Orijinal | Senaryo Pazarlamasının Temel Noktaları: Bin kişi pazarlama yapmak için yapay zekayı kullanma
Giriş
Pazarlama ve algoritmalar birleştirilip yeniden yapılandırıldığında, yapay zeka dijital pazarlamanın çeşitli boyutlarını zenginleştirmeye devam edecek. Bunların arasında daha fazla değişiklik var: bazı insanların kararlarını değiştirmek için algoritmaların kullanılması, pazarlama davranışlarını bir parçacık neşter kadar hassas hale getirmek. Dahası, bu sefer kesinliğin farkına varılması daha da duygusal, yani pazarlama teknolojisi ve ruhun entegrasyonu AI + pazarlamanın yapması gereken, tüketicilere tamamen entegre olmaktır.
Metin / Wang Sai, Sun Zhiyong
Bugün, yapay zeka altında, zekaya doğru gelişen bir veri trendi var, ancak yine de 4R pazarlama paradigmasının dışına çıkamıyor. 4R pazarlaması, "kullanıcı-bağlantı-veri-zekası" yörüngesi boyunca yükseltildi ve en büyük fark zekada yatıyor. Algoritmalar yargılarda bulunur ve tüketicilerle bağlantı kurar ve makineler yavaş yavaş insanların rolüne sızmaktadır. Pazarlamanın evrimi (Pazarlamanın Evrimi) perspektifinden bakıldığında, ilk pazarlamaya Toplu Pazarlama denilebilir. Tıpkı Coca-Cola gibi, tüm pazarlar tam kapsamlı olarak hedef pazarlarıdır; daha sonra Bu tipik bir hedef pazarlamadır (Hedef Pazarlama). Geçen yüzyılın sonunda, Avrupa ve Amerika Birleşik Devletleri'ndeki bazı şirketler, veritabanı temel olarak kullanılabildiği için Bire Bir Pazarlama önermeye başladı. Bugün, büyük veri nedeniyle Yapay zekanın güçlendirilmesi, yapay zeka birden fazla pazarlama yapabilir. Tüketicilerle olan yüksek bağlantı ve verilerin temeli nedeniyle, yapay zeka, Hamburg'a en çok ihtiyaç duyduğunuz zamanlar gibi binlerce kişi temelinde sahne müdahalesi yapabilir. O dönemde McDonald's'ın verdiği bilgilerden Anında Pazarlamanın (Anında Pazarlama) kilit noktası ortaya çıkmaya başladı.
Dijital kullanıcı kimliği
Her şeyden önce, yeni bir kullanıcı tanıma eğiliminin ortaya çıktığını görmek için 4R-Recognize'daki ilk R'yi, "dijital kullanıcı tanıma" yı alıyoruz. Tanıma boyutları daha çeşitli, akıllı ve daha sahne odaklıdır. Her önemli an (Gerçek anı) ısırılabilir.
Yapay zekanın dijital düzeni altında, en son teknolojinin uygulanması, veri kaynağını doğrudan ilişkili ve dolaylı olarak ilgili çok boyutlu verilere genişleten geniş bilgisayar görüşü ve çeşitli sensörler gibi perakendenin akıllı hale getirilmesi için yeni modeller açtı. Bu yükseltme kapsamında, fiziksel mağaza neredeyse çevrimdışı bir fiziksel web sayfasıdır. Yapay zeka, makine vizyonuna dayalı olarak, yüz tanıma, ürün tanıma, trafik izleme ve yolcu akışı analizi gibi işlevleri gerçekleştirebilir. Tüketicilerin fiziksel mağazalardaki ürün seçimi ve satın alma davranışları ve hatta kullanıcı duyguları da bit bazlı olabilir (Bit- Tüketici) ve bu verilerin boyutu davranışsal verilerden daha fazlası mı?
Dijital kapsam ve kullanıcı erişimi
4R-Reach'teki ikinci R perspektifinden, "dijital kapsama ve kullanıcı erişimi", dünyanın en büyük AI uygulama senaryolarından biri olan "kişiselleştirilmiş öneri" (Satış Süreci Tavsiyesi) ile tam olarak entegre edilmiştir. Yalnızca senaryoya dayalı veri yönlendirme, derinlemesine kişiselleştirilmiş pazarlama üretebilir. Tüketiciler her zaman ihtiyaçlarını bilmek veya kişiselleştirilmiş hizmetler almak isterler. Bu, tüketicilerin tutarlı bir talebidir. Ancak, gerçekte sözde "kişiselleştirilmiş itme" genellikle olur "Spam bombardımanı."
Yapay zeka, pazarlamacıların potansiyel müşterileri büyük ölçekte ayırt etmelerine ve onları şirketin genişletme platformuna önermelerine yardımcı olabilir. Yapay zekanın öğrenme modeli ve algoritması, platformdaki tüketicilerin tıklaması, kaydı, etkinleştirilmesi ve etkinleştirilmesine dayalı olarak reklam modelini de değiştirebilir. Paylaşım ve diğer veriler ile bu verilerin arkasındaki reklam yatırımının durumu, kaynakları akıllıca tahsis eder ve otomatik olarak optimize eder.
