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最近一段时间,与ChatGPT相关的话题一直是热搜榜上的常客。这个会写论文、编小说、敲代码、甚至能模仿李白写诗的新一代AI驱动聊天机器人,在成为全民关注焦点的同时,或将以一种革命性的姿态使各行各业产生影响。那么对于靠内容创意制胜的海外营销来说,技术的革新将为出海营销带来什么样的变化?出海品牌当下又应该如何布局,抢占营销先机呢?本文将以 ChatGPT为引,探讨人工智能为出海营销带来的影响。
3大趋势畅想,人工智能将成为出海营销“超强辅助”?
在正式探讨前,我们有必要先了解一下ChatGPT。简单来说,ChatGPT是一个由OpenAI公司基于人工智能技术而开发的自然语言处理工具,它可以通过大量数据训练来学习和理解人类语言,实现高度拟人化的交互。ChatGPT的颠覆性在于,它可以学习某种创作风格、理解上下文,并生成人性化的回复文本。以ChatGPT为起点,未来人工智能的发展或将给出海营销带来更多想象空间。以下是对人工智能在出海营销领域应用3种趋势畅想。
趋势一:提升营销内容创作效率
以ChatGPT为例,基于强大的学习能力与理解能力,它能够快速提供条理清晰且切合主题的答案回复,且形式不拘泥于文章框架、小说、脚本等形式。此外,ChatGPT的原生语言是英语,在撰写产品介绍、提炼产品卖点等方面,ChatGPT提供的答案可能比运营人员自己翻译撰写的更加符合海外的表达习惯,甚至还能提供一些让人眼前一亮的文案。虽然这些内容不能完全照搬,但颇具参考价值,甚至稍加修正就能直接使用。而且通过不断深挖、训练,创作者也许还可以挖掘出更高质量内容。
随着数据积累度和训练度的提升,未来升级版本的ChatGPT 或者其他更先进的人工智能模型所提供的内容质量和准确度定会大幅提升。对于推广文案创作、落地页优化、邮件营销等方面,或将起到显著的提效作用。
趋势二:智能客服提升客户体验
回归品牌塑造的本质,其实是一个占领用户心智的过程,而陪伴式的服务,对于提升客户体验,建立品牌忠诚度发挥着潜移默化的作用。当前,智能聊天机器人被广泛应用达到电商客服环节,辅助人工客服处理用户问题。虽然在回复时效上智能客服可以做到即问即答,在降本增效的同时一定程度上提升了客户体验,但在回复内容上只能做到简单的人机交互,对于一些复杂的问题,回答过于机械化,无法像真人客服那样和客户互动。
而正如前文所言,ChatGPT已经可以做到高度拟人化的交互,它的横空出世或将给智能客服带来一次全面的升级。未来的智能客服也许能像真人客服一样做到像朋友一样交流,根据用户需求给到精准的产品推荐,赋予用户顾问式的、个性化的体验,让用户离不开。对于品牌而言,这样的智能客服带来的就不仅仅只是降本增效,而是更深层次的用户粘性和品牌忠诚度提升。
趋势三:提升人群定位的精准度
当前人工智能已被应用到数字广告投放技术上,通过大数据和品牌的目标用户画像,将品牌目标用户和投放渠道的用户画像做匹配,对潜在用户进行圈选投放,以实现精准营销。值得注意的是,当前技术能处理的用户画像多是标签化,例如女性、25岁以上、月收入1万以上等等的精炼短语。对用户标签的提炼是否精准将影响到最终的广告效果,非常考验广告投手的能力和经验。
而随着人工智能语言处理能力的提升,未来人工智能也许可以理解更复杂的人群画像描述。这意味着品牌可以对目标人群有更详细的,甚至带修辞的描述,而人工智能也将更好地判断潜在用户与目标人群的匹配度,做到精准的、千人千面的投放。而随着投放次数的增加,人工智能不断学习优化投放效率,营销成本也将得到进一步降低。(点击联系 55数据,了解更多数字营销方案。)
如何抓住人工智能发展带来的营销机遇?
虽然目前人工智能技术目前还处在初期阶段,即使是ChatGPT这样的“颠覆者”,仍有很大的提升空间。但不可否认的是,人工智能技术在出海营销领域的应用未来可期。
随着人工智能的发展将为品牌出海的数字营销带来智能化、个性化方面的深化。一方面,品牌可以基于用户画像、历史订单、购买行为等方面的历史数据,利用AI模型推算出用户未来可能产生的购买行为,并对用户进行分类以采取对应的营销策略,做到“千人千面”的营销。另一方面,可以根据人工智能的测算模型采取自动化营销技术,在加速用户决策的同时提升运营效率。
那么企业应该如何早做准备,抓住人工智能发展带来的出海营销机遇呢?
回答这个问题,或许应该先回归到数字营销的路径——即以用户为核心,借助数字技术和大数据分析来实现营销目标。而要想将人工智能技术的能量发挥到最大化,用户数据积累以及数据库的构建是一大前提。
用户数据库构建是一个从量变到质变的漫长过程,通常都是要以年为单位的测试积累,才能获得足够多的样本数据。因此,出海品牌需要从现在做起,不断进行数据营销实践,日后才有精细化运营的可能性。具体而言,可以采取“两步走”策略。
第一步,数据搜集:在符合预算的前提下有针对性地根据不同人群、不同品类,开展小规模的数据营销实践,获取投放数据。
第二部,分析留存:在获得数据后,更重要的是通过数据分析,过滤掉无用的信息,获得真正拥有的用户数据,因此需要专业的分析技术和深刻的行业洞察。与更为专业的数据服务商合作共赢,就不失为一种高效之选。
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