大数据、云计算、区块链等新智能技术与人工智能的结合将进一步促进整个营销传播链条不断智能化，推动智能营销传播的发展。智能营销的出现，重构了已有的媒介生态，重塑了消费者的物理生活和虚拟生活的行为和路径，为营销传播提供了新的探索可能。
1、消费者信息数据收集的全场景化5G技术与物联网技术的结合，重构了人与物，物与物，物与信息、信息与信息的连接方式，实现了“万物皆媒”。两种技术的结合使得虚拟和现实的边际越来越模糊，为广告主提供了更多可基于消费者数据信息的新型广告投放场景。
传感器技术是物联网的连接基础，传感器技术可以增加信息来源的途径，增强信息采集的维度。媒体平台以智能手机作为载体，而进入“5G+物联”的智能媒体时代。现今的新闻媒体可以通过传感器实时收集新闻数据并进行新闻报道，提高了新闻的时效性。但由于消费者在同一场景不同时刻和不同场景下的数据是动态变化的，真正了解消费者的需求也不能仅对单一的场景数据分析。在智能技术的辅助下，智能手机不再是唯一的传感器，二维码、可穿戴设备(限镜、手环等)、置于家具中的芯片等，都将是传感器的一部分。智能技术下的场景将不再是单一的情境或者语境，而是成为在多样化传感器基础上形成的“触点和场景”。消费者身边所有的智能化产品或服务都将成为一个触点。不仅消费者可以通过触点接收广告信息，广告主与品牌方也可以通过点实时了解消费者的喜好，接收消费者的反馈。这些触点涵盖消费者生活的方面面，可以真正实现对消费者信息数据收集的全场景化和跨场景化。
2、营销传播的创意的智能化、定制化内容营销是现阶段营销传播的手段之一，而创意是内容营销的核心。内容营销是“包含创造、组织、分配、详述过程等，涉及有趣、贴切、有用的内容。目标是与特定的用户群，展开有关内容的对话。通过内容营销，消费者可以从品牌的支持者和拥护者转变为品牌的推广者。
智能技术的应用虽然为广告主和品牌提供了更为广泛而丰富的媒体平台，但媒体形态的多样性也对广告主和品牌方的内容营销提出了更高要求（尤其是创意）。仅仅是创意在形式上的转换，已经不能满足不同媒体上不同受众的喜好。人工智能的入将通过智能化手段实现基于媒体平台的动态创意优化，满足消费者的个性化需求，提升内容营销的效率。
人工智能将在5G物联网、大数据、云计算等智能技术辅佐下，实现创意生产的智能程序化。在传统的营销传播过程中，营销人员时常为了一个最好的创意而耗费大量人力物力。由于受到个人经验以及对消费者了解不完全的限制，所谓的“最好的创意”，并不能很好地与消费者产生互动，满足消费者的喜好。人工智能将解决该问题，为广告主和品牌方提供最佳的创意和最合适的营销方案。基于人工智能的程序化创意建立在对内容创意数据和消费者数据的机器学习和深度学习基础之上，是一种自主性学习。相比较先前按照设定算法的程序化创意，以人工智能技术为基础的程序化创意更具智能化。在了解消费者的痛点后，有针对性地进行内容创意的程序化生产，让营销从 “千人一面”演变为正真的“千人千面”。
3、链路化的营销传播信任体系重构营销传播中，消费者的决策路径有着线性逻辑下的非线性特征。广告主与品牌方往往很难有效地衡量传播价值与销量数据的关联性。低价值流量、技术暗箱等，也让整个数字营销传播行业的信任备受危机考验。区块链的智能合约功能，可以让数字广告的真实展示次数被记录，且无法更改，实现整个营销传播过程的透明化。同时，对消费者在媒介上的不同行为的进行链路引导，结合内容营销实现需求触发后的即时满足。透明化的传播数据与链路，让广告商可以实时监控不同受众与内容匹配后的点击率、响应率和响应结果等，并结合分受众信息，进行更为精准的广告投放。
4、营销传播的精准性和匹配度消费者每天在不同场景中产生的数据是极为庞大的，其中包含视频、图片、地理位置、网络日志等结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。借助大数据技术，可以完成对数据进行整合和深度挖掘，筛选出有效信息。
