人工智能及大数据技术在数字营销中的应用研究

辽宁装备制造职业技术学院 王 佳

人工智能技术和大数据技术的快速发展给人们的生活带来了巨大的改变，当前各项科学技术已经完全融入人们的日常生活与工作中，大数据技术和人工智能技术正被社会各行各业所使用，数字营销行业尤其重视对人工智能技术和大数据技术的使用。使用人工智能技术和大数据技术后，数字营销行业的发展水平能够得到进一步提升，因此相关数字营销企业有必要将数字营销手段应用进来。

一、人工智能概述

人工智能技术是一种全新的科学技术，该技术的英文缩写为AI。人工智能技术的作用为对人各方面的内容进行模拟和扩展，与人工智能相关联的内容较多，例如一系列理论、技术、方式、编码以及应用系统等。使用人工智能技术能够对人的动作、行为以及思想等进行分析，并设计和研发出相关的人工智能产品。人工智能技术主要训练计算机分析和学习人的思考方式和行为方式，通过长期不断的训练，能够提升计算机的学习能力与行动能力，并能够存储大量的新技术和新知识。与此同时，通过使用计算机语言对储存的技术和知识进行完善和优化，从而能够丰富计算机本身的技能。将人工智能技术应用进来后，计算机能够对过往的数据信息进行永久性的储存，同时还能对自身的应用程序进行优化和完善，最终能够有效提升各应用程序各方面的性能。

二、大数据技术概述

大数据属于一种数据信息资产，大数据技术通过使用全新的处理模式能够拥有强大的数据分析能力以及优化能力，使用大数据技术能够对各种信息数据进行高效、快速的处理。使用传统的应用程序并不能够对大数据进行收集、处理和储存，原因是大数据属于一种多样化且处于持续更新状态的资产，需要使用大数据技术才能对这一类资产进行分析和处理。《大数据时代》认为，所谓大数据，就是一种对所有的数据进行分析和处理的数据处理方法，该方法区别于传统的随机分析法和抽样调查法。大数据具有五个明显的特点，分别是多样性、真实性、低价值密度性高效性以及高速性。运用大数据技术能够实现对大量信息数据的分析和处理，通过将历史储存的数据和实时更新的数据进行有机结合、分析和处理，从而可进一步开发出新的数据模型。

三、数字营销概述及其发展

各项科学技术的有效应用使得社会各行各业的发展水平得到了快速提升，市场营销行业也开始大面积推广使用人工智能技术以及大数据技术等先进技术，并在最短的时间内实现了营销目标，借助于数字化技术开展营销活动的营销方式称为数字营销。数字营销曾被看作为一些特殊领域的独立营销方式，但是在2003年，由于数字营销能够提供和其他营销方式相同的受众沟通方式，因此被重新看作能够涉及社会大部分领域的营销形式。

数字营销属于一种高层次的营销形式，通过使用电话、短信、微信以及电子传真等众多多媒体渠道，实现了精准化、可量化以及数据化的市场营销。数字营销具备明确的数据库对象，使用数字营销进行市场营销能够有效提升营销效率和质量。因此，要尽可能多地将大数据技术以及人工智能技术等先进信息技术应用到市场营销中，实现数字化营销，从而可以最节约成本、最有效和最高效的方式，进行市场开拓和消费者开拓。

数字营销起源于2000年，早期的数字营销比较简单，人们主要在将网络论坛上对自己的个性化思想进行表述，消费者通过互联网能够搜索到评价较高的企业，企业通过网络渠道可对消费者的具体需求进行了解，从而有利于制定新的发展措施。此时用户作为网络信息主要受众和信息源，通过互联网能够将各用户进行联系。2005年以后，互联网基本普及到社会各行各业中，此时社交媒体成为了主流媒体，许多企业开始意识到社交网站的重要意义，并建立了很多的社交网站，占领了市场。这一时期的数字营销将网络平台中的信息传播者和信息受众者划分为两类，分别为分享者和潜水者，影响力较大的信息分享者拥有着较大的市场，从而可和其他用户进行商品共享和商品售卖。此时的社交网络具有大量的社交中心节点，使用该网络能够加快商品在各受众用户之间的传播。营销者使用这种方式能够进行病毒式营销推广，并获得大量的利用。此阶段的数字营销发展情况比较好，数字营销额已经达到总市场营销额的10%左右。2010年以后，数字营销发展迅速，此时的网络社交平台功能更完整，数字营销的营销额已经达到市场营销额的50%以上。此时几乎所有人都将社交媒体作为进行信息寻找、社交联系以及实现目标的工具。调查显示，此阶段有超过66%的高级管理人员对数字营销感兴趣，将近70%的营销人员使用网络社交平台进行数字化营销活动。未来数字营销在市场营销中的地位将持续上升，对市场营销的意义重大。

