2025年春季MarTech会议的五大AI营销见解

在2025年春季马tech大会上，人工智能（AI）是会议的焦点。尽管我们没有仔细翻阅每一场会议和讨论会的录影，但AI很可能出现在每一场讨论中。

共有三个会议主题围绕AI展开：

1. 与谷歌全球广告负责人Kendall Davis、亚马逊全球客户领导Channan Sawhney以及Qvest的营销负责人Sarah Weiss共话真实的AI成功案例。
2. 利用生成式AI工具进行内容创作，与俄勒冈大学 immersive和战略沟通 instructor Lisa Peyton合作探讨。

这些会议主题的知识结合了讲者和与会者的见解，引导我们得出五个关于AI和营销的重要结论。

1.从小处着手，逐步扩展以实现真正的影响

不要急于全面改造你的营销策略。选择一个具体的挑战——比如尝试创建目标广告或自动化重复任务——并测试AI驱动的解决方案。

为什么重要：这种方法让团队能够快速学习，展示可衡量的ROI，并系统性地将成功案例扩展到更大规模的项目中。

示例：使用AI分析单一高优先级活动的创意，识别其对关键受众群体的共鸣点，并在此基础上进一步优化。

2.结合人类的专长与机器的高效

AI在处理海量数据、揭示趋势并自动化重复性任务方面表现出色。然而，“人机协作”至关重要。市场营销人员仍需提供战略、创意和对目标受众心理的理解。

为什么重要：营销人员担心AI会取代他们，但AI只有当人类的直觉、品牌知识和同理心指导机器输出时才能发挥最佳作用。

示例：让AI生成多种创意版本，但由市场营销团队根据品牌一致性、语气和情感真实性对它们进行筛选。

3.衡量效率提升与性能增长

评估AI效果时，不要仅关注结果指标（如转化率或收入）。还要跟踪效率指标，例如节省的时间、成本节约或广告生产效率的提高。

为什么重要：利益相关者需要业务成果和运营ROI。AI可以释放团队的手工劳动，将节省下来的时间用于更具战略性的策略制定和创新。

示例：将AI辅助的营销活动与“照旧”的活动进行对比，量化点击率或收入提升以及广告时间和媒体支出的减少。

4.深入个性化与实时调整

利用AI根据实时信号（如浏览行为、设备使用时间或消费者行为）动态调整信息——使每个接触点都显得高度个性化和相关。

为什么重要：消费者越来越期望定制化体验；AI可以结合多个数据信号，提供比常规细分更及时且个性化的促销方案。

示例：如果一名消费者 repeatedly对某一类护肤品感兴趣，就向其展示该品牌线的动态广告，并在购买高峰期提供即时折扣码。

5.建立合作关系与数据策略以保持敏捷性

AI驱动的营销仅在结合自身数据（例如客户或以往活动）和合作伙伴数据（例如零售商或数字平台）时效果最佳。成功的关键在于拥有可靠的数据流程——干净的数据、强大的API和组织层面的支持。

为什么重要：AI的准确性依赖于高质量的新鲜数据。与技术供应商或零售商合作可以增强目标受众定位和洞察力。

示例：利用零售合作伙伴的电子商务行为数据（例如购买频率）创建AI驱动的重触活动，鼓励那些已购买但间隔过长的顾客收到个性化产品建议。

对营销领导层的启示

将AI与商业目标和可衡量成果结合是关键，无论你是在优化广告创意、测试新产品还是定制整个客户旅程。让人类主导战略制定和品牌语气，而让AI处理重复性任务和模式识别。从小处着手、建立跨职能合作伙伴关系并关注测量——这些策略将使你在营销领域更快、更可靠地看到成果。

每个AI主题会议的关键见解

我们已将所有三个围绕AI的会议片段提供给注册用户，但如果您时间紧迫，请选择以下关键见解：

利用生成式AI工具进行内容创作

关键见解：利用“元提示”让AI帮助编写提示。换句话说，让一个AI模型（例如Claude）为另一个模型（例如GPT-4）生成高质量的提示。这种方法节省时间，产生更精准的指令，并提供更好的AI驱动输出。

拥抱主动型AI

关键见解：区分“你随其流”的自动化和真正的AI代理。“你随其流”需要你的直接参与，而“代理”则能够自主完成任务。了解这一区别可避免过度支付为“代理”付费——这些“代理”只是高度自动化的版本，并帮助你在全权自治的领域做出明智决策。

真实世界中的营销人员分享AI成功案例

关键见解：利用AI实现大规模个性化并衡量效率提升和性能增长。在该会议中，营销人员通过比较AI优化的活动与传统活动的A/B测试，并量化转换率、ROI或时间/成本节省取得了成功。驱动个性化努力的AI能够解锁更好的活动效果和运营效率。

你可以观看这三个会议片段的完整视频。