AI智能体引爆营销！开率狂飙15%，效率劲省25%！

当今的营销环境，瞬息万变，信息碎片化严重，且日益以客户为中心。依靠传统的人工管理方式，已经难以有效应对。渠道数量几何式增长，数据海洋浩瀚无边，消费者期待值水涨船高，而那些一成不变的营销策略，显然已经跟不上时代步伐。正是在这样的背景下，AI智能体（AI Agent）应运而生。

AI智能体并非遥远的未来概念，它们已经悄然融入我们的营销实践，正在深刻地改变着营销人日常工作的方式。它们不是那种想要接管整个营销活动的“有意识机器”，而是已经嵌入到现代营销平台中的智能系统。这些系统能够实时做出成千上万个微决策，从而不断优化客户体验。

AI智能体究竟是什么？

用最通俗易懂的话来说，AI智能体是一个被设计用来代表用户实现特定目标的系统。它会持续不断地观察各种信号、评估不同的选项、在预设的规则范围内采取行动，并随着时间的推移从结果中学习，不断提升自己。

AI智能体与传统自动化最大的不同，在于它的“适应性”。传统的自动化工具遵循的是预先设定的规则流程；而生成式AI则是在接收到指令后创作内容。AI智能体则更进一步，它会根据客户发出的各种信号，判断并执行下一步最能驱动特定结果的行动，同时始终在营销人设定的边界内运作。

举个例子，我们可以简单对比一下这几种工具：

生成式AI： 就像一个文案助手，能根据你的要求写邮件、生成图片、起广告标题。它专注于“创造”。
自动化工具： 就像一个按部就班的机器人，设定好“如果A发生，就做B”，比如发送欢迎邮件、触发购物车遗弃提醒。它专注于“执行预设规则”。
AI智能体： 则是一个拥有“大脑”的营销助手。它能根据用户行为，调整邮件发送时间、预测下一步最佳行动、甚至根据用户参与度自动调整营销旅程。它专注于“适应性决策”。

在实际工作中，一个AI智能体通常会持续不断地做四件事情，来为营销人提供支持：

首先，它会理解你的营销目标。无论是为了提升订单量、降低客户流失率，还是促进重复购买，它都清楚成功的标准是什么。

其次，它会倾听并感知正在发生的一切。它能实时监控客户的行为、参与趋势以及各种环境触发信号。

第三，它会果断采取行动。它能自动调整营销活动的发送时机、渠道选择、目标用户或抑制策略，而无需人工在当下进行干预。

最后，它会不断学习并改进。它会将每次行动的结果反馈到未来的决策中，随着时间的推移不断优化自身的表现。

简单来说，这就是营销如何从静态执行转变为实时决策的过程——根据情况的变化，动态调整要触达谁、何时触达以及如何触达。

为何当下的营销如此需要AI智能体？

现代消费者行为轨迹往往并非线性。他们不会按照既定的营销漏斗或预设的邮件序列一步步走。他们可能周二只是随便看看，然后消失两周，却又在某个周四晚上11点突然完成转化。这种现实，正是当前营销环境的写照，也正是AI智能体变得不可或缺的原因。

决策过多，时间太少。 如今的营销人需要管理几十个渠道、成千上万的受众细分，以及数百万个客户数据点。每一封发送的邮件，每一个广告投放，都代表着几十个微小决策：选哪个渠道？什么时候发？用什么创意？提供什么优惠？没有任何一个团队能人工优化所有这些变量，尤其是在时效性至关重要的时候。
静态旅程无法适应变化。 传统的营销自动化依赖于几周甚至几个月前定义的“如果/那么”逻辑。然而，客户的意图是不断变化的。一个之前忽略了五封邮件的客户，可能突然就准备好转化了。AI驱动的解决方案，能让营销旅程实时响应信号，而不是墨守成规。
跨渠道人工优化效率低下。 大多数营销团队仍在每次只进行一项变量的A/B测试，等待统计学意义，然后手动实施更改，接着重复。这种方法在过去季度性运行活动时或许可行。但在如今，客户的“心动时刻”每秒都在跨渠道环境中发生，这种人工优化方式已经慢得令人难以置信。
数据孤立，洞察滞后。 当大多数营销人分析上周或上月发生的事情时，客户的背景信息可能已经发生了变化。AI智能体建立在实时数据基础上，能够在洞察产生效用的最佳时机，立即将其激活。新媒网跨境获悉，这种实时的响应能力，对于把握中国市场瞬息万变的消费趋势尤为关键。

在AI驱动的世界里，营销人的角色将如何转变？

AI智能体将营销人从现代营销的复杂泥潭中解放出来，让他们能更专注于那些真正需要人类判断力的事情：比如制定战略、激发创意、建设品牌，以及更深层次地理解客户的真实需求。

