机器学习（ML）：这是许多人工智能应用的基石，，而无需公开编程。在营销中，机器学习算法可以分析大量客户数据来识别模式和趋势，从而使营销人员能够个性化内容、优化营销活动并预测客户行为。例如，机器学习可以为推荐引擎提供动力，根据过去的用户活动推荐产品或内容，或者可以用于细分受众以进行有针对性的广告。机器学习的美妙之处在于它能够随着接触更多数据而适应和发展，不断完善其模型并随着时间的推移提高其准确性。
深度学习（DL）：这是机器学习的一个更专业的子集
它使用人工神经网络来模仿人脑的学习过程。深度学习擅长处理复杂的非结构化数据，例如图像、音频和文本，这使得它对于图像识别、自然语言理解和情感分析等任务非常有价值。在营销中，深度学习可用于分析客户评论、了解社交媒体情绪，甚至生成广告文案或产品描述等创意内容。然而，深度学习模型通常需要庞大的数据集和强大的计算能力才能有效训练。
自然语言处理 ( NLP )：人工智能的这个分支专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。 NLP 对于聊天机器人、感知分析和语言翻译应用程序至关重要。在营销中，NLP 可以分析客户反馈、个性化沟通，甚至自动执行撰写产品描述或社交媒体帖子等任务。例如，NLP 可以为提供即时客户支持的聊天机器人提供支持，或者可以用于分析社交媒体对话以了解品牌情绪并识别潜在危机。随着 NLP 技术的进步，它为营销人员以更自然、直观的方式与客户互动开辟了新的可能性。
许多解决方案使用第三方工具和API将人工智能集成
到其平台中。这可能是添加人工智能功能的一种快速且经济高效的方法，但了解这些工具的局限性也很重要。开发专有人工智能的公司对该技术有更多的控制权，并可以使其适应特定的需求。构建专有的人工智能需要大量的研发投资，并且需要时间才能达到所需的准确性和性能水平。采用第三方工具的公司的信息可能会受到限制。
企业应该警惕人工智能相关的营销炒作。一些公司可能会夸大其人工智能解决方案的功能或将人工智能用作营销噱头。在投资任何人工智能驱动的营销解决方案之前，企业应该仔细评估该技术并确保它能够兑现其承诺。
人工智能正在彻底改变营销方式，但了解人工智能基础知识的细微差别并区分真正的创新和炒作至关重要。企业应仔细评估人工智能解决方案，并确保它们为其营销工作增加真正的价值。最终，平台必须对其人工智能的使用保持透明，并确保其声明与其产品或服务的实际功能相匹配。通过人工智能集成提供真正的价值，公司可以避免与有争议的流行语使用相关的负面含义，而是建立自己值得信赖和创新的形象。
2. 代理商
人工智能背景下的“代理”一词有些含糊，涵盖了广泛的应用。代理可以指聊天机器人界面、语言模型的输出、在后台运行的独立人工智能软件，甚至是模拟环境中的虚拟实体。代理是感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的任何系统。
基础代理
A 公司开发了一个简单的人工智能代理来监控社交媒体是否提及其品牌。该代理被动地收集数据，但无法解释情绪或上下文。它可以将所有参 商店 考声明为中立，而不区分正面评论（喜欢这个产品！）和负面反馈（有史以来最糟糕的体验！）。这种缺乏复杂性会导致错失参与机会并可能损害品牌声誉。
高代理
B 公司使用更复杂的人工智能代理来监控社交媒体。该代理不仅可以跟踪评论，还可以分析情绪、识别关键影响者，甚至自动生成适当的响应。它可以区分正面、负面和中立的评论，从而实现有针对性的参与。例如，它可以自动感谢用户的积极反馈或表明负面评论以供人类代表审核。这种积极主动的方法增强了品牌声誉并培养了积极的客户关系。
商业的未来与代理人的崛起交织在一起——代理人是可以代表个人或组织行事的自治实体。想象一下这样一个世界：公司部署了数千个这样的代理，每个代理都有特定的目的，不知疲倦地工作以优化运营和提高绩效。员工可以拥有私人人工智能教练，提供定制培训和反馈，而算法则不断分析数据以发现隐藏的机会并预测市场变化。专业代理将轻松处理数据输入等精确任务，从而使人类工作者能够从事更具战略性的工作。
这种由代理驱动的未来有望提高效率
降低成本并改进行 b2b 电话列表 业决策。个性化的客服人员将改变客户服务，以满足个人的需求和偏好，从而建立更牢固的关系并提高满意度。最终，通过利用代理的力量，企业可以释放新的生产力、创新和增长水平，在竞争日益激烈和复杂的环境中蓬勃发展。
3. 客户体验管理
流行语客户体验管理 ( CXM ) 涉及在 第步做好内容营销 数字化营销的 整个客户旅程中创造卓越客户体验的策略、技术和流程。当应用于网站交互时，CXM 强调个性化、细分和自动化，以提高客户参与度和满意度。让我们探讨两个场景，以突出典型CX平台故事（案例 A）的挑战以及利用人工智能和情境理解的新 CX 平台的优势（案例 B）。
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