审视 AI 快速融入营销自动化平台

这是关于 AI 融入营销自动化平台的四部分系列之一。

生成式 AI 的快速采用使营销技术专业人士的兴奋度增加到 11。 Salesforce、HubSpot 和其他市场领导者正在对营销自动化平台的核心用途——数据管理、活动/潜在客户管理和工作流程/集成——进行人工智能增强。 它们将改变营销人员日常处理的任务组合，并影响计划中的客户体验和满意度改进。

这句话总结了人工智能影响的规模：

“下一代营销人员知道，为了提供现代消费者期望的个性化和体验，营销必须变得更加智能。 它必须成为营销人员+机器。”

– Paul Roetzer 和 Mike Kaput，人工智能营销

该声明可能适用于市场营销自动化平台 (MAP) 的主流采用，作为 martech 的原始自然语言处理。 他们在 10 年前经历了一个转折点——类似于我们今天看到的 AI 转折点。 营销自动化的广泛采用为 martech 应用程序的指数增长奠定了基础，到 2022 年，该应用程序增加到 10,000 多个，与 2011 年相比增长了 6,000%。

为什么这很重要。 通过将 MAP 与 AI 相结合，将出现新的功能，进一步扩大大多数组织的 martech 堆栈基础的影响：与 CRM 集成的核心 MAP。 因此，martech 领导者应该投资于发现可以修改以包含新的 AI 功能的用例。 人工智能驱动的、久经考验的最佳实践将在 2023 年及以后推动价值。

以下是人工智能将如何应用于三个核心营销自动化用途。 这三者中的每一个都将成为来年更深入的后续报道的重点。

当我们的数据用于训练公司特定的 AI 模型时，数据质量将变得更加重要。  

有关客户和潜在客户的基础数据是个性化营销的筹码。 随着捕获数据的数量和种类的增加，将需要重新集中精力，以适应下拉菜单、表单字段等中更自然的语言标准值，以描述客户参与。 人工智能将使营销人员能够更有效地理解、处理和分析数据。

活动和潜在客户管理。 人工智能将在现有工作流程中启用新的活动方法。 生成式 AI 将通过在内容 AI 集成提示或要求 AI 助手帮助“编纂”业务流程之间进行选择来为这些方法提供支持。

工作流和集成。 将测试先前假设的更广泛操作和编排的范围限制。 如果生成式 AI 可以帮助编码人员纠正代码，那么它可以帮助将开放 API 扩展到原生集成之外只是时间问题。

本机平台集成是 CRM 和营销自动化平台之间的字段映射和工作流的原始自然语言。 我们可以使用自然语言软件界面来设置它们，而不是要求 IT 团队构建自定义 API。

尽管总体 AI 趋势正以前所未有的速度发展，但重新投资这些核心 MAP 流程将使您的组织做好准备，以快速适应这些注入 AI 的新功能。

回来查看本系列的第二部分，了解将 AI 注入数据质量。

等不及了？ 看看我在下周的 MarTech 会议上的演讲，“新学校，旧学校：驾驭当前的营销自动化格局。”

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