人工智能和机器学习使得客户体验比以往更加个性化。银行和信用社使用先进技术使网站，电子邮件，数字广告，社交媒体和其他内容更加高效和有效。这增加了营销投资回报率以及客户满意度。

人工智能，机器学习和机器人技术在银行业中的潜在价值很大。不幸的是，这些技术的大部分实施都滞后于潜力。这一点比人工智能在金融市场营销中的应用更为明显。

人工智能在营销方面的最大潜力是大规模提供个性化和相关性的机会。随着消费者与他们的银行互动，收集更多的交易和行为见解，消费者希望与他们的银行进行更多的交流和个性化。

没有兑现、对沟通、参与的相关性和一致性的损失会不断放大。如果你不使用人工智能有效收集洞察力，你将失去客户。

一致性的重要性

我们生活在一个拥有更多渠道，客户接触点和银行业务选择的世界。消费者每天都会被传统媒体和数字/社交渠道的新闻和不同方式的消息所淹没。消费者需要专门针对他们的简单信息，而不是单纯作为看客。

在Salesforce报告“互联客户状态”中，发现有81％的消费者期望通过不同渠道与企业互动时获得相同的服务水平。报告得出结论认为，人工智能可以帮助企业在一段时间内跨渠道创造一致性和个性化体验。

频率的重要性

根据Conversable联合创始人兼首席执行官Ben Lamm的观点，旧的“七大原则”（消费者必须听到的消息采取行动的次数）已增加到10次甚至30次。现实中是否比以往更难以获得（并保持）消费者的关注。这增加了通过数字和社交渠道让消费者接触的需求。

Lamm表示，“这是AI在市场营销中变得重要的地方。“我们正在看到用于广告分析的新的AI驱动工具，可以预测广告在程序化平台上的购买效果，以及AI在所有平台上针对广告定位的增强功能。简而言之，人工智能已经渗透到广告和体验式营销学科中，创造出前所未有的不稳定性。”

连接输入和输出

在人工智能和机器学习的帮助下，金融市场营销人员正在面临挑战，将活动和行为投入与以消费者为中心的产出联系起来。投入可以是交易历史记录，网站查询，社交媒体互动或我们可以收集关于特定客户和会员的任何其他方式。

通过机器学习，可以使用高级算法分析数据，以更好地理解输入的意图并提供个性化和实时输出（消息）。

人工智能和机器学习在营销中的好处

大多数营销人员认为使用AI进行媒体购买是最强大的用例之一。营销人员认为，人工智能可以改善媒体展示位置的定位和个性化，从而帮助降低所需的频率级别。根据Salesforce的报告，60％的营销人员认为，人工智能将在未来5年内对其业务计划和媒体购买产生“实质性或变革性”影响。

人工智能和机器学习也是一个强有力的案例，可以帮助营销人员提高效率，允许更具战略性的参与。在Forrester的一项调查中，79％的营销人员认为AI会让他们转向更具战略性的工作。

人工智能和机器学习在市场营销中的应用

如果关于人工智能和机器学习在市场营销中的讨论仅仅是理论，炒作或者技术无法在各种规模的企业中实施，那么这并没有什么好处。为了帮助客户在整个客户生命周期内实现人工智能和行为营销的功能，Smart Insights提供了一个很好的信息图表，可以确定15种各种规模的企业可以实施的人工智能技术。

到达（REACH）

到达是买方旅程的最初阶段。关键是吸引更多的游客，并提供吸引人的体验，这将导致购买。

• 智能内容管理：这个阶段是根据过去人们购买其他人的内容，向访客展示与他们相关的内容。简而言之，这可以是推荐引擎的一种形式，其中包括产品，优惠和内容。

• 程序化媒体购买：这涉及使用倾向模型更有效地将广告定位到最相关的客户。AI可以通过确定用于广告的最佳（和最差）网站来提供帮助。

• 人工智能生成内容：人工智能内容编写程序可以从数据集中选择元素，并构建针对特定潜在客户个性化的“人类探测”文章。对于银行和信用社，AI编写者可以协助季度收益报告和市场数据。

