认为你的AI是最前沿的吗？没有正确的数据，它只是另一项没有回报的开支。
要点
• 数据重要性：高质量的数据对于GenAI提供准确的见解和预测至关重要。
• 个性化影响：数据质量差会导致GenAI个性化效果不佳。
• AI增强：强大的数据支持AI在细分、趋势分析、优化和自动化营销工作方面的表现。
最新研究
根据CMO Survey的最新研究，尽管GenAI的媒体炒作达到了历史最高点，但公司仅在7%的营销活动中使用了AI，此外，只有10%的组织在实际生产中使用了大型语言模型（LLM），而40%的组织完全没有使用LLM。
使用AI进行营销的挑战是什么？
为什么会这样？因为围绕GenAI的许多挑战仍然存在，包括：
• 内容生成的准确性和真实性。
• GenAI和LLM所使用数据的安全性。
• 决策能力的深度。
• 内部资源和技能的专业性。
虽然关于GenAI在营销中的最终“变革性”能力还有许多疑问，但有一点是明确的——GenAI应用程序只有在企业的技术生态系统中具备坚实的数据和分析基础时才会发挥作用。
为什么？
高质量数据对于GenAI在营销中产生有意义的见解和预测至关重要，数据质量差往往会导致关于内容、受众和客户互动解决方案应采用的激活技术的错误结论。
这对营销策略及其有效性具有长期的负面影响，从客户档案角度来看，一致、良好构建、结构化和丰富的数据确保了从简单倾向模型到更复杂的基于AI的模型的预测模型在统一的信息上进行训练，提高GenAI输出的可靠性应成为今天企业的首要考虑。
没有强大的数据和分析，基于GenAI的个性化将受到影响
毫无疑问，客户互动技术正在转变为越来越以GenAI为中心，从关于受众类型和使用内容的提示建议，到报告互动结果和迭代建议，GenAI在营销中的潜力从增量技术增强发展为真正变革性的力量。
然而，如果你的个性化策略和随后的活动依赖于不能准确反映客户行为、偏好和趋势的数据和分析，那么后续的营销内容、活动、流程和结果将受到影响。
AI个性化活动
以下是强大数据和分析如何支持GenAI个性化活动的一些例子：
• 目标定位：准确的数据允许GenAI在营销中有效地细分受众，并为特定细分市场和群体定制信息，从而提高参与度和转化率。
• 趋势分析：分析有助于识别客户行为中的趋势和模式，GenAI在营销中可以利用趋势和预测信息来预测和预示未来的消费者行为和需求，从而优化营销策略并进行前瞻性决策。
• 内容情境化：GenAI依赖数据和分析来确定哪种类型的内容能与不同的受众产生共鸣，高质量的数据确保内容生成保持相关性和吸引力，此外，分析可以揭示独特的见解，激发创意内容的生成，从而实现更具创新性和有效的客户互动。
• 优化：通过数据和分析，可以为营销活动创建绩效指标和关键绩效指标（KPI），GenAI可以利用这些见解来改进和优化营销和客户互动流程，此外，GenAI可以作为营销资源的优化器，只要有适当的输入数据集。
• 自动化：GenAI在营销中的首个用例之一是减少人为完成的手动任务，有了强大的数据和分析，GenAI可以用于自动化任务，如内容创建、受众生成和活动分析，借助实时的见解和更新，营销人员可以轻松适应不断变化的市场条件，提高效率和可扩展性。
• 合规性：稳固的数据管理和分析基础带来更高水平的合规性和保护，确保满足法律法规和道德标准，使用强大数据和见解进行GenAI活动，可以产生品牌和最终消费者都可以信任的输出。
对AI在营销中应用的最后思考
强大的数据管理和分析基础对于GenAI在营销中的应用至关重要，因为它确保了许多品牌今天所追求的预测见解、个性化能力和流程合规性。随着GenAI在客户互动技术中的日益普及，花时间在品牌的数据和分析基础上是至关重要的。
正如Forrester分析师Brandon Purcell在其最新的客户分析研究中所写的那样，“在产品上贴上一个启用LLM的用户界面可能有助于民主化，但它并不能确保底层分析的稳健性。与其被GenAI的表面装饰所迷惑，购买者应该关注引擎盖下的差异化分析技术。”
