正如您所看到的，即使是最简单的示例也有多个步骤，并且需要不同人的干预。除此之外，还需要处理大量传入数据，这项任务很快就超出了营销团队的手动能力。
从电子邮件管理器到用于管
理联系人的CRM ，或多或少复杂的营销自动化解决方案已经存在多年。这些工具有助于营销团队完成任务，并允许他们管理大量联系人和数据。
但随着数字环境的可能性增加，工作流程变得越来越复杂，需要管理的元素数量不断增加。为了面向未来扩展，有必要考虑在入站营销中引入机器学习和人工智能工具。
如何利用人工智能自动化您的入站营销工作流程
非结构化数据的问题
自动化流程很困难，因为许多工作流程需要人工干预。原因是他们使用所“非结构化数据”。
非结构化数据是无法轻松输入数据库的数据，因为它不适合特定的格式或序列。由于它们没有易于识别的结构，因此更难以搜索、管理和分析。
例如，歌曲、歌手和音乐流
派的列表可以被视为结构化数据，但歌曲本 2024 美国 Telegram 用户库 身将是非结构化数据。入站营销中其他非常常见的例子是电子邮件、演示文稿、文本或图像。
在自动化入站营销时，处理非结构化数据是一个挑战，因为它无法集成到预先存在的信息系统中，因此传统的自动化解决方案无法处理它。
为了克服这个障碍
答案是将机器学习融入非结构化流程中，添加有助于理解信息的认知元素。这是通过以下技术实现的：
计算机视觉。该技术对图像或图像和视频中的对象进行识别、分类和处理。例如，它可用于识别照片中的疾病、对 PDF 附件进行分类或组织在线商店的库存。
自然语言处理
它用于理解文本、对文本进行分类或确定优先级。例如，它可用于创建聊天机器人、确定客户服务请求的优先级或进行情绪分析。
光学字符识别
该技术能够识别文档数字图像中的打印或手写字符。它用于提取信息。
声音处理。它用于识别、分类和处理音频文件或环境声音。例如，我们可以用它来标记音乐、搜索歌曲或实现语音控制。
因此，这些技术帮助我
们创建和训练机器学习模型，帮助我们自动破译非结构化数据并将其合并到我们的流程中。
如何将认知自动化解决方案纳入您的工作流程
根据您公司的情况，有不同的解决方案来整合认知自动化并能够解非结构化数据。没有必要从上到下重新思考公司的整个结构，但你可以寻找适合你的工具。有六个选项：
自助服务工具。自助认知工作流自动化平台使您能够管理使用非结构化数据的多阶段流程。这些低代码解决方案允许您通过易于使用的界面使用机器学习算法创建个性化工作流程。与其他自动化解决方案相比，自助服务工具价格实惠。由于其易于使用，您可以快速进行实验并实施结果。
机器学习 (AutoML) 解决方案。这些平台允许您 印度尼西亚赌博按数据库 从头开始构建机器学习模型，几乎不需要任何编程知识。它们对于为非结构化数据提供结构非常有用，但它们没有工作流创建工具，因此它们对于从开始到结束的自动化流程没有用处。
具有专业人工智能的自动化解决方案。这些工具专注于特定部门。这意味着它们可以使用非结构化数据管理复杂的流程，但它们的应用领域有限。另一个需要考虑的方面是，由于准备训练算法所需的数据的成本很高，因此它们通常价格较高。
