拐点已至：企业如何借助AI重塑增长？

2024年的激进增长与AI数智化创新并行，传统策略的功效已经减弱。在这篇文章中，我们将展望并深度探索2024年的6大创新增长策略，包括AI驱动的实验，产品再造，超个性化，自动化运营，短视频和KOL营销等重要议题。这将帮助您以更具战略视角和技术手段来驾驭全新的增长挑战。

1. AI驱动的实验 - 深入增长科学

在不断发展的拉新获客领域，传统的 A/B 测试已不再有效。进入AI驱动的实验时代，需要大量数据算法将成为您的副驾驶，揭示以外科手术般的精确度推动增长的隐藏杠杆。这种转变不仅仅是技术升级；这是一个根本性的范式变化， 2024 忽视这一趋势的增长专业人士将面临被抛在后面的风险。

AI 和 ML 如何为增长实验提供动力：

数据分析与洞察：AI 能迅速分析您实验的结果，揭示其中隐藏的模式和洞察。您可以快速发现潜在客户流失的环节，识别存在的问题，并迅速抓住机会。AI 还通过 AI 驱动的仪表板、商业智能（BI）工具、数据清理工具等，使得信息获取更加普及。而且，生成式 AI（Generative AI）可以总结您之前的测试结果，强调关键发现，甚至为您规划未来的实验。
实验构思与探索：AI 能够根据用户数据、社会趋势和竞争对手的策略，帮助您为增长实验和市场活动孕育新的创意。
AI驱动的预测分析：AI 模型能够预测潜在实验的结果，助您在资源分配和工作重点上做出更明智的决策。
AI 驱动的个性化实验：利用 AI 对受众进行细分，察觉微观趋势，然后通过 A/B 测试来调整个性化信息、产品推荐或网站布局，找出最适合每个细分市场的方案。

一个值得注意的例子是Airbnb如何利用人工智能来个性化客房推荐，预测哪些房源最有可能引起每位旅行者的共鸣。这种数据驱动的方法在它们的惊人增长中发挥了重要作用，证明AI不仅仅是一个未来流行语，而且是解锁指数级增长的强大工具。在此处详细了解Airbnb如何根据客人的兴趣优先推荐合适的住房。

5. AI驱动的流失预测：训练人工智能模型以识别客户流失的早期迹象。这使您能够主动干预有针对性的优惠、忠诚度计划或个性化服务，以防止客户流失。

一个很好的例子是 Pinterest 如何利用机器学习驱动的主动方法来减少广告商流失。他们开发了一个模型，可以预测广告商在不久的将来流失的可能性，并为他们的销售团队提供了该模型的见解，以防止有风险的帐户流失。

6. AI驱动的内容创建：利用AI工具生成不同类型的内容，例如博客文章、社交媒体文案，甚至视频脚本。然后，与受众一起测试不同的版本，看看什么能带来最多的参与度和转化率。在这里了解 Heinz、Nike Nutella 甚至 BMW 等品牌如何使用AI生成的内容打造令人难忘的营销活动。

更进一步，Spotify 已实现内容营销自动化，以大规模获取用户。“我们利用机器学习的力量，结合可用的宝贵数据源，每天对内容进行排名。然后，将排名后的内容输入到广告创意生成系统，以吸引不同营销渠道上的特定目标受众，鼓励他们加入 Spotify 并享受我们所提供的服务。” 点击这里了解更多关于他们如何实现这一目标的信息。

2. 产品再造 - 探索生成式AI新功能

在过去的一年里，新的AI工具蓬勃发展，成熟的企业纷纷将AI融入到他们的产品中。例如，Spotify 正在试点播客的AI语音翻译，以便听众可以用自己的语言欣赏他们最喜欢的播客。

Meta 最近宣布：“我们正在尝试超过 20 种新方式，利用生成式 AI（Generative AI）改进用户在 Facebook、Instagram、Messenger 和 WhatsApp 上的体验，这些新方式涵盖了搜索、社交发现、广告、商务通讯等多个方面。” 在这里查看他们目前正在测试的新人工智能功能。

YouTube 还押注AI帮助他们在艺术家和创作者之间以及最终与他们的粉丝之间建立更深层次的联系。这就是他们的 Dream Track for Shorts 和音乐 AI 工具的用途。“Shorts 的 Dream Track 和音乐 AI 工具：只需在创作提示中输入一个想法并选择出现在轮播中的参与艺术家，就会为创作者制作出具有该艺术家的 AI 生成声音的原创 Shorts 配乐。在他们的短片中使用。在此处了解有关此项目的更多信息。

在 B2B 和 SaaS 领域，新的 AI 功能同样在被积极测试。比如，Hubspot 已经将 AI 整合到其平台。“我认为生成式 AI 将彻底改变产品构建方式及客户价值的创造。”Hubspot 的首席技术官兼联合创始人 Dharmesh Shah 如是说。

