BYO-AI正在改變營銷人員分析數(shù)據(jù)的方式，簡化工作流程并減少阻力。

要點：

? 營銷分析中的AI已超越炒作階段。營銷人員正在發(fā)現(xiàn)AI的實際應用，尤其是在數(shù)據(jù)分析方面。

? BYO-AI簡化了工作流程。定制AI助手幫助營銷團隊使用熟悉的工具，提高效率。

? RAG正在重塑分析。檢索增強生成(RAG)增強了AI提供豐富上下文和行業(yè)特定見解的能力。

2025年AI正逐步演變?yōu)閷嵱玫纳虡I(yè)工具。營銷人員正在發(fā)現(xiàn)AI在何處最能為他們服務，尤其是在分析領域。營銷分析專業(yè)人員正在加深對AI用例收獲的理解，并確定AI解決方案如何最能支持他們的工作。這種支持對關鍵結果指標(OKR)具有重要影響——這些指標影響著重要的業(yè)務目標。

讓我們來看看影響營銷分析策略的一些主要AI趨勢。

BYO-AI的興起為數(shù)據(jù)可視化和分析提供了更快的方式

還記得智能手機和平板電腦剛流行時的自帶設備(BYOD)趨勢嗎?專業(yè)人員會嘗試使用適合他們需求的不同設備。

專業(yè)人員中正在出現(xiàn)一種類似的新興技術趨勢——自帶人工智能(BYO-AI)。這種趨勢是指人們學習如何將自己的個人AI助手(無論是自制工具還是購買的服務)整合到他們的工作流程中。對營銷團隊而言，好處是他們擁有感覺熟悉的AI界面，使他們能夠專注于分析的結果。

多種市場產(chǎn)品的推出將加速這些代理的傳播。這些產(chǎn)品的推出取決于所使用的應用程序。一個例子是為獨立開發(fā)者環(huán)境(IDE)引入的AI助手。IDE用于應用程序和軟件開發(fā)，其中一些越來越多地用于數(shù)據(jù)建?！粋€用于市場需求預測和業(yè)務中其他預測性分析的高級分析主題。

IDE中的AI助手正在簡化營銷分析

IDE中的AI助手整合信息并提供建議;例如，在語法方面，有許多代理，如Github Copilot和Amazon Q。最終結果是使工作流程更加輕松，尤其是對于迭代的營銷分析。

BYO-AI為分析帶來的最終價值在于，分析師可以利用他們已經(jīng)熟悉的設備和軟件。這使他們能夠更快地進行分析。它還使他們能夠更容易地采用尖端的新功能和增強型應用程序，并減少可能提高整體技術成本的培訓障礙。

Mini GPTs正在提高數(shù)據(jù)分析效率

BYO-AI的一個明顯影響是我在另一篇文章中解釋的Mini GPTs——ChatGPT的定制GPT和Gemini Gems。Mini GPTs是用戶可以為私有或公共用途圍繞特定文檔或媒體創(chuàng)建的代理。每個Mini GPT都有一個構建器，允許用戶創(chuàng)建作為一組指令和假設的代理文檔和指令。

這些Mini GPTs通過簡化大型文檔和數(shù)據(jù)集的審查，使數(shù)據(jù)分析師受益。想象一下，可用于在給定數(shù)據(jù)集上創(chuàng)建預測的白皮書和統(tǒng)計文檔。此外，想象一下，這些助手中已經(jīng)設置了報告文檔的指南。結果是受AI影響的代理，這些代理可幫助分析師減少創(chuàng)建探索性數(shù)據(jù)分析和在所需的企業(yè)框架中編寫報告的時間，擴展AI可以簡化任務的分析用例。

AI使客戶數(shù)據(jù)更易于探索和清理

隨著AI代理越來越多地融入與分析相關的工作流程，分析師正在發(fā)現(xiàn)如何使用助手更快地識別數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計模式。

像Claude、ChatGPT、Gemini和Propensity這樣的大型語言模型正在將數(shù)據(jù)準備從技術挑戰(zhàn)轉變?yōu)橹庇^對話。例如，營銷團隊現(xiàn)在可以創(chuàng)建專門在其數(shù)據(jù)清理協(xié)議和業(yè)務規(guī)則上訓練的自定義GPT，確保所有分析師之間的一致性，同時保持公司特定的要求。

RAG正在提升AI驅動的數(shù)據(jù)標準化

當與檢索增強生成(RAG)功能相結合時，這些AI工具變得非常強大。通過連接到公司的歷史數(shù)據(jù)清理決策和特定領域規(guī)則，AI可以提供上下文感知的數(shù)據(jù)標準化建議。分析師可能會要求ChatGPT在保持與之前活動中類似數(shù)據(jù)處理一致性的同時清理新數(shù)據(jù)集，或使用Claude識別偏離既定客戶行為基準的模式。

