認為你的AI是最前沿的嗎？沒有正確的數據，它只是另一項沒有回報的開支。

要點 

? 數據重要性：高質量的數據對于GenAI提供準確的見解和預測至關重要。

? 個性化影響：數據質量差會導致GenAI個性化效果不佳。

? AI增強：強大的數據支持AI在細分、趨勢分析、優化和自動化營銷工作方面的表現。 

最新研究 

根據CMO Survey的最新研究，盡管GenAI的媒體炒作達到了歷史最高點，但公司僅在7%的營銷活動中使用了AI，此外，只有10%的組織在實際生產中使用了大型語言模型（LLM），而40%的組織完全沒有使用LLM。 

使用AI進行營銷的挑戰是什么？ 

為什么會這樣？因為圍繞GenAI的許多挑戰仍然存在，包括： 

? 內容生成的準確性和真實性。

? GenAI和LLM所使用數據的安全性。

? 決策能力的深度。

? 內部資源和技能的專業性。 

雖然關于GenAI在營銷中的最終“變革性”能力還有許多疑問，但有一點是明確的——GenAI應用程序只有在企業的技術生態系統中具備堅實的數據和分析基礎時才會發揮作用。 

為什么？ 

高質量數據對于GenAI在營銷中產生有意義的見解和預測至關重要，數據質量差往往會導致關于內容、受眾和客戶互動解決方案應采用的激活技術的錯誤結論。 

這對營銷策略及其有效性具有長期的負面影響，從客戶檔案角度來看，一致、良好構建、結構化和豐富的數據確保了從簡單傾向模型到更復雜的基于AI的模型的預測模型在統一的信息上進行訓練，提高GenAI輸出的可靠性應成為今天企業的首要考慮。 

沒有強大的數據和分析，基于GenAI的個性化將受到影響 

毫無疑問，客戶互動技術正在轉變為越來越以GenAI為中心，從關于受眾類型和使用內容的提示建議，到報告互動結果和迭代建議，GenAI在營銷中的潛力從增量技術增強發展為真正變革性的力量。 

然而，如果你的個性化策略和隨后的活動依賴于不能準確反映客戶行為、偏好和趨勢的數據和分析，那么后續的營銷內容、活動、流程和結果將受到影響。 

AI個性化活動 

以下是強大數據和分析如何支持GenAI個性化活動的一些例子： 

? 目標定位：準確的數據允許GenAI在營銷中有效地細分受眾，并為特定細分市場和群體定制信息，從而提高參與度和轉化率。 

? 趨勢分析：分析有助于識別客戶行為中的趨勢和模式，GenAI在營銷中可以利用趨勢和預測信息來預測和預示未來的消費者行為和需求，從而優化營銷策略并進行前瞻性決策。 

? 內容情境化：GenAI依賴數據和分析來確定哪種類型的內容能與不同的受眾產生共鳴，高質量的數據確保內容生成保持相關性和吸引力，此外，分析可以揭示獨特的見解，激發創意內容的生成，從而實現更具創新性和有效的客戶互動。 

? 優化：通過數據和分析，可以為營銷活動創建績效指標和關鍵績效指標（KPI），GenAI可以利用這些見解來改進和優化營銷和客戶互動流程，此外，GenAI可以作為營銷資源的優化器，只要有適當的輸入數據集。 

? 自動化：GenAI在營銷中的首個用例之一是減少人為完成的手動任務，有了強大的數據和分析，GenAI可以用于自動化任務，如內容創建、受眾生成和活動分析，借助實時的見解和更新，營銷人員可以輕松適應不斷變化的市場條件，提高效率和可擴展性。 

? 合規性：穩固的數據管理和分析基礎帶來更高水平的合規性和保護，確保滿足法律法規和道德標準，使用強大數據和見解進行GenAI活動，可以產生品牌和最終消費者都可以信任的輸出。 

對AI在營銷中應用的最后思考 

強大的數據管理和分析基礎對于GenAI在營銷中的應用至關重要，因為它確保了許多品牌今天所追求的預測見解、個性化能力和流程合規性。隨著GenAI在客戶互動技術中的日益普及，花時間在品牌的數據和分析基礎上是至關重要的。 

正如Forrester分析師Brandon Purcell在其最新的客戶分析研究中所寫的那樣，“在產品上貼上一個啟用LLM的用戶界面可能有助于民主化，但它并不能確保底層分析的穩健性。與其被GenAI的表面裝飾所迷惑，購買者應該關注引擎蓋下的差異化分析技術。”