AI营销-（从多渠道到全渠道）

作者简介

拉斯穆斯·霍林德（Rasmus Houlind） 全渠道和数字营销领域的思想领袖，在北欧多家知名公司任职，为当地许多大品牌提供全渠道销售策略、顾客体验管理、顾客关系管理、顾客终身价值管理、大数据和数字销售策略等领域的顾问服务。自 2015 年以来，他一直担任营销技术公司阿吉力克的首席战略官。 科林·希勒（Colin Shearer） 人工智能和高级分析领域的先驱和思想领袖，他设计和开发了克莱门汀数据挖掘系统，建模原理主要偏向于数学算法，目的就是通过对数据的整理、建模，挖掘出相关结果，指导管理实际；主要应用于数据量大的分析，或者连接 至 数 据 库 进 行 分 析。2016 年 12 月， 他 进入总部设于芬兰的休士顿分析公司（Houston Analytics）担任首席战略官。

内容简介

人工智能和分析技术应用广泛，如何使用它们达成特定的营销目标？为了更好地理解它们，我们要深入了解传统的营销工作：细分市场。 传统的细分市场通过辨别客户的特征或行为等简单方式，识别不同的客群。营销人员对市场进行高级和（或）定性研究后做出假设并进行细分。 问题在于，这个以假设为基础的方法，得出的是营销人员主观定义的市场细分模型，而不是完全基于现实数据的模型。即使模型受到肯定且具有使用价值，它也无法跟上时代发展。在现代世界，客户行为偏好的变化速度很快，这意味着客户常会在不同的子市场间游移。这些市场的划分规则会跟不上时代，并且越来越不符合现实情况。 机器学习使数据驱动法成为可能。该方法基于客观的事实数据，使用聚类算法自动创建细分模型。为了方便阅读，本书作者称其为“自动细分市场”。这是本章开头有声读物公司马丁团队所采用的聚类类型。 聚类算法能应用在任何数据子集上。例如，公司可以根据客户的描述性属性、行为或结合这两个特征对他们进行聚类。算法自动生成的每个聚类都可以被视为一个细分市场。 正如在有声读物公司案例中了解到的，找到这些聚类的显著特征，你就能从中得出重要信息，并针对各个聚类完善营销活动。你可以使用聚类查看工具，帮助可视化这些信息，或者进一步使用机器学习算法自动提取聚类信息。例如，创建分类算法可以显示 19 号聚类与其他聚类的差别。 1.本书深度剖析在AI驱动的未来，如何运用大数据、云计算等技术构建全方位、立体化的全渠道营销体系。揭示跨平台整合的实战策略，助力品牌精准洞悉消费者行为，实现个性化互动与无缝购物体验。 2.在当下数字化转型的洪流中，企业面临的不仅是市场环境的变化，更是营销理念与技术手段的革新。这本精心编纂的著作以其前瞻性的视角，引领读者深入探索AI科技如何重新定义现代营销格局。书中结合丰富案例，以数据赋能，解锁全渠道营销的终极潜力，引领企业在数字化转型中抢占先机，实现业绩飞跃增长。 3.全书通过生动翔实的国内外成功案例，解析了品牌如何借助AI力量打破销售壁垒，构建无缝衔接的消费者体验旅程，从而提升品牌形象、增强客户粘性，并最终驱动销售业绩持续增长。无论您是寻求营销策略升级的企业决策者，还是致力于推动企业创新发展的实践者，这本书都将为您提供宝贵的理论框架和实战指南。