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营销中的运营阶段。如今，人工智能可以撰写内容、推荐产品、跨平台和渠道个性化体验，并自动化客户生命周期中的工作流程。然而，尽管人工智能已经被广泛应用，但结果往往不符合预期。

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结果。这表明在部署和性能之间存在着根本性的脱节。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碎片化、空白、过时或“坏”数据时，输出结果会反映出这些缺陷。有缺陷的数据不仅降低了准确性，还引入了偏见，加速了漂移，并破坏了客户信任。对于依赖人工智能来提高效率的同时实现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”解释为三个独立的个人，模型就无法生成连贯的洞察力。它将产生看似有根据但缺乏上下文的预测和分析，除非数据点被统一以创建单一的个人资料。这个个人资料是通过综合业务和消费者数据、在线和离线行为来获得对个人的360度视图，无论他们在哪里或如何与品牌互动。

这个问题比有些人想象的更为普遍。根据Forrester的报告，近三分之一的全球营销领导者认为数据孤岛是主要障碍。当数据存储在断开的系统中，例如电子邮件营销平台、CRM工具、电子商务引擎等时，很难在触点之间关联行为。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，数据的一致性是实现参与度一致性的前提。

准备是战略决策

人工智能投资的步伐往往超过组织的技术成熟度或员工能力。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，但这些功能需要战略、基础设施和知识丰富的团队来提供人工监督，以便有效地实施。

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启用器。另外，72%的CEO表示，专有数据将是从生成人工智能中捕获价值的核心。这些领导者理解，实现有意义的人工智能结果需要实验和运营纪律。

当公司试图将高级人工智能模型叠加到碎片化的系统上时，结果就是大规模的低效率。人工智能无法纠正自己的错误，如果接收的信息不准确，它可能会加速，但可能不是朝着正确的方向前进。

事实上，当前的人工智能并不是营销人员需求的整体解决方案。这导致使用一个人工智能模型来执行一个任务，另一个模型来执行另一个任务，依此类推，造成了另一个挑战，即收集连贯的洞察力，如果人工智能模型不能相互通信，输出结果就变成了拼缝被子，需要被缝合起来以获得整个人工智能生态系统的完整视图。

没有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信号、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、二方合作和三方丰富。每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，以创建共享的标识符。

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理解其完整身份的品牌互动。这需要能够在时间、渠道和格式上协调记录。

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。持续的客户身份允许模型将行为与个人关联，而不是会话或设备。它创建了实现连续性所需的连续性，以跟踪不断演变的偏好、检测异常并预测需求。

有效的身份框架依赖于干净的数据和一致的逻辑。它们不是通过获取而实现的。它们需要匹配算法、数据治理和实时行为协调。当正确实施时，它们为人工智能提供了生成符合客户期望的结果所需的清晰度。

没有统一的身份，个性化就会崩溃。人工智能默认为不相关的消息、冗余的触点和低效的竞价。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展。

数据卫生是营销的迫切需求

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。但这种划分不再适用。要成功地使用人工智能，营销人员和数据科学家必须了解数据如何移动、哪里破裂以及如何在规模上解决不一致性。

这包括验证、去重、元数据对齐和治理协议，以确保质量。这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平台出现的系统。

虽然这项工作似乎是运营性的，但它越来越具有战略意义。它确保人工智能的输出结果是基于事实，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

随着人工智能投资预计在未来两年内翻倍，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快速提供洞察力的能力。

在Data Axle，我所接触的大多数客户都专注于建立一个具有所有数据的共同身份的中央数据湖。这不仅使人工智能能够驱动洞察力，还使其能够使这些洞察力变得可行。

人工智能雄心和人工智能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，首先是让团队了解到，智能营销背后的真正引擎是干净、连接、合规的数据。这不会在一夜之间发生，但通过投资于员工对人工智能工具和最佳实践以及数据力量的理解，打下了成功实施人工智能的坚实基础。因此，ho理解到真正的引擎是干净、连接、合规的数据，这将为成功的人工智能实施奠定坚实的基础。