在过去几年里， 人工智能 （AI）已经改变了我们的生活，改变了技术和业务，并帮助营销人员以更强大的方式吸引了观众。根据埃森哲的研究，到2035年，AI有可能将所有行业的经济增长率提高1.7％，并将生产力提高40％或更高， 在2018年AI甚至能够进行内容创作，其中20％的内容预计将由机器编写。市场营销已经受到AI发展带来的巨大转变，同时营销人员又受益于技术带来的生产力提高。 人工智能 技术正用于收集跨部门的客户资讯，从金融服务到零售。AI在营销方面的用途似乎是无止境的。该技术提高了品牌在渠道和广告系列中与消费者互动的精准度和个性化。AI在营销中的应用： 1.营销分析 当前很多企业的营销是没有经过分析的，在人工智能时代，机器通过对用户的行为习惯、年龄、教育程度、消费习惯、社交特征等等进行数据分析后做出精准而个性化的判断。2.营销策划 AI通过对以往客户数据进行分析后，再按照过去成功的策划案学习，然后针对市场制作一份有针对性的策划案，并以此来吸引新客户以及锁定老客户。3.SEM竞价排名 AI通过对用户的分析后，还可协助广告定位，并且是再营销和营销自动化的力量。在搜索引擎等按点击付费广告（PPC）中，人工智能可帮助多个品牌的营销人员优化实时出价流程，以便在线定价和个性化广告。营销人员可以改进其PPC，以更好地定位某些人口特征，并针对特定客户群体个性化内容。AI通过创建有助于自动化规则的基于Feed的体验，帮助营销人员执行PPC广告活动。4.在线客服 在淘宝购物你可能不知道你的沟通对象是人还是机器，智能聊天机器人将在那里回答你的问题。手机内置的机器人将让营销人员能够预测客户的行为和偏好，很快它们将成为数字体验的组成部分。通过使用它们，营销人员可以与客户建立更强的关系。5.营销售后 世界上大量的数据为营销人员提供了挑战和机遇。通过使用AI，营销人员可以挖掘和优化数据，以更好地洞察客户和潜在客户，最重要的是预测客户的未来行为。AI可帮助营销人员创建高影响力的内容，自动执行日常任务，并从数据中获取关键洞察。人工智能将继续重塑技术和业务，营销人员需要为不断变化的环境做好准备，并将其纳入当前的日常工作中，适应人为驱动的世界。由于AI的广泛应用，客户可以在社交媒体和在线媒体上看到更多定制化，个性化的消息和广告。他们将通过语音助手购物，订购食物或搜索信息。当他们通过面部识别进入商店时，他们也将被识别并且自动结算。在接下来的十年及以后，将AI实施到日常流程中将为营销人员提供更有见地的客户数据，以创新的方式与客户联系。
数据分析助推业务发展
底层数据仓库，上层做好数据分析和展示，同时做好数据治理。
最重要的一点，数据管理一定要支撑业务，从业务出发，为业务创造价值，否则业务部门不配合，很难进行下去。比如通过数据仓库提高业务系统的查询效率、通过报表平台让业务部门不再频繁的进行各种报表计算加工等等，从一点点小事做起，让业务部门认识到数据管理可以帮他们减轻负担、提高效率，后面的事情就好办了。
具体应用上，可以采用数据仓库 BI的方式进行，选择好ETL工具，推荐Kettle、HaoheDI做底层ed数据整合。
数据分析对营销工作的作用
1．对用户个体特征与行为的分析只有积累足够的用户数据，才能分析出用户的喜好与购买习惯等，甚至做到“比用户更了解用户自己”。这是大数据营销的前提与出发点，也是最核心的价值。那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗？或许只有大数据时代这个问题的答案才会更明确。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品一定投其所好。Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众他们最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又《小时代》在预告片投放后，从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。2．数据分析是保证广告与营销信息的精准推送过去多年精准广告与营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因主要就是过去名义上的精准广告与营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据以及详细准确的分析。而现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的是大数据支撑。面对日新月异的新媒体，特别是社会化媒体，企业想要做到品牌传播的有效性就要通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，特别是对潜在用户进行多个维度的画像，此时大数据分析可以精准了解活跃粉丝的互动内容，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，从而有效地筛选目标群体做到精准营销。3．数据分析才能实现对竞争对手的有效监测竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。通过大数据分析找准方向，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，也可以通过监测掌握竞争对手传播态势。基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来，从而做好防犯。4．数据分析可以监测品牌危机以及提供化解危机的支持新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。通过大数据可以采集负面信息内容以便及时启动危机跟踪和报警，按照社群的社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，即抓住源头和关键节点，快速有效地处理品牌危机。5．大数据分析可以有效地改善商品用户体验改善商品用户体验，关键在于要真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况与感受。在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命，因为只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，就在你的汽车关键部件发生问题之前，会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省几个金钱，而且对保护生命大有裨益。美国的UPS快递公司早在10年前就利用基于大数据的预测性分析系统来检测全美UPS快递公司60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理。
