巧任何新兴技术都存在增长

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在过去的六到八个月里，生成式人工智能（Artificial Intelligence）已经从科幻电影情节发展成为一种正在颠覆整个行业的技术。 在 The Drum 最近发表的一篇文章中，Marigold 企业战略副总裁 Michele Fitzpatrick 讨论了生成式人工智能彻底改变营销人员进行关系营销的方式的潜力。 我们将分解关键要点，以帮助您了解生成式人工智能的主体、内容和方式。 什么是生成式人工智能？ 企业使用传统人工智能的时间比大多数人想象的要长得多，而且频率也更高——从自动化收益报告到提供动态付费专区，人工智能绝不是一个“新概念”。 然而，生成式人工智能是下一个迭代——最近的研究表明，67% 的高级 IT 领导者在未来 18 个月内优先考虑生成式人工智能为其业务，其中三分之一 (33%) 甚至将其列为重中之重。 在 The Drum 文章中，Fitzpatrick 将生成式 AI 定义为能够创建新内容（包括文本、图像和视频）的任何形式的人工智能。


它的工作原理是从现有示例中学习并使用算法和模型来生成新的东西。 她还强调，生成式人工智能有潜力彻底改变我们作为营销人员进行关系营销的方式，提供更准确、个性化和高效的方式与客户互动，包括： 客户细分：分析客户行为、偏好和其他数据 创建具有相似特征的客户群体。 个性化体验：分析客户的行为和偏好，推荐与每个客户最相关的产品或服务。 客户服务：人工智能是聊天机器人功能的核心，经过训练可以回答客户查询、解决问题，甚至根 阿联酋 WhatsApp 号码数据 据客户偏好提出建议。 推荐引擎：根据客户过去的行为和偏好向他们推荐产品或服务，提高客户满意度并增加销售额。 预测分析：根据客户的行为和偏好预测向客户发送营销信息的最佳时间。 内容创建：根据客户数据和偏好生成产品描述、





社交媒体帖子，甚至个性化电子邮件。 A/B 测试：创建营销信息的变体，以测试不同的客户群，以确定最有效的信息。 潜在客户开发：分析客户互动并识别最有可能成为客户的人。社交媒体监控：通过分析社交媒体数据来识别客户投诉、反馈和意见，从而确定客户对品牌的情绪。 销售预测：分析过去的销售数据、客户互动和其他因素，以创建准确的销售预测。 帮助您编写成功的生成式 AI 提示的 8 个技和使用问题。 生成式人工智能的速度和对准确数据的依赖使得知识产权、版权、数据所有权和数据完整性等话题不容忽视。 在文章中，菲茨帕特里克认为这些问题可以通过教育、卓越运营和积极主动性来解决。 她强调了采用和最大限度地发挥生成式人工智能潜力时需要考虑的一些关键事项： 清晰简洁，以便您的提示易于理解，并为人工智能提供清晰的说明。 具有规范性和帮助性，描述性越强，结果就越准确。 指定输出，包括所需的长度和语气。 指定格式，例如项目符号列表、编号序列或短段落。 通过提示生成人工智能“记住”内容示例并根据该示例创建响应来提供示例。 如果人工智能产生意外或不需要的输出，请进行调整。