如今，AI引领着技术发展，营销人员热衷于在各种应用场景中对其进行试验。对于那些见证了营销技术初期激增的人来说，进展可能看似缓慢，但它正在稳步增长。

Marketing AI Institute与Drift合作发布的一份最新报告显示，现在有77%的营销人员表示他们对AI的理解达到高级或中级水平，而前一年这一比例为65%。虽然只有五分之一的营销人员表示他们至少将25%的营销任务交给了智能自动化，但有78%的人预计将在未来三年内超过这一门槛。

营销领域采用AI的一个重要标志是其在营销漏斗的每个阶段都得到应用。目前，大多数营销人员仅在漏斗的一个或某些部分使用AI。自动发布和细分已经得到广泛理解，而GenAI在营销领域的崛起正在推动其在内容生成方面的更多应用。

然而，AI还能带来更多。

利用AI营销，最大限度提高知名度

在数字营销漏斗的顶端，AI对于开发受众画像非常有价值。受众画像指导着从信息传达到目标参数设定的一切，识别出与你的产品或服务高度契合的受众画像对于构建有效的营销活动至关重要。

Geben Communication增长与创新副总裁James Anderson表示：“通过确保目标受众得到明确定义，我们不仅能够触达正确的人群，还能最大限度地提高活动投资回报率，避免在目标受众之外的人群上浪费展示机会。AI通过分析大型数据集(如社交媒体趋势、评论和人口统计数据)来帮助构建与受众兴趣、痛点和行为高度一致的画像，这是通过手动流程无法获得的洞察。”

AI还影响着视频内容的创作。Lightricks品牌合作副总裁Corbett Drummey表示，社交媒体视频是一种强大的漏斗顶端工具，但其制作过程需要时间。AI可以帮助缩短这一过程。

他说：“在过去一年中，我看到了AI在帮助营销人员方面的显著变化，尤其是在传统营销漏斗的意识阶段。内容创作者越来越多地使用AI进行视频构思和预制作规划，这极大地增强了他们在早期吸引注意力和吸引观众的能力。”

他补充道：“这加快了创作引人入胜、可分享内容的进程，从而更有效地提升品牌知名度。通过在这些初始阶段利用AI，营销人员不仅能够与创作者更有效地合作，而且还确保从一开始就制作出与目标受众产生共鸣的内容，这种方法通过高质量、精心策划的内容帮助品牌在拥挤的数字空间中脱颖而出，从而提升品牌知名度。”

利用AI加速考虑阶段

在考虑阶段，AI也发挥着作用——主要是为了实现大规模个性化。在这一阶段，潜在客户正在比较不同的选项并权衡他们的选择，他们需要在正确的时间获得正确的内容来指导他们的决策。定制化的内容推荐能够让人们保持更长时间的参与度，并提高转化的可能性。

Parallel PathAI与体验创新总监Dan Shust表示：“保持客户参与度并指导他们选择的一个关键策略是，根据他们的独特兴趣和行为，呈现最相关且最具说服力的定制化内容，如博客文章、案例研究或产品对比。‘AI通过使用预测分析和机器学习模型来分析大量的客户数据(如浏览和购买历史、点击率甚至在特定页面上的停留时间)，从而增强了这种策略的效果。”

这一应用场景在B2B和B2C营销中都同样适用。消费者和企业买家都需要与他们需求和关注点相关的内容，但使用手动分析很难实现这一点。

Bloomreach首席营销官Amanda Cole表示：“如果没有AI，要实现这种程度的实时个性化，就需要手动操作，这将意味着依赖缺乏AI所提供精确度的基于细分市场的营销。‘AI能够即时分析大量客户数据，使这种策略不仅具有可扩展性，而且更有效，它能在正确的时间向正确的客户传递正确的信息，这对于保持他们的参与度并推动他们进一步深入漏斗至关重要。”

AI助力营销提升转化率

潜在客户培养是任何营销策略中必不可少的策略，但它往往充满挑战。知道何时与每个潜在客户接触，以及确定最能引起他们共鸣的内容，都是相当大的挑战。

由AI驱动的自动化可以简化这一过程，并确保潜在客户不会在过程中流失。

RainFocus首席营销官Ashleigh Cook表示：“在这个阶段，个性化也很重要。AI可以根据过去的行为和偏好提供洞察和建议，帮助加速交易周期。”

她补充道：“在转化阶段，AI可以在活动后进行自动化拓展。带有AI机器人的销售自动化工具可以自动向那些可能不是合格潜在客户的人群进行拓展，这有助于培养他们，直到他们准备好并表现出兴趣，从而节省你的销售资源的时间和生产力。”

采用AI以增强客户忠诚度

最后，由AI驱动的预测分析可以提供营销人员所需的洞察，以便将客户留存策略直接对准最需要它们的人群。

Linkter.ai联合创始人Vukasin Ilic表示：“在营销漏斗的留存阶段，最大的挑战之一是识别出可能流失的客户，并采取主动措施来留住他们。”

通过应用AI预测流失分析，Ilic的公司能够处理关于客户行为的大量数据集，揭示导致流失的模式，并采取有针对性的行动。

他说：“我们收集了关于客户行为的广泛数据，包括登录频率、功能使用模式、支持工单历史、调查回复甚至互动时间，我们采用机器学习算法来分析这些数据。AI模型经过训练，能够识别出历史上导致客户流失的模式。根据AI的分析，每个客户都被赋予了一个流失风险评分。”

Ilic补充道：“对于高风险评分的客户，我们启动了个性化的留存策略，这包括与他们联系以了解他们的担忧，提供定制化的解决方案，或提供激励措施，如折扣或功能升级。”

AI在营销领域的影响力日益增强

AI对营销的影响不容否认。随着AI应用场景的不断增加，我们将看到营销人员找到更具想象力的方式，将其有效地应用于潜在客户生成、培养、转化以及客户留存。虽然仍然建议让人类参与其中，但如今看来，营销过程的每个角落都能从AI的引入中受益。