除非你改进数据，否则人工智能无法改善你的营销

人工智能在营销领域已从实验阶段迈入实际运营阶段。如今，人工智能可以撰写内容、推荐产品、跨平台和渠道提供个性化体验，并在整个客户生命周期内实现工作流程自动化。然而，尽管这种快速的整合发展，其结果往往未能达到预期。

A 近期行业报告 研究表明，尽管73%的企业已经采用了人工智能技术，但只有52%的企业实现了预期的效果。这表明部署与实际效果之间存在着根本性的脱节。问题的关键不在于模型设计或计算能力，而在于数据质量。

当组织向人工智能 (AI) 输入碎片化、无效、过时或“不良”数据时，输出结果会反映出这些缺陷。有缺陷的数据不仅会降低准确性，还会引入偏见、加速数据漂移，并损害客户信任。对于依赖人工智能来提高效率、实现规模化个性化和增长的营销团队来说，这是一个关键的失败点。

基础设施决定智能

人工智能是一个通过示例学习的系统，其有效性与其接收数据的结构和可靠性直接相关。如果一家公司的系统将“Chris Smith”、“Christopher Smith”和“C. Smith”解读为三个独立的个体，该模型就无法生成具有凝聚力的洞察。它会产生看似有理有据但缺乏背景信息的预测和分析，而无法统一数据点来创建单一的个人资料。该个人资料的形成需要综合商业和消费者数据、线上和线下行为，从而获得对个人的全方位视角，无论他们身在何处，也无论他们如何与品牌互动。

这个问题比一些人想象的更常见。据 Forrester公司近三分之一的全球营销领导者认为数据孤岛是主要障碍。当数据存在于电子邮件营销平台、CRM 工具、电商引擎等互不相连的系统中时，跨接触点关联行为几乎变得不可能。这不仅会让人工智能系统感到困惑，还会阻碍企业回答有关客户价值、忠诚度或意向的基本问题。

简而言之，在实现参与的一致性之前，需要先实现数据的连续性。

准备是一项战略决策

人工智能投资的速度往往超出了组织的技术成熟度或员工能力。营销团队面临着整合生成工具、部署实时个性化以及减少对传统细分的依赖的压力，但这些能力的实现需要战略、基础设施以及一支能够提供人工监督的知识渊博的团队，才能有效发挥作用。

根据 IBM68% 的 CEO 认为，企业级数据架构是跨职能协作的关键推动因素。另有 72% 的 CEO 表示，专有数据对于从生成式 AI 中获取价值至关重要。这些领导者深知，要取得有意义的 AI 成果，既需要实验，也需要严谨的运营规范。

当企业试图将先进的AI模型叠加到碎片化的系统上时，最终会导致大规模效率低下。如果AI接收到的信息不准确，它就无法进行纠正，因此它可能会加速，但可能无法以预期的清晰度朝着正确的方向发展。

就目前情况而言，人工智能并非能够满足营销人员需求的整体解决方案，这同样是事实。这导致营销人员会用一个人工智能模型来完成一项任务，用另一个模型来完成另一项任务，如此反复。如果各个人工智能模型之间无法沟通，收集整合的洞察将面临新的挑战。最终的输出就像一块拼布，需要将各种数据拼接起来才能完整地展现整个人工智能生态系统。

没有结构的体积会产生噪音

许多营销团队专注于数据收集，不断扩展渠道以捕获更多第一方信号、更多参与度指标和更多交易细节。但如果缺乏统筹协调，数据量过大只会使问题更加复杂。

只有当数据被组织、情境化并实时连接时，才能产生真正的价值。这包括零方偏好、第一方行为、第二方合作伙伴关系以及第三方数据充实。每一项都在理解客户方面发挥着作用。最重要的是，所有这些数据都需要整合在一起，以创建共享标识符。

Google 和 Econsultancy 的研究表明 92% 的领先营销人员认为第一方数据对增长至关重要。但即使是高质量的数据，如果不能从更广泛的客户旅程视角来解读，也会失去价值。另一项研究发现 72% 的消费者更有可能与了解其完整身份的品牌互动。这需要能够跨时间、跨渠道、跨格式协调记录的系统。

 身份是推动者

人工智能无法将其无法识别的事物个性化。 身份解析 仍然是现代营销中最具技术性、也最容易被忽视的方面之一。持久的客户身份使模型能够将行为与个人关联起来，而不仅仅是会话或设备。它创造了追踪不断变化的偏好、检测异常和预测需求所需的连续性。

有效的身份框架依赖于清晰的数据和一致的逻辑。它们并非仅靠数据获取就能实现。它们需要匹配的算法、数据治理和实时行为协调。如果正确实施，它们将赋予人工智能所需的清晰度，从而生成符合客户期望的结果。

如果没有统一的身份，个性化就会失效。人工智能默认会传递不相关的信息、冗余的接触点和低效的竞价。这些不仅仅是表面上的烦恼。它们会侵蚀信任、降低投资回报率，并阻碍进步。

数据卫生是营销的必要条件

过去，营销团队可以依靠IT部门管理后端系统，同时专注于创意和策略。如今，这种分工已不复存在。为了在人工智能领域取得成功，营销人员和数据科学家必须了解数据的流动方式、数据在何处出现中断，以及如何解决大规模数据不一致问题。

这包括验证、重复数据删除、元数据对齐以及强制质量的治理协议。这还意味着建立清晰的分类法、管理版本控制，以及构建能够适应新信号和新平台的系统。

这项工作看似操作性强，但实际上却越来越具有战略意义。它确保人工智能的输出基于事实，而非噪音。它使团队能够自信地进行测试、学习和迭代。最重要的是，它确保客户体验连贯、相关且令人尊重。

营销的未来取决于数据领导力

随着人工智能投资步伐预计 未来两年翻一番营销组织必须迅速行动，构建结构化、可管控且易于访问的数据环境。竞争优势不仅仅来自于模型的复杂性，还来自于在每次客户互动中快速提供洞察的能力。

在 Data Axle，我接触的大多数客户都致力于构建一个统一身份的中央数据湖，涵盖所有数据。这使得 AI 不仅能够驱动洞察，还能使其切实可行。

AI 愿景与 AI 实际表现之间的差距正在扩大，但品牌可以采取一些措施来弥合这一差距，首先要让团队明白，智能营销背后的真正引擎是干净、互联且合规的数据。这并非一朝一夕就能实现，但通过投资技能提升，帮助员工理解 AI 工具、最佳实践以及数据的力量，就能为成功实施 AI 奠定坚实的基础。