来源：martech series.com

客座作者：Meredith Tehan，Cognitiv 销售高级副总裁

人工智能在营销方面的潜力是无限的：它可以帮助营销人员创建超个性化的内容，通过确定传递消息的最佳时间来提高客户参与度，甚至可以在客户搜索解决方案之前推荐解决方案。然而，尽管深度学习有很多好处，但营销人员在当今数字媒体领域接受深度学习这种最先进的人工智能形式的速度却很慢。

从管理大量数据的大量时间投入，到数据和隐私法规，以及在建立合作伙伴关系之前了解和区分供应商所涉及的额外跑腿工作，营销人员在开始接受这种演变时继续面临挑战。

据 Gartner 称，到 2024 年底， 75% 的企业将从试点转向实施人工智能。虽然深度学习和人工智能听起来可能令人生畏，但它是营销人员值得拥抱的宝贵工具，使他们能够做出更明智、更高效的决策，以有意义和有影响力的方式接触正确的消费者。它还减少了浪费，让他们有时间专注于提高创造力和推动公司发展的战略业务事务。

以下是品牌营销人员在开始采用人工智能时面临的三个最常见的障碍，并提出了成功应对这些障碍的解决方案：

01.成本和实施：

即使是“一个小型人工智能团队，仅技术开发成本每年就可能让企业损失32 万美元以上。” 深度学习尤其需要时间和资源方面的投资。构建和训练神经网络需要几个月的时间，直到它开始显示其最佳价值。大多数公司可能还觉得他们缺乏所需的资源来培养具有构建自定义算法所需技能的数据科学家和工程师。然而，这种心态具有很大的局限性。现在投资深度学习是一项大胆且具有前瞻性的战略，它使行业领导者在不断发展的营销环境中脱颖而出。

02.数据质量和数量：

根据 Gartner 的研究，数据质量差仍然是营销分析对于业务决策不可靠的主要原因之一。获取高质量、干净且多样化的数据对于人工智能算法的性能至关重要。人工智能模型高度依赖于高质量和大规模的数据来训练和学习，而不足或低质量的数据（不准确、有偏见或不完整的数据）会产生较差的结果和有缺陷的结果。

那些不断评估如何进一步改进数据收集、使用和管理的公司才是今天的赢家。此外，通过改进网络安全程序和坦率地了解数据收集来提高透明度可以帮助解决围绕人工智能的首要道德问题。

03.快速发展的 KPI：

1. 您的 KPI 是否仍然服务于您的活动目标，甚至更广泛的思考和理解 = 这是否服务于组织的目标？或者我们应该寻找一种更复杂的方法来了解我们从媒体合作伙伴那里获得的真正价值？

2. 对合作伙伴在识别、传递信息以及最终推动或影响转化方面实际发挥的作用的责任——需要重新审视各个合作伙伴的责任以及在每个阶段所扮演的角色，以真正重新设定期望并了解一个合作伙伴带来的价值最终可以出现在多个领域。

04.寻找解决方案并获得收益：

很多时候，公司选择依赖一系列短期解决方案，这些解决方案可能会带来快速的提升，但不会解决根本问题。大多数客户获取策略都是权宜之计，让营销人员永远陷入仓鼠轮子中，在竞争对手不断前进的同时，在没有任何长期进展的情况下努力取得领先。

如今，采用人工智能解决方案既轻松又灵活。无需重新设计您的营销渠道。事实上，就像自动驾驶汽车一样，事情变得更简单，而不是更复杂。您甚至可以保留现有生态系统的大部分内容。人工智能可以在您当前的堆栈中增加价值，同时大规模提供相关的个性化广告。

1.精确性和个性化使广告能够以有意义的方式到达合格的受众。

2.以有效的方式利用您的 CRM；让您对消费者的了解能够表明和识别新消费者来发展您的业务，释放消费者参与和理解的新机会——这就是您以有意义和精确的方式发展您的业务的方式。

几乎每种营销的一个决定性因素都是推动更多的销售，而找到不断获得优势的方法是实现这一目标的基础。营销实践的一部分是承担起对机会持开放态度的责任，并使您的客户能够利用未来带来的好处。

云积天赫认为：

人工智能解决方案是解决营销难题，尤其是解决营销策略的釜底抽薪的办法。不仅能够让营销人员从仓鼠轮子中逃离，提升营销效率，还能获得更好的营销效果。

恰如作者在文中所强调的，营销的决定性因素是推动更多的销售。云积天赫首推业内第一款AI策略中台产品，提供覆盖消费者生命周期全场景的 AI 营销算法模型，基于公私域数据，为品牌方输出 AI 标签，应用于公域广告投放与私域消费者一对一沟通，为品牌实现营销效率和效果的双效提升。

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