Brian 是 Decile 的工程副总裁，一个 AI 驱动的电子商务分析平台，将复杂且分散的数据转化为清晰、可操作的洞察和建议——即时。
多年来，登录 martech 软件意味着进入仪表盘。无论是需要分析销售、审查客户数据、监控活动表现还是管理账户，仪表盘都是起点。软件公司大量投入，使这些环境更易于导航，因为让客户进入应用程序是产品提供价值的核心。AI 助手正开始挑战这一假设，因为人们越来越习惯于先提问，而不是在菜单和报告中搜索。他们可以告诉 AI 助手自己想了解或完成的内容，并期待技术自行判断需要哪些信息来作出回应。随着这种行为延伸到工作场所，软件公司将看到客户可能仍然依赖其软件，但在应用程序内部花费的时间更少，这将改变他们展示功能的方式，甚至改变他们衡量客户从产品中获得价值的方式。软件可以成为对话的一部分Claude 和 ChatGPT 等 AI 助手已经改变了人们查找信息和完成日常任务的方式。企业采用带来了不同的机遇，因为这些系统日益能够与员工在工作中使用的专用应用程序和专有数据相连接。Model Context Protocol (MCP)是实现这些连接的一项技术。MCP 为 AI 应用程序提供了一种标准化方式，以连接外部数据源和软件工具。软件提供商无需让每次交互都在特定应用程序内部开始，而是可以让产品的部分功能通过客户使用的 AI 环境进行访问。要真正形象化这一点，只需想象一个分析应用程序。传统上，营销人员可能需要登录、打开报告、选择日期范围、应用过滤器并比较多个客户群体才能找到答案。通过与底层软件相连的 AI 界面，该营销人员只需询问最近获取的客户中哪些预计会成为 高价值客户。分析软件仍在幕后执行重要任务，因为它拥有相关数据、应用专用模型并提供针对特定用例开发的功能，但客户获取这些功能的方式正在发生变化。专有数据变得日益有价值为用户提供对软件的对话式访问也暴露了通用 AI 的一个局限性。模型可以对营销或电子商务了解很多，却不知昨天某家公司内部发生了什么。它不会自动知道品牌如何计算客户价值，或在何时将客户视为流失。实用的企业 AI 依赖于对使用它的组织特定信息的访问。软件公司已经掌握了大量此类专用信息。客户数据平台了解客户行为，商业智能工具组织公司绩效数据。其他企业应用程序也包含关于其服务组织的类似专用信息。将这些系统与...
