AI營銷技術通過更有效地利用數據改善客戶體驗，幫助企業實現更好的營銷效果。

要點概述：

• 關鍵AI技術：NLP(自然語言處理)、NLG(自然語言生成)和NLU(自然語言理解)等AI營銷技術提升了客戶互動和服務效率。
• 數據生成的優勢：合成數據生成技術豐富了客戶檔案，為營銷策略中的AI和機器學習模型提供了更深刻的洞察。
• 客戶旅程優化：AI營銷技術通過數據驅動的洞察，實現個性化的客戶旅程，優化獲客成本和客戶生命周期價值。

AI正以前所未有的速度改變著營銷領域。

然而，并非所有AI投資都能產生同等的效果。隨著AI的不斷發展，某些領域在投資回報方面表現得尤為突出。

本文將探討三項對數字營銷策略產生顯著影響的關鍵AI營銷技術投資：

利用AI營銷技術進行語言處理：NLP、NLG和NLU

自然語言處理(NLP)、自然語言生成(NLG)和自然語言理解(NLU)構成了一組強大的AI技術組合，企業可以通過它們提升服務和支持水平，從而改善客戶體驗(CX)，建立長期的客戶忠誠度和信任。

• NLP幫助系統處理和解釋文本或語音形式的語言。
• NLU使這些系統能夠理解用戶查詢和請求背后的意圖。
• NLG生成上下文相關的響應。

通過引入這一組AI營銷技術，品牌可以處理來自聊天機器人或呼叫中心的文本和語音數據(NLP)，理解這些數據中的請求意圖(NLU)，然后生成適當的回應(NLG)。

當這些技術經過正確的模型訓練和部署時，能夠大幅降低客戶服務成本，然而，如果訓練和部署不當，可能會導致自動化聊天機器人或IVR系統提供不適當的結果或響應，這不僅會造成糟糕的客戶體驗，還可能帶來合規性和財務風險。

利用AI技術進行合成數據生成：SDG

作為生成型AI的一部分，合成數據生成(SDG)指的是生成合成數據以補充客戶檔案或數據集的能力，這一過程對于開發準確且有效的AI和機器學習(ML)模型至關重要。

為了使AI和ML模型在企業中有效運行，模型輸入的數據必須完整且質量良好。企業可以使用SDG來填補現有數據集的空白，從而提高模型輸出的準確性，這反過來為客戶體驗團隊(如銷售、服務和支持)提供了更好的洞察，以便采取行動，包括預測、需求優化甚至內容生成模型。SDG的一個常見挑戰是提供適當的參數，以生成高質量且相關的數據，但這一點可以通過在生成過程的初期階段進行適當的設置和實施來克服。

合成數據的一個實際應用例子是用于相似模型的構建。通過創建在特征、結構和屬性上模仿實際客戶數據的人工數據，品牌可以識別出與現有成功客戶群體“相似”的潛在新受眾，并將其作為目標客戶群體進行營銷。

此外，合成數據還可以用于測試和優化。例如，保險公司可以使用合成數據生成(SDG)來模擬定價結果。通過創建與歷史保單和理賠信息相似的合成數據來訓練定價模型，保險公司可以在不使用客戶敏感個人信息的前提下，評估不同定價策略的表現。

通過技術優化客戶旅程：基于AI的CJO

基于AI的優化和客戶路由技術(即客戶旅程優化，CJO)用于改善客戶獲取成本和客戶生命周期價值等關鍵結果，該技術重點是引導客戶通過個性化的路徑完成轉化，而不是依賴于通用的品牌定義路線，這是通過分析歷史和實時客戶數據來實現的，AI可以識別模式并預測最有效的路徑。

所有這些都基于強化學習，實施這一技術的挑戰在于獲得適當的歷史數據以及合適的強化學習技術，以支持AI驅動的客戶旅程編排(CJO)。

CJO的一個例子是，強化學習可以用來比較消費者的被遺棄購物車與其他成功轉化的客戶旅程中的相似模式。通過使用最新的“下一步最佳行動”策略來實現微觀和宏觀目標的最佳成功，將導致更高的轉化率。

目前，這種類型的AI營銷技術并未被廣泛應用于企業，但我完全預計在未來五到十年內，它將在大多數分析能力強的營銷技術工具中普及。

AI營銷技術如何融入你的戰略

投資于NLP/NLG/NLU、合成數據生成和基于AI的客戶旅程優化等AI營銷技術，能為營銷部門帶來可觀的回報。通過利用這些工具，企業可以增強客戶互動，優化數據使用，提高整體營銷效果。

隨著AI的不斷發展，提前把握這些趨勢并在這些領域進行明智投資，將對保持競爭優勢和在市場中實現長期成功至關重要。