数字营销（DM）已经发展成为广泛围绕数据和分析的专业知识。从数据中确定正确见解的能力对于任何在线计划的成功至关重要。然而，数据量以及来源的前所未有的增长使得营销人员感兴趣的事项。
直到几年前，网站流量是与营销人员相关的最大数据。现在已经变得过时的SEO程序被用于增加网站的观众人数。事情似乎受到控制，因为网站是主要的，唯一的数据来源。
然而，社交媒体的出现预示着社交网络的时代，吸引和吸引在线观众的竞争激烈。为了提高品牌在流行的社交渠道上的社会地位，营销人员现在不得不破译一种新的数据。但是，即使在他们可以理解社会分析的深度之前，他们仍然面临着更新的指标和分析形式，因为移动数据的浪潮越来越不可忽视。
用于增强客户个性化体验的移动应用和增强现实应用捕获的数据已经变得与社交网站数据一样重要。随着业务不断增加新的消费者接触点，其收集的数据量在不久的将来将变得无法控制。因此，数字营销现在非常需要人造智能（AI）。
这里有一些AI技术和工具可以将庞大的无法逾越的数据转化为可操作的洞察力来驱动实时决策。
提高预测分析的准确性
机器到消费者（M2C）和机器到机器（M2M）互动是最新趋势之一，在行业中迅速赶上。转型肯定会对营销领域产生影响。在人工智能已经被用于基本的数字营销任务，如计划和广告活动，这是基于从以前的活动中收集的大量数据中提取的洞察力的构想。
即使通过AI工具的帮助，衡量活动绩效的准确性水平也有所提高，从而有效地减少了传统上与营销活动相关的猜测。由于机器学习优先于传统分析，不断改进的AI算法正在帮助数据驱动的预测比以往任何时候都更精确。
实时跟踪消费者行为
虽然每个公司都必须面对最小的客户流失率，但是与保留现有客户的成本相比，获得新客户的费用总是要高得多。通过部署深度学习技术，企业可以系统地跟踪和分析目标群体的数字行为和沟通。随后，AI工具的预测建模技术可以帮助将过去客户的属性和行为与现有客户群进行比较，并发现最终可以帮助他们改善整体消费者体验和最小化流失率的磨损风险。
消费者管理服务自动化
百度小度是通过AI的功能提供快速高效的客户服务的相关示例之一。部署文本，聊天或消息传递应用程序的领先技术是可以帮助组织应对向客户提供未来主义和专业服务的挑战的许多榜样之一，同时保持对基础架构的支出。
例如，AI文本分析工具不仅可以跟踪对生成的内容的分析和响应，而且可以实时执行这些操作。这个工具的改进版更进一步。它不仅仅是了解用户生成的消息内容，而且还可以更准确地确定情绪和情绪来推断意义。
增强信息安全性
使用AI技术的生物认证技术是捕获和共享信息的最为安全的机制之一。它也提高了共享过程的效率，因为大量的数据现在可以更安全地交换，这似乎是不可能的。当代数据收集和传播也最大限度地分析了大量数据，这也带来了更多的见解和更快的决策。
由于数据是消费者期望的个性化体验的关键，因此拥有诸如生物特征认证驱动的机制现在已经使组织能够更安全地保护消费者数据，并通过人工智能技术来保护消费者数据，这将大大有助于保持数字营销的真实性数据完整无缺。
关键
从数据中确定正确洞察力的能力对于数字营销计划的成功至关重要。
人工智能技术和工具可以将大量不可逾越的数据转化为可操作的洞察力，从而推动实时决策。
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