探索表面之上的潛力

生成式人工智慧 (GenAI) 正在成為全球行銷部門的重要夥伴，提升效率和生產力。目前，生成式人工智慧最常見的應用包括內容創作、圖像生成和活動個性化。

然而，當我們深入探討這項技術所提供的潛力時，我們會發現仍有許多可能性尚待開發。我們知道，行銷和客戶關係管理 (CRM) 等領域有許多任務可以透過利用過去行動和活動中收集的大量資訊來改善。只要尋找這些數據中的模式和行為即可。

根據 SAS 與 Coleman Parks Research 的研究，擴大使用生成式人工智慧的巴西企業在行銷上獲得了顯著的收益，例如員工滿意度提高、運營成本降低和客戶保留率改善等好處。可以列舉出許多可以利用這項技術改進的流程。我特別想強調生成式人工智慧在目標受眾細分、擴大活動觸及範圍以及更精確地繪製客戶旅程方面的潛力——這些都是推動行銷部門成果的關鍵流程。這些都是需要收集大量資訊的領域，通常需要技術和數據導向的知識來最大化價值。

從這個角度來看，生成式人工智慧在行銷中的未來似乎充滿希望，擁有不同的應用可能性。

行銷專業人士也表現出對學習和更好利用這項技術的濃厚興趣，以優化在仍然手動的過程中所花費的時間和資源。

生成式人工智慧在行銷中的挑戰與可能的路徑

在實施新技術的過程中，我們常常會遇到一些障礙，特別是在更具顛覆性的項目中。在巴西，大多數首席行銷官 (CMO) 仍未完全理解這些工具在實現商業目標方面的戰略價值。

在這種情況下，首要挑戰是證明採用這項技術的合理性並展示投資回報率 (ROI)。為了克服這一障礙，重要的是將將要改進的流程與部門和公司的企業指標對齊，例如活動轉換率、客戶獲取成本，以及客戶的參與度和滿意度。

考慮到巴西行銷部門對生成式人工智慧的更高級採用，另一個重要的點是技能缺口，這在全球範圍內尤為突出。為了克服這一障礙，舉辦活動和培訓等舉措對於告知市場和培訓專業人士以有效和戰略性地使用生成式人工智慧至關重要。

數據治理和安全性也是首席行銷官的基本關注點，因為要想在生成式人工智慧中取得良好結果，必須使用大量資訊。建立確保數據質量和保護的治理流程對於生成式人工智慧的安全和全面增長至關重要，以避免信息洩漏或不當使用的風險。

儘管面臨這些挑戰，生成式人工智慧為行銷決策者提供了有趣的機會。

這項技術可以幫助提高流程的效率、個性化客戶體驗並從數據中生成有價值的見解。

然而，專業人士需要採取戰略性和周密的計劃，與公司的商業目標保持一致。最重要的是，必須擴大視野，思考：除了表面，生成式人工智慧還能做什麼？

要讓生成式人工智慧真正改變行銷，必須結合培訓、數據治理和 ROI 評估。通過主動應對這些複雜性，生成式人工智慧的潛力可以被釋放，使專業人士能夠專注於高附加值的活動，並支持業務增長。

了解更多有關這項技術如何支持行銷科技公司在超個性化方面的資訊：行銷科技的下一個邊界。