导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能如何精准营销的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能如何驱动营销增长
1.聊天机器人
聊天机器人已经成为改善客户服务和客户体验的主流方法。其价格低廉，全天候在线，并且可以同时沟通多位客户，不仅可以更快捷地为客户服务，而且有助于大幅降低成本。然而，普通的聊天机器人只能根据企业设置的流程进行回答，无法理解来自用户复杂的问题。
这就是人工智能聊天机器人发挥作用的地方。借助机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)，它们可以很好地对客户提出的问题做出回应，而无需定义特定的流程。企业仅需要从其他网站和来源向它们提供相关数据即可。
2.点击付费(PPC)营销
有效地利用点击付费(PPC)营销可以帮助企业将目标流量导向其网站，并促进潜在客户的开发工作和产品的销售。而为了改善广告文案、精细受众群体、拓展关键词及否词、优化点击费用出价等点击付费(PPC)广告的参数，企业需要进行大量的A/B测试。
这些操作都要求企业拥有点击付费(PPC)的代理机构或专门的团队，而人工智能技术则可以帮助企业消除雇佣人员的需求。现在，许多由人工智能驱动的工具无需人工干预，帮助企业管理点击付费(PPC)活动，甚至可以为企业优化广告。
3.内容创作
内容对于促进企业业务必不可少，但创建内容普遍需要熟练的写手或文案专家。由于耗时，内容创作的人力成本通常较为昂贵。使用人工智能提供的内容创作工具可以加快内容的管理和创建过程。通过这种方式，企业将能够快速发布高质量的内容，优化其营销业务。
4.视频制作
定期制作高质量的视频来营销品牌很有意义，但这也是事情变得棘手的地方，因为视频的创建和制作很耗时，同时需要企业创建专门的团队拍摄、策划以及编辑。如果开发视频软件，则可以使用应用程序来编辑视频。但是所有这些都可能影响视频的定期发布。
这正是人工智能技术彰显其价值之处。人工智能驱动的视频制作软件可以在几分钟内无缝创建视频，而企业需要做的只是选择需要剪辑的素材。
5.网站设计
开发和构建网站由于通常需要雇用有经验的专业人员，很可能会导致高昂的成本。如果企业内部人员可以设计网站，则可以使用网站构建器。而更快的方法是使用人工智能提供的网站构建器。这些构建器可以在输入信息后自动创建，从而开发出色的网站。
6.客户见解
营销最重要的部分之一就是了解客户的反应。哪怕企业有收集客户行为的大量数据，理解客户行为可能依旧是一个挑战。人工智能可以有助于企业理解数据并提供强大的见解，以用于制定业务决策。
随着人工智能技术在营销中的应用愈发广泛，其除了提高产业效率外，在触达、交互和精准投放上也会提出更加优质的解决方案，未来人工智能技术将对营销持续产生着深刻的影响和变革。
大数据、云计算、人工智能、移动互联网如何提升服务营销的效率与效果？
5G时代，数据传输与计算越来越方便，大数据、人工智能、云计算可以根据用户的操作习惯进行用户画像分析，进而对企业用户群体进行精细化管理，在后续企业营销中也可以进行针对企业的某一类用户群体进行精准营销，并且可以有效降低企业营销成本。
[恒丰银行]基于大数据的精准营销模型应用
【案例】恒丰银行——基于大数据的精准营销模型应用 ;timestamp=1500159788ver=1signature=pCHfpePVrKXUGp39JEg577lopIPT9KCdx9FqIL2LbRmunZMQ-86itFcexY XKcX3Vb1ypwGo8v0IU6fkNgcs QIafGAccsZFmMb6yBYcuPdqH63EKBvL88BGFaUrBBPQl0v*mpgzYxrTCkcaJGaX2iIFRHZEDNCmuM0qhqqN294=
