人工智能改变了营销世界，彻底改变了企业进行数据分析、个性化客户体验和利用预测分析的方式。
但对于营销领导者来说，要保持领先地位，仅仅利用人工智能是不够的。
您需要紧跟当前的 AI 趋势，否则可能会落后。
那么，人工智能营销领域下一步将会发生什么呢？
机器客户的出现、语音商务的发展以及无人工智能品牌的兴起只是塑造行业未来的无数人工智能营销趋势中的一部分。
想要了解更多吗？
本文将介绍十大关键的人工智能营销趋势以及企业在 2025 年将面临的一些新的以人工智能为重点的挑战。
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想要增强您对对话智能的 美国电话号码库 了解吗？了解它如何彻底改变您的营销策略。
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本文包含：
2025 年值得关注的 8 个激动人心的 AI 营销趋势
人工智能营销面临的三大挑战
2025 年值得关注的 10 大激动人心的 AI 营销趋势
如果你想要了解营销行业人工智能发展的动态，你应该关注以下趋势：
通过客户互动分析提高潜在客户资格
接收大量潜在客户的企业缺乏时间手动处理数据，这导致他们在冷门潜在客户上浪费大量时间。
这就是为什么越来越多的企业使用对话和预测分析来监控通话、分析数据并根据转化可能性对潜在客户进行细分。
让我们以 iovox 的呼叫跟踪功能为例：
如果您的销售团队要处理数百或数千个电话，那么跟踪每个电话的谈话内容几乎是不可能的。
借助我们的对话式 AI，我们可以自动分析每个销售电话，以发现趋势并预测结果。例如，我们可以为您提供以下方面的见解：
您的目标受众最感兴趣的产品和服务
他们面临的主要挑战是什么
哪些因素推动消费者行为
哪些潜在客户最投入、投入最多
还有更多。
您可以使用这些数据来识别导致销售的语言，创建触发器来优先考虑热门线索并发现追加销售和交叉销售的机会。
在此了解有关我们的对话式 AI 功能的更多信息。
许多公司都使用我们的工具来提高潜在客户的产生率、提高客户满意度并实现更多转化。只需查看我们的客户案例研究即可了解一些示例。
专门的AI营销工具的开发
企业不再依赖通用的、万能的人工智能营销工具，而是对特定行业的对话式和生成式人工智能软件感兴趣。
这些工具可让企业为营销活动生成更多行业特定内容。他们还能为潜在客户提供经过产品和行业信息培训的客户服务聊天机器人，以提升体验。
例如，一家金融科技公司可以使用人工智能，利用经过培训的法学硕士来回答行业特定的监管问题，为银行创建以合规为重点的内容。
除了行业特定的聊天机器人之外，需要专注于 B2B 营销的 SaaS 公司也在开发 AI 解决方案来实现专门的功能（个性化社交媒体活动和谷歌广告、以产品主导增长为中心的营销解决方案等）。
法学硕士推动对话式人工智能改进
尽管许多企业已经在使用对话式人工智能，但自然语言处理 (NLP) 仍然存在许多限制。人工智能算法难以应对歧义，而且由于它们依赖大型数据集来处理输入和生成响应，因此它们可能无法理解新术语。
然而，随着 LLM 的不断改进，营销人员将能够利用先进的对话工具来促进更好的客户体验。
这一人工智能趋势的一些潜在发展包括：
功能强大的聊天机器人：与传统的客户服务聊天机器人不同，LLM 可以跟踪多次对话的上下文，从而为客户提供更相关的回应。
高度针对性的内容：随着能够更快地生成相关内容，人们可能会越来越重视开发人工智能驱动的 AB 测试工具，以最大化营销投资回报率。
人工智能预测分析：预测人工智能将进一步改进来自多个数字营销来源（谷歌广告、客户反馈、社交媒体帖子、电子邮件营销回复等）的数据处理，以大规模识别趋势和机会。
机器客户的崛起
机器客户是人工智能驱动的系统，代表企业或个人处理购买决策并执行交易。
虽然这不是行业标准，但随着人工智能算法变得越来越先进，企业可能会在采购决策中更多地利用人工智能。这在企业必须同时评估多个选项、整理数百个数据点以做出决策的环境中尤其有益。
由于机器客户依靠数据来做出购买决定，营销活动可能会变得更加以数据为中心。广告定位将强调产品规格和成功率，而不是利用情感吸引力。
语音商务的发展
语音商务使消费者能够使用语音命令购买产品，通常是通过 Alexa 和 Siri 等数字助理。
这使得网上购物可以“解放双手”，顾客可以从事其他活动（例如驾驶）。
随着客户越来越多地通过与数字助理的对话交互做出购买决策，开发专门的 NLP 工具的趋势可能会越来越明显。
他们将能够定制自己的语言输出以更好地与客户互动——这就是“数字销售人员”的崛起。
精简培训和专业发展
虽然企业经常使用人工智能来自动化客户互动，但真正的人与人之间的互动对于推动转化仍然至关重要。
然而，这对需要培训大量代表的企业来说是一个独特的挑战。这就是为什么许多公司将人工智能融入其培训程序中，以在较短的时间内最大限度地提高员工技能。
例如，借助 iovox 的对话式 AI 功能，您可以记录、转录和分析销售电话，以深入了解哪些策略有效。
然后，您可以使用这些见解为您的营销团队创建脚本，甚至在代表偏离路线时收到触发警报。这有助于减少通话时间并提供关键绩效数据以促进持续改进。
