在行銷中使用人工智慧(AI)已經成為一些公司的現實,也是未來的一大承諾。然而,行銷專業人士在2025年將面臨一項重要任務,就是要從概念層面走向將AI策略性地應用於他們的業務中。
儘管近年來對這項技術的熱情高漲,許多行銷團隊仍然無法想像AI如何超越一些相對基本的任務,例如生成文字或圖片。
在行銷團隊中擁有先進技術與實際使用之間的差距已經在多項研究中顯示出來。根據杜克大學(Duke University)與德勤(Deloitte)最新的CMO(首席行銷官)研究,75%的行銷專業人士擁有先進的行銷科技工具,但實際上只使用了56%的系統。這表明我們面臨著一個問題,但同時也顯示出在行銷中充分利用技術,特別是AI的巨大潛力。
那麼,專業人士如果不解決這些差距會失去什麼呢?其中的風險包括在越來越競爭激烈且數據驅動的市場中過時,還有與消費者的行為和需求脫節。忽視這一進步可能會帶來更糟糕的後果,例如運營成本上升、客戶流失率增加,以及對品牌價值的直接負面影響。
因此,我認為今年行銷專業人士需要特別注意的兩個主要挑戰是建立數據驅動的思維模式,以及將AI整合到現有的流程和技術中。只有這樣,企業才能充分利用人工智慧的潛力,創造更多的附加價值。
建立數據驅動的思維模式
行銷部門利用人工智慧的一大障礙是許多專業人士對數據驅動(data-driven)方法的不熟悉。儘管這個行業歷來以創意和直覺為主,但越來越多的行銷活動需要將這些社會情感特質與解讀數據和提出正確問題的能力結合起來。到2025年,這種思維模式需要更廣泛地被採用。
我知道許多行銷和相關領域的專家對數據驅動的思維模式有一定的抵觸。很多時候,我聽到這被認為是“精確科學”的事情,與“人文科學”的商業目標無關。並不是所有專業人士都需要成為統計學專家,但理解基本概念是非常重要的:為什麼一個行銷活動有效,如何選擇目標受眾,以及過去的活動如何支持未來的策略。
事實上,對基於數據的實踐的排斥,例如使用電子表格和深入分析,可能是一個大障礙。
但是,AI在行銷中的價值與技術的複雜性無關,而是與提取相關見解的能力有關。這是一項行業專業人士在未來幾個月應該努力發展的關鍵能力。
除了抵觸,還有一種恐懼感也幫助解釋了技術使用中的差距:即AI可能取代人類工作的想法。在這裡,需要強調的是,人工智慧應被視為一種補充人類知識和直覺的工具。
我們中的許多人已經看到過一位經驗豐富的醫生在緊急情況下察覺到微妙的跡象。同樣,一位受過訓練的行銷專業人士可以識別出那些不易被經驗較少的人所察覺的細微差別和機會。使用AI後,這種能力可以被放大。
用AI提升行銷水平
到目前為止,人工智慧為行銷中的許多重複性任務帶來了自動化,但2025年將會有更大的變革:重新定義流程,將客戶置於中心。隨著操作性任務的減少,專業人士將能夠更深入地從事戰略性活動,例如個性化客戶旅程和創造真正滿足每個受眾特定需求的體驗。
然而,值得強調的是,這些更先進的方法不僅需要更具針對性的活動,還需要在組織結構和內部流程上改變思維模式。當我們想到數位原生企業時,這些方面已經進展得更快——這些甚至可能是商業模式的基本部分。
另一方面,傳統企業,特別是電信和銀行等行業,仍然在整合內部和外部行銷實踐以及線上和線下操作方面面臨許多困難。一些組織在這方面取得了顯著進展,例如巴西的Pão de Açúcar集團(Grupo Pão de Açúcar),其多年的實踐表明,渠道之間的整合和以客戶為中心可以產生顯著的成果。但Pão de Açúcar集團只是少數成功的例子之一。
除了這種流程的重新定義,未來一年還需要在行銷中進一步發展生成式AI的使用,作為更具戰略性的做法。除了創造文本和圖片等內容外,生成式AI還是一個重要的促進者,特別是當它被整合到行銷專業人士已經使用的工具中時。
通過將AI整合到日常熟悉的界面和流程中,可以開始打破抵抗,並加快技術的採用和使用。而對於那些在數位領域已經佔據良好位置的企業來說,生成式AI可以顯著提高生產力。
但是,在這麼多可能性中,還是要提醒大家:生成式AI並不總是自動具備創造力。自動化與人類創造力之間的平衡將在這種人機合作中至關重要——那些能夠達到這種平衡的專業人士將更能發揮AI工具的最大潛力。
提供附加價值
在2025年,必須將數據分析帶入人文科學領域,並展示見解如何在實際和相關的方式上支持行銷策略。專業人士需要被培訓以理解活動的影響,並學會根據明確的指標調整計劃。教育機構在這一過程中將扮演重要角色。
未來的行銷將要求專業人士真正具備數據驅動的思維,能夠識別模式、理解背景和戰略性地解讀數據。除了思維模式的改變,還需要加速結構的轉型,無論是流程還是技術,以跟上市場的需求。
更重要的是,企業和個人需要在技術和創意領域之間發展真正的整合方法。因此,我希望行銷專家能深刻理解轉型已經開始——誰能擁抱新事物,誰就能在打造更個性化、創新且以客戶為中心的體驗中走在前面。
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