本篇案例为数据猿推出的大型 “金融大数据主题策划” 活动 （查看详情） 第一部分的系列案例/征文；感谢** 恒丰银行** 的投递
作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，上海金融信息行业协会、互联网普惠金融研究院合办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席数据官联盟、中国大数据技术与应用联盟协办的 《「数据猿·超声波」之金融科技·商业价值探索高峰论坛》 还将在上海隆重举办 【论坛详情】 【上届回顾（点击阅读原文查看）】
在论坛现场，也将颁发 “技术创新奖”、“应用创新奖”、“最佳实践奖”、“优秀案例奖” 四大类案例奖
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如今，商业银行信息化的迅速发展，产生了大量的业务数据、中间数据和非结构化数据，大数据随之兴起。要从这些海量数据中提取出有价值的信息，为商业银行的各类决策提供参考和服务，需要结合大数据和人工智能技术。国外的汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。在国内的商业银行中，大数据的思想和技术逐步开始在业务中获得实践和尝试。
面对日趋激烈的行业内部竞争及互联网金融带来的冲击，传统的上门营销、电话营销，甚至是扫街营销等方式跟不上时代的节奏。利用精准营销可节约大量的人力物力、提高营销精准程度，并减少业务环节，无形中为商业银行节约了大量的营销成本。
虽然恒丰银行内部拥有客户的基本信息和交易等大量数据，但是传统的营销系统并没有挖掘出行内大量数据的价值，仍然停留在传统的规则模型。当下，恒丰银行接入了大量的外部数据，有着更多的维度，如果将内部数据与外部数据进行交叉，则能产生更大的价值。客户信息收集越全面、完整，数据分析得到的结论就越趋向于合理和客观。利用人工智能技术，建立精准营销系统变得可能且必要。
恒丰银行基于大数据的精准营销方案是利用大数据平台上的机器学习模型深入洞察客户行为、客户需求，客户偏好，挖掘潜出在客户，实现可持续的营销计划。
周期/节奏
2016.4-2016.5 完成需求梳理和业务调研，并在此基础上进行总体方案设计。
2016.5-2016.8 整理银行内、外部数据，根据营销需求制定客户标签和设计文档，实施用户画像。
2016.8-2016.10 在用户画像的基础上，构建理财产品个性化推荐系统。其中包括个性化推荐算法调研，模型对比等一系列工作。
2016.10-2017.1 客户需求预测并对客户价值进行建模，并完善整合精准营销应用模型。
2017.1-2017.3 用户画像、个性化推荐、客户价值预测等精准营销模型上线。
客户名称/所属分类
恒丰银行/客户管理
任务/目标
根据零售业务营销要求，运用多种数据源分析客户行为洞察客户需求，实现精准营销与服务，提高银行客户满意度和忠诚度。
针对不同的客户特征、产品特征和渠道特征，制定不同市场推广策略。为了完成以上任务，主要从以下几个方面构建精准营销系统：
1.用户画像： 结合用户的历史行为和基本属性给用户打标签。
2.精准推荐系统： 给用户推荐个性化理财产品， 例如在微信银行中给每个客户推荐他喜欢的产品，帮客户找到其最适合的产品，增加产品的购买率。
3.需求预测和客户价值： 新产品发售的时候，找到最有可能购买该产品的客户，进行短信营销，进而提高产品响应率。客户价值精准定位，根据客户价值水平制定不同的推荐策略。银行通过计算客户使用其产品与服务后所形成的实际业务收益，充分了解每一个客户的贡献度，为管理层提供决策支撑。
