浅析人工智能在数字营销领域的应用与发展趋势

肖贺耕 黄铮

摘 要：在信息技术快速发展的时代背景下，各个行业均迎来全新的发展机遇。人工智能技术在市场营销领域的应用日渐普遍，对提高工作人员的工作效率，强化工作人员工作能力具有重要意义。本文综合文献资料法和实证分析法，构建了基于BP神经网络的数字营销模型，并探究其应用情况。研究发现，数智化营销可以针对不同的受众群体提供个性化服务和产品，同时可以借助智能化的数据分析实现精准的目标受众定位和个性化的营销策略制定。最后，本文阐述了该BP组合模型的意义与贡献，对于数字营销领域的进一步发展具有一定的指导意义。

关键词：人工智能；数字营销；算法模型；信息技术；市场营销；数智化

本文索引：肖贺耕，黄铮.<变量 2>[J].中国商论，2024（05）：-114.

中图分类号：F063.2；TP18 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）03（a）--04

1 引言

市场营销是企业获取竞争优势的重要手段之一，然而随着市场竞争的日益激烈和消费者需求的不断变化，传统的市场营销方式已经无法满足企业的需求。为了更好地适应市场变化和消费者需求，人工智能技术开始在市场营销领域发挥作用。人工智能通过挖掘消费者数据和智能化分析，可以为企业制定更具针对性和个性化的市场策略，提升营销效率和销售额。当前，全球人工智能产业正在迅速发展，并逐渐渗透各行各业，为市场营销领域带来了前所未有的机遇[1]。然而，人工智能在市场营销领域的应用还面临着一些问题和难点，如个人信息保护、算法可靠性和完善性以及人性化应用等方面的挑战，这些问题需要逐步解决。

因此，本文旨在探讨人工智能技术在市场营销领域的应用现状和未来发展，分析人工智能对传统市场营销模式的影响和带来的机遇，同时也梳理了人工智能在市场营销领域面临的问题和挑战。通过深入研究和分析，本文将为企业更好地利用人工智能技术提升市场营销效率提供借鉴和参考，同时为人工智能的发展提供一定的思路和方向。

2 人工智能技术介绍

2.1 人工智能技术定义

人工智能是计算机领域的内容，指的是技术人员利用特定手段分析和模拟相关人员脑系统，并且根据这些内容研究出和相关人员智商水平相近的系统，其广泛应用于金融、医疗、物流等领域，通过对非结构化数据的整理和分析，生成知识，辅助和延伸相关人员技能，从而实现高效、准确和智能的决策。人工智能技术包括机器学习、自然语言处理等方面。人工智能技术的发展与应用，对市场营销领域也产生了深远的影响。利用人工智能技术的个性化推荐和智能决策可实现更有精度、高效率和满足市场的诉求需求，也为商家提供了更多商机。

2.2 人工智能技术在市场营销领域的应用现状

2.2.1 人工智能在数字营销中的应用

“数字营销一直是市场营销领域的重要一环，而人工智能的应用催生了数字营销的新变革。”人工智能可以通过对消费者历史行为数据的分析，精确地投放广告至目标消费者。根据eMarketer预测，到2022年，全球数字广告支出将超过5170亿美元。其中，人工智能技术被广泛应用于优化广告投放，提高广告效果和ROI。根据Adobe数据，使用人工智能进行广告优化可以降低每次点击的成本高达25%。根据Accenture的一项研究，个性化推荐可以增加销售额的5%。同时，Evergage数据显示，个性化推荐可以提高转化率的4.5倍，增加平均订单价值的50%。人工智能可以根据历史业绩和走势，预测市场趋势。通过对大数据的分析，可以预测消费者行为，对企业的产品研发、库存管理、销售策略等有极大帮助。根据McKinsey的报告，企业使用人工智能进行营销预测和优化，可以提高销售额的10%～20%。同时，Accenture的研究发现，86%的营销专业人士认为人工智能将在未来五年内对其业务产生重大影响。人工智能可以对消费者行为进行实时监测，根据触发等条件自动进行针对性的营销活动。通过自动化，企业可以实现高效、精准的营销，也能极大程度地减少人工干预。人工智能可以通过消费者历史行为、兴趣爱好、社交圈子等，将消费者细分为多个群体，帮助企业针对不同消费者人群实施个性化的营销策略[2]。

