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全文共4361字，預計學習時長13分鐘 ...來源：Pexels 營銷人員樂於利用各種技術手段和工具來增加品牌的知名度，為他們的客戶找到合適的目標受眾。 但是，如果我告訴你，在社交媒體中使用人工智慧工具（並正確地使用）能夠增強每名用戶的消費者旅程，從而留下更多的用戶，且留存時間更長，會怎麼樣呢？ 想想你最喜歡的產品：提供個性化電影選擇的Netflix，亞馬遜等，都是利用人工智慧為我們提供高度個性化的用戶體驗。 額外的好處是：人工智慧工具現在相對便宜，中小型公司也能輕鬆應用。 因此，事不宜遲——請在實際操作前閱讀本文，以在社交媒體營銷中充分使用人工智慧。 以下是對人工智慧輔助下社交媒體營銷人員的十條戒律： 1、專注於個性化內容 人工智慧的需求有所增加，因其可以為每位客戶發布基於興趣的個性化廣告。營銷人員應該使用數據驅動方法探索營銷的新維度。例如，瀏覽Netflix或其他相似平臺時，你會注意到每次顯示的內容都符合你的興趣和喜好。這是因為人工智慧算法在應用程式後臺運行，使其對用戶更加友好、更具吸引力。營銷人員可以通過改善內容相關性來提高他們的收入和投資回報率。 例：Spotify通過分析每位用戶的品味和喜好，為他們提供個性化的音樂播放列表，這一做法使其在第一年的用戶數量就達到了4000萬，因為每周都會根據用戶的喜好列出新的音樂，現在這個數字已經增長了很多倍。 2、365天24小時在線 只在工作時間處理查詢和諮詢事宜已經過時了。錯過一個機會就是把機會讓給了你的競爭對手。因此無論發布時間是什麼時候，參與每一次用戶查詢都很關鍵。專用的資源有時會導致錯誤和不可用。幸運地是，藉助由機器學習和自然語言處理支持的人工智慧機器人，你可以營造24小時在線的狀態以提供初始幫助和查詢服務。這樣你就可以從競爭對手那裡獲得潛在客戶，然後在你的辦公時間親自與他們分享更多的產品細節。 例：FacebookMessenger營銷解決方案的聊天機器人MobileMonkey可獲取聯繫人名單，並發送帶自動回復的chat blast，以推廣產品。Salesforce公司的2018年聊天機器人現狀分析報告稱69%的客戶更喜歡使用品牌聊天機器人進行即時通訊。 3、使用程序化廣告的智能廣告定位 與其遵循既往方法，為什麼不讓人工智慧預測分析來決定什麼時候誰來為你的產品鎖定潛在客戶呢。這可以使用程序化廣告來實現，該廣告可以分析用戶的喜好、偏好、位置、日活躍時間、購買意向等實時數據，並通過招標程序將最相關的廣告發布給他們。這提高了轉化率和參與度。你現在可以通過調整各種投標策略來提高活動效率，從而對具有更高潛在價值的客戶增加投資。 例：據 thebestmedia.com網站，隨著奧迪推出了豪華 SUV，公司第二季度創造了一項程序化廣告活動，這一方法的平均轉化率比使用傳統方法高四倍。 ...來源：Pexels 4、接受視覺搜索和圖像識別 隨著Pinterest、必應和谷歌等平臺對視覺搜索的應用，視覺搜索正在改變搜索的格局。它使用智能圖像識別和分析技術來尋找視覺上與圖像相似的結果。營銷人員一定要擴大客戶的搜索選項，利用這一點來改善營銷手段、優化個性化購物體驗，尤其是對於零售和電商客戶。 例：Pinterest擁有提供給廣告商的標籤工具「Shop the look」，用以列出時尚單品，用戶可以用此功能購買圖片中的特定商品。Pinterest Lens每月視覺搜索約有6億次，自這項技術推出以來，這個數字一直呈指數式增長。谷歌的Google Lens擁有一項「風格匹配功能」，該功能根據拍攝的圖片提供搜索結果。 5、適時收取合適價格 人工智慧機器學習可以幫助你根據需求和競爭確定產品的準確價格。談到亞馬遜、愛彼迎或優步，它們都利用動態定價模式，建立了數十億美元的業務關係。營銷人員可以根據客戶願意支付的金額、對優惠和交易的反應、價格與質量的比較等因素獲得動態定價。還可以比較競爭對手的實時價格，分析定價是否過高或過低。動態定價值得投資，它可以前所未有地改變公司的命運。 例：愛彼迎已經建立自主的高端動態定價系統，考慮市場需求、位置、購買時間等諸多因素，幫助業主報出最佳價格。 6、自動執行常規任務 聰明的市場營銷人員正在使用當今的人工智慧工具自動執行重複而乏味的日常工作。公司為試圖吸引顧客達成交易，向現有客戶和未來客戶更新優惠信息和交易價格已成為每日必做之事。人工智慧工具可以成為電子郵件營銷的救星。你的團隊可以把寶貴的時間與精力花費在更有效益的地方，而不是花上幾小時分析要給誰發什麼內容。 例：Gmail近日推出了Smart Compose智能寫作解決方案，通過人工智慧了解用戶的打字習慣，然後自動完成句子。這類工具肯定可以節省大量寶貴的業務時間。 7、在適當時間識別出購買意願低的客戶 不要浪費時間假設為什麼客戶對你的產品逐漸失去興趣，而要使用人工智慧識別出此類客戶，並向他發送優惠和折扣，以保證他們繼續使用。人工智慧工具可以通過了解評級和反饋來降低你的客戶流失率，同時還可以識別客戶對該產品的未來行動。這給了品牌在早期處理此類情況的機會，而不是傻傻等待，然後失去客戶。 