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随着数字经济的飞速发展，人工智能技术开始向企业营销领域慢慢扩展，企业管理，新产品推广，网络销售等方面出现了许许多多新的营销手段，另一方面，传统营销越来越依赖平台和渠道，成本居高不下，转化难、管理难、易流失、成交难、拓客难...企业面临的困难越来越多。

那么AI智能营销应如何建设呢？

01营销活动依赖产品丰富度

营销活动所推广的产品，其数量、质量都需要首先提升，否则营销推广的意义将失去价值，价值也将无法有效放大。这可能需要考虑在策略上，帮助B类企业产品在数量、形式、丰富度方面进行分层和完善。譬如在营销丰富度方面，银行缺失的产品中有没有可能对接外部或内部的商业化产品或服务，双方分成的形式合作，以及奖品、权益的互换。

02营销活动应关注用户体验感

营销活动的设立，应该更多关注最终用户对活动的体验感受，规则玩法如果复杂需要提供清晰的流程或页面进行引导，需要关注用户的真实诉求、参与兴趣点、活动的交互体验方式、活动后用户对品牌形象、信任度是否有正向影响，等等。

03智能应用框架解决产品能力复制的问题

对于规模越大的企业来说，一套智能化的应用框架价值更高。体系化的框架以全局(服务)数据作为基础核心，能够构造和识别出流程化的、跨应用跨业务线的热点服务链路流转趋势，

在其之上再包裹一个智能服务决策引擎，引擎内不断叠加丰富的场景和新的办法，整体形成一个数据和服务能力产品，这个产品提供简洁的方式，可以快速置入并复制数据和服务能力到内部、外部企业中，复制到不同的业务场景中去。

04智能还需要与人类结合

机器在某些方面是超过人类的，长远来看，很多领域还是人类更擅长。所以将人和机器各自擅长的部分进行整合，形成综合性的智能决策或许会更靠谱。

机器并不能自主产生营销的目标，所以我们需要主动告诉人工智能，我们本次营销策略的目标是什么，是为了提高某产品的点击率，还是提高下单率，因为这些对于目前的人工智能而言，是没有能力自主考虑的。

05营销效果提升

基于人工智能的营销，首先是要做到自动化，基于用户的大数据进行深度分析后，产出营销决策。

其次，在自动化的能力之上，是智能化建设阶段。需要做一个营销决策以更好的和用户进行沟通，是智能化的目标。

06AI营销发展的趋势

随着计算机运算能力和创新技术的迭代发展，营销的建设趋势会逐步接近实时化，营销想要进一步达到真正的智能化，需要像人一样并且最终超越人类，能够做到实时理解(画像)、精准决策(方案)、高效输出(沟通)。

其次，人工智能做出营销决策的过程和理由，目前是没有办法与人类进行解释说明的，这就相当于一个黑盒子，所以在将来机器决策之前，我们可能需要利用AI技术(如机器学习)等技术手段输出类似白盒试验的(主要区别于目前的黑盒，针对不同人群、分层次的)洞察。

这个白盒洞察会利用到人类独特的逻辑经验和专业理解，辅助人工智能进一步策略选择、调整，并且进一步分析和理解，有了这些介入的洞察和辅助，相互结合，能够帮助营销决策更懂用户。