论人工智能营销市场分析的战略框架

来源:用户上传      作者:吴沁�h

　　摘要：文章探究了战略营销计划框架，结合了多元人工智能的好处：机械人工智能用于实现重复营销功能和活动的自动化，思维人工智能用于处理数据以达成决策，感受人工智能用于分析交互人类情绪。该框架阐述了人工智能可以用于市场营销研究。在营销调研阶段，机械人工智能可用于细分识别，思维人工智能定位，感觉定位。在营销行动阶段，机械人工智能可以用于标准化，思维人工智能的个性化，并感知人工智能的关系化。在市场营销思维阶段，机械人工智能可以用于数据收集，思维人工智能用于市场分析，感受人工智能用于客户理解。将这个框架应用于市场营销的各个领域，由市场营销行动组织，以说明人工智能的战略应用。
　　关键词：人工智能；营销市场；战略框架
　　中图分类号：F713.36文献标识码：A文章编号：1005-6432（2023）03-0106-03
　　DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2023.03.106
　　1引言
　　由于不断增强的计算能力、更低的计算成本、大数据的可用性以及机器学习算法和模型的进步，人工智能目前在市场营销中的地位正变得越来越重要[1]。人工智能在市场营销的各个领域已广泛应用，例如，使用无人机来自动运输和交付，试验用自动驾驶汽车和送货机器人将货物送到顾客的家门口。使用自然语言处理程序，为客户提供店内个人助理。甚至有人断言，人工智能将大大改变市场营销的未来。然而，迄今为止的学术营销研究对于如何最好地利用人工智能的好处来弥补营销影响的指导不足。关于人工智能在市场营销中的学术文献可分为四种主要类型：①技术人工智能算法；②客户对人工智能的心理反应；③人工智能对就业和社会的影响；④与人工智能相关的管理和战略问题。与人工智能相关的管理问题，并且在很大程度上缺乏坚实的学术基础，尽管最近有一些研究试图解决战略营销问题。例如，用于各种营销领域的非结构化数据、医疗保健领域的消费者价值分析、用于移动营销个性化的机器学习预测、用于方便或社交存在的店内技术（如机器人、智能显示器或增强现实），以及用于个性化客户参与的人工智能[2]。
　　为了促进人工智能在营销中的战略应用，探究了三个阶段的框架，从营销研究到营销策略，到营销行动，用于整合人工智能的战略营销规划。这一战略性人工智能框架基于人工智能技术发展、现有的人工智能和营销研究，以及当前和未来的人工智能应用。它可用于战略营销规划，组织现有的人工智能营销研究，以及识别人工智能营销中的研究差距。
　　文章通过探究一个框架，以指导人工智能的系统和可操作的市场营销战略规划，来促进人工智能在市场营销中的战略应用。它是通过将关于算法、心理学、社会效应和管理含义的各种人工智能文献结合在一起，来探索这些文献可以告诉人们的关于在市场营销中管理人工智能的内容。市场营销是一个应用领域，利用更多的基础文献来指导市场营销实践是市场营销学术界的重要作用。文章还有助于战略营销研究，提供了一个系统和严格的方法来确定研究差距，桥梁战略人工智能营销实践和研究。
　　2人工智能营销市场的研究现状
　　2.1营销市场的行动周期研究策略
　　提出一个基于营销研究-营销策略-营销行动的三阶段战略规划框架周期。类似的循环也已被提出，如Deming的计划-做检查-行动循环，但该循环忽略了策略的作用[3]。将战略规划视为一个循环的周期过程，从进行市场研究到了解市场、公司、竞争对手和客户；制定细分、定位和定位策略；以及设计具体的营销行动来执行策略。这个周期并不局限于市场营销行动。营销行动的执行将作为市场数据反馈给市场研究，这构成了营销研究策略行动的连续周期，如图1所示。
　　图1营销策略的三阶段规划框架
　　2.2人工智能在营销市场的作用
