人工智能在市场营销领域的应用与挑战

摘要：由于不断增强的计算能力、更低的计算成本、大数据的可用性以及机器学习算法和模型的进步，人工智能目前在市场营销中的地位正变得越来越重要。人工智能在市场营销的各个领域已广泛应用，例如，使用无人机来自动运输和交付，试验用自动驾驶汽车和送货机器人将货物送到顾客的家门口。使用自然语言处理程序，为客户提供店内个人助理。甚至有人断言，人工智能将大大改变市场营销的未来。然而，迄今为止的学术营销研究对于如何最好地利用人工智能的好处来弥补营销影响的指导不足。关于人工智能在市场营销中的学术文献可分为四种主要类型：①技术人工智能算法；②客户对人工智能的心理反应；③人工智能对就业和社会的影响；④与人工智能相关的管理和战略问题。与人工智能相关的管理问题，并且在很大程度上缺乏坚实的学术基础，尽管最近有一些研究试图解决战略营销问题。例如，用于各种营销领域的非结构化数据、医疗保健领域的消费者价值分析、用于移动营销个性化的机器学习预测、用于方便或社交存在的店内技术(如机器人、智能显示器或增强现实),以及用于个性化客户参与的人工智能。

关键词：人工智能；市场营销领域；应用 1人工智能在营销市场的作用

人工智能可以在战略营销阶段中发挥关键作用，这表明营销人员可以利用多元人工智能。将人工智能概念化为使用计算机器来模拟人类固有的能力，比如做物理或机械任务、思维和感觉；多元人工智能的观点认为，与其将人工智能视为思维机器，不如将人工智能设计为用于不同任务的多元智能。由于人工智能解决这些问题的困难，因此有机械人工智能、思维人工智能和感觉人工智能。机械人工智能是为自动化重复性和日常任务而设计的。例如，遥感、机器翻译、分类算法、降维算法和聚类算法是目前一些可以被认为是机械人工智能的技术。思维人工智能是为处理数据以得出新的结论或决定而设计的，这些数据通常是非结构化的。思维人工智能擅长识别数据中的模式和规律，例如文本挖掘、语音识别和面

部识别。机器学习、神经网络和深度学习(具有附加层的神经网络)是当前思维人工智能处理数据的一些方法，专家系统和推荐系统是当前的决策应用程序。感觉人工智能是为涉及人类的双向互动，或用于分析人类的情感而设计的。目前的技术包括情感分析、自然语言处理、文本到语音技术、递归神经网络、用于模拟人类语音的聊天机器人、用于人类交互的具体化和嵌入式虚拟代理，以及用于感知情感信号的定制硬件的机器人。

2人工智能营销市场的战略框架 2.1洞察消费者需求

过去，市场营销使用市场调查和会员系统来收集消费者信息，数据滞后且不准确。此外，传统营销的数据粗糙而简单，无法整合消费者信息并详细描述消费者行为。人工智能营销使用计算机技术、机器学习、算法等来关联多个数据。除了直接获取与消费者购买相关的数据外，它还可以将消费者的其他数据与购买数据相关联，探索数据背后的潜在相关性，并结合多样信息来立体描绘消费者。例如，将消费者社交媒体信息与产品信息相关联以探索消费者潜在需求，将消费者社区活动与品牌数据相关联以了解消费者对品牌和产品的态度，并使用人脸识别技术捕捉消费者面部表情以确定消费者情绪对消费者购买行为的影响。人工智能在预测消费者行为和意图方面具有重要价值。例如，企业可以利用人工智能建立行为预测模型来评估消费者，从而筛选出潜在的消费者。人工智能算法可以帮助企业了解消费者之外的潜在需求，更好地为消费者匹配产品和服务。

2.2人工智能营销思维

为市场分析提供的人工智能，认为人工智能可以用来识别定义明确的市场中的竞争对手或新市场中的外部选择，并获得产品的竞争优势(即产品在比竞争对手做得更好以满足客户需求的方式)。例如，监督机器学习可以用于市场结构稳定的成熟市场，而无监督机器学习可以用于新市场或发现市场结构和趋势不稳定且营销人员未知的外部选项。在市场营销实践中，预测分析通常用于预测波动的市场趋势和客户的异构偏好。例如，时尚服装品牌用它来预测快速时尚趋势，以更好地满足客户的需求，亚马逊用它来预测客户未来的订单(即预期实现)。现有

的研究已经证明了思维性人工智能在市场分析中的各种潜在用途。自动文本分析可以应用于消费者研究、市场营销洞察力(即预测和理解),以及分析消费者考虑启发式。机器学习算法和基于词汇的文本分类可以用于分析各种社交媒体数据集。此外，大数据营销分析现在是产生营销见解的主流方法。特定的应用程序包括映射市场结构为大型零售分类使用神经网络语言模型，通过分析产品的存在购物篮，检测模仿移动应用程序使用机器学习模仿检测方法，并帮助社会媒体内容工程通过使用自然语言处理算法，发现社交媒体营销内容和用户参与之间的联系。

3人工智能营销市场未来研究方向

在营销中使用不同人工智能的逐渐循环过程为未来基于人工智能的研究提供了丰富的启示。当机械人工智能用于数据收集时，它将使竞争对手和客户更加透明，从而使隐私问题的治理对营销人员更加重要。当人工智能被认为用于市场分析时，它将把理论驱动的营销研究转变为数据驱动的，并应采用营销研究的数据或理论方法。当人工智能被用来理解客户时，就好像人工智能真的可以理解情绪，但没有真正的情感机器。这些问题引发了未来各种研究课题的教育。为了开展人工智能教育，学校将软件领军学校改为人工智能领军学校，由人工智能领兵学校牵头，以多种方式开展人工智能教学。人工智能融合教育可以说是改善了当前的教学活动，将人工智能技术与各种教学、学习工具、材料和活动相结合。在学习主题、概念和功能时，使用AI技术应用工具可以说降低了学习教育的难度。当机械人工智能用于收集和整合多个实时和上下文消费者数据源时，隐私侵权的风险和数据泄露的后果要高得多。保持此类集成数据的匿名性更加困难，消费者对数据共享和数据披露更加敏感。

4结论

本文从企业和消费者的角度分析了人工智能在营销领域的应用现状、优缺点。人工智能在企业中的应用可以提高营销决策的准确性，及时洞察市场和消费者需求的变化，提高企业营销监管的效率，降低企业的相关运营成本。人工智能营销可以帮助消费者快速匹配产品和服务，降低消费者信息搜索成本。但在人工智能营销体系建立初期，企业需要投入大量资金，存在风险。在人工智能应用的后期，消费者会在智能推荐的影响下感受到隐私和自由的侵犯，产生疲劳、抗拒等负面

情绪，并对消费者行为产生负面影响。人工智能客服缺乏同理心也会给消费者带来负面体验。因此，当企业在营销中应用人工智能时，需要权衡利弊，平衡人与人工智能的角色，让人工智能充分发挥其在营销中的优势，造福企业和消费者。

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