問(wèn)題很簡(jiǎn)單：營(yíng)銷人員擁有的數(shù)據(jù)超出了他們的有效利用范圍。在全球范圍內(nèi)，他們告訴我們，他們的主要挑戰(zhàn)是在分散的系統(tǒng)中執(zhí)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的客戶體驗(yàn)戰(zhàn)略，以跨多個(gè)接觸點(diǎn)提供統(tǒng)一的客戶體驗(yàn)。在多渠道環(huán)境中跟蹤客戶并統(tǒng)一他們的數(shù)據(jù)是一項(xiàng)獨(dú)特的挑戰(zhàn)，如果沒(méi)有重要的技術(shù)援助，我們就無(wú)法應(yīng)對(duì)。

作為營(yíng)銷人員，如果您試圖實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的客戶視圖，那么您需要確保您的所有信息和交互來(lái)源都包含在范圍內(nèi)。然后，您需要這些工具和交互點(diǎn)通過(guò)復(fù)雜的客戶通信網(wǎng)絡(luò)相互交談。他們需要能夠以有助于相關(guān)的實(shí)時(shí)響應(yīng)的方式處理客戶數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)反饋到信息系統(tǒng)中以進(jìn)一步豐富。人類無(wú)法靠自己管理所有這些。只有人工智能有能力減少我們積累的海量數(shù)據(jù)，并將它們轉(zhuǎn)化為可在單位/個(gè)人層面應(yīng)用的可操作見(jiàn)解。

當(dāng)然，這意味著擁有跨各種功能的人工智能技術(shù)是一個(gè)巨大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。在像營(yíng)銷這樣的功能中，通過(guò)識(shí)別和理解客戶旅程每一步的數(shù)據(jù)點(diǎn)，人工智能可以幫助我們引導(dǎo)每個(gè)客戶作為購(gòu)買(mǎi)路徑上的獨(dú)特決策者。沒(méi)有它，我們將擁有大量數(shù)據(jù)，仍然會(huì)盲目，或者至少?zèng)]有轉(zhuǎn)換地圖。換句話說(shuō)，我們將分析可能性而不是概率。而且我們會(huì)浪費(fèi)大量時(shí)間!

人工智能如何為客戶身份統(tǒng)一掃清道路

概率匹配(即，將各種數(shù)據(jù)與其假定所有者進(jìn)行匹配)利用人工智能通過(guò)計(jì)算與其在線行為生成的數(shù)據(jù)點(diǎn)匹配的統(tǒng)計(jì)可能性，將關(guān)鍵客戶標(biāo)識(shí)符分配給特定客戶。這意味著組裝和轉(zhuǎn)換客戶數(shù)據(jù);建立統(tǒng)一的客戶檔案;分析最佳客戶待遇;然后，最后，執(zhí)行這些分析并適當(dāng)?shù)販y(cè)量它們。這些點(diǎn)的明顯瓶頸是人工。人類根本不夠快，無(wú)法在沒(méi)有大量幫助的情況下處理所有數(shù)據(jù)，無(wú)論我們?cè)谶@個(gè)問(wèn)題上投入了多少大腦。

相反，我們需要的是一種能夠?qū)?shù)據(jù)預(yù)先分類為統(tǒng)計(jì)上可能的唯一身份的技術(shù)，我們通常將這一過(guò)程稱為統(tǒng)一，然后提供行動(dòng)建議。AI 可以讀取數(shù)據(jù)源文件，對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行分類，并提供各種路線圖。它還可以識(shí)別異常值和低質(zhì)量數(shù)據(jù)，以及對(duì)人類思維過(guò)于細(xì)微的模式。AI 也是可擴(kuò)展的，因此可以添加新的數(shù)據(jù)源并立即增強(qiáng)現(xiàn)有數(shù)據(jù)集。到目前為止，一切都很好!

但人工智能也有其局限性。它不能取代人類的判斷，也不能糾正人類頭腦中顯而易見(jiàn)的錯(cuò)誤，比如向同一個(gè)人發(fā)送太多電子郵件，或者識(shí)別明顯不相關(guān)的信息，或者收集客戶是否因不恰當(dāng)?shù)脑u(píng)論或問(wèn)題而感到不安.

