任何在商业世界待过一天的人都会遇到另一家公司 定制营销服务如何促 向他们推销商业产品或服务的情况。这种情况很可能每天通过电子邮件、电话或 LinkedIn 推广发生几次。那么，好的推广与坏的推广有什么区别呢？个性化。
个性化似乎是一个简单的解决方案，但根据实际成功实施个性化的公司数量来看，这完全是错误的。为什么？因为公司没有充分了解他们的理想客户概况。虽然这在一定程度上反映了企业本身的问题，但最终直接指向了支持这些工作的营销服务组织的有效性（或缺乏有效性）。
事实是，营销服务机构在数据方面还不够成熟。他们拥有大量数据，但往往受限于他们可以利用的数据类型。因此，他们通过服务为企业提供的情报深度有限。
营销组织若想提高情报质量，就必须充分利用可用的非结构化数据。这意味着要优先考虑采用正确的人工智能 (AI) 方法。
正确的人工智能方法是实现更深层次营销智能的关键
为了提高企业个性化水平，营销服务机构必 whatsapp 号码数据 须提高定制化水平。太多机构满足于提供相同标准的服务，而很少有机构采取措施让自己和自己的价值与众不同。
例如，许多公司提供联系人数据库来推动企业的销售和营销工作。这些数据库中有多少提供除姓名、公司、电子邮件地址和电话号码之外的信息？非常少。相反，您拥有的是一个基本数据库，需要您花费宝贵的时间和精力来充实它。
营销公司有能力做得更好。他们只是因为依赖传统的机器学习模型来进行自然语言处理 (NLP) 工作而受到阻碍。公司在联系人数据库中需要的额外数据层通常隐藏在非结构化数据中。为了获取这些信息，营销公司需要理解上下文中的数据。如果没有上下文，模型几乎不可能找到关键数据点，例如公司是否有联络中心。
符号 AI 是语言语境理解的核心。通过这种方法，公司可以利用已有的知识来分析文本并从中提取特定信息。这在需要领域专业知识才能正确理解文本语言的情况下尤其有用。通过让主题专家建立特定领域的知识库，模型可以更精确地定位细分信息，并为最终用户提供更深入的洞察。
混合方法如何为您的营销服务增加价值
通过将符号 AI 应用于您的营销服务，您可以立即增加 实施元数据管理 机器无法独自实现的知识深度。话虽如此，符号 AI 也不必是一种相互排斥的方法。事实上，营销服务组织可以从混合 AI 方法的平衡中受益匪浅。
考虑一下商业智能和数据库开发的营销服务。您可以使用机器学习为这两项服务提供支持，但当您旨在捕获更复杂的信息（例如，依赖于顺序信息的数据）时，纯机器学习就变得不那么可靠了。对于那些复杂的情况，符号 AI 可以建立一组关系规则，您的 ML 模型可以使用这些规则来提取信息。
这些复杂的数据点才
是营销服务真正增值的关键。它们不仅让公司 台湾数据库 更接近理想客户，还为他们提供了与客户建立超越表面层次联系的弹药。通过混合方法，您可以大规模捕获这些信息，而不必自己研究信息，一次联系一个联系人。