如何用人工智能让市场营销数据更易获取和更具操作性

想象一下，如果你的市场营销团队中的任何人——无论是分析师、活动策划人员还是实习生——只需简单地提出一个问题，就能获得详细的数据支持分析， seconds（几秒）。

想象一下，不再需要等待报告、切换仪表盘或向数据团队发送“快速问题”（实际上永远不会快速）。然而，你的组织可能还没有达到这个水平，尽管这不是科幻小说。

在拥有适当的数据结构、AI工具和策略后，这种 accessibility（可及性）正在迅速成为高绩效市场营销团队的期望。基于预测分析的人工智能和实时决策支持正在将营销从一种被动的学科转变为能够预见到趋势并提供即时见解的学科。

然而，人工智能的效果只取决于输入它的数据质量。如果你的营销数据 fragmentation（碎片化）、outdated（过时）或充满 inconsistencies（不一致），AI不会解决问题；它只是更快地生成无意义的数据。

如何实现这种转变？让我们探索一下。

甩掉后视镜

大多数市场营销人员习惯于回顾上一季度的活动结果，他们分析了过去的表现，并制定了改进计划（或至少做出了承诺）。然而，在这些见解被处理之前，市场已经移动了，竞争对手已经在测试新策略。

传统的分析往往感觉像只依靠后视镜驾驶汽车。报告告诉你 什么发生了 ——网站流量增加，电子邮件参与率下降 —— 但很少 为什么发生 ，更不用说未来会发生什么了。这种滞后迫使市场营销人员被动应对，而不是主动预判。

许多市场营销人员尚未充分利用预测分析的力量。它们是预测客户行为的强大力工具，可以在事态发生前提供见解。与仅仅报告过去绩效不同，AI分析历史数据和实时数据，以揭示行动性见解。

基于人工智能的模型可以：

• 在目标客户转化为之前识别高意向客户，从而进行个性化联系。
• 通过分析行为模式预测流失风险，从而采取主动保留策略。
• 在适当的时间优化活动时间线，以最大化参与度。
• 预测需求，以便更有效地分配预算。

基于人工智能的预测分析赋予市场营销人员行动力，而不是被动反应。与等待活动失败并紧急调整相比，你可以提前预见到问题，并在实时情况下进行优化。

这种方法还改善了预算分配 —— 将资源转移到最有可能转化为客户的受众群体。基于人工智能的见解也帮助市场营销人员在适当的时间以适当的语气与客户互动，从而提供一个令人满意的客户体验，而不是将无关的促销信息塞进他们的邮箱中。

为什么这对理解如此重要？今天利用预测分析的品牌将引领趋势，而其他所有品牌仍在分析上一季度的数据。

提高决策速度

市场营销人员拥有比以往更多的数据，但决策往往延迟，因为报告存放在多个系统中，需要手动整理。数据工具本身常常复杂，需要专业知识来提取见解。即使有报告可用，解读它们也需要专业知识。

结果？基于直觉的决策，或 分析 paralysis（分析障碍）。两者都不是很好。生成式AI聊天工具改变了这一方程。

相反，市场营销人员无需浏览仪表盘或等待分析师，只需 问一个问题 —— “上周付费搜索广告的表现如何？” —— 并立即获得数据支持的见解。

当集成得当时，AI聊天工具不仅提供即时活动性能更新，还能够检测异常和趋势，并以简单易懂的语言总结关键见解。无需手动报告，营销人员可以更快地做出决策。

当市场营销人员拥有建议基于绩效数据优化的AI工具时，从更好地决策的速度上将显著缩短。

有了基于人工智能的实时见解，市场营销人员可以在瞬间做出数据驱动的决策，而不是等待分析结果。他们可以即时调整活动，并根据趋势在需要时重新分配预算或创意，同时团队协作更加顺畅，因为所有团队成员都可以轻松访问和共享见解。

AI聊天工具不会取代人类判断，但它们消除了营销人员与所需见解之间的障碍。而且，你越早行动，你就越有竞争力。

以主动的方式使用生成式AI

多年来，我们一直在谈论“更数据驱动的”需要，但大多数市场营销人员并不是要成为数据科学家来解决他们的请求。此外，帮助他们工作与数据的数据工具通常要求高深的技术知识。

在这一领域中常见的一些问题包括：过于复杂的仪表盘，需要培训才能使用；或提供僵化的报告模板，无法进行即兴提问。这些有良好初衷的工具都需要陡峭的学习曲线，这阻止了团队从一开始就提取见解。

引入生成式AI —— 一个系统，让营销人员以自然的方式与数据互动。与其 wrestling（挣扎）仪表盘，他们只需 简单地问一个问题 ，就能获得相关的、上下文相关的响应。这种方法有很多好处，包括：

• 自然语言查询：无需复杂的语法；只需提问。
• 上下文意识的见解：AI记住之前的问题以提供更好的答案。
• 自适应学习： AI工具会随着时间改进，优化如何呈现数据。

这将对营销人员应对、反应和预判客户需求的能力产生实际影响。基于人工智能的分析方法更快，且是自服务的 —— 所以当需要快速回答问题时，无需等待分析师。这意味着CMO可以依赖更受教育的数据，因为所有人都理解数据。

如何实现这一目标？

听起来不错，对吧？如果事情简单一些，你的公司（以及成千上万其他公司）早就走在了前面。但首先，你的数据必须准备好以应对这种类型的工作。

正如你可能在最近几年多次阅读的那样，基于人工智能的结果只与训练它们的数据质量一样好。如果你的营销数据一团糟，你只是加快了错误决策的速度。

现在我会思考实现这一目标所需的几个关键点：

• 统一的数据源：无论是CDP还是整合的分析栈，AI需要一个干净、中心化的存储库。
• 一致和结构化数据：标准化的命名惯例防止AI混淆。
• 实时数据访问：AI无法提供 实时 的见解，如果它在 上个月 拉取数据。
• 上下文相关的元数据：AI需要理解自己在查看什么以提供相关见解。

然而，这只是技术问题。它还涉及团队和人员：数据工程师和数据科学家，以及市场营销团队。

营销人员不需要成为数据工程师 —— 但他们 必须 是数据工程师。AI驱动的见解需要基础设施来处理和清理数据的有效性。

虽然你可以以多种方式实现这一点，并且每个组织都有所不同，但你可以将数据工程师视为构建和维护能够使AI发挥作用的架构的人。然后，数据科学家精炼AI模型，确保其可靠性和减少偏差。最后，营销人员定义关键业务问题AI应该帮助回答。团队之间的协作确保AI是加速器，而不是障碍。

结论

人工智能并不只是让报告变得更容易阅读 —— 它是使营销更聪明。基于预测分析的人工智能和实时决策支持正在将营销从一种被动的学科转变为能够预见到趋势并提供即时见解的学科。

然而，只有盲目采用最新的AI趋势才能取得成功。那些在竞争中领先的品牌不会只是关注先驱者的行为，而是优先考虑易用性、数据质量和人与AI协作。