人工智能(AI) 为当今的企业带来了巨大希望,特别是对于预测客户的兴趣和行为以实现营销目标的营销团队。
尽管人工智能技术的可用性越来越高,但许多营销人员仍处于制定人工智能战略的早期阶段。人们对基于人工智能的预测分析的潜力有着浓厚的兴趣,然而,营销团队在充分采用这项技术时面临着各种挑战。由于没有可用于实战的通用手册,各种方法已经演变,成功程度各不相同。
集成人工智能预测分析
尽管许多公司都在宣传跨领域的消费者数据的重要性,从预测未来购买到客户流失。现实情况是,超过 4/5 的营销主管表示,尽管掌握了所有消费者数据,但他们难以做出数据驱动的决策。相同数量的受访者 (84%) 说预测消费者行为的能力感觉像是猜测。
绝大多数 (95%) 的公司现在将人工智能驱动的预测分析整合到他们的营销策略中,其中 44% 的公司表示他们已将其完全整合到他们的战略中。在已将 AI 预测分析完全整合到营销策略中的公司中,90% 的公司表示很难做出日常数据驱动的决策。
在尝试协作时,营销和数据科学面临着独特的挑战,数据项目停滞不前。
- 38% 的受访者表示数据更新速度不够快,不足以产生价值。
- 35% 的人表示构建模型所需的时间太长。
- 42% 的人表示数据科学家不堪重负,没有时间满足要求。
- 40% 的人说那些构建模型的人不了解营销目标。
- 37% 的受访者表示使用错误或部分数据来构建模型。