云计算将通过内容识别完成对关键性元数据的提取，并通过等级和置信度对相似的数据进行聚合，形成具有代表性的消费者标签。例如：人口标签是一级标签，其下属的性别、年龄、星座为二级标签，这些标签又会与不同场景标签进行匹配，实现更为精准化的营销传播。
大数据和云计算将基于人工智能生成的内容创意在不同场景下，根据消费者的实时数据进行营销传播，场景信息与消费者信息的精准化匹配，将促成消费者的消费行为。并通过云计算实现营销传播策略的时优化，目前由于不同媒体平台的消费者数据信息是不互通的，数据呈现分区化和分层区，形成了一座座“数据孤岛”。这无疑也加重了广告主和品牌方数据处理的负担，而“大数据+云计算”与“5G+物联网”技术组合的协同效应，将进一步辅助广告主与品牌营销全面化、立体化地了解消费者的互联网行为，以及其背后对应的消费者偏好，使消费者画像不断精确，实现广告效果的可量化，实现广告策略的可优化，实现“品效合一”
5、跨场景的营销传播覆盖在智能技术的不断推动下，营销传播将实现真正意义的跨场景传播。现阶段的数字营销传播已经实现了在线消费者于特定环境中与广告的匹配，而5G技术和物联网技术的结合，会让真正的让“万物互联”实现。并配合全链路传输，对受众的特征与状态更迅速地识别，完成对线上和线下受众数据的收集与分析。5G的高速数据传输与低延迟的物联网传感器，将基于场景中收集分析得来的数据完成适当的广告匹配。实现虚拟广告位和物理广告位的实时动态展示，完成定制化营销传播。当消费者步入相对应的场景之中，云计算技术将唤起被存储数据，完成数据匹配，消费者就会收到符合其需求的广告链接。这些链接不仅能提供详细的产品信息，还能提供精确的室内引导，为消费者带来全新的体验。
6、沉浸式的互动体验传播智能技术将进一步推动沉浸式互动营销传播的发展。与基于图文和视频的营销传播相比，依托AR(增强现实)和VR(虚拟现实)的营销传播，会更侧重于为消费者营造出由产品服务带来的直观而亲密的感觉，使消费者产生身临其境之感，具有天生的优势。
在智能技术的辅助下，未来的沉浸式互动营销传播将呈现VR、AR、MR(混合现实)、XR(扩展现实)的四足鼎立，为消费者带来更为丰富的临场感和极强的购物体验。
从6大营销变化可以看出，智能营销实现了整个营销传播的赋能，为数字营销传播提供了更多想象力与动力。在人工智能技术的辅助下，智能营销将实现“人性化”、“程序化”、“智能化”，广告行业也将焕发新的活力。
人工智能为销售带来了效率和有效性。
AI如何支持销售？
作为销售领导者，你可能听说人工智能将统治世界。你可以想象一个未来，所有销售都由廉价而有效的 AI 助手完成。我们还没有做到这一点，主要是因为人工智能还不够成熟，无法处理销售所需的复杂对话和关系建立，因此，Gartner预测，只有 30% 的 B2B 公司会使用某种人工智能来至少增强他们的主要业务之一。
销售流程，到2020年 的今天AI的目的并不是要取代销售代表，但作为一个助理来帮助他们自动执行重复性任务，例如数据输入和会议安排或不需要个人关系的复杂工作，例如销售预测通过突出客户响应中的模式，使他们能够更有效地确定优先级并成为更好的销售人员为团队领导提供销售代表与潜在客户之间所有沟通的详细分析，包括电子邮件、电话和聊天。
我们已经确定了 15 个人工智能用例，并围绕当今销售领导者的 4 项关键活动构建了这些用例。我们目前专注于内部销售，例如，零售销售职能有不同的主要活动，因此有不同的 AI 用例。
这些活动中的主要销售活动和人工智能用例是：
预测销售
需求预测
预测很复杂，但可以自动化。AI 允许根据所有客户联系人和以前的销售结果自动准确地进行销售预测。为你的销售人员提供更多的销售时间，同时提高预测准确性。
启用销售代表