　　人工智能可以在战略营销阶段中发挥关键作用，这表明营销人员可以利用多元人工智能[4]。将人工智能概念化为使用计算机器来模拟人类固有的能力，比如做物理或机械任务、思维和感觉；多元人工智能的观点认为，与其将人工智能视为思维机器，不如将人工智能设计为用于不同任务的多元智能。由于人工智能解决这些问题的困难，因此有机械人工智能、思维人工智能和感觉人工智能。机械人工智能是为自动化重复性和日常任务而设计的。例如，遥感、机器翻译、分类算法、降维算法和聚类算法是目前一些可以被认为是机械人工智能的技术。思维人工智能是为处理数据以得出新的结论或决定而设计的，这些数据通常是非结构化的。思维人工智能擅长识别数据中的模式和规律，例如文本挖掘、语音识别和面部识别。机器学习、神经网络和深度学习（具有附加层的神经网络）是当前思维人工智能处理数据的一些方法，专家系统和推荐系统是当前的决策应用程序。感觉人工智能是为涉及人类的双向互动，或用于分析人类的情感而设计的。目前的技术包括情感分析、自然语言处理、文本到语音技术、递归神经网络、用于模拟人类语音的聊天机器人、用于人类交互的具体化和嵌入式虚拟代理，以及用于感知情感信号的定制硬件的机器人[5]。
　　3人工智能营销市场的战略框架
　　在营销中使用人工智能的三阶段战略框架，它利用了三种人工智能及其好处（见表1）。在市场研究阶段，人工智能被用于市场智能，包括用于数据收集的机械人工智能，用于市场分析，以及客户理解的人工智能。在营销策略阶段，人工智能被用于细分和定位的战略决策。具体来说，机械人工智能是在非结构化数据中发现新的客户偏好模式的理想选择，认为人工智能是推荐最佳细分市场的理想选择，并认为人工智能是与目标客户就产品进行沟通的理想选择[6]。
　　3.1人工智能营销调研
　　在营销调研阶段，机械人工智能可以用于数据收集，将人工智能用于市场分析，并感受人工智能用于客户理解。机械人工智能可以自动收集有关市场、环境、公司、竞争对手和客户的数据。在数字连接的世界中，市场数据可以很容易地被跟踪和监控。数据传感、跟踪和收集是例行的、重复的任务，可以通过机械人工智能轻松地实现自动化。现有的研究显示了使用机械人工智能收集数据的各种方法。例如，如果消费者使用联网设备和客户智能，包括消费者、活动和环境的数据，产品使用和消费体验可以通过物联网可视化，各种先进技术和分析可以捕@非结构化营销活动数据，车载传感器可以跟踪驾驶行为以确定保险费和零售技术，如热图、视频监控和信标，可用于分析和识别零售消费者。这些研究表明，鉴于市场数据的重复性、常规性但大容量的性质，机械人工智能可以有效地大规模收集数据[7]。机械人工智能的数据收集能力并不局限于可观察到的行为数据，它还可以用于促进调查或实验数据的收集，以捕捉消费者的心理图形、观点和态度。例如，不再需要对正在进行的调查进行人工管理和监督，而且可以实现自动化。

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　　3.2人工智能营销行动
　　在营销行动阶段，人工智能被用于标准化、个性化和关系化的好处。营销人员需要决定将人工智能用于营销行动。例如，支付是可以通过使用机械人工智能从标准化中获益的功能，如自动支付和交付跟踪[8]。数字营销可以通过使用思维人工智能而受益，比如各种推荐系统。客户服务和一线客户互动可以通过使用感觉人工智能从关系化中获益，如社交机器人问候客户和提供客户服务的对话式人工智能。关于人工智能在营销行动中的战略应用的讨论是根据营销来组织的，以平衡营销人员和客户两方面。营销行动通过使用机械人工智能标准化，思维人工智能个性化和感觉人工智能的关系，使用人工智能运用在每个营销行动。
　　3.3人工智能营销思维