不妨把AI智能体想象成一套先进的导航系统。营销人设定好目的地和限制条件——品牌的发展方向、重要的事情、以及哪些是不可逾越的红线。系统则会实时分析路况，根据不断变化的交通状况调整路线和建议。主导权始终掌握在营销人手中，但决策过程变得更快、更清晰，也更能抵御不确定性。

AI智能体的工作原理与之类似。营销人设定目标、划定边界、确立品牌标准，并就定位和信息传递做出战略性决策。而AI智能体则负责执行层面——那些成千上万的微优化、时机判断、渠道选择和个性化调整，这些如果靠人工管理几乎是不可能完成的任务。

那么，在这样一个AI赋能的营销体系中，具体来说，营销人和AI各自扮演什么角色呢？

营销人负责： 确定目标是什么；决定品牌应该传递什么信息；界定哪些用户应被纳入或排除；评估结果是否符合预期；设定必须遵守的规则。
AI则处理： 如何朝目标优化；如何根据不同用户调整信息；如何检测用户行为模式；如何持续改进绩效；如何在不打破规则的前提下，实现行动的规模化。

新媒网跨境认为，在未来十年中，那些能够脱颖而出并取得成功的团队，绝不会是回避AI智能体的团队，而是那些学会如何与它们协作的团队。他们将利用AI来支持创意构思，辅助做出更明智的决策，并在日益复杂和快速的环境中，更有效地运作。

Iterable的AI智能体如何将客户信号转化为实际行动

Iterable的AI智能体套件，能够评估实时的客户信号，以确定最有可能驱动预期结果（如转化、留存或参与）的行动，而不是仅仅依赖静态的工作流程。

实际上，这意味着AI智能体主要聚焦于以下几个方面：

目标导向的执行： 营销人定义战略成果；智能体则负责持续性的工作，推动客户朝着该目标前进。
预测性洞察： 智能体不仅仅报告发生了什么，更会基于实时信号和历史模式，推荐下一步应该做什么。
AI智能决策（AID）： 发送时机、渠道、信息和用户旅程路径，都会随着行为变化自动调整，无需人工干预。

Iterable通过一套协同运作的智能体来实现这一切，每个智能体都负责特定类型的决策：

预测目标（Predictive Goals）： 预测客户转化或流失的可能性。
品牌亲和力™（Brand Affinity™）： 评估客户的参与度，以指导目标选择和发送频率。
发送时间优化（Send Time Optimization）： 确定用户最可能参与互动的最佳时机。
渠道优化（Channel Optimization）： 选择最有效的沟通渠道。
文案助手（Copy Assist）： 生成符合品牌调性的消息变体。
旅程助手（Journey Assist）： 根据实时表现调整用户旅程路径。

这些智能体共同构成了一个智能系统，帮助营销人在客户的关键时刻做出清晰的响应——实时指导决策，并能可靠地大规模运行。

AI智能体在现代营销中的实际应用

对于许多领先品牌而言，AI智能体已成为现代营销操作系统的核心组成部分。Iterable的智能体帮助团队解读信号、指导决策，并在客户行为变化时，充满信心地采取行动。以下是一些真实世界的应用案例：

晨报（Morning Brew）利用目标导向的AI引导互动实现增长

挑战： 随着晨报从单一的邮件简报发展成为多媒体品牌，团队需要一种方式来推广活动和交叉订阅，同时避免过度发送信息或浪费获客成本。
解决方案： 晨报使用了Iterable的预测目标功能，来识别最有可能注册或参与的订阅者。同时，发送时间优化功能确保了信息在每个用户最可能响应的时刻送达，这使得团队能够将外展活动集中在高意向的读者身上，而无需增加发送总量。
成果： 仅联系了总受众的10%，就促成了20%的活动注册量；六个月内新增了1.5万个新闻邮件订阅；节省了超过10万美元的获客成本。

The Zebra通过AI加速文案创作与测试

挑战： 作为一家保险比价平台，The Zebra需要加速营销活动的制作并优化用户参与度。然而，人工内容创作耗时耗力，限制了他们大规模测试和个性化消息的能力。
解决方案： The Zebra采用了文案助手（Copy Assist），这是一个AI智能体，能生成符合品牌声调的邮件主题行变体。这使得团队能够快速测试多种方案，同时不牺牲质量或合规性。
成果： AI生成的主题行使邮件打开率提升了15%；营销活动创作时间缩短了3个多月；通过更精细的细分实现了更高的相关性，同时减少了人工投入。

