本文探讨了因果AI在营销中的应用，强调其如何揭示结果背后的原因，从而帮助营销人员做出更明智的决策，提升业务绩效。
营销团队正在推动生成式人工智能（Generative AI）的采用，但它们是否正在使用适合推动实际成果的工具？预测分析帮助CFO和首席执行官将信贷分配到多步骤归因（MTA）中，而数据科学家则利用其来预测模式。然而，对于营销人员来说，成功在于理解驱动结果的相互关系。
这就是因果AI发挥作用的地方。揭示“为什么”背后的结果使营销人员可以自信地选择并辩护他们用于开拓市场（GTM）的最佳方案。在SaaS和B2B市场的动荡中——现在，合同规模缩小、销售周期变长且预算紧缩成为常态——猜测不仅风险高，还可能让你被解雇。
预测分析的问题：像狗追树一样盲目
想象一只狗在空树上叫着，认为有价值的东西在那里。预测分析经常让营销人员陷入类似的情境——追逐想法，但不知道为什么成功。记住，大语言模型（LLM）容易出现幻觉。
一个预测模型可能会标记一个高绩效的活动并建议加大投资，结果成功只是由于一个无关紧要的事件，比如一个流行趋势。结果？营销被归责。
根据GTM Partners的数据，2024年有56%的企业missed收入目标（https://hub.gtmpartners.com/gtm-research-guidance/go-to-market-benchmark-report-winter-2024）。来自不同分析师公司的数据表明，missing目标的人更多。显然，行业转型需要更智能、更精准的策略和执行。
为什么因果AI是正确的树
因果AI不仅仅预测结果——它解释了它们。想象一下，因果AI就像营销的GPS。它不仅绘制地形；告诉您到达目的地的最佳路线是什么。以下是几个用例：
- 找出高质交易的原因。
- 最优化营销渠道以使其发挥最大乘数效应在销售上。
- 解决流失问题，通过识别并解决根本原因。
我们不再浪费时间在错误的树上吠叫——第一次就选择正确的树开始爬。
从猜测到知道
预测分析向您展示树。因果AI向您展示了如何爬树。
哪些场景因果AI Excel
因果AI可以帮助营销人员 nailed他们的2025计划。其能力是揭示结果背后的原因，使GTM决策更明智，从而提高管道效率、推动收入增长和实现客户成功。以下是因果AI如何与GTM优先级对齐：
通过将收购、渠道和保留策略与因果AI见解对齐，营销人员可以发现哪些行动有效，并专注于执行效率。
找到正确的树：调整心态和战略
采用因果AI不仅仅是引入新的工具；它是提升GTM水平的一步。以下是它如何推动更有效执行：
- 收入影响的根本原因分析：使用因果AI揭示哪些活动推动了真正的管道增长，确保每个GTM决策都与收入目标对齐。
- 实验以提高ICP参与度：测试针对理想客户群体（ICP）的个性化消息、时机和优惠，验证哪些加速管道和获胜率。
- 保留作为GTM驱动力：分析客户流失和扩展模式，开发有针对性的战略，以提升净收入保留（NRR）和生命周期价值（LTV）。
因果AI帮助我们构建基于数据驱动学习的GTM框架。
从信号到策略：自信地找到正确的树
营销人员应该比被归责于超出他们控制范围之外的结果更明智。预测分析告诉我们“什么”可能会发生，但因果AI揭示了“为什么”。它将营销从模式识别转化为战略GTM发动机，推动收入、增长和忠诚度。
通过识别根本原因，因果AI使营销人员能够构建信心，向C级高管做出可信声明，并做出更明智的决策。在动荡的SaaS和B2B市场——现在合同规模缩小、销售周期变长且预算紧缩成为常态——使用的正确工具不是只是有帮助；它们是竞争中不可或缺的关键。
现在就拥有这些工具。在追逐一个有前途的趋势或直觉之前，问自己：这是对的树吗？有了因果AI，您将知道，并将以信心和目的爬得更高。
- 因果AI框架：ProofAnalytics.ai简化了因果建模并自动化回归分析，使其易于为营销人员使用。
- 实验平台：Mutiny 和 VWO 支持设计、个性化和分析与GTM优先级对齐的实验。
- 教育资源：探索 Gartner 的因果AI报告或在线课程（例如Coursera）以提高因果推理能力。
- 可视化工具：Looker、Tableau 和 Lucidchart 适用于可视化趋势，但不直接建模因果AI。
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