AI营销失败案例
让我们仔细看看数据质量不佳的AI营销可能会是什么样子。假设我是一家综合运动服饰和户外商店的顾客，我正在为即将到来的年度滑雪旅行做计划。我很期待使用个人购物助手AI，让我享受到既轻松又定制化的体验。
我需要补充一些滑雪衣橱里缺少的物品，所以我请求个人购物助手AI推荐一些购买的商品。但是，AI是基于关于我的数据生成响应的，这些数据散布在品牌的多个系统中。由于没有清晰的了解我是谁，它要求我提供一些它应该已经知道的基本信息。稍微有点烦人……我习惯于在网上购物时输入我的信息，但我希望AI升级的体验能让事情变得更简单。
由于我的数据如此分散，AI礼宾只能找到两年前与我名字相关的一个订单，那实际上是一份礼物。没有完整的我自己的画像，这个个人购物助手AI无法生成准确的洞察，最终提供的推荐对我没什么帮助。
最终这种次优体验让我对从这个品牌购买的兴趣减少了，我决定转向其他地方购物。
导致GenAI体验断裂和不个性化的罪魁祸首是数据质量 —— 数据质量差 = 客户体验差。
AI营销的胜利
现在，让我们重新审视这个户外运动零售商的情景，但想象一下个人购物助手AI是由准确、统一的数据驱动的，这些数据完整地记录了我与品牌从第一次购买到最后退货的所有互动历史。
我输入我的第一个问题，得到了一个超级个性化和友好的回应，已经开始营造与有帮助的销售助理进行一对一联系的体验。它自动引用我的购物历史，并将我的过去购买与我当前的购物需求联系起来。
基于我的提示和回应，礼宾提供了一套量身定制的推荐，以填补我的滑雪衣橱，并提供直接购买链接。然后AI能够生成关于我作为顾客的复杂洞察，并甚至能根据我的过去购买预测我可能想购买的产品类型，提高我购买的可能性，并有可能扩大我的购物篮以购买额外物品。
在体验中，我能够实际使用礼宾进行订购，无需转到其他地方。我也知道我的退货或任何未来购买都会纳入我的个人资料中。
因为它了解我的历史和偏好，GenAI能够为我创造一个超级个性化和便利的购买体验。这是一个我将来会继续回购的品牌。
换句话说，当谈到营销的AI时，更好的数据 = 更好的结果。
那么，你实际上如何解决数据质量挑战？在这个新的AI世界中，那又会是什么样子呢？
解决数据质量问题
实现有效AI策略的关键首要因素是统一的客户数据基础。困难的部分在于，准确地统一客户数据是困难的，因为它的规模和复杂性——大多数消费者至少有两个电子邮件地址，在他们的一生中已经搬家超过十一次，并使用平均五个渠道（如果他们是千禧一代或Z世代，实际上是十二个渠道）。
许多熟悉的统一客户数据方法是基于规则的，使用确定性/模糊匹配，但这些方法是僵化的，在数据不完全匹配时会崩溃，这反过来会创建一个不准确的客户档案，实际上可能错过客户与品牌的大部分生命周期历史，并且无法考虑最近的购买或联系信息的变更。
更好的构建统一数据基础的方法实际上涉及使用AI模型（与营销的GenAI不同的AI类型）来寻找数据点之间的连接，以判断它们是否属于同一个人，具有人类的细微差别和灵活性，但规模庞大。
当你的客户数据工具能够使用AI统一客户旅程中的每个接触点，从第一次互动到最后购买以及之后（忠诚度、电子邮件、网站数据等），结果是一个全面的客户档案，告诉你你的客户是谁以及他们如何与你的品牌互动。
GenAI中的数据质量如何推动增长
在大多数情况下，营销人员可以访问相同的一套GenAI工具，因此，你输入的燃料将成为你的差异化因素。
数据质量用于驱动AI，在三个领域提供好处：
•突出的客户体验——更加个性化、创新的优惠，更好的客户服务互动，更流畅的端到端体验等。
•为你的团队提高运营效率——更快的上市时间，更少的手动干预，更好的营销活动投资回报等。
•降低计算成本——更明智的AI无需与用户来回交互，这节省了快速变得昂贵的API调用成本
随着GenAI营销工具的不断发展，它们带来了重新实现客户在其最喜爱的商店中期望的一对一个性化水平的承诺，但现在是大规模的。然而，这不会自动发生——品牌需要向AI工具提供准确的客户数据，以激发AI的魔力。
AI在营销中的该做和不该做
AI对许多行业，特别是营销来说是一个有益的助手——只要合理利用。这里是一个快速的“备忘单”，帮助营销人员在其GenAI旅程中：
应该做的：
•明确你计划使用数据和AI的具体用例，并指定预期结果。你期望实现什么结果？
•仔细评估GenAI是否是你特定用例最合适的工具。
•优先考虑数据质量和全面性——建立统一的客户数据基础对于有效的AI策略至关重要。
不应该做的：
•不要急于在所有领域实施GenAI。从可管理的、人在回路中的用例开始，例如生成主题行。
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