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节省已保存AI营销技术通过更有效地利用数据来改善客户体验，帮助组织实现更好的营销效果。要点关键的AI技术。NLP 、NLG和NLU等AI营销技术增强了客户互动并提高了服务效率。数据生成的好处。合成数据生成有助于丰富客户资料，并为营销 策略中的人工智能和机器学习模型提供更好的见解。
客户旅程优化。人工智能营销技术实现个性化的客户旅程，通过数据驱动的洞察提高获取成本和终身价值。
人工智能（AI）正在以前所未有的速度改变营销。

然而，并非所有人工智能投资都是平等的。随着人工智能的不断发展，某些领域最有望带来可观的投资回报。

在本文中，我们将探讨三项能够对数字营销策略产生重大影响的关键 AI 营销技术投资：


使用AI营销技术进行语言处理：NLP，NLG和NLU
自然语言处理 (NLP)、自然语言生成 (NLG) 和自然语言理解 (NLU) 构成了 瑞典使用whatsapp吗 强大的三重 AI 技术，组织可以实施这些技术来提供更好的服务和支持。这有助于改善客户体验并建立长期的客户忠诚度和信任。

NLP帮助系统处理和解释文本或音频形式的语言。
NLU使这些系统能够理解用户查询和请求背后的意图。
NLG生成与上下文相关的响应。
实施这三种 AI 营销技术的品牌可以处理来自聊天机器人或呼叫中心的文本和音频字符串 (NLP)，了解这些字符串中请求的内容 (NLU)，然后生成适当的响应 (NLG)。

如果底层模型得到正确的训练和实施，这些技术可以大幅降低客户服务成本。但是，如果这些技术没有得到正确的训练和部署，则可能导致自动聊天机器人或 IVR 系统提供不适当的结果和响应。这不仅会导致糟糕的客户体验，还会导致监管和财务影响。

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利用人工智能技术进行合成数据：可持续发展目标
作为生成式 AI 的一部分，合成数据生成 (SDG) 是指生成合成数据以完善客户资料或数据集的能力。此过程对于开发准确有效的 AI 和机器学习 (ML) 模型至关重要。

为了使组织能够有效运行 AI 和 ML 模型，模型输入数据必须完整且质量良好。组织可以使用 SDG 填补现有数据集的空白并提高模型输出分数。反过来，这为 CX 团队（即销售、服务和支持）提供了更好的洞察力，可供采取行动。这些可以包括倾向、预测、需求、优化甚至内容生成模型。SDG 的一个常见挑战是提供适当的参数来生成高质量且相关的数据，但这可以通过在生成过程的初始阶段进行适当的设置和实施来克服。

合成数据的实际应用示例之一是用于相似建模。通过创建在特征、结构和属性上模仿实际客户数据的人工数据，品牌可以识别“看起来像”现有成功客户群的潜在新受众，然后可以定位他们。

此外，它还可用于测试和优化。例如，保险公司可以使用 SDG 来模拟定价结果。通过创建类似于历史保单和索赔信息的合成数据来训练定价模型，保险公司可以在不使用客户敏感个人信息的情况下评估不同定价策略的效果。

利用技术优化客户旅程：基于人工智能的 CJO