紐約寒冷的冬天是哈雷大衛森摩托的銷售淡季， 經銷商每週銷售一到兩台摩托車， 這樣的銷量遠遠不夠。
有一天， 哈雷摩托總裁Asaf Jacobi在河濱公園散步很久， 碰巧遇到了一家人工智慧公司的CEO， 在討論了哈雷的銷售困境後， 這位CEO建議他嘗試AI驅動的行銷工具。 它可以通過Facebook和Google等數位管道來衡量ROI， 然後智慧優化行銷活動結果資料。 Jacobi決定給“AI行銷員”一個星期的試用期。
結果， 那個冬季週末哈雷在紐約售出15輛摩托車。 這是夏季週末銷售記錄的八倍。
理所當然地， Jacobi繼續使用AI行銷工具。 他的經銷商獲得的高品質銷售線索， 從平均每天1個飆升到40個。 在第一個月裡， 15%的新線索是“lookalikes”， 這意味著那些打電話給經銷商來拜訪的人就像以前的高價值客戶， 他們的購買意願很高。 截止第三個月， 哈雷摩托經銷商的銷售額增長了2930%， 其中有50%來自義大利， 這讓Jacobi設立了一個新的銷售呼叫中心，
Jacobi原本預估的市場規模是：整個紐約市只有2%的人口是哈雷摩托的潛在買家。 但“AI行銷員”告訴他， 目標市場比2%多得多， 並且開始發現那些隱藏較深的潛在客戶， 之前Jacobi根本不知道他們的存在。
這些是怎麼做到的？
今天， Amazon， Facebook和Google正在AI革命中處於領先， 他們通過高度個性化、有針對性的廣告和行銷來吸引客戶， 為大多數消費品公司和零售商帶來巨大的市場優勢。 然而， 也有大量的公司開始提供基於AI的行銷工具， 通過軟體即服務（SaaS）， 按租戶數量即付即用， 獲取更低的成本。 也就是說， 這些工具使得公司不需要聘請昂貴的資料科學家來自建系統， 也無需逐個優化各個行銷管道， AI新工具可以處理所有管道的完整流程。
在哈雷大衛森的案例中， AI行銷工具通過生成線索來驅動門店客流量， 將那些在經銷商網站上填寫資訊、向銷售人員口頭表達購買意向的人定義為客戶。
通過哈雷大衛森提供的創意內容（廣告語和視覺效果等）以及關鍵績效指標（KPI），
通過使用這些資訊， AI找到了與老客戶特徵相似的“lookalikes”， 並創建了一些小的樣本組， 以便在更廣泛的範圍內開展測試活動。 它利用這些測試收集上來的資料來預測哪些廣告語和視覺效果——以及成千上萬的其他變數——最有可能通過不同的數字管道（社交媒體、搜索、顯示、電子郵件或短信）將不同的受眾群體轉換為客戶。
一旦確定了哪些是有效的管道、哪些不是，
當 AI 發現具有“打電話”一詞的廣告語， 例如“不要錯過每一輛低價的二手哈雷！現在就打電話詢價吧！”——這句廣告語比有“買”字出現的廣告語效果好447%， 如“現在就從我們店購買二手哈雷！”那麼AI行銷工具就會立即將所有廣告語中的“買”改成“打電話”。 至於結果呢， 好數字自己會說話。
AI的厲害之處：讓一切有據可依對於哈雷摩托， AI評估了什麼是適合線上上管道投放的行銷內容， 以及什麼不是， 並將其學到的內容用於創造更多的轉換客戶機會。 換句話說， 系統只將資源配置給已經被證明可行的管道， 從而增加了數字行銷的ROI。 消除拍腦袋決策， 收集和分析大量資料，並將資料優化利用，讓一切有據可依，這是AI的優勢。
傳統的行銷模式中，行銷人員基於買家的立場，同樣去分析客戶行為資料，作為尋找新客戶的指南。這些結論部分來源於歷史資料，部分純粹出自猜測、直覺和行銷人員的經驗。哪些圍繞設想中的客戶角色制定行銷計畫的公司，傾向於使用類似的“鈍工具”（如總銷售額）和更多的猜測，去評估什麼是有效的行銷管道、什麼不是。
AI系統不需要創建客戶角色，而是通過確定哪些實際的線上行為可以帶來更高的ROI，然後找到展現這些行為的潛在買家，確定他們是否線上，如果不線上就喚醒他們上線。為了確定哪些工作是有效的，AI只關注結果：此特定操作增加了多少轉化？這個關鍵字是否能帶來高品質線索？這筆費用是否提高了ROI？
即使配備數位工具和其他行銷技術，人類一次也只能管理幾百個關鍵字，而且不具備精確的跨管道應用洞察力。相反，AI工具可以每分鐘處理數百萬次的互動，管理數十萬個關鍵字，並在數千個消息和創意變體中運行測試，以預測最佳結果。
