人工智能不会改善您的营销，直到您改善您的数据

人工智能已经从实验阶段转变为在营销领域的实际应用。如今，人工智能可以撰写内容、推荐产品、在各个平台和渠道上提供个性化体验，并在整个客户生命周期中自动化工作流程。然而，尽管人工智能在营销领域的应用日益广泛，但其效果往往不如预期。

一份最近的行业报告显示，虽然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。这表明在人工智能的部署和性能之间存在一个根本性的断裂。罪魁祸首不是模型设计或计算能力，而是数据质量。

当组织向人工智能提供分散、空白、过时或“坏”数据时，输出结果也会反映出这些缺陷。有缺陷的数据不仅降低了准确性，还引入了偏差，加速了漂移，并破坏了客户的信任。对于依赖人工智能来提高效率的同时提供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，其有效性直接与其接收的数据的结构和可靠性相关。如果一家公司的系统将“Chris Smith”、“Christopher Smith”和“C. Smith”解释为三个不同的个体，模型就无法生成连贯的见解。它将产生看似有根据但缺乏上下文的预测和分析，除非数据点被统一为单一的个人资料。这个个人资料是通过合成业务和消费者数据、在线和离线行为来获得对个体的360度视图，无论他们在哪里或如何与品牌互动。

这个问题比人们想象的更为普遍。根据Forrester的报告，近三分之一的全球营销领导者将数据孤岛列为主要障碍。 当数据存在于断开的系统中，例如电子邮件营销平台、CRM工具、电子商务引擎等时，几乎不可能将行为链接到各个接触点。这不仅会让人工智能系统感到困惑，还会阻止企业回答关于客户价值、忠诚度或意图的基本问题。

简而言之，在实现一致的参与之前，需要在数据中实现连续性。

准备是一个战略决策

人工智能投资的步伐往往超过组织的技术成熟度或劳动力能力。营销团队面临着集成生成工具、部署实时个性化和减少对传统细分的依赖的压力，但是这些功能需要战略、基础设施和能够为其提供人工监督的知识团队。

根据IBM的报告，68%的CEO现在认为企业范围的数据架构是跨职能协作的关键驱动因素。另外，72%的CEO表示，专有数据将是从生成式人工智能中捕获价值的核心。这些领导者理解，具有意义的人工智能结果需要实验和运营纪律。

当公司尝试将高级人工智能模型叠加到分散的系统上时，结果是大规模的低效率。人工智能无法纠正其接收的信息不准确，因此它可能会加速，但可能不是朝着正确的方向移动，缺乏所需的清晰度。

同样，人工智能目前并不是一个整体解决方案，无法满足营销人员的所有需求。这导致使用一个人工智能模型用于一个任务，另一个模型用于另一个任务，依此类推，创建了另一个挑战，即收集连贯的见解，如果人工智能模型不通信。输出结果变成了一个拼缝被子，需要将其缝合在一起，以获得整个人工智能生态系统的完整视图。

无结构的数量只会产生噪音

许多营销团队专注于数据收集，扩大他们的管道以捕获更多的一方数据、更多的参与度指标和更多的交易详细信息。但是，没有协调，更多的数据只会使问题更加复杂。

真正的价值来自于数据被组织、上下文化和实时连接。这包括零方偏好、一方行为、第二方合作伙伴和第三方丰富。每一个都在客户理解中发挥作用。最重要的是，所有这些数据都需要汇聚在一起，创建共享的标识符。

谷歌和Econsultancy的研究表明，92%的领先营销人员认为一方数据对于增长至关重要。但即使是高质量的数据，如果不能在客户旅程的更广泛视图中解释，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他们的完整身份的品牌互动。这需要能够跨时间、渠道和格式调和记录的系统。

身份是使能器

人工智能无法个性化它无法识别的东西。身份解析仍然是现代营销中最技术性和最被忽视的方面之一。持久的客户身份允许模型将行为与个体关联，而不是会话或设备。它创建了跟踪不断演变的偏好、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干净的数据和一致的逻辑。它们不是通过收购来实现的。它们需要匹配算法、数据治理和实时行为调和。当正确实施时，它们为人工智能提供了必要的清晰度，以生成符合客户期望的结果。

没有统一的身份，个性化就会破裂。人工智能默认为不相关的消息、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、降低投资回报率和阻碍进步。

数据卫生是一个营销必备条件

历史上，营销团队可以依靠IT来管理后端系统，同时专注于创意和策略。这种划分不再适用。要在人工智能中成功，营销人员和数据科学家必须了解数据如何移动、数据在哪里中断以及如何在规模上解决不一致性。

这包括验证、去重、元数据对齐和强制质量的治理协议。它还意味着建立明确的分类法、管理版本控制和构建能够适应新信号和新平台出现的系统。

虽然这项工作可能看起来是运营性的，但它是日益战略性的。它确保人工智能输出结果基于事实，而不是噪音。它使团队能够自信地测试、学习和迭代。最重要的是，它确保客户体验感觉连贯、相关和尊重。

营销的未来取决于数据领导力

由于人工智能投资预计在未来两年内将翻倍，营销组织必须迅速建立结构化、治理和可访问的数据环境。竞争优势不会来自模型的复杂性，而是来自在每次客户互动中提供洞察力的能力。

在Data Axle，大多数我接触的客户都专注于建立一个具有所有数据共同身份的中央数据湖。这使人工智能不仅可以驱动洞察力，还可以使其可行。

人工智能的雄心与人工智能的表现之间的差距正在扩大，但品牌可以采取措施来弥合这一差距，首先是拥有理解人工智能工具和最佳实践以及数据力量的团队。它不会在一夜之间发生，但通过投资于提升员工对人工智能工具和最佳实践的理解，打下了成功实施人工智能的坚实基础。