新媒体背景下人工智能在精准营销上的应用思考

◎李 燕

(华晨宝马汽车有限公司，北京 100027)

随着新媒体的不断发展和普及，人工智能技术也越来越广泛地应用于精准营销中。通过人工智能的技术手段，企业可以收集并分析大量的用户数据，了解用户的需求和喜好，从而更加精准地制定营销策略和推广方案，提高营销效果和用户满意度。例如，利用机器学习算法对用户行为和兴趣进行分析，可以为用户推荐更加符合其喜好的产品或服务，提高用户的购买率和忠诚度；同时，通过自然语言处理技术对用户评论和反馈进行分析，可以及时发现用户的需求和问题，并快速作出响应和改进，提高用户满意度和口碑效应。可以预见，人工智能技术在精准营销领域的应用将会越来越深入和广泛。

一、相关概念的介绍

(一)新媒体

新媒体是指以计算机和网络技术为基础的媒体形态，它与传统媒体(如报纸、电视、广播等)相比，具有互动性、即时性、多媒体性和个性化等特点。新媒体的兴起和发展，改变了人们获取和传播信息的方式和方式，使得信息传递更加快速和广泛，同时也给传媒行业和广告营销带来了全新的机遇和挑战。新媒体包括但不限于社交媒体、移动应用、互联网电视、网络广告、电子商务等形式。

(二)人工智能

人工智能是一种模拟人类智能的技术和理论，通过计算机和其他数字设备来实现。人工智能可以使机器模拟、扩展和增强人类智能的能力，包括感知、理解、推理、学习、创造和解决问题等方面。具体来说，人工智能包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、智能决策等技术，能够分析和处理大量数据，并根据数据的规律和模式来做出预测和决策。人工智能已经广泛应用于诸多领域，如自然语言处理、图像识别、智能控制、医疗保健、金融服务等。随着技术的不断进步和发展，人工智能在各个领域的应用前景将越来越广阔。

(三)精准营销

精准营销是一种通过对用户数据进行深度挖掘和分析，以实现对用户需求和兴趣的深刻了解，进而制定个性化、精准的营销策略和推广方案的营销模式。精准营销基于大数据和人工智能等技术，能够为企业提供更加精确的用户画像和行为分析，从而实现更加精准的营销策略和推广方案。通过精准营销，企业能够更加有效地进行市场细分、精确定位和目标用户挖掘，提高用户购买率和忠诚度，降低营销成本和风险。目前，精准营销已经成为数字营销领域的一种主流趋势，也是企业实现营销效益和竞争优势的重要手段之一。

二、新媒体背景下人工智能在精准营销中的作用

随着新媒体时代的到来，精准营销成为了数字营销领域的一个重要趋势。而在精准营销中，人工智能技术的应用，能够大大提高企业的营销效果和用户满意度。本文将从数据挖掘、用户画像、营销策略、口碑管理等方面，详细阐述人工智能在精准营销中的作用。

首先，人工智能技术能够帮助企业进行大数据挖掘和分析。在新媒体时代，企业可以收集并获得大量用户数据，包括用户行为数据、兴趣爱好数据、社交网络数据等。这些数据量大、类型多、结构复杂，需要使用专业的数据挖掘技术进行处理和分析。人工智能技术可以通过机器学习算法、深度学习算法等手段，对数据进行分类、预测、模式发现等分析，从而得到有价值的信息和知识。这些信息和知识可以帮助企业更好地了解用户需求和行为特征，为后续的精准营销提供基础。

其次，人工智能技术能够帮助企业建立用户画像。用户画像是指企业对目标用户的一种描述，包括用户的基本信息、行为习惯、消费偏好、兴趣爱好等方面。通过建立用户画像，企业可以更好地了解用户需求和特点，针对性地推出产品和服务。而人工智能技术可以通过大数据分析和自然语言处理技术，从用户评论、搜索记录等数据中抽取出用户的关键特征，建立用户画像模型。同时，基于这些模型，人工智能技术可以进行用户分类和个性化推荐，为企业精准营销提供支持。

第三，人工智能技术能够帮助企业制定精准的营销策略。精准营销的目标是为用户提供符合其需求的产品和服务，同时提高企业的市场份额和品牌认知度。而精准营销的核心在于针对用户的特征和需求，制定个性化的营销策略。人工智能技术可以根据用户画像、消费历史、互动行为等信息，对用户的需求进行分析和预测，从而制定相应的营销策略。例如，根据用户的兴趣偏好和搜索记录，为用户推荐符合其兴趣的产品和服务；针对用户的购买历史和消费习惯，提供个性化的促销活动和优惠券等。

