行銷中的頂級人工智慧用例可提升您的 2024 年策略

隨著數位市場空間的快速發展，客戶正在以前所未有的方式尋求品牌的真實性和人際關係。 為了滿足這種不斷增長的需求，您的行銷團隊需要保持敏捷、跳出框框思考並按時完成任務，同時在有限的預算和有限的團隊頻寬內開展工作。

幸運的是，人工智慧 (AI) 等創新技術提供了應對這些挑戰的長期解決方案。 他們正在徹底改變行銷方式，越來越多的行銷人員表示，人工智慧功能幫助他們提高了創造力和工作流程效率。 越來越多的團隊正在使用人工智慧行銷來引導他們的精力開發引人注目的內容，同時有效地管理數據分析、報告和訊息管理等艱鉅的任務。

在本文中，我們將探討行銷中的人工智慧用例，這是團隊在 2024 年勒緊安全帶時的首要任務。繼續閱讀可操作的見解，這將有助於您正面實現收入目標和行銷目標。

目錄：

• 人工智慧產生正面影響的營銷學科
• 2024 年 7 大人工智慧+社群行銷用例
• 如何以正念的方式採用人工智慧
• 請繼續關注行銷中人工智慧用例的發展

人工智慧產生正面影響的營銷學科

根據 2023 年 Sprout 社交指數，受訪的 900 名行銷人員中有 81% 表示人工智慧已經對他們的工作產生了積極影響。 78% 的人認為人工智慧在內容創意等創意領域使他們受益，另外 73% 的人表示人工智慧對生產力產生了積極影響。

人工智慧也幫助社群團隊更好地理解受眾並做出回應。 它透過社交聆聽為他們提供重要的品牌洞察，以激發有吸引力的內容、個人化客戶服務並更深入地挖掘績效指標。

此外，人工智慧驅動的行銷自動化正在幫助行銷人員提高速度和效率。 它使他們能夠卸下管理數位廣告、電子郵件活動和社交貼文安排等耗時的任務，從而有更多的時間來製定策略。

毫不奇怪，根據2023 年第二季對255 名社群行銷人員進行的Sprout Pulse 調查，71% 的人已經將人工智慧和自動化工具整合到他們的工作流程中，其中82% 的人報告了積極的結果。

2024 年 7 大人工智慧+社群行銷用例

鑑於這些令人鼓舞的結果，更多公司計劃在 2024 年利用人工智慧來加強其行銷團隊並制定整體業務策略。 以下是社群媒體經理在為來年做準備時行銷中最突出的人工智慧用例。

1. 分析社群媒體數據

社群媒體數據是品牌和客戶洞察的寶庫，人工智慧工具可以輕鬆挖掘這些數據以顯示關鍵資訊。 《社群媒體現況報告》發現，95% 的領導者會透過社群數據來為業務決策提供訊息，例如潛在客戶開發、產品開發和競爭對手分析。 因此，社群媒體數據分析不僅增強了行銷團隊的能力，也增強了跨職能團隊的能力。

競爭對手監控是行銷的另一個人工智慧用例，根據報告，到 2024 年，對於 92% 的企業領導者來說，這對於改善品牌定位非常重要。

人工智慧工具透過使用強大的語義搜尋和其他人工智慧演算法從社交聆聽數據中提取競爭對手的見解。 例如，Sprout 使用命名實體識別 (NER) 來分析社交數據，以識別和分析競爭品牌及其內容，為您提供可操作的見解，以提高您的品牌績效。

該功能透過使用您確定的關鍵字和@提及來深入了解競爭對手的內容參與度、發佈頻率、主題標籤使用情況和其他關鍵績效領域。 因此，可以在幾秒鐘內消除數千次社交對話的噪音，為您提供對您的品牌重要的數據。

另一個關鍵領域是影響者行銷。 人工智慧模型監控潛在影響者的貼文、互動和受眾人口統計數據，以便行銷人員可以確定他們是否適合品牌合作夥伴關係。 Sprout 最近收購了 Tagger，進一步鞏固了社群數據分析和人工智慧功能如何整合來管理影響力行銷的情報、報告和工作流程。

