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认知计算如何让你成为一名更好的营销人员

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详细介绍
去年,使用人工智能与人类互动的机器人索菲亚(比如吉米·法伦)访问我的大学时,我感到震惊。

起初,我认为索菲亚的智能水平与简单的机器人类似,比如Siri,它只能进行基本的对话,解决简单的问题和请求。但当索菲亚的开发者开始问她的问题时,她彻底驳斥了我的假设。她口齿伶俐,面部表情生动,智慧惊人。Sophia在智力和社交方面与人互动的能力似乎是人工智能领域最令人兴奋的进步之一。但问题是,她实际上无法理解对话——她的软件被编程为对常见问题或短语给出脚本式的回答,从而产生一种错觉,认为她在自然地与你互动。不过,Sophia并不需要能够自然地与人类互动。她被设计用来进行更简单的互动,比如陪老人去养老院,帮助人们在大型活动或公园里找到自己的路。

如果开发人员想要创建能够与人类自然交互的计算机系统,进而处理更高风险的情况,比如帮助教师为每个学生开发个性化的学习轨迹,或者帮助医生为患者提供更佳建议,他们需要将认知计算编程到其软件中。

认知计算是人工智能的一个子集,它可以以人类思考、推理和记忆的方式分析大量数据,因此专业人士可以自然地与该技术互动,并从中提取数据支持的建议。

营销人员甚至可以使用认知计算来打造更人性化的客户旅程。但在我们深入探讨品牌如何将认知计算应用于其营销策略之前,让我们先来看看它到底是什么。什么是认知计算?认知计算融合了研究人脑及其工作原理的认知科学和计算机科学的分支,如深度学习、神经网络、机器学习、自然语言处理、人机交互、视觉识别和叙事生成,以帮助计算机系统模拟人的思维过程。

由于认知计算可以处理大量数据,人类无法像计算机系统那样消化和模仿人脑,因此这项技术有着惊人的潜力,可以增强我们的能力——而不是取代我们——并帮助我们做出更好的、数据驱动的决策。

认知计算在营销中的应用作为营销人员,我们总是想做得更好。完善我们的流程和战略以解决客户的问题是我们的使命。但为了了解哪些策略真正有效,哪些不有效,我们通常需要分析大量复杂数据。

数据分析似乎是一项艰巨的任务,尤其是如果你是一个更具创造性的营销人员。但如今,认知计算可以帮你处理数据,帮助你更快地做出更好的决策,磨练品牌的重要方面,比如品牌声音、报告和客户支持。

品牌声音衡量你的品牌声音是市场营销中更具挑战性的任务之一。语气是主观的,因此,虽然你的一些同事可能会认为你的内容读起来像是一个有冲击力的出版物的专题故事,但其他人可能会认为它读起来像是点击诱饵。

使用认知计算,你可以直接将你的内容插入算法,比如Contently的音调分析器,该技术将分析和量化你的品牌声音。

IBM Watson支持的技术尽可能多地从内容中提取文本,并为五个特征——表达能力、正式性、社交能力、同理心和情感——分配一个数字分数,帮助Contently的客户了解他们的品牌声音到底是什么。他们还使用音调分析zer帮助他们模仿他们最喜欢的出版物,并找到能够用他们品牌所期望的语调写作的自由撰稿人。

报告在大多数企业组织中,特定的营销团队通常会存储他们的数据,这使得部门很难跟踪所有客户的接触点,了解他们真正的买家的旅程。Equals 3的创始人

将这个普遍存在的问题视为一个商业机会,因此在2015年,他们与IBM Watson合作推出了Lucy,这是一个认知计算营销解决方案。Lucy帮助《财富》1000强企业在一个平台上通过自然语言查询访问所有营销数据,就像搜索引擎一样。

一旦组织向Lucy提供数据,她就可以使用人工智能和认知计算将其信息立即组织到特定的报告中,为营销人员节省了无数小时的手动报告时间,并为他们提供了更高的透明度。我们手机上的

客户支持数字助理,如Siri,对有限的请求和问题有预先编程的响应,但具有认知计算能力的客户支持技术实际上可以理解自然语言,准确回答人们的问题,并更高效地运行客户支持。例如,希尔顿酒店有史以来个礼宾机器人康妮可以帮助客人找出最吸引人的地方,更好的餐厅,她甚至可以移动并指向自己的身体,引导客人前往酒店的任何地点。他们所要做的就是问康妮他们的问题,她可以很快帮助他们。在康妮的帮助下,希尔顿酒店的员工最终可以通过拿起更多的电话和更快地为客人办理入住手续来提供更好的客户服务。

认知计算会让人工智能超越炒作,走向现实吗?

人工智能是市场营销中更受欢迎的技术之一。但是,如果团队能够充分利用认知计算,以更人性化的方式为潜在客户和客户提供服务,人工智能将像所有人所说的那样具有开创性。

最初发布于2018年9月21日上午6:00:00,更新于2018年11月1日

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