三分之二的营销人员表示，他们公司的数据，即基础层，尚未为生成式人工智能做好准备，”洛佩兹解释道。
不同的数据流通常存在于不同的工具、部门或数据库中。这使得全面了解客户、确定账户价值以及对潜在客户进行评分或评级变得非常困难。这会导致客户策略缺乏信息。
这就是为什么您需要通过统一数据来为 AI 准备数据基础设施。将所有数据整合到一个平台上，可以让您的 AI 获得最完整的客户信息。简而言之，您需要这些数据干净（没有错误或重复）且完整（没有缺失信息），这样 AI 才能对其进行解读并提供有用的反馈。
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好消息是，您的营销团队有很好的机会为整个组织如何使用 AI 定下基调。与其他大多 立陶宛 whatsapp 数据 数部门相比，您更贴近客户，并且可以展示采用 AI 如何帮助您提高效率。
洛佩兹说：“营销运营专业人员对客户旅程有非常全面的了解，他们可以获取大量数据，并具备利用这些数据的分析技能。”
但营销部门无法独自完成这项工作。整个组织都需要遵循相同的策略。首先，确保您的组织有明确记录的 AI 政策和界限，并且这些政策与您的更广泛的业务目标保持一致。让所有部门（而不仅仅是营销部门）都能访问这些培训资源，对于确保每个人都以合乎道德和安全的方式使用 AI 至关重要。
引领整个组织采用 AI 可能是一项艰巨的任务。您需要从小处着手，从狭隘而有影响力的用例开始。将 AI 部署到营销的各个方面都很诱人，但采用更小、更快的用例的集中方法可以更深入地理解、明确衡量影响并进行迭代学习。
这可能意味着从电子邮件营销中的人工智能驱动个性化或潜在客户评分的预测分析开始，或利用生成式人工智能功能来帮助扩大内容创作。
小胜利有助于为更广泛的人工智能应用建立势头和支持。