16、人工智能与机器学习在多领域的应用及发展趋势

人工智能与机器学习在多领域的应用及发展趋势

一、人工智能在商业营销领域的应用

1. 客户定位与细分
   • 营销公司为实现高度个性化营销，需针对更精细的客户群体。人工智能可借助现有客户数据，通过机器学习算法在“黄金标准”训练集上进行训练，识别客户的共同属性和重要变量。数据细分维度多样，既可以是简单的位置、性别和年龄，也能是复杂的买家画像和过往行为。而且，动态细分成为可能，因为客户行为不断变化，人们在不同情境下会呈现不同的角色特征。
   • 操作步骤：
     • 收集客户的各类数据，包括基本信息、购买行为等。
     • 运用人工智能技术，选择合适的机器学习算法进行训练。
     • 根据训练结果对客户进行细分。
2. 销售与营销预测
   • 人工智能在营销中的一个直接应用是开发销售和营销预测模型。大量可量化的数据，如点击量、购买记录、邮件回复和网页停留时间等，为机器学习算法提供了训练资源。像 Sisense、Rapidminer 和 Birst 等公司在这方面处于领先地位。营销公司借助人工智能和机器学习，能够预测营销活动或邮件推广的成功率，分析过往销售数据、经济趋势和行业对比，以预测短期和长期销售业绩及结果。销售预测模型有助于估算产品需求，优化生产以提高销售效率。
   • 操作步骤：
     • 收集相关的销售和营销数据。
     • 选择合适的机器学习算法