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近年來，人工智能 (AI) 已成為營銷領域最受關注的創新之一，有望徹底改變企業與客戶互動的方式并優化其戰略。從提供即時客戶服務的聊天機器人到預測購買行為的算法，AI 被視為實現前所未有的效率和個性化的關鍵。然而，隨著 AI 繼續主導印度各地董事會和營銷團隊的對話，值得討論的是——我們是否真正充分利用了它的全部潛力，還是我們高估了 AI 所能提供的東西？

那么，營銷中對 AI 的炒作是否合理？為此，讓我們看看全球和印度的視角

AI 營銷是一個快速增長的行業。復合年增長率為 29.8%，到 2030 年將達到 488 億美元。現在，印度擁有超過 7 億互聯網用戶，電子商務、數字支付和移動消費呈爆炸式增長，是 AI 的巨大市場。普華永道印度 2021 年的一份報告顯示，70% 的印度公司已經在以某種形式使用人工智能，埃森哲 2023 年的一份報告稱，到 2035 年，人工智能可以為印度經濟增加高達 9570 億美元的收入，而營銷和銷售是受益于這一增長的主要行業之一。

人工智能不僅僅是自動化任務——它還使營銷人員能夠獲得更深入的洞察，提供超個性化的體驗，并以人類無法企及的精確度擴展他們的營銷活動。印度公司不僅在采用人工智能，而且還在率先采用人工智能來推動客戶參與度、優化廣告支出和提高客戶忠誠度。Flipkart、Swiggy、Myntra、Nykaa、Dream11 等頂級印度電子商務公司和 HDFC Bank、Tata Capital、Aditya Birla Capital 等 BFSI 公司已采用人工智能來預測客戶行為、個性化優惠并通過聊天機器人、推送通知、電子郵件和應用內個性化來增強客戶服務。

然而，盡管這種興奮是可以理解的，但讓我們看看人工智能的優勢和局限性是什么，尤其是在印度這樣一個多元化的市場。

人工智能在印度營銷領域的優勢

數據和預測分析的力量：人工智能在營銷中的一項關鍵優勢是它能夠利用大量數據來提供預測性見解，從而推動實際結果。人工智能工具可以以精細的級別分析用戶行為、購買歷史和社交互動，提供清晰的細分和完整的客戶視圖。看看 HDFC 等頂級銀行，它們使用人工智能驅動的客戶細分模型來預測特定客戶群的特定產品或服務。通過分析來自多個來源的數據，包括交易歷史和社交媒體行為，他們提高了客戶參與度和交叉銷售率。在 0101，我們創建了算法，并在留存、CLV、增長和 CRO 績效框架背后使用人工智能，為我們的客戶提供成果。我們還開發了預測性再營銷框架，為 D2C 和電子商務品牌帶來了巨大的成本效率。

大規模個性化：當你看到 Myntra、Zomato、Swiggy 和其他電子商務品牌的案例時，AI 僅提供表面個性化的論點就站不住腳了。他們都使用 AI 根據每個客戶的瀏覽歷史、購買模式甚至體型偏好來個性化推薦。通過這種方式，他們根據個人客戶量身定制時尚選擇，顯著改善他們的購物體驗并推動轉化。

AI 的創造力和情商：并不像我們想象的那么有限：對 AI 的一個常見批評是它缺乏創造力和情商，但這種觀點忽視了 AI 驅動的內容創作和情感分析方面的最新進展。IBM Watson 和 Adobe Sensei 等 AI 工具越來越多地被用于生成營銷文案、視頻腳本甚至社交媒體帖子，具有非凡的準確性和相關性。

Swiggy 在其 2021 年的“名字有什么意義？”活動中成功使用 AI 優化了其創意策略，該活動使用數據驅動的洞察力來創建引起當地觀眾共鳴的區域特定廣告內容。 Swiggy 的 AI 分析了各種語言的社交媒體對話，以了解區域食物偏好和客戶情緒，幫助品牌創建相關且高度本地化的廣告內容。

