人工智能驱动的更明智营销之路

全球数据量的激增带来了巨大的潜在价值，但如何从海量数据中提取有用信息并转化为可操作的营销洞察却充满挑战。Amoeba公司的博士后研究员兼首席执行官Touba Durraze分享了她对这一问题的看法。

数据爆炸与挑战

根据IDC的数据，预计到2025年全球数据量将从2020年的64.2泽bibyte增加到181泽bibyte。如果将这些数据存储在每枚64GB的USB驱动器上，那么181泽bibyte的数据足以填满大约2.8万亿枚USB驱动器。

生成式AI带来的不仅是机遇，还带来了一个尖锐的挑战： inability to translate data into actionable insights.

Touba Durraze进一步指出：

“Marketers are drowning in data from website analytics, CRM systems, social media, email campaigns and transactions. Every touchpoint produces more content, more personalization and — most importantly — more data that needs to be analyzed. What was once a handful of KPIs is now a sprawling web of information. Marketers know something valuable lies in those signals, but often the sheer volume of noise drowns out clarity.”

没有合适的工具，这些数据可能会让最优秀的团队也感到压力。例如，一个电子商务公司可能从其网站分析、CRM系统、电子商务平台以及社交媒体和PPC广告等渠道获得数据。

生成式AI解决方案：将挑战转化为机会

解决这种复杂性的关键是生成式AI驱动的系统。这些系统能够从海量数据中识别模式，并提供无法人工团队复制的行动性见解。

Touba Durraze解释说，这些系统可以在两个关键方面发挥作用：

按规模发现模式

AI可以揭示隐藏在大型数据集中的非线性和趋势。例如，它可能会发现某个特定受众群体更适合在周四下午发布视频内容。

“AI工具不仅处理数据，还能将数据与业务成果联系起来，从而发现此前不可见的机会。”Touba Durraze表示。

提供预测性见解

除了理解过去，AI还可以预测未来结果。“预测模型可以估计客户 lifetime value、估算广告投资回报率和预测转化潜力。这使营销人员能够将资源分配到最有影响的领域，从而推动业务增长。”

记住，AI并不是替代人类创造力和决策力的工具，而是增强工具。它通过分析数据并提供见解来提供清晰度。人们仍然负责战略决策的制定。正如Touba Durraze所说，“AI的价值不在于消除创意策略或人类判断，而在于赋予团队更好的信息。”

例如，AI可能会建议推出折扣以提高转化率。然而，最终决定如何定位和推广该优惠权责在营销团队手中。即使AI发现某个受众群体对视频内容更感兴趣，营销人员仍需创作吸引他们的内容。

AI与人类专家之间的这种互动将推动营销领导角色的转变。不再需要花费时间梳理数据，而是可以专注于以下问题：

• 如何提高下一季度的业绩？
• 客户流失的原因是什么？ 
• 哪些市场拥有未被开发的增长潜力？

Touba Durraze指出，“AI提供了答案，但营销人员必须采取行动。”

成功要求：让AI为营销服务

要使生成式AI真正发挥作用并带来价值，企业需要解决两个关键前提：

统一的数据系统

“隔离化数据仍然是一个主要障碍。”Touba Durraze表示。许多市场营销团队使用CRM、网站分析和广告性能等孤立的系统，这使得AI工具无法创建对客户行为的全面视图。“当数据统一时，AI工具才能发挥最佳效果。”

清晰的业务目标

Touba Durraze强调，“没有目标的AI只会产生噪音。”团队必须确保数据分析项目与具体目标一致，例如降低广告成本、提高客户保留率或增加广告投资回报率。将AI努力与业务成果联系起来，确保技术能够带来实际影响而非混乱。

例如，一家专注于吸引新客户的公司可能仅根据广告投资回报率（ROI）来衡量PPC的成功，而没有对新客户的数量赋予价值。这些目标需要从根本上不同的策略，并且基于不一致的KPI可能会导致结果不佳，凸显出明确业务目标与可衡量成果之间必要的关联。

生成式AI的优势

有效实施生成式AI的组织将获得显著的竞争优势。“它们可以优化资源分配，减少浪费，并推动更高的收入成果。”Touba Durraze解释道。“生成式AI是未来营销的核心。不是制造更多的数据，而是利用现有数据做出正确的决策。”

“在缺乏能够处理复杂性和规模的数据工具的情况下，企业依赖直觉、经验或简单的仪表盘来做出决策。结果是策略模糊不清的营销活动，感觉上是合理的，但缺乏精确性。”Touba Durraze表示。

为更明智的营销拥抱AI

数据爆炸已经提高了营销行业的高标准。客户现在期望定制化营销，而企业无法再依赖猜测。生成式人工智能技术将大量数据转化为可操作的营销洞察，将挑战转化为机会。

然而，成功取决于营销人员是否能够整合数据、定义明确目标并接受AI作为辅助工具。正如Touba Durraze所言，“只有真正理解数据的企业才能获得成功。”对营销领导层来说，挑战是清晰：采用解锁数据潜力的工具，并关注有意义的结果。