論人工智能營銷市場分析的戰略框架
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作者:吳沁?h
摘要：文章探究了戰略營銷計劃框架，結合了多元人工智能的好處：機械人工智能用于實現重復營銷功能和活動的自動化，思維人工智能用于處理數據以達成決策，感受人工智能用于分析交互人類情緒。該框架闡述了人工智能可以用于市場營銷研究。在營銷調研階段，機械人工智能可用于細分識別，思維人工智能定位，感覺定位。在營銷行動階段，機械人工智能可以用于標準化，思維人工智能的個性化，并感知人工智能的關系化。在市場營銷思維階段，機械人工智能可以用于數據收集，思維人工智能用于市場分析，感受人工智能用于客戶理解。將這個框架應用于市場營銷的各個領域，由市場營銷行動組織，以說明人工智能的戰略應用。
關鍵詞：人工智能；營銷市場；戰略框架
中圖分類號：F713.36文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2023）03-0106-03
DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2023.03.106
1引言
由于不斷增強的計算能力、更低的計算成本、大數據的可用性以及機器學習算法和模型的進步，人工智能目前在市場營銷中的地位正變得越來越重要[1]。人工智能在市場營銷的各個領域已廣泛應用，例如，使用無人機來自動運輸和交付，試驗用自動駕駛汽車和送貨機器人將貨物送到顧客的家門口。使用自然語言處理程序，為客戶提供店內個人助理。甚至有人斷言，人工智能將大大改變市場營銷的未來。然而，迄今為止的學術營銷研究對于如何最好地利用人工智能的好處來彌補營銷影響的指導不足。關于人工智能在市場營銷中的學術文獻可分為四種主要類型：①技術人工智能算法；②客戶對人工智能的心理反應；③人工智能對就業和社會的影響；④與人工智能相關的管理和戰略問題。與人工智能相關的管理問題，并且在很大程度上缺乏堅實的學術基礎，盡管最近有一些研究試圖解決戰略營銷問題。例如，用于各種營銷領域的非結構化數據、醫療保健領域的消費者價值分析、用于移動營銷個性化的機器學習預測、用于方便或社交存在的店內技術（如機器人、智能顯示器或增強現實），以及用于個性化客戶參與的人工智能[2]。
為了促進人工智能在營銷中的戰略應用，探究了三個階段的框架，從營銷研究到營銷策略，到營銷行動，用于整合人工智能的戰略營銷規劃。這一戰略性人工智能框架基于人工智能技術發展、現有的人工智能和營銷研究，以及當前和未來的人工智能應用。它可用于戰略營銷規劃，組織現有的人工智能營銷研究，以及識別人工智能營銷中的研究差距。
文章通過探究一個框架，以指導人工智能的系統和可操作的市場營銷戰略規劃，來促進人工智能在市場營銷中的戰略應用。它是通過將關于算法、心理學、社會效應和管理含義的各種人工智能文獻結合在一起，來探索這些文獻可以告訴人們的關于在市場營銷中管理人工智能的內容。市場營銷是一個應用領域，利用更多的基礎文獻來指導市場營銷實踐是市場營銷學術界的重要作用。文章還有助于戰略營銷研究，提供了一個系統和嚴格的方法來確定研究差距，橋梁戰略人工智能營銷實踐和研究。
2人工智能營銷市場的研究現狀
2.1營銷市場的行動周期研究策略
提出一個基于營銷研究-營銷策略-營銷行動的三階段戰略規劃框架周期。類似的循環也已被提出，如Deming的計劃-做檢查-行動循環，但該循環忽略了策略的作用[3]。將戰略規劃視為一個循環的周期過程，從進行市場研究到了解市場、公司、競爭對手和客戶；制定細分、定位和定位策略；以及設計具體的營銷行動來執行策略。這個周期并不局限于市場營銷行動。營銷行動的執行將作為市場數據反饋給市場研究，這構成了營銷研究策略行動的連續周期，如圖1所示。