挑战
项目实施过程由用户画像，精准推荐系统，需求预测和客户价值建模三部分组成，采用TDH机器学习平台Discover所提供的算法和模型库进行开发和验证。
（一）用户画像的建立
客户标签主要包含客户基本属性，客户等级标签，客户偏好标签，客户交易特征，客户流失特征，客户信用特征，客户终身价值标签，客户潜在需求标签。
（二）精准推荐系统的建立
由于系统复杂，且篇幅有限，仅对其中最重要的理财推荐系统做详细阐述。精准推荐系统架构图如下。
2.1业务问题转化为机器学习问题
业务问题
银行理财产品个性化推荐给客户。 例如在微信银行中给每个客户推荐此客户喜欢的产品，帮客户找到其最适合的产品，增加产品的购买率。
将业务问题转化为机器学习问题
理财产品种类繁多，产品迭代速度很快，客户在繁多的产品中不能快速找到适合自己的产品，因此有必要建立一个自动化推荐模型，建立客户理财偏好，给客户推荐最适合的产品。
将银行理财产品推荐业务问题转化为机器学习问题，进而利用人工智能技术提高推荐产品的点击率和购买率。例如在恰当的时间，通过用户偏好的渠道给用户推荐产品，推荐的结果为用户购买或者未购买。这个问题可以看作一个典型机器学习二分类问题：基于历史营销数据来训练模型，让模型自动学到客户购买的产品偏好，并预测客户下次购买理财产品的概率。对模型预测出所有客户对所有产品的响应概率进行排序，可选择客户购买概率最高的topN个产品推荐给客户。
下面将叙述如何构建该推荐预测模型。
2.2数据源准备
在建立的一个理财推荐模型之前，可以预见到相似的客户可能会喜好相似的产品（需要表征客户和产品的数据），同一个人的喜好可能具有连续性（购买历史交易数据，包括基金国债等），他的存款、贷款资金可能决定了他能购买什么档次的理财等等。因此，我们需要准备以下数据。
客户基本属性：客户性别，年龄，开户时间，评估的风险等级等等。
产品基本属性：产品的逾期收益率，产品周期，保本非保本，风险等级等。
客户购买理财产品的历史：在什么时候购买什么产品以及购买的金额。
客户的存款历史： 客户历史存款日均余额等。
客户的贷款历史： 客户历史贷款信息等。
客户工资：客户工资的多少也决定了客户购买理财的额度和偏好。
用户画像提取的特征：用户的AUM等级，贡献度，之前购买基金，国债的金额等。
2.3特征转换和抽取
有了这么多数据，但是有一部分特征是算法不能直接处理的，还有一部分数据是算法不能直接利用的。
特征转换
把不能处理的特征做一些转换，处理成算法容易处理的干净特征。举例如下：
开户日期。就时间属性本身来说，对模型来说不具有任何意义，需要把开户日期转变成到购买理财时的时间间隔。
产品特征。从理财产品信息表里面可以得到风险等级，起点金额等。但是并没有标志这款产品是否是新手专属，是否是忠诚客户专属。这就需要我们从产品名字抽取这款产品的上述特征。
客户交易的时间信息。同客户的开户日期，孤立时间点的交易信息不具有任何意义，我们可以把交易时间转变为距离上次购买的时间间隔。
特征抽取
还有一部分数据算法不能直接利用，例如客户存款信息，客户交易信息。我们需用从理财交易和存款表中抽取可能有用的信息。
用户存款信息：根据我们的经验，客户购买理财之前的存款变动信息更能表明客户购买理财的真实想法，因此我们需要从客户历史存款数据抽取客户近三个月，近一个月，近一周的日均余额，以体现客户存款变化。
客户交易信息：客户最近一次购买的产品、购买的金额、及其相关属性，最近一个月购买的产品、购买的金额及其相关属性等等。
以上例举的只是部分特征。
2.4构造、划分训练和测试集
构造
以上说明了如何抽取客户购买理财的相关特征，只是针对正样本的，即客户购买某种理财时候的特征。隐藏着的信息是，此客户当时没有购买其他在发售的产品。假设把客户购买了产品的标签设为1，没有购买的产品样本设为0，我们大致有如下训练样本（只列举部分特征）。
