人工智能已从营销领域的实验性工具转变为实际运营工具。如今，AI能够撰写内容、推荐产品、跨平台和渠道个性化用户体验，并在客户生命周期中自动化工作流程。然而，尽管AI技术迅速普及，实际效果却常常不尽如人意。
最近的一份行业报告显示，虽然73%的企业已采用AI技术，但仅有52%的企业实现了预期效果。这表明部署与性能之间存在根本性脱节。问题的根源并非模型设计或计算能力，而是数据质量。
当企业向AI输入碎片化、缺失、过时或”低质量”数据时，AI的输出也会反映这些缺陷。有缺陷的数据不仅会降低准确性，还会引入偏见、加速模型漂移，并削弱客户信任。对于依赖AI提升效率、实现规模化个性化和增长的营销团队来说，这是一个关键失败点。
基础设施决定智能水平
AI是一个通过示例学习的系统，其效果直接取决于输入数据的结构和可靠性。如果企业的系统将”Chris Smith”、”Christopher Smith”和”C. Smith”识别为三个不同的人，模型就无法生成连贯的洞察。如果没有统一的数据点来创建单一用户画像，AI生成的预测和分析看似合理，但缺乏上下文。这种画像需要综合业务和消费者数据、线上和线下行为，以全面了解用户与品牌的互动方式。
这一问题比许多人想象的更普遍。根据Forrester的数据，近三分之一的全球营销领导者将数据孤列为主要障碍。当数据分散在电子邮件营销平台、CRM工具、电商引擎等不同系统中时，几乎无法跨触点关联用户行为。这不仅会混淆AI系统，还会让企业难以回答关于客户价值、忠诚度或意图的基本问题。简而言之，只有在数据连续性得到保障后，才能实现一致的客户互动。
准备度是一项战略决策
企业对AI的投资速度常常超过其技术成熟度或员工能力。营销团队面临整合生成式工具、部署实时个性化以及减少对传统分群依赖的压力，但这些能力需要战略、基础设施和具备监督能力的团队才能有效发挥作用。
IBM的数据显示，68%的CEO认为企业级数据架构是跨职能协作的关键推动因素，72%的CEO表示专有数据对从生成式AI中获取价值至关重要。这些领导者明白，有意义的AI成果既需要实验，也需要运营纪律。
当企业试图在碎片化系统上叠加高级AI模型时，结果往往是规模化的低效。如果AI接收的信息不准确，它就无法自我修正，因此可能加速运行，但方向未必正确，效果也未必清晰。
此外，目前的AI并非营销需求的全面解决方案。这导致企业可能针对不同任务使用不同的AI模型，如果这些模型之间缺乏沟通，就会在整合洞察时面临挑战。输出结果可能像拼布被子一样，需要缝合才能获得完整的AI生态系统视图。
数量无结构只会产生噪音
许多营销团队专注于数据收集，扩大数据管道以捕获更多第一方信号、参与度指标和交易细节。但如果缺乏组织，更多的数据只会加剧问题。
真正的价值在于数据能否实时组织、情境化和连接。这包括零方偏好、第一方行为、第二方合作伙伴和第三方补充数据。每一类数据都在客户理解中发挥作用，最重要的是，所有数据需要整合以创建共享标识符。
谷歌和Econsultancy的研究表明，92%的领先营销人员认为第一方数据对增长至关重要。但即使高质量的数据，如果无法在客户旅程的全局视角下解读，也会失去价值。另一项研究发现，72%的消费者更愿意与了解其完整身份的品牌互动。这要求系统能够跨时间、渠道和格式协调记录。
身份识别是关键推动因素
AI无法个性化它无法识别的内容。身份解析仍然是现代营销中最技术化且最被忽视的方面之一。持久的客户身份允许模型将行为与个人而非会话或设备关联，从而建立跟踪偏好变化、检测异常和预测需求所需的连续性。
有效的身份框架依赖于干净的数据和一致的逻辑，仅靠数据采集无法实现。它们需要匹配算法、数据治理和实时行为协调。正确实施后，它们能为AI提供生成符合客户期望结果所需的清晰度。
如果没有统一的身份识别，个性化就会失效。AI会默认发送无关信息、重复触点和低效竞价。这些不仅是表面问题，还会侵蚀信任、降低投资回报率并阻碍进展。
数据清洁是营销的当务之急
过去，营销团队可以依赖IT管理后端系统，而专注于创意和策略。如今这种分工已不适用。要成功应用AI，营销人员和数据科学家必须了解数据的流动方式、断裂点以及如何大规模解决不一致问题。
这包括验证、去重、元数据对齐和执行质量管理的治理协议。它还意味着建立清晰的分类法、管理版本控制，并构建能够适应新信号和平台的系统。
尽管这些工作看似是运营性质，但它们越来越具有战略性。它们确保AI输出基于事实而非噪音，让团队能够自信地测试、学习和迭代。最重要的是，它们确保客户体验连贯、相关且尊重用户。
营销的未来取决于数据领导力
随着AI投资速度预计在未来两年翻倍，营销组织必须迅速构建结构化、受治理且可访问的数据环境。竞争优势不仅来自模型的复杂性，还来自快速交付每次客户互动洞察的能力。
在Data Axle，我接触的大多数客户都专注于构建一个包含所有数据的通用身份识别的中央数据湖。这使得AI不仅能驱动洞察，还能使其可操作。
AI抱负与AI性能之间的差距正在扩大，但品牌可以采取措施弥合这一差距，首先要让团队明白智能营销背后的真正引擎是干净、连接且合规的数据。这不会一蹴而就，但通过对员工进行AI工具和最佳实践的培训以及对数据价值的投资，可以为成功的AI实施奠定坚实基础。
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