近年来，人工智能 (AI) 已成为营销领域最受关注的创新之一，有望彻底改变企业与客户互动的方式并优化其战略。从提供即时客户服务的聊天机器人到预测购买行为的算法，AI 被视为实现前所未有的效率和个性化的关键。然而，随着 AI 继续主导印度各地董事会和营销团队的对话，值得讨论的是——我们是否真正充分利用了它的全部潜力，还是我们高估了 AI 所能提供的东西？

那么，营销中对 AI 的炒作是否合理？为此，让我们看看全球和印度的视角

AI 营销是一个快速增长的行业。复合年增长率为 29.8%，到 2030 年将达到 488 亿美元。现在，印度拥有超过 7 亿互联网用户，电子商务、数字支付和移动消费呈爆炸式增长，是 AI 的巨大市场。普华永道印度 2021 年的一份报告显示，70% 的印度公司已经在以某种形式使用人工智能，埃森哲 2023 年的一份报告称，到 2035 年，人工智能可以为印度经济增加高达 9570 亿美元的收入，而营销和销售是受益于这一增长的主要行业之一。

人工智能不仅仅是自动化任务——它还使营销人员能够获得更深入的洞察，提供超个性化的体验，并以人类无法企及的精确度扩展他们的营销活动。印度公司不仅在采用人工智能，而且还在率先采用人工智能来推动客户参与度、优化广告支出和提高客户忠诚度。Flipkart、Swiggy、Myntra、Nykaa、Dream11 等顶级印度电子商务公司和 HDFC Bank、Tata Capital、Aditya Birla Capital 等 BFSI 公司已采用人工智能来预测客户行为、个性化优惠并通过聊天机器人、推送通知、电子邮件和应用内个性化来增强客户服务。

然而，尽管这种兴奋是可以理解的，但让我们看看人工智能的优势和局限性是什么，尤其是在印度这样一个多元化的市场。

人工智能在印度营销领域的优势

数据和预测分析的力量：人工智能在营销中的一项关键优势是它能够利用大量数据来提供预测性见解，从而推动实际结果。人工智能工具可以以精细的级别分析用户行为、购买历史和社交互动，提供清晰的细分和完整的客户视图。看看 HDFC 等顶级银行，它们使用人工智能驱动的客户细分模型来预测特定客户群的特定产品或服务。通过分析来自多个来源的数据，包括交易历史和社交媒体行为，他们提高了客户参与度和交叉销售率。在 0101，我们创建了算法，并在留存、CLV、增长和 CRO 绩效框架背后使用人工智能，为我们的客户提供成果。我们还开发了预测性再营销框架，为 D2C 和电子商务品牌带来了巨大的成本效率。

大规模个性化：当你看到 Myntra、Zomato、Swiggy 和其他电子商务品牌的案例时，AI 仅提供表面个性化的论点就站不住脚了。他们都使用 AI 根据每个客户的浏览历史、购买模式甚至体型偏好来个性化推荐。通过这种方式，他们根据个人客户量身定制时尚选择，显著改善他们的购物体验并推动转化。

AI 的创造力和情商：并不像我们想象的那么有限：对 AI 的一个常见批评是它缺乏创造力和情商，但这种观点忽视了 AI 驱动的内容创作和情感分析方面的最新进展。IBM Watson 和 Adobe Sensei 等 AI 工具越来越多地被用于生成营销文案、视频脚本甚至社交媒体帖子，具有非凡的准确性和相关性。

Swiggy 在其 2021 年的“名字有什么意义？”活动中成功使用 AI 优化了其创意策略，该活动使用数据驱动的洞察力来创建引起当地观众共鸣的区域特定广告内容。 Swiggy 的 AI 分析了各种语言的社交媒体对话，以了解区域食物偏好和客户情绪，帮助品牌创建相关且高度本地化的广告内容。

AI 在优化广告支出方面的作用：AI 在营销中最大的优势之一是它能够实时优化广告支出。Meta 和 Google 有超过 200 种优化组合，这是人类无法实时观察到的。但 AI 和 ML 可以做到这一点，这就是我们使用 3rdi 所做的——我们的内部推荐引擎会查看这 200 种优化组合以实时优化您的广告。我们正在为 BFSI、电子商务和 D2C 的多个品牌使用它来优化他们的广告支出。

印度中小企业和人工智能的采用：营销的未来：虽然有人认为人工智能对于中小型企业 (SMB) 来说成本太高，但价格实惠的基于云的人工智能解决方案的兴起正在改变这种说法。Zoho CRM 和 Freshworks 等人工智能营销平台让印度的小型企业也能使用人工智能工具。即使是昂贵的客户体验和终身管理平台（如 Adobe）也被 Clevertap 和 MoEngage 等平台所取代。这些平台允许中小企业自动化客户互动、预测销售趋势并提供个性化的营销活动，而成本仅为传统人工智能实施成本的一小部分。

尽管人工智能具有所有这些优势，但它也存在一些局限性，可能会妨碍其有效使用：

对结构化数据的依赖：人工智能系统严重依赖大量干净的结构化数据才能有效运行。然而，在印度，数据质量往往是一个重大挑战。根据邓白氏 2021 年的一项调查，40% 的印度公司因数据质量差而苦苦挣扎，这阻碍了他们的人工智能工作。例如，客户数据碎片化、数据重复、购买历史不完整以及社交媒体参与度数据不一致可能会误导 AI 算法。

过度依赖自动化：自动化是 AI 最大的卖点之一，但过度依赖也会导致问题。Swiggy 曾在高峰时段使用基于 AI 的动态定价，因此遭到强烈反对。该算法会根据需求自动提高配送费，导致客户不满。在用户批评定价缺乏透明度和公平性后，Swiggy 不得不在多个地区取消该功能。

文化多元化市场中的个性化挑战印度是一个高度多元化的国家，语言、文化和偏好差异很大。在如此复杂的环境中，AI 提供个性化内容的能力往往会不足。

算法中的偏见：包容性的挑战 AI 算法容易产生偏见，这在社会经济多样性巨大的印度尤其成问题。在有限或有偏见的数据集上训练的 AI 模型可能会加剧不平等并排除某些群体。例如，一些印度银行使用的人工智能信用卡、贷款和保险审批系统被发现不利于某些人口群体，导致不公平的贷款行为。这个问题的出现是因为人工智能系统往往反映了其训练数据中存在的偏见，而这些数据可能并不具有包容性或代表性，无法代表印度这样一个多元化市场中的所有群体。

实施和维护成本高。中小企业 (SMB) 占印度经济的很大一部分，它们往往很难比较人工智能的成本与效率。根据 NASSCOM 的报告，采用人工智能的成本仍然是 60% 的印度中小企业面临的障碍。

因此，这些公司寻求像我们这样的第三方解决方案来帮助他们，因为我们已经针对特定行业训练了我们的模型，并已证明成功率。

那么，我们是否高估了人工智能在印度的能力？

不完全是。我们认为它才刚刚起步。人们通常认为这是因为很多营销人员根据短期结果做出判断，而这是一项不断发展的技术。印度市场对人工智能驱动的营销提出了独特的挑战。虽然人工智能可以帮助公司扩展和自动化许多流程，但其当前的能力还不足以解决印度的所有复杂问题。营销人员应谨慎行事，不要过度依赖人工智能来完成需要深度文化理解、创造力和情商的任务。

我认为企业应该采取平衡的方法，将人工智能的分析能力与人类的判断力结合起来。人工智能在增强人类决策能力方面非常有效，但不应将其视为创造力、战略思维和文化意识的替代品。