第四，人工智能技术能够帮助企业进行口碑管理。在新媒体时代，用户的口碑传播已成为企业宣传和营销的重要渠道之一。然而，由于口碑传播的特殊性，其难以控制和预测。而人工智能技术可以通过监控和分析用户在社交网络上的评论和互动，及时了解用户对企业和产品的评价和反馈，从而针对性地制定回应策略。同时，人工智能技术也可以通过情感分析、舆情监测等手段，把握用户情绪和趋势，从而帮助企业更好地进行口碑管理。人工智能可以通过监测社交媒体、新闻和在线评论等渠道，进而实时跟踪用户对企业的看法和评价。利用自然语言处理技术，人工智能能够识别出消极、中立、积极的言论，并分析用户的情绪和态度。这使得企业能够迅速了解市场的反应，及时回应消极意见，加强与用户的互动，从而改善口碑。人工智能可以帮助企业预测潜在的口碑危机。通过分析大数据，人工智能能够识别出可能引发公众关注的事件和话题，提前制定应对策略，避免负面影响的扩散。这种预测性的口碑管理有助于企业保护品牌声誉，降低潜在风险。人工智能还能够自动生成、优化品牌宣传内容。基于过去的数据和用户偏好，人工智能可以生成更具吸引力的广告语言和图像，从而提升品牌的知名度和认可度。

三、新媒体背景下人工智能在精准营销上的应用对策思考

(一)数据采集优化

随着信息技术的不断发展和普及，互联网已经成为人们获取信息、交流互动的主要平台之一。同时，数字营销也成为企业宣传和销售的重要方式。然而，如何在互联网海量数据中准确找到目标用户，成为企业营销的难点之一。而人工智能技术的出现，则为企业实现精准营销提供了可能。

首先，数据采集是实现精准营销的基础。然而，随着互联网用户数量的不断增加，数据量也呈现出爆炸式增长。如何在这些数据中准确、高效地获取有价值的信息，成为企业数据采集优化的重要挑战。因此，企业需要借助人工智能技术，通过自动化的方式进行数据挖掘和分析，识别出有价值的数据，并将其转化为有用的营销信息。例如，通过聚类分析和关联规则挖掘等技术，可以从海量的用户数据中识别出潜在客户和需求特征，为企业的精准营销提供有力支持。

其次，企业需要建立完善的用户画像。用户画像是指根据用户的个人信息、兴趣爱好、消费习惯等多维度数据，构建用户的综合特征和行为模式。通过对用户画像的深入分析和挖掘，企业可以更准确地了解用户的需求和行为特征，从而制定针对性的营销策略。而人工智能技术可以通过机器学习、自然语言处理等技术，对用户的多维度数据进行智能分析和处理，自动生成用户画像，并不断更新和优化用户画像，从而实现更精准的营销。

最后，企业需要建立数据平台，实现数据共享和流转。由于数据来源和格式的不同，企业需要将数据集成在一个统一的平台上，实现数据的共享和传递，从而避免数据孤岛和信息碎片化。而人工智能技术可以通过数据挖掘和机器学习等技术，对数据进行分析和处理，实现数据的自动化整合和智能分析。同时，通过对数据的不断积累和优化，可以逐步形成具有企业特色的数据资产库，为企业的精准营销提供有力的支持。例如，企业可以采用数据仓库或数据湖等技术，将来自不同渠道和来源的数据整合在一个统一的平台上，并通过数据挖掘和分析，为企业提供全面、精准的营销数据支持。此外，还可以采用云计算和大数据分析技术，实现数据的高速处理和存储，提高数据处理的效率和精度。

(二)用户画像建立

第一，多维度数据采集。用户画像的建立需要采集各个方面的数据，包括个人信息、兴趣爱好、购买行为、社交关系等。为了保证数据的全面性和精准性，企业需要从多个渠道收集数据，如社交网络、电子商务平台、移动应用等。在数据采集过程中，企业可以运用人工智能技术，比如自然语言处理和机器学习，对数据进行自动分类和识别，提高数据处理效率。