例：美國運通使用基於人工智慧的機器學習技術進行分析、預測潛在的欺詐行為、識別風險最高的客戶並相應地提前採取行動。 8、優化並授權搜索結果 毫無疑問，公司正在使用過往數據分析用戶行為，但他們從數據中心學到了什麼才是關鍵。基於諸如用戶位置、搜索歷史等信息生成相關結果和實時推薦，將提高用戶的使用率。 例：谷歌在2015年推出了 RankBrain 之後，亞馬遜等許多電子商務網站都將人工智慧納入了智能產品搜索的搜尋引擎中。用戶現在可以得到相似的產品建議，自動校正拼寫錯誤以幫助他們找到正確的產品。 ...來源：Pexels 9、利用語音搜索實現人工智慧價值最大化 談及Alexa、Google助手或是Siri，盡人皆知，而且它們的使用率正在迅速增加。越來越多的營銷人員正考慮使用語音搜索活動吸引更多的客戶，並強調語義的重要性。隨著每月超過10億次的語音搜索不斷進行著，公司和機構無疑應該考慮將其作為新的收入來源。營銷人員應仔細評估所有語音搜索請求，以確定具體執行方案。 一起查看部分統計數據，了解一下基於語音的強大搜索： -據Gartner公司稱，到2020年，大約30%的搜索將在無螢幕的情況下完成。 -據 Statista網站數據，截至2019年1月，45%的美國千禧一代表示，他們經常使用語音搜索購物。 -據SearchEngine Journal網站調查，76%擁有智能揚聲器的人每周使用語音搜索進行一次「本地」搜索。 -據BrightLocal統計，51%的消費者使用語音搜索查找當地餐館。 因此不要回顧過去了，在營銷領域應用人工智慧只會增加利潤。 10、練習社會化聆聽，監控品牌相關討論 人工智慧可以研究客戶在各種社交平臺、評論區和博客等區域對於品牌的相關討論，了解他們的產品是否有任何投訴或問題，並在其廣泛傳播前加以處理。 例：發一篇類似這樣的帖子：「如果你愛惜自己的皮膚，再也別買這個產品了！！！」#假冒乳霜 #副作用 這篇帖子對品牌來說就是一個警示，應該立即聯繫到客戶，了解並解決問題以阻止負面影響升級。人工智慧還可以通過分析潛在買家在網絡上的互動來感知他們的購買意向。 例：一篇帖子稱——「蘋果7值得入手嗎？」或「點擊查看我用朋友的OPPO F11拍的自拍，自拍也太好看了吧，我現在就想買一部這款手機……」。這種帖子的發布者就是你的潛在買家，通過個性化的折扣優惠可以輕鬆轉化為客戶。 ...來源：Pexels 以上只是10個要點，但實際還有很多，每個企業和營銷人員都應該更多地探索關於人工智慧的知識，並優化其在社交媒體營銷中的應用。 想像一個世界，在那裡，你不再使用任何物理設備，但你能看到它們，也可以避開它們。在線活動將自動管理，電子郵件，帖子將被合成並發送給相關用戶。企業不斷根據數據透視對戰略進行改進，形成指數級增長。 有了人工智慧，這一切就不遠了。目前可用的一切僅僅只是驚鴻一瞥，人工智慧所能提供的遠不止這些。因此，今天就開始將人工智慧應用到你的社交媒體營銷策略中，以在競爭中處於領先地位，並在未來大放異彩吧。 參考文獻： https://www.salesforce.com/blog/2019/08/chatbot-statistics.html https://www.americanexpress.com/us/foreign-exchange/articles/payment-services-fraud-detection-using-AI/ https://newsroom.pinterest.com/en/post/celebrating-one-year-of-pinterest-lens https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-predicts-a-virtual-world-of-exponential-change/ https://www.statista.com/statistics/990350/millennials-use-voice-assisted-shopping-usa/ https://www.searchenginejournal.com/new-study-reveals-what-people-are-buying-through-voice-assistants/287277/ https://www.brightlocal.com/research/voice-search-for-local-business-study/ https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2017/10/30/the-amazing-ways-spotify-uses-big-data-ai-and-machine-learning-to-drive-business-success/#730b4ea74bd2 ... 留言點讚關注 我們一起分享AI學習與發展的乾貨 如轉載，請後臺留言，遵守轉載規範

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