其中客户是否购买产品是我们在有监督训练的标签，也就是我们建立的是一个预测客户是否会购买产的模型。
划分训练集和测试集
考虑到最终模型会预测将来的某时间客户购买某种产品的概率，为了更真实的测试模型效果，以时间来切分训练集和测试集。具体做法如下。假设我们有2016-09-01 ~ 2017-03-20 的理财购买相关数据。以2016-09-01 ~ 2017-03-19的理财交易数据作为训练，2017-03-20这一天的客户对每个产品是否购买的数据作为测试。以2016-09-01 ~ 2017-03-18的理财交易数据作为训练，2017-03-19这一天的客户对每个产品是否购买的数据作为测试，以此类推。
2.5模型训练
根据提取的特征，组成样本宽表，输入到分类模型，这里选择了TDH平台机器学习组件Discover所提供的近百个分布式算法进行建模和训练，同时我们还使用了特征的高阶交叉特性进行推荐的预测和分析。
2.6模型评估
评价推荐好坏的指标很多，比较常用的有
1.ROC曲线下面积（AUC）
2.logloss
3.推荐产品第一次命中rank的倒数（MRR）
4.TopN
针对银行的理财推荐实际业务，客户当天绝大多数是只购买了某一款理财，MRR(Mean Average Precision 的特殊情况)能反应这种情况下推荐的好坏。另一种直观的评价指标是TopN，假定我们只推荐N个模型认为客户最有可能购买的产品，并和真实情况比较，就能得到当天推荐的结果的混淆矩阵，TN，TP，FN，FP，recall，precision等。
我们在生产上验证了最近十天的推荐效果，即测试了2017-03-20， 2017-03-19，…… , 2017-03-11等十天的推荐效果，以下是这些结果的评价。
AUC
Logloss
MRR
0.89
0.45
0.78
也可以把新客户（之前没有购买理财）和老客户（至少购买过一次）分开评估效果。 新客户的购买占了整个理财购买的1/3 以上。
测试新客户的预测效果，可以看出模型对冷启动问题解决的好坏。
对新客户的预测效果
AUC
Logloss
MRR
0.80
0.73
0.32
对老客户的预测效果
AUC
Logloss
MRR
0.92
0.38
0.88
2.7模型优化
1.上线之前的优化：特征提取，样本抽样，参数调参
2.上线之后的迭代，根据实际的A/B testing和业务人员的建议改进模型
（三）需求预测和客户价值
“顾客终生价值”(Customer Lifetime Value)指的是每个购买者在未来可能为企业带来的收益总和。研究表明，如同某种产品一样，顾客对于企业利润的贡献也可以分为导入期、快速增长期、成熟期和衰退期。
经典的客户终身价值建模的模型基于客户RFM模型。模型简单的把客户划分为几个状态，有一定意义但不一定准确，毕竟RFM模型用到的特征不全面，不能很好的表征客户的价值以及客户银行关系管理。
为了方便的对客户终身价值建模，有几个假定条件。其一把客户的购买价值近似为客户为企业带来的总收益，其二把未来时间定义在未来一个季度、半年或者一年。也就是我们通过预测客户在下一个时间段内的购买价值来定义客户的终身价值。因此，我们将预测的问题分为两个步骤：第一步预测这个客户在下一个阶段是否会发生购买（需求预测）。第二步对预测有购买行为的客户继续建模预测会购买多大产品价值。
3.1需求预测
提取客户定活期存款、pos机刷卡、渠道端查询历史等特征，以这些特征作为输入预测用户在当前时间节点是否有购买需求，训练和测试样本构造如下：
1.历史用户购买记录作为正样本。
2.抽样一部分从未购买的理财产品的用户作为负样本集合Un，对于每一个正样本Un中随机选取一个用户构造负样本。
