与任何不断发展的技术一样，使用人工智能既有优点也有缺点。在数据隐私、偏见和歧视 方面，还需要考虑道德问题。
“人工智能不再是少数极客关注的小众话题。这是所有营销人员都需要迅速了解的领域。”
-吉姆·莱金斯基（Jim Leckinski），西北大学凯洛格市场营销学院副教授。
人工智能在数字营销中有哪些优势？
提高生产力——自动化各种工作，以便您可以将时间和精力转移到更困难和更具战略性的任务上。
提高效率——处理繁琐重复的活动，例如数据输入、分离营销活动线索以及回复消费者查询。
揭示洞察力——消除猜测并提供数据驱动的功能，以开发更有效的营销方法并开辟新的营销机会。
提高投资回报率——通过评估数据、改善用户体验以及为消费者提供完成购买旅程所需的内容来预测购买行为和选择。
创建和优化内容-自动化内容创建，为所有在线渠道大规模生产优质内容。
大规模个性化——分析客户数据并生成个性化建议或内容以增强客户体验。
预测分析——根据历史数据预测消费者行为或市场趋势，帮助更准确、有效地规划。
自动化任务-处理日常任务，例如数据分析、客 法国电报数据 户细分、电子邮件分类、数据输入或基本报告。
人工智能在数字营销中的缺点
偏见- 人工智能的有效性取决于它所利用的数据，因此它并非天生中立。这意味着您需要意识到人工智能驱动的策略中可能存在种族、性别、文化或社会经济偏见。
不准确——数据中的错误或不准确可能导致错误的分析和可能代价高昂的商业决策。
道德- 道德问题包括操纵用户数据和行为、同意以及超针对性广告中的“令人毛骨悚然的因素”。
数据敏感性和安全性——人工智能系统通常需要访问大量数据集，其中可能包含需要安全管理的敏感信息。
透明度——随着人工智能生成的内容变得越来越普遍，有关透明度、剽窃、作者身份和知识产权所有权的问题变得越来越重要。
人工智能驱动的数字营销中最常用的技能是什么？
有效使用人工智能技术的关键是让它与你的角色相适应。仅仅知道如何使用人工智能是不够的。你还需要知道为什么要使用它。
例如，它是否符合你的业务和职业目标？它是否能帮助你更有效地实现组织目标？它是否能为你节省时间，而不仅仅是创造更多任务？
您需要了解基础知识，还需要深入研究人工智能，以便使用它来实现您的目标，无论是产生和培育潜在客户还是改善客户服务。
以下是您应该考虑掌握的一些关键技术技能，以提高您在 AI 技术方面的更广泛能力：
数据管理
数据分析
测试
内容个性化
营销自动化
流程分析与改进
使用人工智能培养这些技能可能会减轻您在处理技术时可能感受到的一些恐惧。您对模型和技术越熟悉，它就越不可怕！
但这不仅仅关乎编码或内容营销等硬技能。公司寻求的是具有创新思维和技能的营销人员，以解决问题为中心。
“我与广告公司和大公司学习与发展部门的很多人交谈过，他们经常谈论硬技能。我希望看到人们学习如何编码。我希望看到他们运用它并获得投资回报，”克拉克·博伊德在DMI 播客上说道。