四、智能化数字营销具有的特征

借助于网络技术、计算机技术、交互技术以及多媒体技术等，即可实现数字营销。数字营销的最大目标是通过使用各种信息技术，最大程度开拓消费者市场。如今，营销人员基本实现使用微博、微信、短视频以及邮件等各种多媒体，对处于数据库中的目标用户进行精准的营销。数字营销具有一系列的优势，比如高效性、时效性、可定制性以及用户关联性高等。使用数字营销手段进行产品营销，能够和消费者建立良好的网络关系，通过沟通交流能够将商品推销出去。

著名管理学大师提出营销的最终目的是深入用户和熟悉用户，实现产品的快速推销。随着人工智能技术和大数据技术的快速发展，企业将大数据技术和人工智能技术应用到营销工作中，能够充分了解用户，并为用户提供高水平的服务工作，通过这种方式还能有效提升企业在用户心中的地位。数字营销行业使用人工智能技术，能够对每个用户的行为数据进行记录，同时还能对用户的需求以及消费行为进行分析，最终可为用户提供更加完善的服务。例如，某天小王在淘宝上购买了一双耐克的球鞋，此时他的购买记录会被淘宝记录到数据库中。淘宝后台大数据系统通过分析，能够明确知道小王对球鞋有一定的兴趣，此时系统会为小王自动推送一些能够和球鞋进行搭配的袜子、运动裤等商品。因此可以看出，将大数据技术和人工智能技术应用进来后，使用数字营销能够对用户的行为数据进行收集和分析，并挖掘用户某个动作之后的一系列动作，从而能够做到有的放矢，和客户产生共鸣，最后可有效提升营销效率。由此可以看出数字营销的潜力巨大，营销行业要意识到数字影响的重要作用，合理运用数字营销手段，有效提升营销效率，推动营销行业的快速发展。

五、大数据技术和人工智能在数字营销中的应用举例

为研究大数据技术和人工智能技术在数字营销中的有效应用，本文以某奶茶店为例，构建分群模型对数字营销进行研究和分析。分群模型主要由四种算法构成，分别为K-means聚类算法、决策树算法、帕累托比率算法以及RFM模型算法。

首先，使用K-means聚类算法主要将物理项目或者抽象项目分组到相似项类中，并进行分析找出K簇，此过程需要保证每个簇中彼此相似又互不相同。其次，决策树算法为一种更加具有说服力的数据类算法，使用决策树能够对数据进行快速开发和计算，因此算法效率更高。本文主要使用的决策树为一种数据库分割式的决策树，该决策树又被称为卡方自动交互检测决策树。再者，帕累托比率算法认为80%的效应来源于20%的缘由，学术界常使用这一算法来对大量事实进行阐述，同时也是商业中最常使用的经验法则。比如，通过观察企业家和经理的市场分布情况，可以说明80%的利润主要来自20%的客户。最后，RFM模型算法被大量用在客户身价评估中，使用RFM模型算法能够构建精确的客观变量，从而可保证研究的精确性。本文所采用的决策模型包括三个部分，分别为数据准备部分、客户分类部分以及决策实施部分。

首先进行数据收集，将3420个客户作为本次案例的目标客户。数据收集完毕后，使用聚类算法对收集到的数据进行分析，得出分析结果。其次使用CHAID决策树算法找出订单数较多的客户，同时使用帕累托比率算法对所有客户的价值进行分析。最后使用响应模型对客户的后续奶茶购买行为进行预测，得出预测结果。

通过使用智能化的数据开发技术，并以CDP作为数据源平台，能够对奶茶销售情况进行多维度的收集，经过对采集来的数据进行分析和研究，能够挖掘出价值较高的三类客户，分别为奶茶店附近大学生、奶茶店附近单位工作人员以及节假日出行游玩的客户群体。此后，根据研究结果，可对不同客户群体制定不同的营销策略，为客户提供特定的服务，有效提升客户满意度。例如制定的措施可以为程序化广告定向投放、SMS信息传递以及EDM奶茶促销等。

六、结论

总的来说，大数据技术和人工智能技术的发展前景良好，将大数据技术和人工智能技术合理应用能够有效提升社会经济发展水平，从而能够有效促进国家经济实力的稳定提升。因此社会各行各业特别是数字营销行业要及时意识到大数据技术和人工智能技术的重要作用，将这两种技术积极应用到日常的生产管理工作中，有效提升企业整体经营管理水平，推动社会经济的高速发展。