　　为市场分析提供的人工智能，认为人工智能可以用来识别定义明确的市场中的竞争对手或新市场中的外部选择，并获得产品的竞争优势（即产品在比竞争对手做得更好以满足客户需求的方式）。例如，监督机器学习可以用于市场结构稳定的成熟市场，而无监督机器学习可以用于新市场或发现市场结构和趋势不稳定且营销人员未知的外部选项[9]。在市场营销实践中，预测分析通常用于预测波动的市场趋势和客户的异构偏好。例如，时尚服装品牌用它来预测快速时尚趋势，以更好地满足客户的需求，亚马逊用它来预测客户未来的订单（即预期实现）。现有的研究已经证明了思维性人工智能在市场分析中的各种潜在用途。自动文本分析可以应用于消费者研究、市场营销洞察力（即预测和理解），以及分析消费者考虑启发式。机器学习算法和基于词汇的文本分类可以用于分析各种社交媒体数据集。此外，大数据营销分析现在是产生营销见解的主流方法。特定的应用程序包括映射市场结构为大型零售分类使用神经网络语言模型，通过分析产品的存在购物篮，检测模仿移动应用程序使用机器学习模仿检测方法，并帮助社会媒体内容工程通过使用自然语言处理算法，发现社交媒体营销内容和用户参与之间的联系[10]。
　　4人工智能营销市场未来研究方向
　　在营销中使用不同人工智能的逐步循环过程，它为未来基于人工智能使用的研究提供了丰富的启示[11]。当机械人工智能被用于数据收集时，它会使竞争对手和客户都更加透明，从而使隐私问题的治理对营销人员来说更加重要。当认为人工智能被用于市场分析时，它会将理论驱动的营销研究变成数据驱动的，应该采用营销研究的数据或理论方法的争论。当感觉人工智能被用来理解客户时，就好像人工智能可以真正理解情感，而还没有真正的情感机器。这些问题引发了未来的各种研究课题教育。为了进行人工智能教育，学校将软件领先学校改为人工智能领先学校，以人工智能领先学校为首，通过多种方式进行人工智能教育。
　　人工智能融合教育可以说是为了改善目前的教学、学习活动，将人工智能技术与各种教学、学习工具、资料和活动相融合的教育。在学习主题、概念和功能时，利用人工智能技术应用的工具，可以说是减少学习难度的教育。当机械人工智能被用于收集和集成多个实时、上下文中的消费者数据来源时，侵犯隐私的风险和数据泄露的后果要高得多。要保持这种一体化数据的匿名性更加困难，而消费者对数据共享和数据泄露也更加敏感。
　　在人工智能时代，由于人工智能的数据收集能力，竞争和客户都变得更加透明。现有的研究表明，数据和消费者特征都需要加以考虑。研究表明，某些类型的数据更为敏感，如个人数据、财务数据、健康数据或医疗记录等。未来的研究将需要探索更微妙的方法泶理人工智能收集到的普遍存在的数据。传统的市场研究具有假设检验的优势，而新兴的分析非结构化大数据的机器学习方法则具有数据探索的优点。因此，研究这两种方法如何能够平衡、整合或混合，将使市场营销能够利用数据驱动的市场分析的好处。
　　5结论
　　人工智能最具破坏性的方面是取代和提高了人类的思维能力。现代思维人工智能最具革命性的特点之一是能够通过自动分析大数据来进行个性化分析。这为针对个人客户的市场营销能力创造了一个巨大的飞跃。市场营销主要需要思维智慧和感觉智慧。到目前为止，技术上帮助人们解决这些问题的能力一直很有限。现在随着思维人工智能的快速发展，它正获得承担市场营销中许多思维任务的能力。随着人工智能的进一步发展，它最终甚至会承担起市场营销中的许多感觉任务。
　　参考文献：
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　　[10]陈蓉泉.浅析人工智能在市场营销领域的应用现状与趋势[J].青年与社会，2018（36）：200.
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