3.选取2016.04-201610 的购买数据作为训练样本，2016.11的数据作为测试样本。
使用机器学习算法进行分类训练和预测，重复上述实验，得到下列结果:
AUC: 0.930451274
precision: 0.8993963783
recall: 0.8357507082
fmeasure: 0.8664062729
进一步对客户分群之后，可以更好的对新客户进行建模，对于老客户我们可以进一步提取他们的历史购买特征，预测他们在下一段时间内购买的产品价值（数量，金额等），对于新客户，可以进根据他的存款量预测其第一次购买的产品价值，把存款客户变成理财客户。通过分析客户存款变动于客户购买理财的关系，我们发现客户购买理财的前一段时间内定活期的增加的有不同的模式，如下图。
根据需求预测模型，我们给出新客户最有可能购买的top N 列表，然后由业务人员进行市场推广。
3.2客户价值预测
进一步预测有购买需求的客户的购买价值高低。这是个回归问题，但是预测变量从二分类变量变为预测连续的金额值。训练的时候预测值取训练周期内（一个月或者季度）客户所购买的总金额。
算出客户的当前价值（即当前阶段购买的产品价值）和未来价值（预测的下一个阶段的客户价值）可以帮助我们鉴定客户处于流失阶段，或者上升阶段，或者是稳定阶段。当前价值取的是当前时间前三个月的交易量。对流失阶段高价值客户可以适当给予营销优惠，对于有购买意向的客户适当引导。如下图所示。
结果/效果
一是提高银行营销准确性。随着客户不断增加，理财产品也在不断推陈出新，在实时精准营销平台的帮助下，银行从以前盲目撒网式的营销方式转变到对不同客户精准触达，提高了理财产品的营销成功率，降低销售和运作成本。理财产品推荐的上线以来，产品推荐成功率比专家经验排序模型最高提升10倍。
二是增加银行获客数量。精准营销系统洞察客户潜在需求和偏好，提高了银行获取目标客户群的准确率。从数百万客户中,通过机器学习模型,找到最有可能购买产品的客户群，通过渠道营销，实现响应率提升。相比传统盲发模式，发送原38%的短信即可覆盖80%的客户。
通过构建基于大数据的精准营销方案，恒丰银行深入洞察客户行为、需求、偏好，帮助银行深入了解客户，并打造个性化推荐系统和建立客户价值预测模型，实现可持续的营销计划。
智能营销是什么？
我们经常听到“智能营销”，那什么是智能营销呢？随着人工智能的发展，今天的已经走入了智能营销阶段，也就是AI赋能的营销。
营销有六个步骤：洞察、策略、内容、投放、评估、运营。直白说，洞察就是找人，找到目标客户，策略就是想法法子让这些人购买，内容就是要跟这些人说的话，投放就是说话，评估就是看看说得怎么样，运营就是维系关系。
一、智能洞察
中国网民9亿多，每天在互联网上的各种行为产生海量的数据，这些数据不是静态的，是实时增加的。怎么从这么多的大数据中找到企业的目标客户？靠的是人工智能，一个人在微信上可能叫小明，在微博上叫小刚，大数据技术可以知道两个名字是同一个人，系统中会给这个人起另外一个名字，一串唯一的数字来识别他。这样这个人在网上的各种行为就被记录和整合起来了。系统画像可能比你还懂你。
当所有人都被画像、被贴上标签了，对于营销人来说，找人就容易了。知道你在网上搜索过什么信息，浏览过什么资讯，去过哪里，买过什么东西。不仅如此，还能推测出你的意图，比如你可能最近要买车，可能要买房等等。不仅是找到你，还能找到能影响你的人，比如你喜欢刘德华，你最近想买路虎车，那可能在你看刘德华演唱会视频的时候会跳出来路虎车的广告。还能找到你的亲人、朋友、同事，通过影响他们来间接影响你，这叫圈层营销。此外还能洞察行业趋势、热点、竞争，还能分析品牌竞争、品牌发展、消费决策。
二、智能策略
