实时访问数据并定期将其用于细分客户的营销人员可能会超出收入目标的1.7倍。
只有6％的营销人员利用 进的人工智能功能，包括使用协作过滤和预测模型进行个性化活动。
具有高 数据访问功能（包括个性化数据选项）的营销人员通过协作过滤和预测模型的成功可能性高出2.8倍。
这些发现和更多来自Blueshift与TechValidate合作 近完成的 项研究，题目为激活AI支持营销的客户数据（17页，PDF，选择加入）。2018年2月，TechValidate和Blueshift进行了 项在线研究，该研究涉及来自九个行业中参与企业对消费者（B2C）营销的198家公司的200名营销人员。针对受访者的 系列电子邮件活动包括提高回复率的现金奖励。方法和受访者人口统计的其他细节可以在研究的 15页找到。
研究的主要内容包括以下内容：
43％的营销人员正在使用包括机器学习在内的人工智能（AI）来扩展他们的观众。另有超过三分之 （39％）正在使用AI＆ML进行受众群体定位。28％正在使用这些技术来推荐产品。只有26％的人正在使用AI＆ML进行广告系列优化。市场营销技术（martech）今天发生的创新领域之 是实时优化活动以吸引新的潜在客户，交叉销售和追加销售新潜在客户，并提高终身客户价值。所有营销人员中有64％计划在未来12个月内在营销活动中增加对人工智能的使用。
只有6％的营销人员利用 进的人工智能功能，包括使用协作过滤和预测模型进行个性化活动。营销人员从他们的应用程序和平台提供的高 AI和ML功能中获得更多价值的潜力巨大。16％的营销人员使用基于AI和ML的预测亲和力分析细分客户。企业采用 进的人工智能功能受到持续的市场营销技术人才短缺，需要更多实时集成和数据访问的限制，以及更为有效的方法来标准化和简化其公司数据分析。
具有高 数据访问功能（包括个性化数据选项）的营销人员通过协作过滤和预测模型的成功可能性高出2.8倍。具有高 数据访问权限的营销人员使用预测亲和力进行分割的可能性高出2.4倍。高 访问在本研究中定义为具有完全访问权限，包括在没有IT或数据科学家帮助的情况下推动高 个性化和警报或触发的能力。
在其企业中直接访问客户数据的营销人员的生产力比其他数据受限企业高1.6倍。35％的营销人员正在使用其企业中50％或更多的可用数据进行广告系列。访问通常是手动的，IT控制的，并受到系统分析师和IT团队获得他们请求的可用时间的限制。使营销人员具有高 访问权限可为创建更多活动并实现收入结果奠定基础。
54％的营销人员表示，完成对客户数据的更深入分析阻止他们从AI和ML应用程序和平台获得全部潜力。招聘市场营销技术专家，提供有关AI和ML应用程序和平台的更多内部培训，以及标准化包括自助服务应用程序在内的报告，将帮助企业克服获得更多分析价值的 大挑战。通过更有效的集成获得数据访问（46％），更快地（43％）分割数据和统 （41％）或创建记录系统是额外的挑战。由于这些挑战，46％的营销人员有幸能够使用50％或更多的客户数据，从而为收入贡献更大的收入。
实时访问数据并定期将其用于细分客户的营销人员可能会超出收入目标的1.7倍。当营销人员在企业中有75％或更少的可用客户数据时，其中50％平均达到他们的收入目标。提供实时集成以增加可用客户数据的百分比超过75％，可以使营销人员实现收入目标的1.4倍。当营销人员实时获得大部分客户并用它来完成细分分析和优化策略时，实现其收入目标的百分比增加了1.7倍。
营销高管中有77％认为今年人工智能的采用有所增长。企业的个人贡献者也会在明年加速采用人工智能，其中每10人中就有6人预计在未来12个月内使用人数将增加。大多数营销主管（57％）认为他们的部门和企业正在使用比个人贡献者所说的更多的营销数据（39％）。这种认知差距的18％是 个非常积 的迹象，因为市场营销主管们很可能想要缩小差距并确保他们的部门和公司实时使用大部分客户数据来获得更多收入。
Louis Columbus是 名在分析，云计算，CPQ，客户关系管理（CRM），电子商务和企业资源规划（ERP）方面具有专长的企业软件战略专家。