而且AI不需要睡覺，它可以24小時全天候做這些。
因此，AI可以確定企業應該花多少錢、在哪裡花錢取得最好的行銷效果。相較於過去依賴直覺和經驗來確定廣告投放管道，AI即時和自主地行動，根據每個廣告系列不斷變化的結果參數，即時修改對應的購買策略。
AI在手 業績我有對市場行銷來說，AI是新生事物，大多數行銷人員會對AI有警惕意識，擔心市場會失控，他們認為由一個黑盒子來做出市場行銷決策是不靠譜的。所以對CEO和行銷總來說，逐步採用AI工具和系統是明知的選擇。就像哈雷摩托總裁Jacobi，他不會讓AI一次性替代行銷人員的全部工作。發現人工智慧潛力的最佳方式是做一些小型、快速、可逆的實驗，可以在單一的銷售大區或廣告投放管道中，先試試AI的功力。
在這些實驗中，定義關鍵指標很重要。例如：獲取新客戶和潛在客戶的廣告投放ROI。
要明確的是，你首先需要明確想要什麼，才能去選擇實現它的工具。一些工具專注於單個管道或績效目標，例如優化向每個客戶精准推送的網站內容。也有一些供應商提供通用型AI工具，需要針對特定用途和公司業務需求定制。還有其它AI工具可用於資料監測和分析，但不能被定制化。
這是值得下本的事情，事實上，第一批探路人已經嘗到了甜頭。哈雷摩托總裁Jacobi說：“這個系統一直在變得越來越好，演算法將繼續改進。去年，我們的業績翻三倍。”
這對Jacobi和他的員工來說簡直太棒了，對他的競爭對手則是噩耗啊有木有。
本文作者為Brad Power，他是一名諮詢顧問，幫助企業更快地革新其產品、服務和系統，以應對不斷加劇的競爭。
收集和分析大量資料，並將資料優化利用，讓一切有據可依，這是AI的優勢。傳統的行銷模式中，行銷人員基於買家的立場，同樣去分析客戶行為資料，作為尋找新客戶的指南。這些結論部分來源於歷史資料，部分純粹出自猜測、直覺和行銷人員的經驗。哪些圍繞設想中的客戶角色制定行銷計畫的公司，傾向於使用類似的“鈍工具”（如總銷售額）和更多的猜測，去評估什麼是有效的行銷管道、什麼不是。
AI系統不需要創建客戶角色，而是通過確定哪些實際的線上行為可以帶來更高的ROI，然後找到展現這些行為的潛在買家，確定他們是否線上，如果不線上就喚醒他們上線。為了確定哪些工作是有效的，AI只關注結果：此特定操作增加了多少轉化？這個關鍵字是否能帶來高品質線索？這筆費用是否提高了ROI？
即使配備數位工具和其他行銷技術，人類一次也只能管理幾百個關鍵字，而且不具備精確的跨管道應用洞察力。相反，AI工具可以每分鐘處理數百萬次的互動，管理數十萬個關鍵字，並在數千個消息和創意變體中運行測試，以預測最佳結果。
而且AI不需要睡覺，它可以24小時全天候做這些。
因此，AI可以確定企業應該花多少錢、在哪裡花錢取得最好的行銷效果。相較於過去依賴直覺和經驗來確定廣告投放管道，AI即時和自主地行動，根據每個廣告系列不斷變化的結果參數，即時修改對應的購買策略。
AI在手 業績我有對市場行銷來說，AI是新生事物，大多數行銷人員會對AI有警惕意識，擔心市場會失控，他們認為由一個黑盒子來做出市場行銷決策是不靠譜的。所以對CEO和行銷總來說，逐步採用AI工具和系統是明知的選擇。就像哈雷摩托總裁Jacobi，他不會讓AI一次性替代行銷人員的全部工作。發現人工智慧潛力的最佳方式是做一些小型、快速、可逆的實驗，可以在單一的銷售大區或廣告投放管道中，先試試AI的功力。
在這些實驗中，定義關鍵指標很重要。例如：獲取新客戶和潛在客戶的廣告投放ROI。
要明確的是，你首先需要明確想要什麼，才能去選擇實現它的工具。一些工具專注於單個管道或績效目標，例如優化向每個客戶精准推送的網站內容。也有一些供應商提供通用型AI工具，需要針對特定用途和公司業務需求定制。還有其它AI工具可用於資料監測和分析，但不能被定制化。
這是值得下本的事情，事實上，第一批探路人已經嘗到了甜頭。哈雷摩托總裁Jacobi說：“這個系統一直在變得越來越好，演算法將繼續改進。去年，我們的業績翻三倍。”
這對Jacobi和他的員工來說簡直太棒了，對他的競爭對手則是噩耗啊有木有。
本文作者為Brad Power，他是一名諮詢顧問，幫助企業更快地革新其產品、服務和系統，以應對不斷加劇的競爭。