到现在为止，我们所有人都已经读过有关AI使人类过时的标题，以及不可避免的反驳，即机器人永远不会取代人类的创造力。就像大多数事情一样，答案就在中间，营销是机器学习（ML）技术和人类直觉并存的行业的一个典型例子。您需要既有技术支持的见解，又有创造性的灵感，才能根据受众的实时需求和兴趣来设计相关的广告系列。
这里的挑战是如何帮助员工接受这些新的基于AI的解决方案，即使他们不完全了解机器是如何产生答案的。ML行为缺乏透明度会导致信任问题，企业必须先克服信任问题，然后企业才能适应和使用AI技术来发挥其全部潜力。
这将需要改变员工的观点，改变营销人员理解客户行为的过程，并最终改变团队解释和根据这些见解采取行动的方式，以弥合这种差距。为了充分发挥AI的全部潜力，营销人员首先需要了解这些工具提供的优势以及如何获得新信息的所有权。
机器如何改变营销重点
数字化转型并非消除旧方法，而是关键性的演进。就像在工业革命期间自动化提高工厂工人的生产率或电动工具给建筑工人带来前所未有的优势一样，计算机算法可以帮助当今的营销人员和数字领导者提高对客户的了解，并腾出更多的时间用于创造更强大的业务结果。
营销人员从事建立和培育关系的业务。其中一部分涉及学习如何满足人类需求。但是，人们是如此独特，以至于与全球数百万潜在的买家打交道时，试图了解个人消费者的价值观和愿望就变得不可能了。如今，企业甚至在开始任何真正的分析之前就花费了无数小时来简单地收集，验证和组织数据集。
由AI驱动的算法减少了典型工作日中重复任务的数量。传统的做事方式需要花费大量时间来确定主题，确定潜在客户比例和确定潜在客户。预测技术可以更有效地完成所有这些工作。人工智能使营销人员可以将更多时间用于战略和创造性思维，以便他们可以开发有意义的程序。
数据科学在营销中的价值
为了使高级ML技术在整个组织中发展，营销部门和数据科学家需要定期进行协作。数据科学家可以分解复杂的AI概念，并以营销人员可以理解的术语提供见解。通过表明需要理解和分析客户数据，营销人员可以推动AI工具的民主化并获得对该信息的所有权。
我们已经看到了由ML支持的客户数据平台（CDP）如何将大量的消费者数据转换为简单，全面的仪表板。CDP通过以客户为中心的方式确定结果来做到这一点。通过在硬数据和客户体验之间建立联系，营销人员可以更好地掌握这些要点，并将其数据转换为实时可行的见解。
将旧的预测方法与新的比较
消除不信任并实现积极的制度变革的最令人信服的方法之一就是对新方法进行测试。例如，RFM是一种预测客户行为的早期方法，传统上由目录营销商用来计算客户的购买可能性。
但是，由于变量数量有限，并且依赖于过去的结果来预测未来的行为，因此RFM方法不是统计上有效的预测结果的方法。相反，ML提供了多维细分，可根据整个客户生命周期推荐结果。与RFM模型中的算法相比，机器算法遵循的是更复杂的替代过程。因此，必须从不同角度分析最终结果。为了帮助组织接受更新的方法，对团队进行A / B测试非常有用，它既要观察RFM用户认为您应该定位的细分市场的结果，又要观察AI选择的细分市场。
虽然机器学习用于暗示可能的结果，但人为判断显然是确定数据优先顺序和采取行动的最终仲裁者。随着营销领导者开始将AI视为强大的价值驱动力，并且员工拥有更多使用这些技术的机会，AI将成为每个数字营销人员如何思考如何构建更好的体验并创建更多个性化交互的工具。