突破5个阻碍在市场分析中采用人工智能

本文探讨了人工智能在市场数据分析中的应用潜力，以及当前面临的五个主要障碍，包括数据复杂性、成本、技能不足等，并提供了克服这些障碍的实践性解决方案。

人工智能正以前所未有的方式改变我们的工作方式，但其潜力仍未完全释放。在营销数据分析领域，人工智能的潜力可以实现革命性变革：
* 通过人工智能，可以获得显著的性能提升；
* 实现运营效率的无限可能；
* 借助智能和解释能力，提升洞察力和可操作分析的深度与广度。

鉴于人工智能带来的巨大变革潜力，其在营销数据分析中的全面采用理应成为常态。但为何它尚未普及？哪些障碍阻碍了这一转变？更重要的是，企业及其团队可以采取哪些措施推动这一转变？本文将提供实践性的答案。

为什么营销数据分析中的人工智能 adoption 滞后

让我们从IBM的2023年人工智能采用指数报告开始。该报告指出以下五个关键障碍：
* 积极整合和扩展；
* 数据基础的复杂性；
* 成本问题；
* 技能不足；
* 道德与法律问题。

这些挑战是显著的，但我们认为它们更像是一些障碍而非不可逾越的障碍——通过以使用案例为导向的方式部署人工智能，可以克服这些障碍。

在过去一年中，我们借助这种方法为多家品牌实现了快速的从零到价值（time-to-value）以及显著的性能提升。以下是具体情况。

定义使用场景

有时，使用场景是显而易见的。例如，与一家大型零售商合作时，我们发现客户流失问题是一个显而易见的应用场景——通过AI预测客户流失，可以带来显著的商业价值。

在其他情况下，最相关的使用场景并不那么明显。对于这类情况，构建一个使用场景目录是有必要的。该目录列出潜在的人工智能增强的使用场景，并基于其影响、规模和实施难度对其进行评分。

我们在营销数据分析中遇到的一些核心人工智能使用场景包括：
* 数据映射与转换以加速数据上载；
* 生成元数据与数据分类以丰富数据集；
* 预测性评分与分段以推动客户行动；
* 基于AI的集群分析以快速发现目标受众；
* 消息与渠道优化以提高响应率；
* AI助手以实现自然语言的数据查询。

这些示例说明，人工智能可以为企业创造巨大的商业价值。一旦使用场景被定义清楚后，下一步就是解决实施中的障碍。

克服障碍：实践性解决方案

1. 积极整合与扩展AI

通过聚焦于高价值且实施起来低投入的使用场景，可以克服第一个障碍——这种方法已在我们为多家品牌实施的应用中得到验证。例如，一家客户在采用我们的客户流失策略时，利用AI驱动的客户智能来给高风险客户发送邮件消息，这一解决方案无缝融入现有工作流程，展示了目标使用场景如何简化规模扩展的努力。

2. 解决数据复杂性问题

我们遇到的数据基础复杂性是障碍中最常见的。正如“不要让好的成为伟大的阻碍”这句谚语所言，数据并非完美无缺。最佳做法是抛开追求完美的理念，在关注更重要的数据的前提下忽略这一要求。

在大多数企业中，网站交互数据和客户交易数据是最常见的两种类型数据。这两种数据类型对于构建AI驱动的分层模型（如预测、参与度、忠诚度与流失）具有强大的价值，它们可以用于提高目标细分的精准度。此外，AI赋能的数据准备与清理工作可以自动化繁琐的任务，从而加快数据访问速度。

3. 理解成本问题

在实施人工智能于营销数据分析时，费用问题往往源于对价值创造的认识不足。在营销数据分析中实施人工智能确实需要投入。这可能从70万美元的最低金额到数千万美元的高金额不等。然而，这种投入是投资而非单纯的支出。

通过预测、量化和衡量ROI（回报率），可以为投资提供有力的支持。通过聚焦于具体使用场景，更容易为投资构建 ROI 的强支撑案例。例如，AI驱动的细分与评分通常可带来10%至15%的提升效果。一家投入2000万美元进行 outbound营销的公司可能每年获得200万至300万美元的回报，从而为投资提供有力的支持。

4. 填充技能缺口

扩大可用专业知识的池子可以解决技能不足的问题。虽然很少有专业人士同时具备推动AI在市场营销数据分析中应用所需的技术和专业知识，但这一问题主要源于企业自身的局限性。解决方案是将专业人才外包。

在一个快速变化且对专业技能既稀缺又必要的环境中，企业很难自行培养这些能力。与专家合作创建定制化的AI营销数据分析应用是最有效也是风险最低的解决方案。这些努力最终可以转化为企业的资产，但在短期内无需投入构建和实施这些应用所需的人力资源。

5. 跑道道德与法律问题

上述障碍中，道德与法律问题最为突出。虽然人工智能在道德层面的问题具有严重性和重大影响，但它们并未成为其在营销数据分析中采用的显著阻碍。更常见的阻碍是法律和合规问题。

法律和合规部门对生成式AI尤其担忧，因为它们担心不适当或不适合的内容、以及版权和知识产权的风险可能会严重影响甚至完全阻止AI项目的发展。

克服AI采用障碍的方法

最终，每个组织都必须为AI在营销数据分析中的采用制定其自身的治理与控制。要实现这一目标，只需专注于高影响且风险较低的使用场景即可。例如：
* 利用生成式AI对营销渠道中活动名称进行标准化和分类，可以获得高价值的同时节省时间和成本；
* 类似地，利用机器学习预测未来客户行动和结果——这项应用具有高度价值，且法律团队（除遵守行业规定外）通常不会反对。