而他们并不孤单。Twilio 近期推出了新的生成式 AI 工具，用于激活客户数据并在 Twilio Engage、Flex 和 Segment 中实现适应性用户参与。他们的目标是通过全新的预测性和生成式 AI，实现一对一客户参与的规模化。

但需要注意的是：在产品中加入 AI 功能时，公司应该慎重行事。确保新功能与公司愿景保持一致，确保数据质量，是至关重要的。同时，还必须考虑到伦理、成本效益和性能评估等问题。通过采取周全的策略，公司可以有效利用 AI 提升产品功能，负责任地推动业务增长。

3. 超个性化 - 定制用户旅程，而非仅推荐

从最初的网站/APP访问到购买后的互动，超个性化使您可以定制客户旅程的每个接触点，以获得最大的影响。这会带来无缝且令人满意的体验，推动每个阶段的增长。

想象一下，在您的虚拟商店中，对待每一位顾客就好像他们是唯一的那位。这就是超个性化的魅力——为每位用户打造深刻共鸣的个性化体验。通用的营销方式已经成为过去；超个性化通过利用 AI 和数据洞察，来针对特定的需求和偏好定制内容、推荐和优惠。

为什么这对于增长运营专业人士来说是一个如此热门的趋势？在当今过度饱和的数字化环境中，脱颖而出需要的不仅仅是好的产品。超级个性化消除噪音，在个人层面与客户建立有意义的联系。这会带来更高的参与度、更深的忠诚度，并最终促进增长。客户感到受到重视和理解，与认识到他们独特需求的品牌建立更牢固的关系。

一些公司巧妙地利用了超个性化的力量：

Netflix：根据您的个人观看历史和偏好推荐节目和电影，让您始终关注该平台。
亚马逊：根据您过去的购买行为、浏览行为，甚至天气或即将发生的事件等外部因素来策划个性化产品推荐。
丝芙兰：根据您的购买历史和在线浏览习惯发送带有化妆品推荐的个性化电子邮件，让您感觉自己是他们最有价值的客户。
Spotify是超个性化的绝佳示例。Spotify 的团队每天都在利用 AI 和机器学习（ML），在大规模上实施个性化功能，创造了用户所熟悉和喜爱的功能、播放列表和体验。他们还通过个性化推动了像 Spotify Wrapped 这样的病毒式营销活动。
Uber：为实现高质量的个性化信息流，Uber 使用基于用户互动数据（如印象、点击和订单）训练的 ML 模型，个性化用户在 Uber Eats 的首页排名，从而最大限度地提高转化率。你可以在这里读更多关于它的内容。

这些只是冰山一角的例子。拥抱超个性化，增长专家可以打开新的客户参与层面，为其业务带来显著的增长。随着 AI 的快速发展，超个性化的可能性是无限的，为企业探索和征服这一激动人心的新领域提供了机会。

4. 自动化运营 - 释放思维，壮大效能

对于每一位从事增长的专家来说，时间都是极其宝贵的。这就是为什么自动化成为了他们的新伙伴。像电子邮件营销、社媒营销排程和数据分析这样的重复性任务，都可以由AI工具轻松处理，让您可以专注于真正推动增长的战略规划。

花时间处理重复性工作意味着在策划卓越活动、分析数据和深入了解受众方面的时间损失。AI 的介入，从培养潜在客户到创造个性化内容，无所不包，让您可以关注大局。这不仅提高了工作效率，增强了可扩展性，而且最终实现了爆炸式的增长。

但如何真正利用这一强大趋势呢？以下是一些建议：

识别重复任务：分析您的工作流程，找出可以自动化的任务。电子邮件跟进、社交媒体发布和个性化欢迎信息都是理想选择。
选择合适的工具：根据您的需求和预算，研究市场上的自动化营销平台。
与您的 AI 助手协作：将 AI 视为合作伙伴，而非替代品。将您的营销数据、客户洞察和行业趋势输入给 AI。您提供的信息越多，AI 就能变得更聪明，为您的受众带来真正共鸣的超级个性化体验。
利用 AI 进行内容创作：遇到创作障碍？让 AI 帮您想出吸引人的标题，生成有针对性的广告文案，甚至根据您的品牌风格和客户兴趣撰写博客文章。是时候发挥 AI 的创造力了。
自动化客户旅程：AI 能够规划个性化的客户旅程，发送有针对性的电子邮件，推荐相关产品，并在每一个互动环节与客户交流。这将促进更深层的联系，带来前所未有的转化率。
从小处着手，逐步扩大：不必一蹴而就。从自动化简单任务开始，随着适应度提升逐渐增加任务的复杂度。
跟踪和衡量：持续监控自动化对关键指标如参与度、转化率和投资回报率的影响。不断优化您的流程，以实现最佳结果。
拥抱终身学习：持续了解最新的自动化趋势和工具。参加研讨会、网络研讨会，阅读行业博客，保持在增长策略的最前沿。
保持人性化接触：记住，AI 只是工具，并不能取代您的创造才华。使用它可以自动执行重复性任务，并腾出时间来个性化交互、制作富有同理心的消息传递并与客户建立真正的关系。