《人工智能营销》介绍了大热的“人工智能”在营销中的具体应用场景。 大数据和机器学习的概念对大多数人来说并不陌生，而在营销如何使用却一直一知半解，语焉不详。营销行业未来最缺乏的应该就是和数据工作者对话的营销人，多看几遍这本书，结合正在进行的工作实践，你将会觉得投入阅读的时间物有所值。

Jim Sterne 自 1979 年开始从事数据处理业务，1993 年担任网络营销咨询顾问，2000 年担任在线营销分析咨询顾问。Sterne 专注于证明数字沟通在建立和提升消费者关系方面的价值。他不仅是美国数字分析协会 (Digital Analytics Association) 的创始人，也是网络数据标准峰会（eMetrics Summits）的发起者。Sterne 被英国著名互动营销杂志 Revolution 列为前 50 位最具影响力的数字营销专家之一，同时被国家演讲人协会评选为前 25 位演讲人，这得益于作者在早期致力于莎士比亚的研究。Sterne 担任过很多大型跨国企业的咨询顾问，分别在 MIT、斯坦福、哈佛、牛津和南加州大学进行过演讲。Sterne 的经验遍布全球，此刻，他坐在飞往拉斯维加斯的飞机上，分析和评价一份给尼日利亚移动公司的客户营销策略，而这个分析是受中国上海一家培训机构的邀请，将在新加坡讲授的一门课程所用。

前 言 如果你从事市场营销领域，那么人工智能是一个非常有力的帮手。 如果你在数据科学领域，那么市场营销能为你带来丰富的问题集。 2016 年对于人工智能来说是突破性的一年，不仅因为机器学习水平的进 展，还有公众对 AI 的觉知。它只会继续快速发展下去。今年，大多数营销人 员相信，消费者可以接受这项技术了。 ——“人工智能综述”，电子市场分析研究机构（eMarketer），2017.2 人工智能概要 从计算机发展历史来看，下一步走向人工智能是完全合乎逻辑的：一个 能够自己找出问题的程序，一个可以实现自主重新编程的程序。 人工智能可以实现的三个功能 人工智能的特别之处在于它可以进行基于机器的自我检测、判断和提升。 检测 人工智能可以发现在一组数据中的哪些元素或属性是最具预测性的。即 使面对由众多不同类型数据组成的海量数据，它也能从这些数据中识别出最 具有揭示性的特征，搞清楚哪些是值得关注的，哪些是可以忽略的。 XII 人工智能营销 判断 AI 可以推断出数据的规律，借此数据，权衡最具预测性的属性，来回答 问题或作出推荐。它可以衡量每个属性之间的相关性并给出结论。 提升 人工智能可以在每次迭代中学习和优化。无论是对于新的信息还是实验 的结果，它都可以根据环境改变结果的同时，也改变根据环境得到结果的方法。 人工智能可以进行自我编程。 对于一个消费者来说，最重要的是她使用的搜索词是什么，其次是她的 位置信息，再次是她的年龄（检测）。当人们使用6 个以上的搜索词时，他 们购买的倾向非常之高，以至于这个时候的折扣是适得其反的（判断）。一 ...