第二，数据清洗和标准化。采集到的数据可能存在重复、缺失、错误等问题，需要进行数据清洗和标准化。在这一过程中，企业可以利用人工智能技术，如数据挖掘和自动化算法，对数据进行分析和清洗，剔除冗余信息、填充缺失数据、纠正错误数据，确保数据的准确性和一致性。同时，将数据标准化，可以使得不同来源的数据在用户画像中进行更好的比较和分析。

第三，智能化分析和应用建立完善的用户画像后，企业需要对数据进行智能化分析和应用。人工智能技术在这方面发挥着重要的作用，如机器学习和预测分析，可以帮助企业快速识别潜在客户和市场趋势，为企业的精准营销提供有力支持。此外，还可以借助人工智能技术实现自动化的营销策略制定和执行，从而提高企业的营销效率和效果。

(三)多渠道营销推广

第一，多渠道数据整合。针对多渠道营销推广，不同渠道所产生的用户数据存在分散、不统一的情况，影响了数据的分析与利用。因此，建立多渠道数据整合平台成为精准营销的一个对策。该平台通过数据抓取、清洗、整合、分析、建模等多个环节，将不同渠道的用户数据进行统一整合，为后续的精准营销提供更准确的数据支撑。例如，通过建立社交媒体平台与电商平台之间的数据整合，可以实现更精准的营销策略制定，提升营销效果。

第二，多渠道互通。多渠道营销推广需要建立起多个渠道之间的互通，通过相互引流，提高用户的粘性和忠诚度。这种互通不仅仅局限于不同社交媒体平台之间的互通，也包括电商平台与社交媒体平台之间的互通。例如，社交媒体平台可以通过为电商平台进行广告投放，吸引更多用户进入电商平台。电商平台也可以在社交媒体平台上开设官方账号，发布商品信息，增加曝光率。

第三，多渠道营销策略制定。不同渠道之间用户行为习惯、喜好偏好等存在差异，针对不同渠道的用户需求制定相应的营销策略能够更好地提升用户转化率和满意度。通过应用人工智能技术对不同渠道的用户行为进行分析和预测，可以制定出更加精准的营销策略，提升广告投放的转化效果和销售额。例如，通过对电商平台用户行为的分析和预测，制定出相应的营销策略，提高商品销售量；通过对社交媒体平台用户行为的分析和预测，制定出相应的内容营销策略，增加用户参与度。

(四)个性化推荐引擎

第一，多维度数据采集，构建用户兴趣模型。个性化推荐引擎需要基于用户的行为和兴趣偏好进行推荐，因此，多维度数据采集是构建用户兴趣模型的关键。企业可以通过用户浏览记录、搜索历史、购买行为等多种方式进行数据采集，同时还可以通过第三方数据采集工具进行数据挖掘和分析，进一步了解用户的兴趣爱好和需求。在数据分析过程中，企业可以采用机器学习等技术，对数据进行深度学习和分析，从而构建更加精准的用户兴趣模型。

第二，个性化推荐算法优化，提高推荐准确率。个性化推荐引擎的核心是个性化推荐算法，而算法的准确性直接影响到推荐效果。因此，企业可以通过不断优化推荐算法，提高推荐的准确率和个性化程度。优化算法的具体措施包括但不限于增加用户标签数量、引入新的推荐算法、对推荐结果进行AB 测试等，这些措施可以帮助企业更好地了解用户需求，提高个性化推荐效果。

第三，定制化服务，提高用户满意度。个性化推荐引擎的最终目的是提高用户满意度，因此，企业需要通过定制化服务来实现这一目标。在用户使用产品或服务的过程中，企业可以根据用户的兴趣和需求，提供个性化的推荐和定制化的服务，从而提高用户的满意度和忠诚度。例如，企业可以通过推荐相似产品或提供专属优惠券等方式，实现个性化服务，从而更好地满足用户需求，提高用户黏性。

四、结语

随着新媒体时代的到来，精准营销的重要性越来越受到企业的关注和重视。而人工智能技术的应用则为精准营销提供了强有力的支持。本文从数据采集优化、用户画像建立、多渠道营销推广和个性化推荐引擎等角度，提出了一系列针对性的对策，旨在帮助企业更好地利用人工智能技术进行精准营销。当然，人工智能技术的应用还存在一定的挑战和难点，需要企业在实践中不断探索和改进。相信随着技术的不断进步和市场的不断变化，人工智能技术在精准营销中的应用会越来越成熟和普及，为企业带来更加显著的营销效果。