• 语音搜索：为了提高覆盖范围，由AI驱动的语音技术主要是利用主要玩家（谷歌，亚马逊，苹果）开发的技术，通过数字私人助理增加有机搜索流量。

行动（ACT）

消费者旅程的第二阶段旨在吸引消费者并让他们意识到你的产品和服务。

• 倾向建模：倾向建模使用大量的历史数据来预测现实世界。现阶段的机器学习有助于引导消费者访问你网站上正确的消息和位置，并生成出个性化内容。

• 广告定位：倾向模型可以处理大量历史数据，以确定在特定人员以及购买流程特定阶段效果最佳的广告。这比传统方法允许更有效的广告位置和内容。

• 预测分析：使用倾向模型可以帮助确定特定客户转换的可能性，预测消费者可能转换的价格或者哪些客户最有可能重复购买。这里的关键是准确的数据。

• 领先评分：评分线索是使用预测分析的过程，因此销售团队可以确定给主管的“最热”程度，以及他们是否值得投入时间。

转化（CONVERT）

这是将消费者从感兴趣转变为客户或会员的重要阶段。

• 动态定价：动态定价使用机器学习来开发仅用于可能需要转换的潜在客户的特殊优惠。这意味着可以提高销量而不会大幅降低利润率，从而实现利润最大化。

• 重新定位：倾向模型可帮助确定哪些内容最有可能基于历史数据将客户带回你的网站。这优化了重新定位广告，使其尽可能有效。

• 网络和应用程序个性化：一个非常强大的工具，你可以使用倾向模型根据消费者购买的路途个性化网页或应用程序。

• Chatbots：Chatbots使用AI来模拟人类智能，解释消费者查询并完成订单。如果你有兴趣在消息平台上为你的品牌构建聊天机器人，比如Facebook已经创建了如何操作的说明。

参与（ENGAGE）

一旦进行了购买，重要的是不断建立参与度和忠诚度，以扩大关系。

• 预测性客户服务：机器学习驱动的预测分析可用于确定哪些客户最有可能失去活力或完全离开。有了这种洞察力，可以通过优惠，提示或帮助与这些客户联系。

• 营销自动化：可以使用机器学习预测分析来确定与客户进行联系的最佳时间，应该在沟通中使用什么词以及更多。这些见解可以提高你营销自动化工作的有效性。

• 1：1动态电子邮件：使用倾向模型的预测分析可以使用以前的行为来推广电子邮件中最相关的产品和服务，作为流程的一部分。然后将这些通信的结果输入到模型中，以改进未来的结果。

市场营销中人工智能的未来

来自Brightedge的一项调查提出8个关于未来营销和主题的关键问题，主要集中在人工智能（AI）的挑战，解决方案和采用方面。这些发现证实了机器学习和人工智能在未来营销中的重要性。当被问及营销领域的“下一个大趋势”时，调查受访者认为个性化（29％），人工智能（26％）和语音搜索（21％）是未来的三大趋势。所有这些趋势都与人工智能和机器学习的应用有关。

正如预期的那样，在市场营销中使用先进技术的期望，远远超过实际使用，甚至预期使用。这可能是由于围绕如何有效利用这些技术的谜团，以及人们认为利用这些技术的新人才的成本或需求过高所致。在Brightedge调查中，只有4％的被调查的营销人员目前使用人工智能进行内容营销，而总共59％的人提供了内容营销解决方案的“很可能”或“有可能”。

当被调查的受访者被问及AI对实现他们的目标有多重要时，47％的营销人员认为AI会提供帮助，但不是“关键任务”，36％认为AI是“奢侈品”。考虑到需要响应消费者对改进定位，更加个性化的沟通和实时参与的期望，这是一个令人担忧的问题。

技能差距妨碍人工智能在市场营销中的成功应用

尽管AI和机器学习潜力巨大，但在成功利用这些先进技术进行市场营销方面存在诸多障碍。除了预算，数据整合，分析和其他内部问题外，技能掌握可能是未来5年最重要的障碍。

成功使用人工智能和机器学习所需的技能需求量高，而供不应求，特别是在银行业。从与人工智能相关的技能到高级营销和数据隐私，金融服务机构将面临挑战，要在内部找到技术熟练的人员，并将被迫争取到以先进技术为基础建立的合作伙伴企业的支持。

AI允许营销人员做出更好的决策，更快、成本更低，比以往任何时候都可能。 BrightEdge研究报告指出：“更好的决策是为什么营销人员能够领先，为什么他们会被提升到更高的责任水平。金融市场营销人员成为AI和机器学习革命的一部分比以往任何时候都更加重要。