2.2.2 人工智能对个性化推荐的应用

个性化推荐是一种利用AI算法识别用户兴趣、偏好和行为，从而为其提供更加精准的产品和服务。它以提高用户满意度和忠诚度为目标，通过将合适的产品推荐给合适的用户，实现更加高效的营销效果。

数字营销借助AI技术的发展，实现了更加精细化的营销策略。例如，基于用户数据的AI算法可以分析用户的购买行为、浏览行为等，从而对用户进行更加精准的細分。根据用户的不同特点和需求，数字营销可以提供个性化的产品推荐、营销活动等，提高用户参与度和转化率。具体而言，AI个性化推荐在数字营销中的应用包括以下几点：

（1）电商推荐系统

电商推荐系统是基于AI算法构建的一种个性化推荐系统，它根据用户的历史数据、购买行为、浏览行为等，对用户进行精准细分。根据不同用户的特点和需求，推荐系统中会生成不同的产品推荐列表。例如，用户在浏览某品牌的衣服时，推荐系统可以分析用户的购买记录和浏览记录，从而推荐与该品牌相似的其他品牌或款式，提高用户的购买意愿和转化率[3]。

（2）个性化广告

个性化广告是基于AI算法实现的精准广告投放，它通过分析用户的历史数据、兴趣爱好、地理位置等信息，将广告投放到与用户兴趣相关的媒体上。基于用户浏览历史和购买行为的数据分析，个性化广告可以精准地将化妆品广告投放到经常浏览美容美妆类的女性用户中，提高广告的转化率和效果。

（3）个性化营销活动

个性化营销活动是基于AI算法实现的针对不同用户群体的营销活动，它通过分析用户的行为和需求，策划出不同的营销活动，以吸引用户的参与和提高转化率。面向年轻人的营销活动可以采用互动性强、趣味性高的方式，吸引他们参与并购买相关产品。而针对中老年人的营销活动则可以采用更加实惠、健康环保等主题，以吸引他们的关注和购买。

（4）个性化客户服务

个性化客户服务是基于AI算法实现的针对不同用户需求的客户服务，它通过分析用户的反馈数据和需求，提供更加个性化的服务方案，以提高用户满意度和忠诚度。针对经常反馈问题的用户，个性化客户服务可以重点关注该用户的反馈和需求，提供更加及时和有效的解决方案。面对不常反馈问题的用户，则可以通过发送邮件或短信的方式，主动询问他们的使用情况和需求，提供更加个性化的服务。

3 国内外相关研究综述

3.1 国外研究现状

BP神经网络最初的应用是在市场预测方面。Antonelli和Sadeghian（1997）提出了一个基于BP神经网络的非线性回归模型，用于预测消费者购买行为和市场反应[4]。研究结果表明，BP神经网络能够有效地处理非线性问题，从而对市场预测有很高的精度和可靠性。随着互联网和数字技术的不断发展，数字营销逐渐成为营销领域的一个重要分支。越来越多的研究者开始尝试利用BP神经网络解决数字营销中的问题。其中，最具代表性的应用是目标受众的分类和识别。Doyle（2001）通过分析用户数据，利用BP神经网络将用户划分为不同的群体[5]。此外，Bellamkonda等（2005）研究认为BP神经网络也被应用于用户行为预测，包括购买意向、忠诚度、反馈等[6]。同时，Kohli and Mehta（2007）研究关注于数字营销策略的优化，如何根据市场需求、竞争情况等因素调整价格、促销等策略[7]。

3.2 国内研究现状

国内对基于BP神经网络的数字营销模型构建与应用的研究起步相对较晚，但也有不少有价值的研究成果。其中，赵蓓等（2016）研究探讨了利用BP神经网络优化搜索引擎营销（SEM）的效果，研究首先通过分析SEM投放数据，利用BP神经网络对投放效果进行预测[8]。然后，根据预测结果调整投放策略，从而优化SEM效果。张威等（2017）研究关注于基于BP神经网络的在线消费者行为预测。该研究利用BP神经网络对消费者购买行为进行预测，并分析了影响消费者购买行为的多种因素，如产品属性、价格、促销等[9]。通过分析这些因素与消费者购买行为之间的关系，为企业制定更加精准的营销策略提供了依据。

