本季度,大多数营销人员对美国经济仍抱有希望,43.7% 的营销人员表示他们感到“更加乐观”。然而,这一数字低于 2023 年秋季调查中的 49.0%。在此期间,那些感到“不太乐观”的人从 22.7% 略微增加到 25.3%。B2B 公司最为乐观,47.8% 的 B2B 服务公司和 43.4% 的 B2B 产品公司表示他们“更加乐观”。另一方面,B2C 产品公司最为悲观,31.8% 的公司感觉“不如上一季度乐观”。教育行业的公司报告最有希望,71.4% 的公司感觉“比上一季度更乐观”。相比之下,只有 30.0% 的专业服务公司感到“更加乐观”。
在中心和独特性之间达到适当的平衡至关重要,因为公司的选择不仅会影响品牌的感知方式,而且会影响其销售多少,以及以什么价格以及最终的盈利方式。但是,营销人员缺乏使这种平衡正确所需的工具。传统上,公司分别分析了品牌定位和业务绩效:为了找到市场上的差距,并衡量人们对品牌的感觉,营销人员使用了感知定位地图,这通常代表消费者对品牌或产品在相对维度上的看法,例如预算与优质或优质或辛辣与轻度且与温和相对。为了评估绩效,他们使用了不同的战略工具,这些工具可以在市场份额,增长率和盈利能力等标准上绘制或测量品牌。
此外,该和解协议还解决了指控,即从 2014 年到 2022 年,Genotox 向 Medicare、RRB 和 TRICARE 提交了未涵盖和/或不合理且不必要的实验室测试索赔,包括针对提供商诊所内所有患者的统一订单和常规药物测试订单。作为和解协议的一部分,Genotox 承认并承担了向医疗保健提供商提供订单表(称为“自定义配置文件”)的责任,每个提供商都可以预先选择要订购的测试,然后由 Genotox 为提供商的所有或几乎所有患者进行测试并开具账单,通常是最高报销类别,例如针对 22 种或更多药物类别的确定性药物测试。
人工智能 (AI) 利用先进的数据分析技术,极大地改变了营销自动化。AI 通过个性化的客户洞察、优化的营销活动绩效和简化的潜在客户管理来增强营销策略。通过利用 AI 算法,营销人员可以了解客户行为,更有效地与他们互动,并更准确地预测营销活动结果。AI 驱动的自动化还可以通过自动执行重复任务来降低运营成本并提高效率,使营销人员能够专注于战略决策。最终,营销自动化中的 AI 使企业能够以数据驱动和自适应的方式提供量身定制的体验、提高营销投资回报率并实现可扩展的增长。
视觉生成AI模型的出现和普及,例如稳定的扩散和DALL·e,正在导致越来越多的营销领域应用。这些模型为创造力和定制提供了无数的机会,使营销人员能够彻底改变内容创建,增强品牌消息传递并吸引客户。营销人员现在可以在几秒钟内生成高质量的自定义图像,从而加快内容创建并降低生产成本。但是,关于将这些生成模型用于营销活动的现实世界有效性的研究有限。客户通常可以分为具有不同兴趣和需求的细分市场,以不同的方式接收视觉信息。问题仍然是视觉生成的AI是否可以根据其兴趣有效地针对特定的客户段。
统计技术是现代市场研究不可或缺的一部分,它为营利和非营利组织的许多营销决策提供了输入。这些决策包括营销策略的制定、评估和选择。股票市场分析师也使用统计数据来预测经济形势。统计分析经常用于为市场营销领域的决策提供信息。对于营销人员来说,首先要找出可以销售的产品,然后制定合适的策略。在尝试开拓新市场之前,应该考虑全面分析生产购买力、人力、竞争对手习惯、消费者习惯、运输成本等数据。统计数据可以帮助营销人员实现这两个目标,并评估营销工作的成功程度,并提供数据作为市场计划变更的依据。统计数据在市场营销中的应用有很多,例如:
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• 目的是在所有重要时刻为客户提供他们想要和需要的信息 • 它提供了一个框架来定义营销人员应该创建什么类型的内容以及他们应该利用哪些渠道将这些内容传递给目标受众
