如今，AI引領著技術發展，營銷人員熱衷于在各種應用場景中對其進行試驗。對于那些見證了營銷技術初期激增的人來說，進展可能看似緩慢，但它正在穩步增長。

Marketing AI Institute與Drift合作發布的一份最新報告顯示，現在有77%的營銷人員表示他們對AI的理解達到高級或中級水平，而前一年這一比例為65%。雖然只有五分之一的營銷人員表示他們至少將25%的營銷任務交給了智能自動化，但有78%的人預計將在未來三年內超過這一門檻。

營銷領域采用AI的一個重要標志是其在營銷漏斗的每個階段都得到應用。目前，大多數營銷人員僅在漏斗的一個或某些部分使用AI。自動發布和細分已經得到廣泛理解，而GenAI在營銷領域的崛起正在推動其在內容生成方面的更多應用。

然而，AI還能帶來更多。

利用AI營銷，最大限度提高知名度

在數字營銷漏斗的頂端，AI對于開發受眾畫像非常有價值。受眾畫像指導著從信息傳達到目標參數設定的一切，識別出與你的產品或服務高度契合的受眾畫像對于構建有效的營銷活動至關重要。

Geben Communication增長與創新副總裁James Anderson表示：“通過確保目標受眾得到明確定義，我們不僅能夠觸達正確的人群，還能最大限度地提高活動投資回報率，避免在目標受眾之外的人群上浪費展示機會。AI通過分析大型數據集(如社交媒體趨勢、評論和人口統計數據)來幫助構建與受眾興趣、痛點和行為高度一致的畫像，這是通過手動流程無法獲得的洞察。”

AI還影響著視頻內容的創作。Lightricks品牌合作副總裁Corbett Drummey表示，社交媒體視頻是一種強大的漏斗頂端工具，但其制作過程需要時間。AI可以幫助縮短這一過程。

他說：“在過去一年中，我看到了AI在幫助營銷人員方面的顯著變化，尤其是在傳統營銷漏斗的意識階段。內容創作者越來越多地使用AI進行視頻構思和預制作規劃，這極大地增強了他們在早期吸引注意力和吸引觀眾的能力。”

他補充道：“這加快了創作引人入勝、可分享內容的進程，從而更有效地提升品牌知名度。通過在這些初始階段利用AI，營銷人員不僅能夠與創作者更有效地合作，而且還確保從一開始就制作出與目標受眾產生共鳴的內容，這種方法通過高質量、精心策劃的內容幫助品牌在擁擠的數字空間中脫穎而出，從而提升品牌知名度。”

利用AI加速考慮階段

在考慮階段，AI也發揮著作用——主要是為了實現大規模個性化。在這一階段，潛在客戶正在比較不同的選項并權衡他們的選擇，他們需要在正確的時間獲得正確的內容來指導他們的決策。定制化的內容推薦能夠讓人們保持更長時間的參與度，并提高轉化的可能性。

Parallel PathAI與體驗創新總監Dan Shust表示：“保持客戶參與度并指導他們選擇的一個關鍵策略是，根據他們的獨特興趣和行為，呈現最相關且最具說服力的定制化內容，如博客文章、案例研究或產品對比。‘AI通過使用預測分析和機器學習模型來分析大量的客戶數據(如瀏覽和購買歷史、點擊率甚至在特定頁面上的停留時間)，從而增強了這種策略的效果。”

這一應用場景在B2B和B2C營銷中都同樣適用。消費者和企業買家都需要與他們需求和關注點相關的內容，但使用手動分析很難實現這一點。

Bloomreach首席營銷官Amanda Cole表示：“如果沒有AI，要實現這種程度的實時個性化，就需要手動操作，這將意味著依賴缺乏AI所提供精確度的基于細分市場的營銷。‘AI能夠即時分析大量客戶數據，使這種策略不僅具有可擴展性，而且更有效，它能在正確的時間向正確的客戶傳遞正確的信息，這對于保持他們的參與度并推動他們進一步深入漏斗至關重要。”

AI助力營銷提升轉化率

潛在客戶培養是任何營銷策略中必不可少的策略，但它往往充滿挑戰。知道何時與每個潛在客戶接觸，以及確定最能引起他們共鳴的內容，都是相當大的挑戰。

由AI驅動的自動化可以簡化這一過程，并確保潛在客戶不會在過程中流失。

RainFocus首席營銷官Ashleigh Cook表示：“在這個階段，個性化也很重要。AI可以根據過去的行為和偏好提供洞察和建議，幫助加速交易周期。”

她補充道：“在轉化階段，AI可以在活動后進行自動化拓展。帶有AI機器人的銷售自動化工具可以自動向那些可能不是合格潛在客戶的人群進行拓展，這有助于培養他們，直到他們準備好并表現出興趣，從而節省你的銷售資源的時間和生產力。”

采用AI以增強客戶忠誠度

最后，由AI驅動的預測分析可以提供營銷人員所需的洞察，以便將客戶留存策略直接對準最需要它們的人群。

Linkter.ai聯合創始人Vukasin Ilic表示：“在營銷漏斗的留存階段，最大的挑戰之一是識別出可能流失的客戶，并采取主動措施來留住他們。”

通過應用AI預測流失分析，Ilic的公司能夠處理關于客戶行為的大量數據集，揭示導致流失的模式，并采取有針對性的行動。

他說：“我們收集了關于客戶行為的廣泛數據，包括登錄頻率、功能使用模式、支持工單歷史、調查回復甚至互動時間，我們采用機器學習算法來分析這些數據。AI模型經過訓練，能夠識別出歷史上導致客戶流失的模式。根據AI的分析，每個客戶都被賦予了一個流失風險評分。”

Ilic補充道：“對于高風險評分的客戶，我們啟動了個性化的留存策略，這包括與他們聯系以了解他們的擔憂，提供定制化的解決方案，或提供激勵措施，如折扣或功能升級。”

AI在營銷領域的影響力日益增強

AI對營銷的影響不容否認。隨著AI應用場景的不斷增加，我們將看到營銷人員找到更具想象力的方式，將其有效地應用于潛在客戶生成、培養、轉化以及客戶留存。雖然仍然建議讓人類參與其中，但如今看來，營銷過程的每個角落都能從AI的引入中受益。