过去营销做策略，通常是一堆人根据洞察结果憋大招，然后写成策略文案，再去想这些策略文案在媒体上怎么实现。这样，就需要一个把策略翻译成媒体投放系统能懂的语言这样一个过程，有可能没翻译好导致策略执行得不准。而在智能策略下，整个过程会很平滑，类似一键生成的意思，整个过程都是在线上的系统中自动完成的，因为刚才说的智能洞察是在线上系统完成的，当有了洞察结果后，系统的人工智能自动就能给出在哪些媒体投、投多少钱、怎么投这样的策略，并且这个策略直接就分发到投放系统中，不用翻译，因为给出的策略就是媒体投放系统能听懂的。这些都是我们每天在用的功能。
三、智能内容
就是人工智能自动生成内容，你可以理解为机器写稿。不仅能自动写文字，还能自动图片组合，自动生成视频。因为每个消费者都不同，因此商家希望能给每个消费者不同的个性化的广告内容，比如三个人同时搜索同样的词“宝马320”，看到的会是三个结果，一个人看到的是弯道超车的海报，因为他关注操控感，第二个人看到的是一家三口在车里，因为他关注舒适，第三个人看到的是红色绚丽的车身，因为他注重外观。消费者千人千面，如果靠人力为每个人制作不同的广告内容是不现实的，而人工智能可以做到，大大解放了人力。这个技术，术语叫程序化创意。
四、智能投放
正是有了千人千面的创意内容，在投放时才能智能地识别面前的是什么人，然后给他符合他的内容，也就是找对人之后说对话。并且在这个过程中还能智能地调整说话的内容。比如，我本来以为你是关注操控性的，跟你说了宝马320操控性强的话，发现你不太感冒，因为我给你的海报你不认真看，那下次你再来的时候，我就跟你说舒适性的话，以此类推，术语叫AB测试。还有预算的智能调整，当我发现关注操控性的人看得多、最终购买的少，而关注舒适性的人容易成交，那系统就可以自动把预算多分配给关注舒适性的人。有数据显示，很多汽车发烧友喜欢特斯拉，但是只看不买。
五、智能评估与优化
这个很好理解，就是在广告投放过程中，人工智能自动分析投放的效果是不是达到了之前的策略，实时分析，发现哪儿不好了，自动完善、优化。例如，人找的对不对、是不是目标用户、对的人有没有看到我的广告、看到了广告之后点击没点击、点击了之后有没有跟我互动跟我咨询、互动咨询了之后有没有下单购买或者到我的店里来。如果一切都顺利，哪类人的转化效率更高，对我的价值更大。总之，越优化，广告的效果会越好。
六、智能运营
这里说下CRM，客户关系管理系统。过去的CRM通常是销售人员自己录入销售线索到系统中，然后把每次与客户的沟通进展记录下来，定期再去给这些客户分分类，按成交优先级分为ABCD类这样的功能。现在的CRM更智能，成为SCRM，Social CRM。它可以与广告投放平台打通，在广告投放平台中的线索自动进入CRM，因此可以知道线索是怎么来的，例如一条线索是搜索操控性好不好，另一条线索是搜索舒适性怎么样，也知道在这个线索上之前花了多少广告费。这样，智能客服的功能就发挥威力了，销售人员在系统中能看到系统自动给的针对性的沟通话术。
我们假设一个场景，一个关注舒适性的用户看到了汽车广告，广告上有个拨打电话的按钮，他拨打了，然后销售人员的电脑上弹出了这个用户的画像和之前搜索的行为记录，还看到了系统给的建议话术，于是销售人员接听电话，第一句话就说：先生您好，您是希望买更宽敞舒适的车，对吧？您每天送孩子上下学，周末全家出游的时候用车，我们这款车非常符合您的需求。同时，与客户的对话过程中，CRM系统实时语音识别，实时理解客户的语义，实时在销售人员的电脑屏幕上弹出回答话术建议。这就是智能客服功能，已经是实现了的。
智能营销已经来临，现在的企业做营销时要使用智能营销，找到专业的智能营销服务机构会事半功倍。
人工智能对企业销售人员提升业绩有帮助吗？
随着数据的爆发式增长、计算能力的大幅提升以及深度学习算法的发展和成熟，人工智能迎来了第三次浪潮，在众多领域的应用已经取得长足的进步，在营销领域，情况也是如此。