AI 在優化廣告支出方面的作用：AI 在營銷中最大的優勢之一是它能夠實時優化廣告支出。Meta 和 Google 有超過 200 種優化組合，這是人類無法實時觀察到的。但 AI 和 ML 可以做到這一點，這就是我們使用 3rdi 所做的——我們的內部推薦引擎會查看這 200 種優化組合以實時優化您的廣告。我們正在為 BFSI、電子商務和 D2C 的多個品牌使用它來優化他們的廣告支出。

印度中小企業和人工智能的采用：營銷的未來：雖然有人認為人工智能對于中小型企業 (SMB) 來說成本太高，但價格實惠的基于云的人工智能解決方案的興起正在改變這種說法。Zoho CRM 和 Freshworks 等人工智能營銷平臺讓印度的小型企業也能使用人工智能工具。即使是昂貴的客戶體驗和終身管理平臺（如 Adobe）也被 Clevertap 和 MoEngage 等平臺所取代。這些平臺允許中小企業自動化客戶互動、預測銷售趨勢并提供個性化的營銷活動，而成本僅為傳統人工智能實施成本的一小部分。

盡管人工智能具有所有這些優勢，但它也存在一些局限性，可能會妨礙其有效使用：

對結構化數據的依賴：人工智能系統嚴重依賴大量干凈的結構化數據才能有效運行。然而，在印度，數據質量往往是一個重大挑戰。根據鄧白氏 2021 年的一項調查，40% 的印度公司因數據質量差而苦苦掙扎，這阻礙了他們的人工智能工作。例如，客戶數據碎片化、數據重復、購買歷史不完整以及社交媒體參與度數據不一致可能會誤導 AI 算法。

過度依賴自動化：自動化是 AI 最大的賣點之一，但過度依賴也會導致問題。Swiggy 曾在高峰時段使用基于 AI 的動態定價，因此遭到強烈反對。該算法會根據需求自動提高配送費，導致客戶不滿。在用戶批評定價缺乏透明度和公平性后，Swiggy 不得不在多個地區取消該功能。

文化多元化市場中的個性化挑戰印度是一個高度多元化的國家，語言、文化和偏好差異很大。在如此復雜的環境中，AI 提供個性化內容的能力往往會不足。

算法中的偏見：包容性的挑戰 AI 算法容易產生偏見，這在社會經濟多樣性巨大的印度尤其成問題。在有限或有偏見的數據集上訓練的 AI 模型可能會加劇不平等并排除某些群體。例如，一些印度銀行使用的人工智能信用卡、貸款和保險審批系統被發現不利于某些人口群體，導致不公平的貸款行為。這個問題的出現是因為人工智能系統往往反映了其訓練數據中存在的偏見，而這些數據可能并不具有包容性或代表性，無法代表印度這樣一個多元化市場中的所有群體。

實施和維護成本高。中小企業 (SMB) 占印度經濟的很大一部分，它們往往很難比較人工智能的成本與效率。根據 NASSCOM 的報告，采用人工智能的成本仍然是 60% 的印度中小企業面臨的障礙。

因此，這些公司尋求像我們這樣的第三方解決方案來幫助他們，因為我們已經針對特定行業訓練了我們的模型，并已證明成功率。

那么，我們是否高估了人工智能在印度的能力？

不完全是。我們認為它才剛剛起步。人們通常認為這是因為很多營銷人員根據短期結果做出判斷，而這是一項不斷發展的技術。印度市場對人工智能驅動的營銷提出了獨特的挑戰。雖然人工智能可以幫助公司擴展和自動化許多流程，但其當前的能力還不足以解決印度的所有復雜問題。營銷人員應謹慎行事，不要過度依賴人工智能來完成需要深度文化理解、創造力和情商的任務。

我認為企業應該采取平衡的方法，將人工智能的分析能力與人類的判斷力結合起來。人工智能在增強人類決策能力方面非常有效，但不應將其視為創造力、戰略思維和文化意識的替代品。