2、內容創作

2023 年指數發現，內容創建仍然是行銷人員最耗時的任務之一。 佔用時間和思考空間的不僅是創意構思，還有確保內容及時、相關、有吸引力和差異化的壓力，以阻止觀眾滾動過去。

值得慶幸的是，社群媒體經理和團隊可以依靠專門的人工智慧社群管理工具來進行內容創建和構思，而不會遇到通用人工智慧工具的陷阱。

例如，Sprout 的 AI Assist 建議功能透過為您提供三個傳出副本選項，幫助您在幾秒鐘內創建引人入勝的品牌自訂貼文。 Sprout 透過使用自然語言處理 (NLP) 來了解社交聊天中的細微差別，並根據數據提供相關內容推薦，從而產生引人注目的內容，從而轉化為更好的潛在客戶和更高的轉換率。

透過這種方式，行銷團隊可以提高社交策略的影響力，並騰出時間專注於開發成功的行銷活動。

3. 社群媒體廣告和活動定位

社群媒體廣告和活動報告是行銷中的關鍵人工智慧用例。 行銷人員正在使用人工智慧來優化社群媒體廣告，並透過分析參與行為和受眾偏好來使廣告對受眾更具吸引力。 例如，可口可樂的這個行銷活動將引人入勝的說故事技術與生成式人工智慧相結合，創建了一個有趣的廣告影片。

機器學習 (ML) 演算法現在會自動對不同的廣告變體進行 A/B 測試，透過了解哪些元素最適合不同的客戶群來持續優化廣告活動。 這會帶來更有針對性、個人化的廣告。 人工智慧驅動的洞察力與預測分析相結合，可根據過去的用戶互動自動推薦相關產品和服務，以提高行銷活動的針對性和績效。

所有這些優勢使行銷人員能夠最大限度地提高付費廣告並改善定位結果，而所需時間只是手動分析和客製化的一小部分。

同樣，人工智慧工具可以建立動態廣告，根據用戶行為和選擇自動更新產品資訊和價格。 這可以最大限度地提高您的投資回報 (ROI)，同時讓您的行銷團隊免去手動監控和調整廣告文案的繁瑣任務。

查看 Sprout 的社群廣告報告功能，以提高您安排的付費內容的投資報酬率。

4. 社群媒體調度與發布

社群媒體團隊要兼顧多個優先事項，從及時回應客戶問題和查詢，到確保他們不會錯過安排內容和發布截止日期。 這就是為什麼社群行銷人員尋求提前管理貼文和日程安排，以便他們可以優先考慮行銷活動並更好地管理團隊工作流程。

人工智慧行銷工具無縫且精確地自動化這些功能，節省團隊的時間和精力。 例如，Sprout 的人工智慧功能透過確定最佳發佈時間來實現社群媒體調度和發布的自動化，以獲得最大的受眾參與度和印象。 機器學習演算法分析一段時間內的參與度指標，以最佳發送時間和主題標籤建議的形式提供多種調度選項，以確保最佳的貼文參與度。

這使得行銷人員能夠以數據驅動的準確性來規劃、組織和安排 Facebook、Instagram 和 LinkedIn 等網路上的社群貼文。

5. 建構聊天機器人

聊天機器人是行銷中引人注目的人工智慧用例。 根據 2023 年指數，54% 的行銷人員計劃在 2024 年大規模使用它們來進行社群客戶服務，以及常見問題和客戶論壇等其他資源。

聊天機器人使品牌能夠與客戶進行即時、個人化的互動，並全天候回應詢問。 鑑於 16% 的客戶希望品牌立即回應，23% 的客戶希望在兩小時內回應，這對於提高客戶滿意度和建立牢固的品牌關係大有幫助。

