AI營銷失敗案例
讓我們仔細看看數據質量不佳的AI營銷可能會是什么樣子。假設我是一家綜合運動服飾和戶外商店的顧客，我正在為即將到來的年度滑雪旅行做計劃。我很期待使用個人購物助手AI，讓我享受到既輕松又定制化的體驗。
我需要補充一些滑雪衣櫥里缺少的物品，所以我請求個人購物助手AI推薦一些購買的商品。但是，AI是基于關于我的數據生成響應的，這些數據散布在品牌的多個系統中。由于沒有清晰的了解我是誰，它要求我提供一些它應該已經知道的基本信息。稍微有點煩人……我習慣于在網上購物時輸入我的信息，但我希望AI升級的體驗能讓事情變得更簡單。
由于我的數據如此分散，AI禮賓只能找到兩年前與我名字相關的一個訂單，那實際上是一份禮物。沒有完整的我自己的畫像，這個個人購物助手AI無法生成準確的洞察，最終提供的推薦對我沒什么幫助。
最終這種次優體驗讓我對從這個品牌購買的興趣減少了，我決定轉向其他地方購物。
導致GenAI體驗斷裂和不個性化的罪魁禍首是數據質量 —— 數據質量差 = 客戶體驗差。
AI營銷的勝利
現在，讓我們重新審視這個戶外運動零售商的情景，但想象一下個人購物助手AI是由準確、統一的數據驅動的，這些數據完整地記錄了我與品牌從第一次購買到最后退貨的所有互動歷史。
我輸入我的第一個問題，得到了一個超級個性化和友好的回應，已經開始營造與有幫助的銷售助理進行一對一聯系的體驗。它自動引用我的購物歷史，并將我的過去購買與我當前的購物需求聯系起來。
基于我的提示和回應，禮賓提供了一套量身定制的推薦，以填補我的滑雪衣櫥，并提供直接購買鏈接。然后AI能夠生成關于我作為顧客的復雜洞察，并甚至能根據我的過去購買預測我可能想購買的產品類型，提高我購買的可能性，并有可能擴大我的購物籃以購買額外物品。
在體驗中，我能夠實際使用禮賓進行訂購，無需轉到其他地方。我也知道我的退貨或任何未來購買都會納入我的個人資料中。
因為它了解我的歷史和偏好，GenAI能夠為我創造一個超級個性化和便利的購買體驗。這是一個我將來會繼續回購的品牌。
換句話說，當談到營銷的AI時，更好的數據 = 更好的結果。
那么，你實際上如何解決數據質量挑戰？在這個新的AI世界中，那又會是什么樣子呢？
解決數據質量問題
實現有效AI策略的關鍵首要因素是統一的客戶數據基礎。困難的部分在于，準確地統一客戶數據是困難的，因為它的規模和復雜性——大多數消費者至少有兩個電子郵件地址，在他們的一生中已經搬家超過十一次，并使用平均五個渠道（如果他們是千禧一代或Z世代，實際上是十二個渠道）。
許多熟悉的統一客戶數據方法是基于規則的，使用確定性/模糊匹配，但這些方法是僵化的，在數據不完全匹配時會崩潰，這反過來會創建一個不準確的客戶檔案，實際上可能錯過客戶與品牌的大部分生命周期歷史，并且無法考慮最近的購買或聯系信息的變更。
更好的構建統一數據基礎的方法實際上涉及使用AI模型（與營銷的GenAI不同的AI類型）來尋找數據點之間的連接，以判斷它們是否屬于同一個人，具有人類的細微差別和靈活性，但規模龐大。
當你的客戶數據工具能夠使用AI統一客戶旅程中的每個接觸點，從第一次互動到最后購買以及之后（忠誠度、電子郵件、網站數據等），結果是一個全面的客戶檔案，告訴你你的客戶是誰以及他們如何與你的品牌互動。
GenAI中的數據質量如何推動增長
在大多數情況下，營銷人員可以訪問相同的一套GenAI工具，因此，你輸入的燃料將成為你的差異化因素。
數據質量用于驅動AI，在三個領域提供好處：
•突出的客戶體驗——更加個性化、創新的優惠，更好的客戶服務互動，更流暢的端到端體驗等。
•為你的團隊提高運營效率——更快的上市時間，更少的手動干預，更好的營銷活動投資回報等。
•降低計算成本——更明智的AI無需與用戶來回交互，這節省了快速變得昂貴的API調用成本
隨著GenAI營銷工具的不斷發展，它們帶來了重新實現客戶在其最喜愛的商店中期望的一對一個性化水平的承諾，但現在是大規模的。然而，這不會自動發生——品牌需要向AI工具提供準確的客戶數據，以激發AI的魔力。
AI在營銷中的該做和不該做
AI對許多行業，特別是營銷來說是一個有益的助手——只要合理利用。這里是一個快速的“備忘單”，幫助營銷人員在其GenAI旅程中：
應該做的：
•明確你計劃使用數據和AI的具體用例，并指定預期結果。你期望實現什么結果？
•仔細評估GenAI是否是你特定用例最合適的工具。
•優先考慮數據質量和全面性——建立統一的客戶數據基礎對于有效的AI策略至關重要。
不應該做的：
•不要急于在所有領域實施GenAI。從可管理的、人在回路中的用例開始，例如生成主題行。
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