與人工智能成功相關(guān)的挑戰(zhàn)

這不僅僅是“垃圾進(jìn)，垃圾出”的老問(wèn)題，而是人工智能用來(lái)識(shí)別當(dāng)前模式的歷史數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、相關(guān)性和完整性的問(wèn)題，這就是它的目的。如果歷史數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、不相關(guān)或有偏見(jiàn)，人工智能將不再是幫助，而是開(kāi)始成為障礙。更糟糕的是，與人類不同的是，人工智能通常無(wú)法解釋其邏輯，這意味著其極其復(fù)雜的算法很難糾正——至少實(shí)時(shí)糾正——如果它們出錯(cuò)了。顯然，如果人類工人正在接受過(guò)時(shí)的行為模式，那么攝取數(shù)據(jù)和將其轉(zhuǎn)化為智能本身之間的聯(lián)系就成為另一個(gè)瓶頸。

克服人工智能在客戶身份統(tǒng)一方面的挑戰(zhàn)

重要的是要記住，人工智能不是人類判斷的替代品，而是一種旨在增強(qiáng)或增強(qiáng)它的工具。與任何工具一樣，人工智能可以調(diào)整、更新和校準(zhǔn)——盡管這比修改大多數(shù)工具要復(fù)雜得多!第一步是讓人工智能對(duì)異常值敏感，從而保護(hù)它所輸入的過(guò)去數(shù)據(jù)的完整性。

但人類工人也必須敏感，至少在如何正確使用人工智能方面。像任何強(qiáng)大的工具一樣，不能允許人工智能泛濫。必須以至少與構(gòu)思它一樣多的謹(jǐn)慎、智慧和經(jīng)驗(yàn)對(duì)其進(jìn)行監(jiān)督。問(wèn)題在于，人工智能的發(fā)展速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于大多數(shù)人類團(tuán)隊(duì)無(wú)法跟上的速度，因此需要對(duì)這些員工進(jìn)行培訓(xùn)，以更好地了解您的業(yè)務(wù)性質(zhì)、客戶及其數(shù)據(jù)，以便跟上步伐。您的員工受教育程度越高、經(jīng)驗(yàn)越豐富，他們就越擅長(zhǎng)評(píng)估您的 AI 是否繼續(xù)做出可靠、準(zhǔn)確和合理的決策。他們還必須有權(quán)使用通常不完美的信息自行調(diào)整或重置算法。管理人工智能是一門(mén)藝術(shù)，也是一門(mén)科學(xué)!

但回報(bào)是巨大的。事實(shí)上，縮小數(shù)據(jù)和可操作情報(bào)之間的“價(jià)值差距”是數(shù)字營(yíng)銷人員的圣杯。差距越小，競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)越大。人工智能可以通過(guò)讓我們的決策更準(zhǔn)確、我們的時(shí)間更高效來(lái)做出很大貢獻(xiàn)，但這不是一個(gè)萬(wàn)能的命題，也不是一臺(tái)可以讓我們整夜運(yùn)行的機(jī)器，只是為了找到一個(gè)第二天早上給出了簡(jiǎn)潔的答案。也許它有助于認(rèn)識(shí)到智力的定義不止一種——或者至少“真正的”智力包括保持思想開(kāi)放、好奇甚至謙遜的能力。

因此，營(yíng)銷人員必須回答的真正問(wèn)題不是“我們是如何到達(dá)這里的?” 但是“我們接下來(lái)要去哪里?” 或者更準(zhǔn)確地說(shuō)，“我們想去哪里?” 和“我們?nèi)绾蔚竭_(dá)那里?” 第一個(gè)答案很明顯：我們想去可以最有效地使用所有數(shù)據(jù)的地方。第二個(gè)答案部分顯而易見(jiàn)，因?yàn)槲覀兛梢钥吹酵ㄏ蚰繕?biāo)的路徑。我們還可以看到阻礙我們前進(jìn)的瓶頸。不明顯的是如何克服它們。

需要強(qiáng)調(diào)的是，人工智能不是萬(wàn)能藥。即使在最好的情況下，它也不能完全消除收集和使用數(shù)據(jù)之間的任何瓶頸。因此，為了確保支持 AI 的工具的有效性，您還需要投資以確保實(shí)時(shí)整合數(shù)據(jù)。人工智能可以完成的工作仍然有限，專家必須始終審查其輸出。但人工智能可以增加流程每個(gè)步驟的工作量，從而極大地改善端到端工作流程。換句話說(shuō)：人工智能讓營(yíng)銷人員有機(jī)會(huì)跟上他們的數(shù)據(jù)。

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