Müşterilerle sürekli işlemler için bir temel oluşturun
AI ayrıca, dijital pazarlama-İlişkisinin 4R'sindeki "müşterilerle sürekli işlemler için bir temel oluşturan" üçüncü R'yi de yükseltiyor. Müşteri ilişkileri yönetimi için dijitalleşmenin kullanımında AI teknolojisi, müşteri hizmetleri, iletişim ve işbirliği, müşteri deneyimi, sosyal medya ve müşteri ilişkileri dahil olmak üzere pazarlama alanında büyük değişiklikler ve yenilikler getirecek.
IDC tarafından yayınlanan bir rapora göre, 2020 yılına kadar dünyanın en büyük AI uygulama senaryosu "Otomatik Müşteri Hizmetleri Temsilcileri" olacak. Bunların arasında, kelime segmentasyonu ve anlamsal analiz gibi AI teknolojilerine dayalı müşteri hizmetleri / Chatbotlar dünya çapında zaten mevcut. İçinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
Yapay zeka tarafından desteklenen müşteri hizmetleri alanındaki yenilik açısından, önümüzdeki 1-2 yıl içinde "3 büyük platformun" (WeChat, Facebook ve Twitter) yapay zekaya dayalı bir "konuşma işi" fırtınası başlatacağını ve müşteri hizmetlerini çok yönlü bir şekilde devralacağını tahmin edebiliriz. .
Yapay zeka tarafından desteklenen iletişim ve işbirliği alanındaki inovasyon perspektifinden, önümüzdeki 2-3 yıl içinde, yapay zeka doğal dil işleme ve konuşma tanıma teknolojisine dayalı bir işbirliği sistemi, sınırsız iletişimi artıracak ve yeni iş fırsatlarını tetikleyecektir. Yapay zekanın konuşma tanıma teknolojisi, makinelerin insanları "anlamasını" sağlarken, doğal dil işleme ve makine öğrenimi teknolojileri makinelerin "anlamasını ve analiz etmesini" ve ardından insan dilinde "yanıt vermesini" sağladı.
İade elde etmek için dijitalleşmeyi kullanın
Dijital pazarlama 4R-Return'teki son R'ye geri dönersek, "geri dönüşler elde etmek için dijitalleştirmeyi kullanma", AI'nın yükseltilmesi esas olarak pazarlamanın otomasyonu, pazarlama öğelerinin oluşturulması ve senaryoların gerçekleştirilmesinde kendini gösterir.
Yapay zeka, pazarlamanın otomasyonunu destekler. Basitçe ifade etmek gerekirse, algoritmalar ve modeller oluşturmak için mevcut birikmiş müşteri büyük verilerini (örneğin, davranışsal veriler, işlem verileri, müşteri hizmetleri verileri vb.) Geçmek için makineleri kullanır ve ardından bu modelleri müşterileri çevrimiçi olarak "akıl yürütmek" için kullanır. Türler (örneğin, pazar bölümlemesi) ve ihtiyaçlar (örneğin, kullanıcı portreleri) vb. Ve ardından pazarlama etkinliklerini (örneğin, kişiselleştirilmiş öneriler) otomatik olarak işleyin.
Yapay zeka tarafından desteklenen pazar içeriği alanındaki yenilik açısından, önümüzdeki 5 yıl içinde, pazarlama içeriğinin (web sayfaları, PR, vb.) En az% 50'si yapay zeka tabanlı "içerik oluşturma" yoluyla tamamlanacak. Senaryo gerçekleştirme açısından, AI, önceki sabit fiyattan dinamik fiyatlandırmaya kadar pazarlamayı destekler. Tüketicilerin farklı yerler ve zamanlar gibi farklı senaryolarına göre, tüketicilerin orijinal davranış verileri tekrar örtüşüyor ve gerçek kişi başı fiyatlandırma elde etmek için kimlik verileri ve senaryo verileri üst üste bindiriliyor Tabii ki, bu son "büyük veri öldürme". "Pişirmenin" çok gürültü çıkarmasının nedeni.
Yazar hakkında | Wang Sai: Kotler Consulting'in Yönetici Ortağı; Sun Zhiyong: SAP Dijital Dönüşüm Uzmanı
Makalenin kaynağı | Bu makale, Tsinghua Management Review'un Temmuz-Ağustos 2018 ortak sayısından bir alıntıdır, "Dijital pazarlamanın AI sürümü: Pazarlama ve algoritmalar entegre edildiğinde ve yeniden yapılandırıldığında"
Sorumlu Editör | Liu Yongxuan
Posta Kutusu | liuyx6@sem.tsinghua.edu.cn
