如何用AI实现更明智、更快速的营销决策

本文探讨了如何将AI融入营销决策过程，以提升决策的速度和质量。通过AI的分析能力，团队能够更快地生成和评估营销策略，从而克服人类认知的局限性，实现更明智的决策。

Tomorrow.io的4人市场营销团队在规模仅为他们10倍的情况下， routinely超越竞争对手。他们不具备超能力，也不需要全天候工作。他们将AI置于决策核心，思考AI如何提升他们的流程并改变他们做决定的方式。

更快、更完整的决策

自流水线生产时代以来，企业一直依赖于层级分明的指挥-控制型决策结构，将决策向上 funnel 传递，优先考虑 positional authority（职位权威）而非一线专家的专业知识。这种做法背后的假设是，经验越丰富、判断越精准的员工，在前线拥有更多资源。

然而，在时间有限且信息不足的情况下，组织中的每一层级都会采取捷径。头脑风暴仅限于会议室内的人员，分析依赖于可用的时间和数据。因此，你经常不得不基于不完整的信息做出决策。由于没有明确正确的答案，这些决策有时会变成意见分歧的“战斗”，通常最高层的意见获胜。

AI可以通过丰富数据和见解的规模和频率来改变这种动态，在以前未知的水平上。将AI融入决策过程，让你能够更快、更明智地做出决策，并避免传统方法的慢速。

超越人类认知限制

AI的真实价值在于克服人类认知的局限性——诺贝尔奖得主赫伯特•西蒙（Herbert Simon）著名的“有界理性”理论正是如此描述。人类天生在信息处理和分析方面存在限制，常规 brainstorming 依赖于有限视角，很少深入探讨潜在解决方案。

相比之下，AI驱动型头脑风暴可以迅速生成并评估数百甚至上千个可能性，通过调用海量知识库和历史数据集来实现。想象一下从意见驱动的辩论转向基于数据的、富有见解的战略会议。

AI辅助决策的实际应用

想象 yourself是一家快速成长的SaaS公司的数字营销经理， tasked with 推出一项关键新产品。你的团队设置了明确目标，例如提高初始采用率和用户参与度。与其一开始就进行有限制的创意 brainstorming（头脑风暴），你向 ChatGPT 生成数百个潜在营销策略。你可以调整AI的创造力控制——“温度”参数——使其在安全范围内工作或探索极端想法。

接下来，将 brainstorming 的想法导入 NotebookLM 或斯坦福大学的 Storm 工具，并命令AI对其概念进行批判性评估，从多个角度进行全面分析。如果你想了解不同群体可能会如何反应？AI可以快速模拟多样化的客户人设响应，消除数次会议中关于“可能性”和“‘ ifs’”的辩论。

基于经过 AI 筛查的深入分析策略，你的团队将开展更丰富、更明智、更具数据驱动的讨论。当不可避免的问题或反对意见出现时，团队使用AI快速从互联网、之前的营销活动或外部基准获取信息。

支持人类决策的AI工具的可用性使团队能够以更快的速度制定更有效的营销策略。

人类 + AI = 更好的决策

这并不意味着AI单独可以处理所有决策。正如最近的研究所示，贷款行业曾亲身体验过这一点。贷款官员基于12个数据点做出决策，导致违约率高达10.6%。当AI分析70个数据点时，违约率降至5.2%——这一改进令人印象深刻。然而，当人类和AI一起评估信息时，违约率进一步下降至3.1%。AI在处理大量数据方面的优势与人类判断的结合，证明了这种组合的胜利。

AI在快速分析海量数据方面的能力，与人类思维的结合，有可能将如何识别机会和管理营销活动的方式从根本上改变。

历史上，组织一直面临着快速决策和深入分析之间的权衡取舍。AI通过迅速提供更全面的见解和研究，减少了这一权衡取舍，使人类得以利用其深厚的上下文判断。

尽管AI在处理受 flawed 数据训练的数据时也可能出现偏差，但组织可以通过监控偏差并结合人类判断与AI分析来减少这种风险。例如，在市场营销中，基于偏颇历史营销活动数据的预测算法可能会放大以往的错误，除非你主动审查和纠正这些输出。