隨著機器學習和神經網路支援的聊天機器人處理更多資訊並收集有關用戶行為的有價值數據，它們變得更加聰明。 然而，這些虛擬代理需要接受培訓、適應您的技術堆疊並進行監控。 化妝品品牌 Sephora 使用 AI 聊天機器人 Kik 與其客​​戶建立聯繫，並進行即時影響者互動以提高參與度。

另一方面，基於規則的聊天機器人則更簡單。 它們可以在幾分鐘內輕鬆完成設置，使品牌能夠為其客戶提供 24/7 全天候服務。

無論您使用支援人工智慧的聊天機器人還是 Sprout 等基於規則的聊天機器人，即使您的行銷團隊不在，您也可以透過回答產品查詢、提供建議並引導用戶完成銷售管道，從而倍增效率。 還有什麼比這更好的客戶支援呢？

6. 社群媒體測量

社交績效分析已成為品牌整體策略的重要組成部分。 高達 60% 的行銷人員計劃根據收入影響來衡量和量化社交活動的價值，以實現 2024 年的業務目標。

鑑於領導團隊越來越多地參與品牌的社群引擎，32% 的行銷人員表示，他們現在每週與執行領導層分享社交指標。

Sprout 等 ML 模型可在幾分鐘內自動準確地測量定量和定性社交指標，從而節省您數小時的手動參與和績效分析時間。 這對於想要提高社群媒體投資報酬率並駕馭社群媒體不斷變化的格局的行銷人員來說是個好兆頭。

7. 情緒分析

行銷人員正在轉向情緒分析來評估圍繞其品牌的評論、貼文和對話中表達的語氣和情緒，以確定它們是積極的、消極的還是中性的。 根據《社群媒體現況報告》，考慮到 44% 的行銷人員使用情緒挖掘來了解客戶回饋並改善他們對問題的回應方式，這是一項關鍵的人工智慧功能。

分析社交聊天中的情緒也有助於品牌發現負面情緒的早期跡象，並在情況升級之前採取積極措施。

例如，在 Sprout 中，您可以偵測品牌提及中的異常峰值，並監控它們是負面還是正面。 這使您能夠主動監控您的聲譽，以確保品牌健康。 同樣，情緒分析演算法也會將傳入訊息標記為正面和負面，以便您的社交客戶服務團隊可以根據它們的重要性對它們進行優先排序。

如何以正念的方式採用人工智慧

建立聯繫和建立社群需要大量的時間和精力，這對於已經捉襟見肘的社群行銷團隊來說都是有限的。 人工智慧可以透過自動化功能、簡化工作流程和提高團隊透明度來應對這項挑戰。 然而，社交行銷人員和客戶都感到擔憂。 雖然社群團隊擔心工作流失，但根據 2023 年社交指數，42% 的消費者對品牌在社群媒體互動中使用人工智慧感到擔憂，擔心人際互動減少。

領導團隊可以透過深思熟慮的方式為在行銷中實施全組織範圍的人工智慧用例鋪平道路，從而幫助管理這些問題。 這包括與 IT 和法律團隊密切合作，選擇合適的人工智慧工具供不同部門使用。 此外，為員工發起和製定有效的人工智慧使用政策，以便他們有一個可以從人工智慧軟體中受益的具體框架。

這很重要，因為有意將人工智慧工具納入您的技術堆疊中可以減輕手動和繁瑣的任務，例如發布、調度和效能分析，因此行銷團隊可以專注於真正依賴他們的專業知識的工作。 這包括受眾研究、創造引人注目的內容、推動受眾參與，更重要的是個人化的客戶服務。

請繼續關注行銷中人工智慧用例的發展

駕馭社群媒體的曲折地形絕非易事。 當今的行銷領導者需要密切關注實際情況，利用不斷變化的市場趨勢，智勝競爭對手並贏得客戶忠誠度。 這些社會見解將為您的行銷團隊提供支持，並為他們提供所需的方向，以利用一切機會實現敏捷並提升您的品牌。

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