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    證明AI在營(yíng)銷應(yīng)用中的財(cái)務(wù)貢獻(xiàn)

    導(dǎo)讀 企業(yè)和投資者普遍認(rèn)為,人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)可以通過重塑客戶旅程,改變客戶體驗(yàn)以及優(yōu)化營(yíng)銷和渠道投資來推動(dòng)新的收入和利潤(rùn)增長(zhǎng)。

    企業(yè)和投資者普遍認(rèn)為,人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)可以通過重塑客戶旅程,改變客戶體驗(yàn)以及優(yōu)化營(yíng)銷和渠道投資來推動(dòng)新的收入和利潤(rùn)增長(zhǎng)。因此,用于營(yíng)銷應(yīng)用程序的對(duì)AI和ML的投資正在迅速增長(zhǎng)。

    ·BCG最近對(duì)全球高管進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查顯示,百分之九十的市場(chǎng)營(yíng)銷人員正在使用AI改善他們的客戶旅程,革新他們與客戶的互動(dòng)方式并為他們提供更多引人入勝的體驗(yàn)。

    ·根據(jù)最新的Duke CMO調(diào)查,大多數(shù)CMO計(jì)劃在其營(yíng)銷工具包中添加AI和機(jī)器學(xué)習(xí),并在未來三年中將對(duì)分析的投資增加到其總體營(yíng)銷預(yù)算的11%以上。

    ·與此同時(shí),投資者已經(jīng)向超過1400家人工智能推動(dòng)的銷售和技術(shù)公司投入了超過50億美元,以滿足這種需求。

    盡管支出如此瘋狂,但這些投資對(duì)增長(zhǎng)的影響尚不十分清楚。70%的AI計(jì)劃幾乎沒有回報(bào)。根據(jù)《福布斯?fàn)I銷責(zé)任報(bào)告》,大多數(shù)營(yíng)銷人員仍不了解數(shù)據(jù)和分析將如何促進(jìn)利潤(rùn)增長(zhǎng)。在大多數(shù)CFO們的斗爭(zhēng),以證明他們?cè)诜治鐾顿Y的財(cái)務(wù)回報(bào)。而大多數(shù)營(yíng)銷決策沒有數(shù)據(jù)根據(jù)杜克大學(xué)的CMO調(diào)查驅(qū)動(dòng)。

    事實(shí)證明,問題實(shí)際上并不是AI背后的模型,而是市場(chǎng)營(yíng)銷人員的思維方式以及他們?nèi)绾问褂肁I工具來識(shí)別加速增長(zhǎng)的商業(yè)準(zhǔn)則。真正的問題是營(yíng)銷人員是否在詢問正確的業(yè)務(wù)問題,以便AI可以幫助您做出更好的決策并創(chuàng)造新的需求?

    《福布斯》 AI發(fā)行人Will Thompson表示:“大多數(shù)營(yíng)銷人員稱AI為大約三分之一的真實(shí)分析,三分之一的炒作以及三分之一與AI和機(jī)器學(xué)習(xí)完全無關(guān)的東西。”“AI策略通常在概念層面存在缺陷,因?yàn)闃I(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者將公司營(yíng)銷策略與活動(dòng)優(yōu)化,需求創(chuàng)建與需求優(yōu)化,以及A / B測(cè)試與可擴(kuò)展的增長(zhǎng)策略相混淆。”

    “根據(jù)我們的經(jīng)驗(yàn),產(chǎn)生這些混合結(jié)果的主要原因是,營(yíng)銷人員及其利益相關(guān)者根本缺乏對(duì)如何以及在何處使用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)工具來應(yīng)對(duì)營(yíng)銷的宏觀挑戰(zhàn)的理解”,Miers-Busch的Raghuram Iyengar報(bào)道沃頓商學(xué)院W'1885教授和市場(chǎng)學(xué)教授,向高管們講授如何使用客戶分析技術(shù)通過AI和機(jī)器學(xué)習(xí)推動(dòng)增長(zhǎng)。艾揚(yáng)格(Iyengar)教授認(rèn)為,大多數(shù)組織在嘗試通過AI創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值時(shí)面臨著一系列共同的挑戰(zhàn):

    與分析更大的數(shù)據(jù)集并簡(jiǎn)單地讓數(shù)據(jù)“說話”相比,企業(yè)可以通過提出更好的問題來通過AI創(chuàng)造更多價(jià)值。定義一個(gè)假設(shè),對(duì)其進(jìn)行測(cè)試,并證明其對(duì)錯(cuò),并在許多測(cè)試中對(duì)其進(jìn)行完善。沃頓商學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)教授亞伯拉罕·懷納(Abraham Wyner)表示:“人工智能50%提出了正確的問題,48%提出了有關(guān)業(yè)務(wù)問題的領(lǐng)域知識(shí),2%提出了完善和驗(yàn)證該假設(shè)的高級(jí)分析方法。”一個(gè)常見的問題是,管理人員傾向于將定義大數(shù)據(jù)需要回答的任務(wù)委派給不太適合該任務(wù)的AI工具。人工智能工具擅長(zhǎng)挖掘龐大的數(shù)據(jù)集,以測(cè)試有關(guān)將使客戶購(gòu)買更多商品,停留更長(zhǎng)的時(shí)間并支付更高價(jià)格的猜測(cè),想法或假設(shè)。它們對(duì)自己提出想法進(jìn)行測(cè)試和定義實(shí)驗(yàn)沒有用。

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