更好的优先排序可以使销售代表更好地利用他们的时间。销售代表通常会利用他们过去 5 到 10 年的经验来决定关注哪个潜在客户。但是，人工智能系统可以利用来自数百名销售代表的数据来了解增加潜在客户购买可能性的因素，并帮助你的销售代表专注于合适的潜在客户。
领先一代
如果你喜欢你的销售代表，请为他们提供线索！如果没有潜在客户，销售代表会花费宝贵的时间来寻找潜在客户，而不是达成交易。
预测销售/潜在客户评分
潜在客户生成后，需要确定潜在客户的优先级。 这些平台根据 3rd 方和公司数据对客户的转化可能性进行评分，让你的销售代表能够有效地确定优先级。
潜在客户优先级的另一个数据来源是贵公司的流量。网站识别工具 可以帮助企业利用潜在客户与贵公司数字资产的互动方式来管理潜在客户的优先级。这些工具使你能够识别在公司网站上花费时间并提供公司联系信息的潜在客户。你定义高质量潜在客户的标准，然后这些平台会自动将“触发报告”发送到你的销售代表的收件箱。
销售内容个性化和分析
一旦确定了优先客户，销售代表就会根据他们的需求和偏好提供个性化的销售内容，为他们提供更好的服务。潜在客户的参与率随着个性化内容的增加而增加，企业可以转化访客并留住客户。
销售代表下一步行动建议
AI 将分析你的销售代表的行动，并分析潜在客户以建议下一个最佳行动。没有人愿意在电子邮件设置演示上浪费时间，因为他们本可以完成另一笔交易。
自动化销售活动
不需要建立关系的简单活动或活动可以自动化。
销售数据输入自动化
AI 将轻松、智能地将来自各种来源的数据同步到你的 CRM 中。
销售代表回应建议
AI 将在与潜在客户的实时对话或书面消息中建议回复。
会议设置自动化（数字助理）
让 AI 安排会议，为你的销售代表腾出时间。例如，Calendy 将电子邮件和对话链接到你的日历，而 Clara 回复你的电子邮件并组织你的会议。
销售代表聊天/电子邮件机器人
商界领袖声称聊天机器人可以将销售额平均提高67%。这是因为销售聊天机器人可以通过个性化消息帮助打破僵局，让客户更容易在那一刻参与或稍后返回聊天。AI 算法还可以创建特定于某个人的定制电子邮件，并帮助销售代表拓展潜在客户，而无需浪费时间编写大量电子邮件。
店内销售机器人
这主要与 B2C 相关。 实体机器人已在各种类型的商店中试用。自 2016 年以来，Lowe's 一直在与 Fellow Robotics 合作试验 LoweBot。鉴于在各种任务中替代人类的成本和难度，这些机器人似乎将在未来几年内保持小众地位。
人工智能头像
随着你的销售AI Avatar学习，它会变得更加智能并自动与潜在客户建立数字营销互动。这是另一个可以提高客户参与度的应用程序，因为人类更愿意与类人生物互动。例如，Dave.ai是 AI Avatar 供应商，可帮助企业在 VR 的帮助下将概念室中的家居生活方式产品可视化，并提供基于 AI 的推荐。
销售分析和绩效管理代表
销售归因
利用大数据准确地将销售归因于营销和销售工作。
客户销售联系人分析
分析包括电话或电子邮件在内的所有客户联系方式，以了解推动销售的行为和行动。与你的所有销售人员分享这些见解以提高生产力。
价格优化
基于机器学习的动态定价工具自动抓取网络以收集竞争对手的数据，并根据竞争对手的定价信息和个人客户的价格感知提供定价建议。
布局优化
在 B2C 零售中，人工智能驱动的分析可帮助企业根据客户行为数据优化店内/网页布局。
如需更多信息，请随时阅读我们关于销售分析的文章。
现在你了解了销售中的 AI 应用程序，你可以在我们的销售中的 AI部分阅读更多关于这些应用程序的信息。你可以发现市场上所有最新的AI 支持的销售助理软件，并了解如何将人工智能引入你的工作环境，使其更加高效和创新。
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