AI營銷失敗案例 

讓我們仔細看看數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)生成響應的，這些數(shù)據(jù)散布在品牌的多個系統(tǒng)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(jīng)知道的基本信息。稍微有點煩人……我習慣于在網(wǎng)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(shù)據(jù)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(yōu)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(shù)據(jù)質量 —— 數(shù)據(jù)質量差 = 客戶體驗差。 

AI營銷的勝利 

現(xiàn)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(tǒng)一的數(shù)據(jù)驅動的，這些數(shù)據(jù)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(jīng)開始營造與有幫助的銷售助理進行一對一聯(lián)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(lián)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(jù)我的過去購買預測我可能想購買的產(chǎn)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(chuàng)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(xù)回購的品牌。 

換句話說，當談到營銷的AI時，更好的數(shù)據(jù) = 更好的結果。 

那么，你實際上如何解決數(shù)據(jù)質量挑戰(zhàn)？在這個新的AI世界中，那又會是什么樣子呢？ 

解決數(shù)據(jù)質量問題 

實現(xiàn)有效AI策略的關鍵首要因素是統(tǒng)一的客戶數(shù)據(jù)基礎。困難的部分在于，準確地統(tǒng)一客戶數(shù)據(jù)是困難的，因為它的規(guī)模和復雜性——大多數(shù)消費者至少有兩個電子郵件地址，在他們的一生中已經(jīng)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(tǒng)一客戶數(shù)據(jù)方法是基于規(guī)則的，使用確定性/模糊匹配，但這些方法是僵化的，在數(shù)據(jù)不完全匹配時會崩潰，這反過來會創(chuàng)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(lián)系信息的變更。 

更好的構建統(tǒng)一數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(guī)模龐大。 

當你的客戶數(shù)據(jù)工具能夠使用AI統(tǒng)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(wǎng)站數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)質量如何推動增長 

在大多數(shù)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(shù)據(jù)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(chuàng)新的優(yōu)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(jié)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(fā)展，它們帶來了重新實現(xiàn)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(xiàn)在是大規(guī)模的。然而，這不會自動發(fā)生——品牌需要向AI工具提供準確的客戶數(shù)據(jù)，以激發(fā)AI的魔力。 

AI在營銷中的該做和不該做 

AI對許多行業(yè)，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(shù)據(jù)和AI的具體用例，并指定預期結果。你期望實現(xiàn)什么結果？

?仔細評估GenAI是否是你特定用例最合適的工具。

?優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)質量和全面性——建立統(tǒng)一的客戶數(shù)據(jù)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。