【it168 评论】人工智能已到收获季节，刷新了很多企业的运营模式，但在营销领域，营销人员还仍处于适应阶段。对许多人来说，营销是一个创造性的过程，人类的直觉驱动着价值的见解，但人工智能目前还没有能力承担这种极具创造性的能力。营销人员希望在介入人工智能的同时，还能够保持营销的创造性和移情性。

任何一项技术在发展过程中，都会面临大量的虚假陈述和虚假预期，人工智能也是如此。这导致了营销行业中人工智能冒名顶替案例的发生。然而，通过深入理解ai的基本规则，任何技术欠缺的敏锐度都可以被克服。

人工智能是一种工具，不是一颗银弹

我们需要注意的是，将人工智能应用到一个技术堆栈中绝不是最终的解决方案。这是一种能够增强当前业务效率的业务策略。ai非常擅长优化结果，自动化任务的规模。如果你不想做这些，人工智能可能不适合这份工作。

在开始做任何事情之前，营销人员必须有一个数据策略，知道什么将被提供给机器学习算法以及想要得到什么样的结果。在创建数据策略时，将大数据变小，这样更容易实时移动，并且理想情况下是面向最终用户的。人工智能可以调取海量的数据来帮助挖掘潜在消费者，使得营销人员可以继续建立自己的品牌，拥有更有效的数据驱动洞察力。ai无法回答人类的问题，但它可以为他们提供清晰的答案。

ai并没有通用的、完美的算法，找到合适的算法并针对特定应用调整它们就是创造力的来源。确保您有一个可用的实验框架，该框架允许您统一测试不同的方法，以及适当的工具，该工具可以帮助您判断解决方案对用户和业务的利害情况。这必须应用于通信发生的地方，同时访问进入堆栈的所有原始数据，以便产生最佳结果。

通过访问丰富的数据，机器学习算法将随着每次迭代不断改进，这一进展可以通过使用它的人相关的指标来衡量。如果无法测量，则无法改进。因此，结合ai使用正确的工具有助于营销人员关注更有效的策略，以及需要持续发展的问题。

企业如何转变?

使用ai的价值在于其数据驱动，定量分析和预测能力。在营销领域，公司试图预测消费者意图并优化定位，这使得预测技术变得非常有价值。

在数据驱动营销的早期阶段，人们的任务是分解原始数据，提供可广泛应用于细分市场的行动方案。如今，我们的目标是建立可以自动合成数据的模型。这种方法的区别在于，人们将处理模型导数而不是原始数据。这种情况下，ai清晰了营销人员的任务重点，使营销人员以更加明智的洞察力更有效的执行任务。ai不但能够增强营销人员的决策过程，还能为营销人员留出更多的时间去关注策略、要点，而不是数据提取和处理。

以上是网络信息转载，信息真实性自行斟酌。