目录
人工智能在数字营销领域已成为当今商业中最被过度炒作和未能兑现的承诺。但在所有关于“革命性转型”的企业废话之下，一些公司正通过以一种让你在会议上感到无聊透顶的方式使用人工智能，悄悄地赚取巨额财富。
在过去的一年里，我一直在追踪这些公司，我的发现让我大吃一惊。最大的赢家并没有利用人工智能“颠覆行业”或“彻底改变客户体验”。他们正在解决价值数百万美元的简单得令人尴尬的问题。
AI在数字营销中的案例研究和投资回报率结果
在营销中真正通过 AI 赚钱的公司并不是那些对此大肆宣传的公司。他们正在悄悄地利用它来解决特定的问题，这些问题恰好能带来数百万美元的真实、可衡量的结果。
许多这些成功来自于解决小型、实际的挑战，而不是发起大规模的“AI 转型”。他们没有试图彻底改变自己的行业，而是专注于预测客户流失、改善电子邮件发送时间或自动化日常客户查询等事情。
这些公司痴迷于衡量结果，并且只扩展能带来投资回报率的业务。在接下来的部分中，您将看到 Grab、The Economist 和 Netflix 等品牌的真实案例，它们正悄然通过有针对性的人工智能实施赚取数百万。
AI营销策略失败的原因
在我们深入探讨有效的方法之前，让我们先解决一个显而易见的问题：大多数人工智能营销举措都是代价高昂的灾难。
我最近与一家软件公司的营销总监“David C”进行了交谈，该公司去年在 AI 营销平台上花费了 180,000 英镑。结果如何？他告诉我：“我们生成的内容比以往任何时候都多，但我们的转化率实际上却下降了。”
问题不在于技术；而在于他们自动化了错误的事情。他们使用人工智能创建更多博客文章，而他们真正的问题是没人阅读他们已有的文章。一个经典的错误：用技术解决战略问题。
从 AI 营销中实际赚钱的公司具有三个特征，而大多数人忽视了这些特征：
它们开始时小得可笑。不是“AI转型路线图”，而是“我们能预测下个月哪些客户会取消订阅吗？”就是这样。
他们痴迷地衡量一切。如果一个AI 工具在90天内没有显示出可衡量的改进，他们就会将其淘汰。没有例外，没有“战略价值”的借口。
他们让人类掌控所有创意或情感相关的事务。AI 处理模式识别和数据处理。人类处理所有需要理解人类感受的事务。
成功的 AI 营销案例
无人预料的 90% 成本削减
马来西亚叫车公司 Grab 与名为 Ada 的人工智能平台合作，在六个国际市场处理客户服务。人工智能聊天机器人不尝试解决复杂问题——它们处理无聊的事情，例如“我的订单在哪里？”和“我如何更改付款方式？”
结果：客户查询积压减少 90%，成功扩展到六个新市场。人工智能使人工代理能够处理实际需要同理心和创造性解决问题的复杂问题。
定向无聊带来的 10:1 投资回报率
《经济学人》在 2017 年流失了读者。他们没有使用花哨的 AI 生成内容，而是将人工智能用于程序化广告——本质上让 AI 根据读者行为模式自动购买和投放广告。
AI识别出“不情愿的读者”——那些与他们的内容互动但尚未订阅的人。然后，它通过在不同平台上精准定时、精准投放的广告来定位他们。
结果：仅在2020-2021年期间，新增3.6百万读者，投资回报率达到10:1，新增90,000名订阅者。人工智能没有创建内容；它只是在正确的时间将现有内容呈现给正确的人。
成就帝国的80%成功率
Netflix 将超过 80% 的用户观看量归因于其 AI 推荐系统。但大多数人忽略了一点：AI 并不是试图预测你会喜欢什么。它预测的是你不会讨厌到取消订阅的内容。
这有很大的不同。该系统分析观看模式、完成率、重看行为，甚至暂停模式，以推荐能让您最低限度满意的内容。它不是为了创造完美的匹配，而是为了避免糟糕的匹配。
AI 营销在各行业的应用
语音商务：31百万客户成功案例
星巴克将其移动应用程序与亚马逊 Alexa 集成，创建了“我的星巴克咖啡师”。顾客可以使用语音命令点咖啡、修改饮品和安排取货时间。
这无关乎尖端技术，而是为了消除摩擦。语音点餐只需 30 秒，而应用程序则需要 2-3 分钟。对于拥有 31.2 百万移动客户来说，微小的差异却能产生巨大的影响。
天才之处？他们没有试图取代人类咖啡师。AI 负责点餐；人类仍然制作咖啡并提供店内体验，让人们不断回来。
零售智能：滚动的数据金矿
硬件零售商 Lowe's 在其大型门店中部署了称为 LoweBots 的 AI 驱动机器人。这些机器人不会取代员工——它们帮助客户找到产品并提供基本信息，同时自动跟踪库存和客户移动模式。