圖1營銷策略的三階段規劃框架
2.2人工智能在營銷市場的作用
人工智能可以在戰略營銷階段中發揮關鍵作用，這表明營銷人員可以利用多元人工智能[4]。將人工智能概念化為使用計算機器來模擬人類固有的能力，比如做物理或機械任務、思維和感覺；多元人工智能的觀點認為，與其將人工智能視為思維機器，不如將人工智能設計為用于不同任務的多元智能。由于人工智能解決這些問題的困難，因此有機械人工智能、思維人工智能和感覺人工智能。機械人工智能是為自動化重復性和日常任務而設計的。例如，遙感、機器翻譯、分類算法、降維算法和聚類算法是目前一些可以被認為是機械人工智能的技術。思維人工智能是為處理數據以得出新的結論或決定而設計的，這些數據通常是非結構化的。思維人工智能擅長識別數據中的模式和規律，例如文本挖掘、語音識別和面部識別。機器學習、神經網絡和深度學習（具有附加層的神經網絡）是當前思維人工智能處理數據的一些方法，專家系統和推薦系統是當前的決策應用程序。感覺人工智能是為涉及人類的雙向互動，或用于分析人類的情感而設計的。目前的技術包括情感分析、自然語言處理、文本到語音技術、遞歸神經網絡、用于模擬人類語音的聊天機器人、用于人類交互的具體化和嵌入式虛擬代理，以及用于感知情感信號的定制硬件的機器人[5]。
3人工智能營銷市場的戰略框架
在營銷中使用人工智能的三階段戰略框架，它利用了三種人工智能及其好處（見表1）。在市場研究階段，人工智能被用于市場智能，包括用于數據收集的機械人工智能，用于市場分析，以及客戶理解的人工智能。在營銷策略階段，人工智能被用于細分和定位的戰略決策。具體來說，機械人工智能是在非結構化數據中發現新的客戶偏好模式的理想選擇，認為人工智能是推薦最佳細分市場的理想選擇，并認為人工智能是與目標客戶就產品進行溝通的理想選擇[6]。
3.1人工智能營銷調研
在營銷調研階段，機械人工智能可以用于數據收集，將人工智能用于市場分析，并感受人工智能用于客戶理解。機械人工智能可以自動收集有關市場、環境、公司、競爭對手和客戶的數據。在數字連接的世界中，市場數據可以很容易地被跟蹤和監控。數據傳感、跟蹤和收集是例行的、重復的任務，可以通過機械人工智能輕松地實現自動化?，F有的研究顯示了使用機械人工智能收集數據的各種方法。例如，如果消費者使用聯網設備和客戶智能，包括消費者、活動和環境的數據，產品使用和消費體驗可以通過物聯網可視化，各種先進技術和分析可以捕@非結構化營銷活動數據，車載傳感器可以跟蹤駕駛行為以確定保險費和零售技術，如熱圖、視頻監控和信標，可用于分析和識別零售消費者。這些研究表明，鑒于市場數據的重復性、常規性但大容量的性質，機械人工智能可以有效地大規模收集數據[7]。機械人工智能的數據收集能力并不局限于可觀察到的行為數據，它還可以用于促進調查或實驗數據的收集，以捕捉消費者的心理圖形、觀點和態度。例如，不再需要對正在進行的調查進行人工管理和監督，而且可以實現自動化。
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3.2人工智能營銷行動
在營銷行動階段，人工智能被用于標準化、個性化和關系化的好處。營銷人員需要決定將人工智能用于營銷行動。例如，支付是可以通過使用機械人工智能從標準化中獲益的功能，如自動支付和交付跟蹤[8]。數字營銷可以通過使用思維人工智能而受益，比如各種推薦系統。客戶服務和一線客戶互動可以通過使用感覺人工智能從關系化中獲益，如社交機器人問候客戶和提供客戶服務的對話式人工智能。關于人工智能在營銷行動中的戰略應用的討論是根據營銷來組織的，以平衡營銷人員和客戶兩方面。營銷行動通過使用機械人工智能標準化，思維人工智能個性化和感覺人工智能的關系，使用人工智能運用在每個營銷行動。
