人工智能（AI）正重新塑造我們的工作方式，但其全部潛能尚未被完全發掘。在行銷分析領域，AI承諾能從根本上改變這一領域，帶來重大性能提升、解鎖尚未探索的運營效率、增強智能和解釋層次以提升洞見和可行性分析。鑑於這些潛在的變革收益，廣泛採用AI應當成為行銷分析中的常態。然而，為什麼現實中並非如此？哪些障礙阻止了這一轉變？更重要的是，組織及其團隊可以怎樣改變這一現狀？本文將提供一些實際的答案。

為何AI在行銷分析中的採用落後

根據IBM 2023年AI採用指數的調查，他們指明了五大主要障礙：

  • 整合及擴展的困難。
  • 基礎數據複雜性。
  • 成本。
  • 技能不足。
  • 倫理問題。

這些挑戰雖然重大，但我們認為這更像是障礙而非不可逾越的屏障，這些障礙可以通過案例驅動的AI發布方式來克服。過去一年中，我們已在將近十個品牌中運用該方法，實現了快速價值實現和顯著的性能改善。以下是具體做法。

定義你的應用案例

有時，應用案例是顯而易見的。例如，我們合作的一家大型零售商面臨客戶流失問題，而採用AI驅動的方法預測流失可以帶來顯著的業務價值。有時，最相關的應用案例並不那麼明顯。在這些情況下，建立用例目錄有助於優先考慮機會。這個目錄列出潛在的AI增強應用案例，並根據影響、規模和所需努力對其進行評分。

以下是我們在行銷分析中遇到的一些核心AI應用案例：

  • 數據映射和轉換以加速數據接入。
  • 元數據生成和數據分類以豐富數據集。
  • 預測性評分和細分以推動客戶行動。
  • AI驅動的集群分析以快速發現受眾。
  • 消息和渠道優化以提高響應率。
  • 使能自然語言數據查詢的AI助手。

這些示例說明了AI如何能夠帶來巨大的業務價值。一旦確定了應用案例，重點應轉向克服實施的障礙。

克服障礙：切實可行的解決方案

1. 整合及擴展AI

第一個障礙可以通過專注於高價值低努力的案例來清除，例如用例目錄中的策略。我們對一位客戶的流失預防策略利用AI驅動的客戶智能來觸發高風險客戶的電子郵件消息。這一解決方案無縫整合到現有工作流程中，展示了如何通過目標用例簡化擴展工作。

2. 解決數據複雜性

數據複雜性是我們遇到的最常見障礙。俗話說，“不要讓好成為完美的敵人。”數據從來不會完美。最佳方法是放棄對完美的追求，專注於重要數據。網站互動數據和客戶交易數據是大多數企業中常見的兩種類型數據，這些數據特別適合構建AI驅動的潛力、參與度、忠誠度和流失細分模型。此外，AI使能的數據準備和清理能夠自動化繁瑣任務，使數據訪問更快更全面。

3. 駁回費用問題

費用問題通常源於對價值創造的根本誤解。在行銷分析中實施AI確實需要投資，從約50,000美元的初步投資到更有野心的項目可能達到數百萬美元。然而，此筆開支是一種投資，而非單純的費用。ROI可以被預測、量化和測量。通過專注於特定應用案例，建構強有力的業務案來證明投資是容易的。比如，AI驅動的細分和評分通常能帶來10%-15%的提升。一個投入2千萬美元在外部行銷上的品牌可能會看到每年2百萬到3百萬美元的回報，這為AI投資提供了一個有說服力的根據。

4. 填補技能空白

擴大可用專業知識的規模能夠解決技能不足的問題。雖然極少數專業人士同時擁有技術技能和學科知識以便為行銷分析發布AI，但這一問題主要存在於企業內部。最佳解決方案是外包專業知識。在技能既稀缺又必須的快節奏環境中，對於企業來說培育內部這些能力通常是不切實際的。與專家合作創建量身打造的AI行銷分析應用是最有效和低風險的方法。這些努力最終可以成為企業擁有的資產，但不會立即帶來內部建設和實施的負擔。

5. 處理倫理和法律問題

最後一個阻礙，倫理問題，與前四者有所區別。雖然AI的倫理考慮是嚴肅且深遠的，我們並不認為它們是行銷分析中採用AI的重大障礙。更常見的是實際問題：法律和合規問題。在生成型AI方面，法律和合規團隊特別關注不當或不合品牌的內容以及版權和知識產權風險，這些問題可大大拖慢甚至阻止AI計畫。

克服AI應用挑戰與實例

總的來說，每個組織必須為AI應用建立自己的治理和控制。要開始的話，專注於高影響低風險的應用案例被證明是成功的途徑。例如：

  • 使用生成型AI來規範和分類不同行銷渠道的活動名稱，通過這些方式提供高效益並節省時間且風險最小。
  • 同樣，應用機器學習來預測未來客戶行動和結果是一個大多數法律團隊及行業規範不會反對的價值驅動應用案例。

為行銷分析中的AI轉型鋪平道路

AI是具有革命性的，它將徹底改變行銷分析。採用案例驅動的方法提供了一條清晰的道路來克服AI在行銷分析中應用的障礙。該謹慎的策略為可持續AI整合鋪平道路，增強內部團隊信心，並促進組織中的AI專業知識。行銷分析領域的領導者採取這些策略，將能夠增強性能，簡化運營，培養一個以數據為導向、能夠迅速採用AI所提供潛力的響應文化。