如今，营销流程中的各个环节均有人工智能的“身影”，计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习等技术的广泛应用正在掀起一场新的营销革命。
（1）人工智能，比你更了解消费者
人工智能正在深刻改变营销的方方面面，从消费者研究的视角来看，人工智能主要有以下几个重要价值。
一、全方位、立体式地洞察消费者
我们正身处物质文化极大丰富的时代，各种网络文化喷涌而出，如二次元文化、电竞文化、“鬼畜”文化、段子文化等，这些亚文化的印记深深地烙在了年轻一代消费者的身上。
由于所获信息的极大充裕，消费者的视野更加开阔，越来越多样化，越来越细化，需要通过大量标签进行定义，从而在各群体间形成了一种错综复杂的网状关系，而且这种网状关系是动态的，在不同的场景中表现出不同的消费者行为特征。对于营销者而言，认清并回答“消费者是谁”这一问题和洞察消费者的真正需求越来越重要。
通过传统方式洞察消费者所形成的消费者画像较为粗犷且流于表面，而人工智能就像“读心术”，能分析消费者的行为特征、真实状态和精神内核，从而完成对消费者的立体洞察。
二、信息精准、个性化地触达消费者
我们身处信息大爆炸的时代，消费者获取信息的渠道复杂多样，他们接触媒介的时间变得碎片化甚至是粉尘化。消费者在各种屏幕之间快速切换，直播、短视频等新兴传播形式不断涌现，内容数量激增，时空入口无限分散，触达目标消费者越来越难。
在这样的媒介环境中，消费者大多没有主动寻找信息、学习认知的意愿，他们与信息的接触形式呈现出一种典型的浅状态：浅阅读、浅尝试、浅接收、浅分享等。这意味着只有让消费者在适当的时间、适当的地点看到符合场景需要的信息，才能够成功抢占消费者的注意力资源。因此，媒介环境的变化要求营销向多维度发展。
传统的营销是一种一维营销，在一定的时间内向所有人投放；后来兴起的社会化媒体营销和搜索引擎营销则是二维营销，即考虑了时间和空间两个维度，在一定时间内按一定的细分人群进行投放；移动媒体的发展使营销信息按照时间、位置和细分人群三个维度进行适当的推送成为可能；而人工智能实现的则是时间、空间、人群、情感场景四维的组合，它分析目标人群的调性，进行情感沟通和场景适配，做到了“千人千面”，既精准又个性化。
三、智能解读迎合消费偏好
人工智能可以从海量、庞杂、无序的数据中提取出对企业营销真正有价值的信息。
移动互联网时代带来的碎片化让营销人员应接不暇，数据的丰富度和覆盖面远远超出人力处理的范围，在呈指数增长的排列组合中合理搭配“产品类型、消费者属性、媒体形式、营销内容”渐渐变成一个不可能完成的任务。人工智能的应用则可以帮助企业更好地了解消费者群体，完成人力所不能完成的任务。
四、消费者反馈管理自动化
人工智能驱动的情感分析能够帮助营销者更好地响应消费者，从而给消费者带来更好的体验。当消费者对产品发布一些负面评价时，人工智能驱动的情感分析不仅能识别出这个产品，还能对消费者的不满意程度作出等级评估，分析其对品牌的影响，并通过反馈机制将其反馈给企业的公关团队，由此启动补救措施来改变消费者的态度和评价。
在社交媒体时代，拥有自动感知与响应消费者能力的企业在竞争中更具优势。将人工智能纳入对消费者评价的监控系统，为营销者了解消费者情绪和快速识别潜在问题提供了解决方案。
（2）喜推人工智能决策平台，用AI赋能企业营销
为了帮助企业解决新时代的发展难题，喜推特意推出人工智能决策平台，基于AI、大数据和机器学习，从产品定位、消费者洞察以及媒介计划等各环节帮助企业进行决策预判，解决消费痛点，满足消费需求，提升消费体验，从而助力企业销售。
一、促进企业营销升级
