在許多公司中，數位行銷專業人士正在迅速採用人工智慧 (AI)，認識到其變革潛力。然而，為了充分利用這項技術，行銷經理必須了解人工智慧在數位行銷中的不同應用以及它們如何隨著時間的推移而發展。根據人工智慧的智慧水平對人工智慧進行分類可以幫助公司策略性地規劃部署哪些技術以及何時部署。
AI，數位行銷的最佳盟友
數位行銷是從人工智慧中受益最多的行業之一，荷蘭電話號碼數據 因為這項技術可以極大地改善其關鍵活動，例如了解客戶需求、將其與產品和服務相匹配以及說服客戶購買。數據支持了這一說法，分析表明數位行銷是人工智慧可以增加最大價值的領域。行銷總監正在響應這一機會，調查顯示人工智慧在該領域的實施顯著增加。
雖然人工智慧已經推動了數位行銷的發展，但預計它在未來將發揮更加突出的作用。市場策略 對於行銷經理來說，了解可用的人工智慧應用程式類型以及它們如何發展對於在不斷變化的市場中保持競爭力至關重要。開發一個框架來對現有人工智慧專案進行分類並規劃未來的專案對於充分發揮該技術在數位行銷中的潛力至關重要。
根據智慧水平劃分的數位行銷中的人工智慧類型
數位行銷中人工智慧 的分類依智能程度可分為以下兩類：
1.- 任務自動化
這些應用程式專用於執行需要基本智慧水準的重複性和結構化任務。對話式人工智慧市場規模、份額和新興趨勢 它們透過遵循預先定義的規則或執行設定的操作序列來回應特定的輸入來發揮作用，但缺乏解決複雜問題或詳細客戶請求的能力。例如，自動向新客戶發送歡迎電子郵件的系統就屬於此類。這裡還包括更簡單的聊天機器人，例如 Facebook Messenger 上提供的聊天機器人；儘管他們可以在基本互動過程中為客戶提供幫助，但他們遵循固定的決策路徑，無法適應個人需求或隨著時間的推移從互動中學習。
2.- 機器學習
這些演算法透過分析大型資料集進行訓練，號碼數據 以便進行預測並做出涉及一定程度複雜性的決策。他們的能力使他們能夠識別圖像、解釋文字、b2b 銷售的優先順序 細分客戶並預測客戶對促銷等各種行銷策略的反應。機器學習目前正在推動線上廣告中的程序化購買、電子商務平台中的推薦引擎或客戶關係管理 ( CRM ) 系統中的銷售分析模型等應用程式。
這項技術及其最先進的深度學習技術處於人工智慧的最前沿，並迅速成為數位行銷領域的基本工具。然而，值得注意的是，機器學習應用程式仍然存在局限性，需要使用大量資料進行廣泛的訓練過程。