此外，还有一些研究探讨了如何将BP神经网络与其他技术结合，以提升数字营销的效果。例如，王勇等（2018）将BP神经网络与大数据分析相结合，通过挖掘消费者数据，为企业的数字营销提供更加精准的决策支持[10]。另外，刘蓉等（2019）探讨了如何将BP神经网络与社交媒体分析相结合，以提升企业在社交媒体上的营销效果[11]。

4 构建组织模型

4.1 模型选择

在应用BP算法期间，要求相关人员全面认识和熟练掌握BP算法的不足，并有能力进行改善[12]。遗传算法是一种寻优方法，也是一种全局最优搜索方式，通过随机搜索实现其目标。面向市场营销领域，在构建人工智能分析模型时，选择应用BP网络和遗传算法组合模型，通过对其做出合理化改进，将BP网络收敛于局部最优解的缺陷问题进行弥补。此外，组合模型运作是以遗传算法作为平台进行，每代种群中的每个个体在输出适配值时，都需要对功能子模块fitness-out（）进行调用[13-14]。

4.2 编码策略

确定BP网络pk、pi、pj以后，组合模型的参数个数如式1所示：

p=pk*（pj+1）+pi（pk+1）（1）

用于组合模型表示的染色体是所有参数基因串联而成的。在本次构建的模型中，m取值为10，符號位为第一位，正值为1，负值为0，编码形式如下：

11000101 1101 1001 1010…… 0111010111

WL1                 WL2                     WLj

在编码形式中，L表示种群的数量，j的取值为1，2，3，4，…，pj。

4.3 选择适配值函数

训练网络权值的误差函数在进行定义时，如下所示：

其中，表示在前向训练期间对应输出值。在T个训练集内，总的误差可以做出如下表示：

在优选中，由于习惯性的选取最大适配值，可选取的适配值函数如下：

5 模型应用实例与比较

文章选取近两年某矿产公司的产品销售量，并对其进行样本训练，如表1所示。

本文采用介绍的算法做出组合模型BP网络误差图像，如图1所示。经过观察得知，可近似取隐含层节点数为20。

6 结语

6.1 研究总结

随着数字技术的不断发展和普及，数字营销已成为现代营销的重要组成部分。数字营销通过互联网等数字渠道，借助数字媒体和数字营销平台，以数据分析和挖掘为基础，实现精准的目标受众定位、个性化的营销策略和智能化的数据分析，从而提升营销效果和ROI。本文总结了基于BP神经网络的数字营销模型构建与应用的主要结论和贡献。首先，本文为数字营销实践提供了一种新的思路和方法，即借助BP神经网络实现更加精准的目标受众定位和个性化的营销策略制定。其次，本文发现数字营销平台的优势在于可以针对不同的受众群体提供个性化的服务和产品，同时可以借助智能化的数据分析实现精准的目标受众定位和个性化的营销策略制定。

6.2 研究结果的意义

（1）提供个性化的营销解决方案：基于BP神经网络构建完成的数字营销模型，可帮助营销人员在大量数据中识别出复杂的模式和趋势。应用数字营销模型，营销人员可顺利的理解消费者的需求、偏好和行为，从而为每个人提供定制化的产品、服务和营销策略。

（2）提高營销效率和效果：数字营销模型构建的基础是BP神经网络，该网络在训练和实际操作中，有能力自动学习和优化营销策略，使营销投入更精确、更有效。此外，数字营销模型可以根据实时的市场数据和反馈，自动调整和优化营销策略，提高营销效率和效果。

（3）增强企业的竞争力：通过应用BP神经网络，企业可以更好地理解市场需求，精准地定位目标受众，提高产品和服务的竞争力。同时，BP神经网络还可以帮助企业及时发现市场变化和趋势，使企业能够快速做出反应，从而增强企业的市场竞争力。

（4）推动数字营销的发展：BP神经网络在数字营销中的应用，为数字营销注入了新的活力和动力。基于BP神经网络构建完成的数字营销模型不仅拓展了数字营销的视野和范围，还提高了数字营销的精准度和效率，进一步推动了数字营销的发展，使其成为现代营销中不可或缺的一部分。

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