全球首席营销官对生成式AI的乐观态度及其挑战与解决方案

近日一项调查显示，全球的首席营销官（CMO）对生成式人工智能（GenAI）未来增强生产力和创造竞争优势的能力持乐观态度。其中70%的人已经在使用GenAI，19%的人正在测试它。他们探索的主要领域包括个性化（67%）、内容创造（49%）和市场细分（41%）。

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数据质量：营销中AI应用的关键挑战

然而，对于许多消费品牌来说，期望与现实之间的差距很大。营销人员必须认识到，AI的有效性取决于高质量的底层数据。没有这些数据，AI的效果会大打折扣，导致营销人员面对一个不那么神奇的现实。

AI营销失败的案例

假设我是一个综合体育用品和户外商店的顾客，我正计划着我的年度冬季滑雪之旅，期望通过个人购物助手AI获得轻松和定制化的体验。但由于数据质量差，最终这种体验让我决定转向其他地方购物。这证明了差的数据质量=差的客户体验。

成功的AI营销案例

现在，想象一个由准确、统一的数据驱动的个人购物助手AI，这些数据有我与品牌的完整历史。这种情况下，AI能够为我提供一个超级个性化和方便的购买体验，使我愿意为未来的购买继续回到这个品牌。

解决数据质量挑战

解决数据质量问题的关键第一步是建立一个统一的客户数据基础。这是一个复杂的任务，因为消费者的数据分散在多个渠道。然而，使用AI模型来统一数据，可以创建一个全面的客户档案，为高质量的AI营销打下基础。

数据质量如何驱动AI营销的成长

良好的数据质量可以在以下三个领域提供好处：

• 突出的客户体验： 更个性化、创造性的优惠，更好的客户服务互动等。
• 运营效率的提升： 更快的上市时间，更少的手动干预等。
• 降低计算成本： 更高效的AI减少了不必要的用户交互和API调用成本。

随着营销用生成式AI工具的不断发展，准确的客户数据变得至关重要，能够实现大规模的一对一个性化营销。

GenAI旅程的应该做和不应该做

• 明确用例和预期结果： 明确你计划使用数据和AI的特定用例，并指定预期的结果。
• 评估Gen AI的适用性： 仔细评估Gen AI是否是你特定用例最合适的工具。
• 优先考虑数据质量和全面性： 建立统一的客户数据基础对于有效的AI策略至关重要。

通过解决数据质量的挑战，品牌可以充分利用生成式AI的潜力，创造更好的客户体验和运营效率。

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感谢阅读！如果您对AI的最新发展感兴趣，可以查看更多AI文钊文章：GPTNB。

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