人工智能最初是一类旨在模仿人类智能的机器（计算机系统）。简单的人工智能应用程序经过训练（或编程）来执行重复性任务，例如识别和消除 CRM 中重复或不准确的联系人条目。
更复杂的系统可以分析非结构化或未标记的数据，例如社交媒体帖子或客户评论，并识别表示情绪或情感的单词和短语。
这些类型的人工智能分析工具可以通过关注高意向潜在客户、识别有流失风险的客户或帮助您的公关团队解决潜在危机来支持销售和营销团队。
现代人工智能工具也具有多任务处理功能。
向您的团队发出客户流失风险警报的应用程序还可以建议策略和谈话要点，甚至提供定制的脚本或电子邮件以帮助恢复。
生成式人工智能是最先进的人工智能类别之一，它结合了其他人工智能系统类型的多种功能来组织、处理和重新利用数据。
生成式人工智能与预测性或规范性人工智能：营销人员使用这些系统的方式有何不同
营销人员使用人工智能工具来帮助他们 突尼斯 whatsapp 回顾过去、预测未来、做出决策，并且现在利用生成工具来制造东西。
您可以将这些活动分类为预测性、规定性或生成性。
但随着技术的进步，这些类别之间的界限变得越来越模糊。
预测性人工智能工具能为营销人员做什么
预测性 AI 工具包括预测、检测和评估工具。预测性 AI 流程通常从描述性分析中获取部分或全部数据——这是评估、组织和总结数据集（换句话说，描述数据）的过程。
这些算法通过评估大量数据来回答以下问题：“根据过去发生的或现在正在发生的事情，我们可以预期未来会发生什么？”
产品推荐引擎（例如用于在订阅者的电子邮件中插入动态产品建议的引擎）通常采用预测性 AI。在此用例中，预测性 AI 用于回答以下问题。