Care.com优化渠道组合以实现最大化效果

挑战： Care.com需要通过多种渠道（邮件、短信、推送通知、应用内消息）触达用户，但缺乏数据驱动的方法来确定哪种渠道对每条信息效果最佳。手动选择渠道导致了效率低下和结果不一致。
解决方案： Care.com实施了渠道优化功能，该功能使用AI根据用户过去的互动数据，预测对每个用户来说最佳的渠道。信息会自动通过最有效的渠道发送，并随着用户行为的变化实时调整。
成果： 节省了25%的时间；根据用户偏好实现了更均衡的渠道使用；减少了低效渠道上的无效发送。

选择AI驱动营销平台，需要关注哪些方面？

随着AI应用的加速普及，营销人被要求信任系统来做出日益重要的决策。因此，仅仅看功能清单是远远不够的，评估一个平台是否真正能支持现实世界中的智能体驱动营销，变得至关重要。

可解释的AI（而非黑箱操作）。 如果你无法理解AI做出某个推荐的原因，你就无法信任它，也无法改进它。因此，要寻找那些能清晰展示推理过程、提供决策透明度的平台。Iterable的智能体智能就能为每项建议提供情境解释，让营销人理解AI指导背后的“为什么”。
实时数据激活能力。 AI智能体的效能取决于它能访问的数据质量。如果你的平台需要批量处理数据，或者客户行为与AI响应之间存在滞后，那么你所依赖的洞察力就已经过时了。有效的智能体平台应能在数据可用时立即激活，从而实现真正的实时决策。
嵌入式、无处不在的智能。 许多平台将AI作为独立的、附加的功能模块加入，使其游离于核心工作流之外。这会造成摩擦并限制效率。最好的平台，应将智能深度融入到各个环节，从用户旅程编排到内容创作，再到所有触点的AI驱动优化。
跨渠道决策能力。 客户感知的是完整的体验，而非孤立的渠道。你的AI智能体需要能够跨渠道进行整体优化，包括邮件、短信、推送通知、应用内消息以及你使用的任何其他渠道。孤立的渠道优化会导致支离破碎的客户体验，增加客户流失的风险。
与业务目标清晰对齐。 世界上最复杂的AI，如果不能驱动对你的业务至关重要的成果，那也是毫无用处的。因此，要寻找那些能让你定义明确目标（如增加转化、降低流失、促进重复购买）并展示AI智能体如何针对这些特定目标发挥作用的平台。

Iterable正是为这种智能体驱动、实时响应的营销方式而设计。它并非在旧有的营销活动管理系统上进行AI改造，而是从零开始构建，旨在实时激活数据、跨渠道优化，并赋能营销人能够及时响应客户的关键时刻——而不是等到几天或几周之后。这正是现代营销人所需的AI技术栈：将AI视为基础层，而非可选的附加组件。

读者可能关心的问题

1. 营销中的AI智能体具体指什么？

营销中的AI智能体是一个系统，旨在代表用户实现特定的营销目标。它能观察数据、评估信号并采取行动——例如调整时机、渠道或目标受众——同时在营销人设定的规则范围内运作。与简单的自动化不同，AI智能体会随着时间的推移根据效果调整自身的行为。

2. AI智能体与营销自动化有何区别？

营销自动化遵循预定义的规则。而AI智能体更进一步，它能解释实时数据并根据不断变化的条件调整行动。它不是执行静态的工作流，而是随着客户行为的演变，持续努力实现转化或留存等结果。

3. AI智能体会取代营销人吗？

不会。营销人仍将负责战略制定、目标设定、品牌标准和总体监督。AI智能体处理大规模运作所需的持续分析和执行工作，让营销人能够专注于更高级别的决策，而不是进行耗时的人工优化。

4. AI智能体在营销中有哪些应用？

AI智能体常用于识别高意向客户群、优化发送时机和渠道、个性化消息，以及推荐下一步的最佳行动。它们的作用是支持营销人在客户行为变化时，实时做出更明智的决策。

AI智能体正在重塑营销格局

AI智能体并非未来概念——它们已经实实在在地改变着营销决策的制定方式。随着客户行为加速演变和期望不断提高，团队被要求交付的成果与现有系统能支持的能力之间的差距持续扩大。这就是基于智能体的系统变得如此重要的原因。它们有助于吸收复杂性、推理变化，并呈现出领导者可以信任的决策——同时不会拖慢团队的节奏或引入不必要的风险。

新媒网跨境预测，正在发生的这场变革，不仅仅是关于发送更多的消息或采纳最新的工具。它更是关于构建能够适应、学习并指导行动的营销系统，让它们能随着市场条件的变化而灵活应对。

如果您想了解智能体营销如何在实践中运作，不妨体验一下Iterable平台，亲身感受AI智能体如何在实时环境中指导营销决策。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-agents-ignite-marketing-15-open-25-save.html