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数字营销人员面临的挑战

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数字营销人员可以证明技术对其行业的重要贡献。人工智能、机器学习和自然语言处理可以提供更好的客户体验。

例如,人工智能聊天机器人学习人类行为。然后,他们可以按时响应客户的查询。营销人员还使用它们根据过去的购买行为做出产品推荐。

同样的技术也有助于对话营销。当客户感觉他们是在与人类而不是机器交谈时,他们更有可能购买。

数字营销人员还可以将人工智能用于人才获取平台。假设部门正在寻找内容作家。通过发布职位,他们得到了大量的回应。

AI可以查看潜在客户的简历和文章。然后招聘人员会获得有关最佳候选人的推荐。它节省了人工检查每个应用程序的时间。


然而,尽管有好处,但数字营销人员在人工智能方面面临一些挑战。我们将在下面的文章中探讨其中的一些。

1.人工智能不断发展的本质

技术的不变之处在于它不断发展。数字营销人员必须跟上变化和新兴趋势。

但是,拥有正确的信息是不够的。公司还必须具备升级软件的能力。只有这样,他们才能确定适应现有环境。

团队还必须小心升级过程。任何故障都可能导致数据或代码丢失。如果没有适当的备份,恢复这些将既费时又费钱。


2.对人工智能技术缺乏信任

84%的数字营销人员认为AI可以增强客户体验。然而,该报告继续表明,人们对这些技术存在一定程度的不信任。

对于处于采用试点阶段的人来说,不信任程度高达75%。已经采用该技术的另外53%的人仍然有一些疑问。

一些疑虑可能是因为人工智能仍然是一个新概念。对于没有接受过适当培训的任何人来说,这也可能非常复杂。一些客户也对某些方法不满意。例如,推荐工具根据过去的活动学习行为。

然后它会根据见解推荐产品或服务。客户可能对似乎太了解他们的技术持谨慎态度。但是,接受度正在上升。这预示着将人工智能纳入数字营销主流的好消息。数字营销人员在使用AI应用程序时必须更加透明。

例如,他们可以向客户解释他们将如何使用数据。它消除了应用程序的神秘性和复杂性。最终,客户将更加信任流程。


3.缺乏IT基础设施

设置IT基础设施的初始成本可能相当高。计算机系统等硬件需要资本投资。还有随之而来的维护费用。该公司还需要一个IT团队来监督运营。

现实情况是,有些人可能缺乏经济实力。好消息是基于云的解决方案是可用的。供应商按月或按年收费提供基础设施和支持。对于无法负担内部系统的企业来说,它成为一种可行的解决方案。


4.优质数据短缺

不谈数据就谈不上数字化。数字营销人员依赖于所有营销活动的数据。他们将其用于竞争对手分析、潜在客户生成和市场研究等方面。

人工智能工具的所有功能也依赖于这些。以上面的AI聊天机器人为例。营销人员必须拥有构成AI数据库基础的数据。

预定义的脚本为聊天机器人学习人类行为提供了参考资料。然而,缺乏高质量的数据。在查看特定于AI应用程序的应用程序时,情况更糟。它成为技术发挥最高水平的障碍。

组织必须找到一种方法来克服数据质量挑战。的确,公司每天都会收集和生成大量数据。但是,在为AI营销需求找到正确的数据方面仍然存在困难。


5.道德和伦理问题

任何自动化都会带来一些道德和伦理问题。最重要的因素之一是自动化导致的失业。统计数据显示,多达37%的员工担心因自动化而失业。到2022年底,人类工作时间可能会减少13%。到2030年,2000万个制造业工作岗位可能会使用机器人。

但是,乐观主义者认为自动化将创造新的就业机会。这也是那些从事多余工作的人寻找新职业道路的机会。公司还必须投资于适当的安全措施来保护客户数据。隐私问题正在成为一个问题。


总结:

人工智能等技术创新改变了数字营销格局。然而,正如我们在上面强调的那样,还有一些挑战需要克服。但是,前景是积极的,有很多值得期待的地方。