這種影響不僅限于數(shù)據(jù)清理。這些工具正在成為數(shù)據(jù)探索中的協(xié)作伙伴，提示意外的相關性，并幫助將復雜模式轉化為可操作的見解。例如，經(jīng)過定制的代理可能會自動標記與歷史趨勢不同的客戶行為的季節(jié)性模式，或識別傳統(tǒng)分析可能會錯過的新興客戶細分群體。

數(shù)據(jù)準備和探索能力的這種發(fā)展直接橋接到團隊如何可視化和分析他們的數(shù)據(jù)，使整個分析工作流程更加高效且富有洞察力。

RAG對于專業(yè)AI協(xié)助的日益重要性

2025年，檢索增強生成(RAG)正成為營銷分析領域的顛覆者。這項技術允許AI模型將其通用知識與特定且最新的公司數(shù)據(jù)相結合，創(chuàng)建更準確且上下文相關的見解。營銷團隊發(fā)現(xiàn)RAG在多個關鍵應用中特別有價值。

例如，在分析客戶反饋時，啟用RAG的AI可以從歷史客戶交互數(shù)據(jù)和當前市場趨勢中提取信息，以提供更深入的見解。這意味著營銷分析師可以快速識別客戶行為中的新興模式，同時保持對其品牌獨特市場定位和歷史背景的理解。

RAG正在打破數(shù)據(jù)孤島，以獲得更明智的見解

該技術還在改變營銷團隊處理龐大數(shù)據(jù)倉庫的方式。RAG允許團隊創(chuàng)建能夠跨多個來源(從社交媒體指標到銷售數(shù)字再到活動績效數(shù)據(jù))訪問和分析數(shù)據(jù)的AI助手，同時保持對其特定行業(yè)背景的準確性和相關性，而不是在斷開連接的數(shù)據(jù)孤島中掙扎。

AI中的文化智能：RAG如何增強市場相關性

RAG價值的一個典型例子是AI模型Latimer，這是一個大型語言模型(LLM)，旨在解決AI模型中的文化偏見問題。通過使用RAG，Latimer可以在其基本訓練之外納入實時文化見解和人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)，幫助營銷團隊創(chuàng)建更具文化細微差別和相關性的活動。此應用證明了RAG不僅關乎提高技術準確性，還關乎增強營銷分析的文化智能。

營銷分析平臺中RAG的采用也在簡化報告流程。分析師現(xiàn)在可以生成既基于數(shù)據(jù)又富含敘述的見解，將歷史績效指標與當前市場動態(tài)相結合，創(chuàng)建更全面且可操作的報告。

分析領域接下來將發(fā)生哪些變化?

2024年，AI模型的引入主導了商業(yè)和科技新聞。今年，我們將看到基于AI的解決方案功能如何將這些分析趨勢融合在一起。營銷人員應關注自動化見解，這些見解能夠呈現(xiàn)關鍵指標的變化，以及無縫執(zhí)行報告任務的自定義報告生成，還有準確檢測異常模式和異常情況。

這些功能將揭示實際應用場景，特別是在出現(xiàn)細微客戶體驗實例時特別有價值。例如，營銷人員將評估像Google Looker這樣的解決方案如何利用智能體來配合他們的工作流程。

如果營銷人員正在實施增強型AI分析，他們應關注如何改進客觀關鍵結果(OKR)。業(yè)務績效通常歸結為監(jiān)控影響OKR的活動，因此用于此類監(jiān)控的AI分析應成為優(yōu)先事項。

自主式AI將重塑營銷分析策略

隨著影響分析的AI炒作，自主式AI(在服務于客戶或為團隊進行軟件開發(fā)的流程中服務的AI助手的協(xié)調(diào))也將隨之發(fā)展。很快，衡量自主式AI的性能對于實現(xiàn)運營目標將至關重要。由于自主式AI仍然是一個全新領域，營銷人員有時間了解分析策略并確定最佳實踐。

過去兩年出現(xiàn)了大量AI工具，令許多仍在確定哪些AI工具值得使用的專業(yè)人員感到不知所措。數(shù)據(jù)分析師和營銷經(jīng)理需要找到最佳解決方案選擇，這些選擇能完成與客戶數(shù)據(jù)策略相一致的分析任務。

關于基于AI的營銷分析的核心問題

以下是關于AI如何改變分析的主題的兩個核心問題的總結：

分析解決方案中可以包含哪些OKR?

確定哪些OKR應出現(xiàn)在分析儀表板中回答了這個問題。監(jiān)控業(yè)務活動意味著了解需要監(jiān)控哪些指標。只有當相關指標在儀表板或通過數(shù)據(jù)產(chǎn)品可視化時，對這些活動的管理才會發(fā)生。

AI可以對數(shù)據(jù)產(chǎn)生什么影響?

AI可用于許多用例。要了解AI在分析實例中的業(yè)務價值，營銷人員應盤點智能體可以對正在分析的數(shù)據(jù)執(zhí)行哪些操作。