近几个月来，生成式人工智能也成为需求生成（Demand Gen）或需求生成（demand Generation）领域的中心舞台。特别是，生成式人工智能通过自动化以前耗时的手动任务和流程，正在彻底改变营销行业。
公司已经在需求生成策略中使用生成式人工智能，并且不同的应用程序已经开始流行。
如何在Demand Gen中使 印度电话号码 用生成式人工智能？
除了营销之外，生成式人工智能增长最快的领域之一是销售。不同的研究表明，近三分之二 (61%) 的卖家已经在其运营中使用人工智能。
营销和销售是对生成人工智能和需求生成最感兴趣的学科。
生成式人工智能在需求生成中的一些应用方式包括：
1.- 自动线索评分
自动潜在客户评分使用机器学习算法，根据各种因素（例如潜在客户的在线行为、与内容的交互以及人口统计数据）来评估潜在客户并确定其优先级。
它使销售和营销团队能够将精力集中在转化概率最高的潜在客户上，从而节省时间和资源。这提高了效率并提高了转化率。
2-创建个性化内容
生成式人工智能可以根据特定受众的需求和偏好创建量身定制的内容。它使用有关用户行为和交互历史记录的数据来生成相关且引人入胜的消息。
它允许您在不牺牲个性化的情况下大规模生成内容，从而改善客户体验并增加转化的可能性。它还为营销团队腾出了时间来专注于更具创意的策略。
3.- 超个性化消息传递
超个性化消息传递是指创建超越传统细分的极其个性化的消息。使用实时数据和预测分析在正确的时间向每个客户发送特定消息。
显着提高沟通的相关性和共鸣，从而提高响应率和客户忠诚度。高级个性化还可以降低退订率并提高营销投资回报率。
4.- 预测建模
预测建模使用历史数据和机器学习技术来预测未来的客户行为，例如购买、放弃或响应特定活动的可能性。
它使公司能够预测客户的需求和行为，优化营销策略并改进规划和资源分配。这可以带来更有效的活动和更好的客户体验。
在生成人工智能的帮助下，需求生成专家可以优化流程、提高效率并从活动中取得更好的结果。该技术允许重复和复杂的任务实现自动化，从而为营销团队腾出时间来专注于更具创意和高影响力的策略。