企业在制定营销战略时，首先要明确自己能够提供什么样的产品和服务以满足消费者的需求。在万物互联时代，人工智能为企业提供了自我赋能、提高核心竞争力的契机。
喜推人工智能决策平台，通过机器学习，基于对历史数据的归纳，构建出事件模型，并将合适的新数据输入相应的模型，以预测未来。
机器学习可以打通数据壁垒，触达近100%的互联网用户，从营销、品牌和数据三方面赋能，让商家获得革命性的营销升级，为品牌商提供品牌曝光、销量提升、精准店铺营销、精准效果引流等全方位解决方案。
二、解决消费需求难题
喜推科技认为，消费者需求是动态的而非静态的，这就需要有洞察力的机器考虑这些动态因素，并把它们纳入营销计划。
喜推人工智能决策平台，通过人工智能本身具备的深度学习与自我更新的能力，不断优化用户数据的搜集和处理方式，从而更加贴合消费者需求，改变营销者深度获取消费者信息的方式。
通过了解社交档案、活动、天气和行为之类的信息，帮助营销者在更细微的层面了解消费者需求，使营销者为消费者提供更多与之关联的内容，针对消费者具体现实场景中的心理和行为状态进行营销，更精准有效地满足消费者的即时需求，从而提升消费者忠诚度，促进二次消费。
三、营销工作流程自动化
人工智能在营销上正在成为一种工具性的技术力量，会渗透到营销工作的方方面面，不仅会使营销机构本身的工作更加高效，也会使营销效果最大化。这便是正在发生的人工智能营销革命。
喜推人工智能决策平台，通过人工智能技术，使营销工作流程自动化，使一些耗时的步骤（如数据集成和算法优化等）变得更简单，营销团队可以更加专注于战略思考与制定。
四、营销策略更加个性化
人工智能经历了从理解、推理、学习到提出见解的过程，而且可以在学习过程中涵盖更多的信息，所以营销策略更加个性化。
喜推人工智能决策平台，将知识图谱作为辅助信息引入推荐系统，有效地解决了传统的推荐系统中容易出现的数据稀疏性和冷启动问题。通过人工智能对海量数据的深度学习，可以跟踪并全面分析消费者行为，继而成为最了解消费者的营销助手，为营销人员提供最适合消费者的个性化营销建议。在对消费者实施营销策略之后，人工智能还能实时跟踪反馈情况，为企业带来极具个性化的体验营销方案。
五、广告投放精准化
传统的广告市场存在覆盖人群不精准、投放效率低等问题，而人工智能为广告投放提供了新的思路。
喜推人工智能决策平台，通过自动化的人群追踪，以自动规划、精准定向、控制频次、实时监测等方式减少预算浪费，强化投放效果。利用人工智能深度学习用户数据，识别用户行为轨迹，快速判断并过滤信息，即时定位受众群体，对数据进行预判分析，给出价格，经由程序化路径精准触达目标受众人群，实现从人工向自动化媒介管理的转变，让程序化广告向跨终端、跨平台、可跟踪历史足迹、用户分析、相似人群追投和瞬间兴趣投放转变。
（3）后记
在过去的20多年里，企业营销一直在变革，从单向营销、互动营销、发展到基于大数据的精准营销以及基于人工智能的智慧营销。在这个过程中，喜推科技一直深耕于企业营销领域，通过各种前沿的技术手段，赋能中小企业营销。
如今，人工智能时代已来，整个营销行业都将面临新一轮的变革与升级。喜推人工智能决策平台，基于大数据在营销过程中积累的品牌或商品标签、用户标签和渠道标签等，结合机器深度学习、自然语言处理等领域的多种算法，帮助企业形成渠道分发策略、物料生产策略和创意生成策略等前端营销应用工具，从而帮助企业找准消费者需求痛点，让场景触达更精准，让媒介管理更智能，实现企业营销的智慧化。
未来已来，喜推愿与你一同前行。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能如何精准营销的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于人工智能如何精准营销的相关内容别忘了在本站进行查找喔。