销团队的协调对于确保成功的基于帐户的营销策略至关重要。Sirius Decisions公司最近的一份调查报告发现，在销售和营销运营之间保持一致的组织可以实现24%的增长和27%的利润增长。
销售和营销团队现在可以通过人工智能和机器学习等技术实时了解客户的行为模式。通过了解角色、目标、痛点以及他们在购买过程中所处的位置来更好地了解客户，最终将使市场团队能够一起工作以改善体验。采用干净的数据，他们可以更深入地了解客户，并更好地与客户保持一致，从而确保与客户和潜在客户的所有互动都具有相关性、个性化和一致性。
People.ai公司创始人兼首席执行官Oleg Rogynskyy阐述了人工智能在市场营销活动中应用的观点：
·如何使用人工智能来确定营销商的购买联盟?
第一步是确定“购买联盟”的含义。购买联盟更准确地反映了为做出购买决定而聚集的不同角色的临时联盟。以前，组织没有自动创建联系人的功能，并且只有销售代表才知道。现在，组织能够在正确的时间更准确地针对正确的购买者进行营销。
通过将人工智能应用于客户关系管理(CRM)数据，组织可以通过捕获相关活动并与正确的机会相关联，为参与决策过程的所有潜在买家创建完整的联系。然后人工智能可以通过各种机会联系人跟踪所有接触点，分析他们如何参与，以及在接触之前和之后是谁参与的，以显示完成交易所需的最佳买家数量，以及如何按顺序与这些买家进行沟通建立战略联盟。只有当人工智能将客户关系管理(CRM)数据映射到正确的机会后，才能完成此操作。企业也可以通过自己的角色驱动分析来做到这一点。
·人工智能如何跟踪市场营销活动的情绪?
通过使用人工智能，更具体地说通过情感分析，企业可以监控人们对其品牌的看法，并基于这种洞察力，传递消费者想要看到的东西。传统的指标是数量为中心：例如观看的次数、点击数、评论数、股票等。但是，情感分析不仅限于受众特征，还包括公众与企业品牌之间互动的质量。
使用人工智能和机器学习，企业可以分析与消息和其他输出的互动，以查看消息背后的含义。这可以帮助企业了解特定事件或市场营销活动产生了什么样的反应——积极的、消极的或中性的。情绪分析有助于发现对竞选活动的反应，识别推动者和破坏者，并关注细分市场的细分市场，甚至进一步细分。企业还可以主动识别产品或消息的问题，并识别竞争对手的注意事项。
· 根据这个分析，企业可以重新考虑其整个策略并个性化其营销信息以迎合其目标受众。首席营销官和首席技术官为什么要一起工作?
十年前，首席营销官和首席技术官之间没有太多可以交流的内容。现代首席营销官拥有大量技术(有些人称之为影子IT的崛起)，但是首席技术官和首席信息官正在迎头赶上，因此他们需要合作，以确保他们的人工智能战略在增长、安全性和可扩展性方面保持一致。此后，人们目睹了互联网、移动通信、媒体、云计算基础设施、安全和消费者购买行为的一系列相互联系的革命，这些行为颠覆了企业的格局。
现代销售是一项团队活动，随着企业复杂性的提高，错误的边际也越来越少。他们需要实时，无信息过载地更有效地了解彼此的得失。当企业捕获、分析并向销售团队提供此类见解时，每个人都可以学习，并可以加快交易速度。
·首席技术官如何使用人工智能改善用户/客户体验?
客户体验是数字化转型的根本。随着数据的大量增长，企业有机会利用机器学习和人工智能的数据来改善客户的日常体验。早在2011年，Gartner公司就预测到2020年无需人工干预即可管理85%的客户关系。
人工智能和机器学习可以并且已经在数据收集中起着不可或缺的作用，以跟踪用户体验(UX)和客户体验(CX)，从信息中学习并从大量数据中提供可行的见解，否则这些数据将无法使用。
Productsup公司共同创始人和首席营销官Marcel Hollerbach对人工智能改善客户体验进行了阐述。
·人工智能是如何应用实体商店，让客户体验更加直观、更成熟?
High Street商店正在使用人工智能来改善客户体验。随着在线销售快速增长，他们需要进行创新以增加人员流量，需要创造引人入胜的体验，以便客户再次光顾。
例如，玉兰油(Olay)公司基于人工智能的皮肤顾问软件Skin Advisor帮助客户根据自拍照找到完美的皮肤护理例程，而North Face公司利用IBM Watson的功能来帮助客户根据性别或天气等变量确定穿着最合适的夹克。
Westfield购物中心最近推出了“趋势商店”，该商店根据实时社交媒体数据存储最受欢迎的商品。该商店于上个月开业，它是人工智能如何为店内客户带来创新和定制体验的一个例子。
人工智能可以在商店里帮助顾客寻找适合的产品、回答问题或提出建议。要做到这一点，需要高质量的产品数据。由于消费者的时间越来越少，因此需要获得一种便捷的购物体验。与此同时，他们希望与品牌建立联系，并将购物视为一种社交体验，因此人工智能驱动的个性化是关键。