真正的价值不是客户服务，而是数据。机器人可以生成关于购物模式、热门产品组合和商店布局效率的洞察，这些是手动无法收集的。
创意协作：用户生成金矿
可口可乐推出了“创造真实魔力”AI平台，让客户可以创建可能出现在官方广告活动中的品牌艺术作品。这是用户生成内容与AI创意的结合，品牌保持质量控制。
这种方法之所以出色，是因为它以几乎零成本生成数百个创意概念，同时让客户对品牌产生情感投入。人工智能处理技术创作；人类策划并选择最佳结果。
数字营销成功的实用AI工具
不会惹恼人的电子邮件营销
Sarah Rodriguez 负责一家健身器材公司的电子邮件营销。她没有同时向所有人发送邮件，而是通过她的AI系统分析每个订阅者通常何时打开邮件，并在最佳时间向每个人发送消息。
结果：打开率增加31%，点击率提升18%。没有花哨的个性化。没有动态内容。只是更好的时机。
适应真实搜索行为的SEO
B2B软件公司的SEO经理Tom Williams利用AI分析搜索意图模式并识别内容空白。AI不撰写文章；它根据实际搜索行为而非猜测来建议主题和关键词。
他的自然流量在八个月内增长了 45%，不是因为人工智能创建了内容，而是因为它帮助他了解了人们真正想要什么内容。
不显机械的社交媒体自动化
营销经理 Lisa Parker-Jones 使用人工智能在多个平台安排帖子，但有一个不同之处：人工智能分析参与模式，以便在她的特定受众最活跃时发布，而不是遵循通用的“最佳实践”。
她的参与率提高了 27%，仅仅是因为她在实际关注者在线时发帖，而不是在营销博客建议的时间发帖。
要避免的昂贵人工智能营销错误
错误#1：自动化策略而非执行
公司不断使用人工智能来决定做什么，而不是如何做得更好。人工智能在优化执行方面表现出色，但在战略思维方面却很糟糕。让人类决定目标客户；让人工智能找出接触他们的最佳方式。
错误 #2：试图解决不存在的问题
在实施任何 AI 解决方案之前，请问：“我正在尝试解决什么具体问题，以及我将如何衡量成功？”如果答案是关于“增强客户体验”的模糊企业术语，您可能是在浪费钱。
错误 #3：期待奇迹
人工智能并非魔法——它是大规模的模式识别。它能发现人类会忽略的数据趋势，但它不能为人们不想要的产品创造需求，也不能解决根本性的商业问题。
数字营销中的新兴 AI 趋势
语音搜索适应
语音激活搜索正在改变人们查找信息的方式，为优化内容以适应自然语言查询而非关键词堆砌短语的企业创造机会。
视觉搜索集成
人们越来越多地使用图像而不是文本进行搜索。AI 有助于优化产品图像和元数据以适应视觉搜索引擎，但真正的机会在于理解视觉搜索意图模式。
真正有效的归因
当前的归因模型很糟糕，因为客户旅程很复杂。人工智能将更好地理解哪些接触点真正影响购买决策，帮助营销人员停止在虚荣指标上浪费金钱。
在营销中实施人工智能的实用步骤
从一个无聊的问题开始
选择具体且可衡量的目标。电子邮件发送时间、广告受众优化或内容主题研究。实施一个解决方案，衡量 90 天的结果，然后决定是扩展还是继续。
先修复您的数据
AI 的好坏取决于您的数据。在实施任何 AI 工具之前，请审计您的客户数据库、网站分析和电子邮件列表。干净的数据能产生有用的洞察；混乱的数据会产生昂贵的错误。
让人类负责人类
使用 AI 进行数据处理和模式识别。让人类负责战略、创造力以及任何涉及情商或复杂问题解决的任务。
不懈衡量
每次 AI 实施都应在三个月内显示明确的投资回报率。如果未能实现，则说明实施有误或用例不适合您的业务。
人工智能如何塑造营销的未来
未来不是用机器人取代人类营销人员。而是赋予人类营销人员超能力，以理解客户行为并创建更有效的营销活动。
在 AI 领域取得成功的公司正在利用它出色地完成枯燥的事情，而不是糟糕地完成令人兴奋的事情。他们正在优化流程，而不是彻底改变行业。
这可能不会成为令人兴奋的会议演讲，但它会带来有利可图的业务。
最成功的 AI 数字营销实施对客户来说是无形的，对团队来说是无价的。它们用可衡量的结果解决实际问题，而不是追逐技术新奇。
这是一个令人不安的事实：人工智能不会让糟糕的营销人员变得优秀，但它会使优秀的营销人员势不可挡。问题不在于人工智能是否会改变营销——而在于你是否会用它来解决实际问题，还是追逐那些华而不实的东西。
选择权在您，但那些赚取数百万的公司已经做出了决定。
基于经过验证的案例研究和 Grab、The Economist、Netflix 和 Starbucks 等公司的记录结果。财务数据和绩效指标已通过公开报告和公司声明确认。
