要点
数据的重要性。高质量的数据对于准确的生成 AI 洞察和预测至关重要。
个性化影响。 数据质量差会导致生成式 AI 个性化无效。
人工智能增强。 强大的数据支持人工智能进行细分、趋势分析、优化和自动化营销工作。
CMO Survey最近的一项研究发现，尽管生成式人工智能媒体炒作达到历 马来西亚华人telegram 史最高水平，但公司在营销活动中使用人工智能的时间只有 7%。此外，只有 10% 的组织在积极生产大型语言模型 (LLM)，而 40% 的组织根本没有使用 LLM。
在营销中使用人工智能面临哪些挑战？
怎么可能呢？生成式人工智能仍然存在许多挑战，包括：
内容生成的准确性和真实性。
生成式 AI 和 LLM 使用的数据的安全性。
决策能力的深度。
内部资源和技能专业知识。
尽管围绕生成式人工智能在营销领域的最终“变革”能力存在许多疑问，但有一件事是众所周知的：组织技术生态系统中的生成式人工智能应用程序的好坏取决于其数据和分析基础。
为什么？
高质量的数据对于营销中的生成式 AI生成有意义的见解和预测至关重要。数据质量差通常会导致对客户互动解决方案应做出的内容、受众和激活技术得出错误的结论。
这会长期损害营销策略及其有效性。从客户资料的角度来看，一致、格式良好、结构化且丰富的数据可确保预测模型（从简单的倾向模型到更复杂的基于人工智能的模型）在统一的信息上进行训练。提高生成式人工智能输出的可靠性应该是当今组织的首要任务。
蜜蜂在蜂巢上工作的特写图片，象征着复杂、互联的网络和营销中生成人工智能的集体效率，其中数据和协作可带来富有成效的成果。
从客户资料角度来看，一致、格式良好、结构化且丰富的数据可确保预测模型（从简单的倾向模型到更复杂的基于人工智能的模型）在统一的信息上进行训练。
Adobe Stock Images 上的 Jag_cz
相关文章： 营销策略中依赖人工智能的不可预见的后果
如果没有强大的数据和分析能力，基于生成式人工智能的个性化就会受到影响
客户互动技术正在转型，越来越以生成式人工智能为中心，这已不是什么秘密。从提示要创建的受众类型和要使用的内容，到向导报告互动结果和迭代建议，营销中的生成式人工智能有可能从客户互动中的渐进式技术增强转变为真正的变革性技术。
了解最新的客户体验
输入工作邮箱
加入社区
提交此表格即表示您同意我们的隐私政策并同意 SMG/CMSWire 的联系。
加入 CMSWire 的行业领袖社区
然而，如果您的个性化策略和后续活动所依赖的数据和分析不能准确反映客户行为、偏好和趋势，那么下游的营销内容、活动、流程和结果都会受到影响。
相关文章： 营销中的人工智能：平衡营销人员的创造力和算法
AI个性化活动
以下仅列举了强大的数据和分析功能如何支持生成式 AI 个性化活动的几个示例：
定位。准确的数据使营销中的生成式人工智能能够有效地细分受众，并针对特定细分市场和群体定制信息，从而提高参与度和转化率。
趋势。分析有助于识别客户行为的趋势和模式。营销中的生成式人工智能可以利用趋势和预测信息来预测和规定未来消费者的行为和需求。这可以优化营销策略并做出主动决策。
内容情境化。 生成式人工智能依靠数据和分析