3.3人工智能營銷思維
為市場分析提供的人工智能，認為人工智能可以用來識別定義明確的市場中的競爭對手或新市場中的外部選擇，并獲得產品的競爭優勢（即產品在比競爭對手做得更好以滿足客戶需求的方式）。例如，監督機器學習可以用于市場結構穩定的成熟市場，而無監督機器學習可以用于新市場或發現市場結構和趨勢不穩定且營銷人員未知的外部選項[9]。在市場營銷實踐中，預測分析通常用于預測波動的市場趨勢和客戶的異構偏好。例如，時尚服裝品牌用它來預測快速時尚趨勢，以更好地滿足客戶的需求，亞馬遜用它來預測客戶未來的訂單（即預期實現）?，F有的研究已經證明了思維性人工智能在市場分析中的各種潛在用途。自動文本分析可以應用于消費者研究、市場營銷洞察力（即預測和理解），以及分析消費者考慮啟發式。機器學習算法和基于詞匯的文本分類可以用于分析各種社交媒體數據集。此外，大數據營銷分析現在是產生營銷見解的主流方法。特定的應用程序包括映射市場結構為大型零售分類使用神經網絡語言模型，通過分析產品的存在購物籃，檢測模仿移動應用程序使用機器學習模仿檢測方法，并幫助社會媒體內容工程通過使用自然語言處理算法，發現社交媒體營銷內容和用戶參與之間的聯系[10]。
4人工智能營銷市場未來研究方向
在營銷中使用不同人工智能的逐步循環過程，它為未來基于人工智能使用的研究提供了豐富的啟示[11]。當機械人工智能被用于數據收集時，它會使競爭對手和客戶都更加透明，從而使隱私問題的治理對營銷人員來說更加重要。當認為人工智能被用于市場分析時，它會將理論驅動的營銷研究變成數據驅動的，應該采用營銷研究的數據或理論方法的爭論。當感覺人工智能被用來理解客戶時，就好像人工智能可以真正理解情感，而還沒有真正的情感機器。這些問題引發了未來的各種研究課題教育。為了進行人工智能教育，學校將軟件領先學校改為人工智能領先學校，以人工智能領先學校為首，通過多種方式進行人工智能教育。
人工智能融合教育可以說是為了改善目前的教學、學習活動，將人工智能技術與各種教學、學習工具、資料和活動相融合的教育。在學習主題、概念和功能時，利用人工智能技術應用的工具，可以說是減少學習難度的教育。當機械人工智能被用于收集和集成多個實時、上下文中的消費者數據來源時，侵犯隱私的風險和數據泄露的后果要高得多。要保持這種一體化數據的匿名性更加困難，而消費者對數據共享和數據泄露也更加敏感。
在人工智能時代，由于人工智能的數據收集能力，競爭和客戶都變得更加透明?，F有的研究表明，數據和消費者特征都需要加以考慮。研究表明，某些類型的數據更為敏感，如個人數據、財務數據、健康數據或醫療記錄等。未來的研究將需要探索更微妙的方法澩理人工智能收集到的普遍存在的數據。傳統的市場研究具有假設檢驗的優勢，而新興的分析非結構化大數據的機器學習方法則具有數據探索的優點。因此，研究這兩種方法如何能夠平衡、整合或混合，將使市場營銷能夠利用數據驅動的市場分析的好處。
5結論
人工智能最具破壞性的方面是取代和提高了人類的思維能力?，F代思維人工智能最具革命性的特點之一是能夠通過自動分析大數據來進行個性化分析。這為針對個人客戶的市場營銷能力創造了一個巨大的飛躍。市場營銷主要需要思維智慧和感覺智慧。到目前為止，技術上幫助人們解決這些問題的能力一直很有限?，F在隨著思維人工智能的快速發展，它正獲得承擔市場營銷中許多思維任務的能力。隨著人工智能的進一步發展，它最終甚至會承擔起市場營銷中的許多感覺任務。
參考文獻：
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