基于营销大数据和人工智能的结合，企业能够在实践中充分发挥人工智能营销智能化的特点，取得更好的营销效果。
通过梳理干系文献可以创造，学者们对人工智能营销实践的研究集中在几个紧张的领域。
人工智能的运用发生在用户洞察、内容推举、受众互动、提升受众体验、内容管理、内容创作、操作自动化、信息优化八个紧张领域；人工智能在营销调研、广告创意制订、程序化投放、效果监测四个方面发挥了主要浸染。

基于人工智能的用户洞察

以往营销职员洞察用户的办法以市场调研为主，通过建立用户档案来理解和影响消费者的需求。
这种办法多侧重于关注和剖析直接干系的用户行为数据，而缺少对多元数据的整合以及用户行为背后所蕴含的情绪等内容的剖析，用户洞察较为粗糙且流于表面。
人工智能营销则可以比传统营销更有效地处理和利用用户数据。

首先，人工智能营销能够实现对用户的立体洞察。
一方面，人工智能可以剖析更多样化的信息，如利用打算机视觉和机器学习等来衡量店铺中购物者的感情。
另一方面，人工智能可以关联更多来源的数据并剖析个中隐蔽的模式。
除了企业网站上用户点击和购买等直接干系的数据，人工智能还能够剖析其他来源的潜在干系数据，如社交媒体平台上大量用户天生的内容，从而向营销者揭示关于用户潜在需求、偏好、情绪、态度的洞察。
在洞察用户的过程中得到的知识是企业产品、做事开拓和创新的宝贵资源。

然后，基于对用户的立体洞察，人工智能可以进一步预测用户的意图，更好地挖掘用户代价。
如利用预测模型进行前景评估，探求高质量的潜在用户；通过预测领先得分确定用户的购买意图。
基于前辈的人工智能算法，企业乃至比消费者更理解其自身的需求，能够更好地为用户供应产品和做事。
例如，IBM的人工智能系统Watson有一个语气剖析器，可以理解用户的自然措辞，并且能够持续学习，它可以通过语气剖析器洞察用户对不同方案的反应，并通过推理不断调度为用户供应的产品或做事。