BYO-AI正在改變營(yíng)銷(xiāo)人員分析數(shù)據(jù)的方式，簡(jiǎn)化工作流程并減少阻力。

要點(diǎn)：

? 營(yíng)銷(xiāo)分析中的AI已超越炒作階段。營(yíng)銷(xiāo)人員正在發(fā)現(xiàn)AI的實(shí)際應(yīng)用，尤其是在數(shù)據(jù)分析方面。

? BYO-AI簡(jiǎn)化了工作流程。定制AI助手幫助營(yíng)銷(xiāo)團(tuán)隊(duì)使用熟悉的工具，提高效率。

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

2025年AI正逐步演變?yōu)閷?shí)用的商業(yè)工具。營(yíng)銷(xiāo)人員正在發(fā)現(xiàn)AI在何處最能為他們服務(wù)，尤其是在分析領(lǐng)域。營(yíng)銷(xiāo)分析專(zhuān)業(yè)人員正在加深對(duì)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(duì)關(guān)鍵結(jié)果指標(biāo)(OKR)具有重要影響——這些指標(biāo)影響著重要的業(yè)務(wù)目標(biāo)。

讓我們來(lái)看看影響營(yíng)銷(xiāo)分析策略的一些主要AI趨勢(shì)。

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(jī)和平板電腦剛流行時(shí)的自帶設(shè)備(BYOD)趨勢(shì)嗎?專(zhuān)業(yè)人員會(huì)嘗試使用適合他們需求的不同設(shè)備。

專(zhuān)業(yè)人員中正在出現(xiàn)一種類(lèi)似的新興技術(shù)趨勢(shì)——自帶人工智能(BYO-AI)。這種趨勢(shì)是指人們學(xué)習(xí)如何將自己的個(gè)人AI助手(無(wú)論是自制工具還是購(gòu)買(mǎi)的服務(wù))整合到他們的工作流程中。對(duì)營(yíng)銷(xiāo)團(tuán)隊(duì)而言，好處是他們擁有感覺(jué)熟悉的AI界面，使他們能夠?qū)Ｗ⒂诜治龅慕Y(jié)果。

多種市場(chǎng)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(yīng)用程序。一個(gè)例子是為獨(dú)立開(kāi)發(fā)者環(huán)境(IDE)引入的AI助手。IDE用于應(yīng)用程序和軟件開(kāi)發(fā)，其中一些越來(lái)越多地用于數(shù)據(jù)建?！粋€(gè)用于市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)和業(yè)務(wù)中其他預(yù)測(cè)性分析的高級(jí)分析主題。

IDE中的AI助手正在簡(jiǎn)化營(yíng)銷(xiāo)分析

IDE中的AI助手整合信息并提供建議;例如，在語(yǔ)法方面，有許多代理，如Github Copilot和Amazon Q。最終結(jié)果是使工作流程更加輕松，尤其是對(duì)于迭代的營(yíng)銷(xiāo)分析。

BYO-AI為分析帶來(lái)的最終價(jià)值在于，分析師可以利用他們已經(jīng)熟悉的設(shè)備和軟件。這使他們能夠更快地進(jìn)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(qiáng)型應(yīng)用程序，并減少可能提高整體技術(shù)成本的培訓(xùn)障礙。

Mini GPTs正在提高數(shù)據(jù)分析效率

BYO-AI的一個(gè)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(gè)Mini GPT都有一個(gè)構(gòu)建器，允許用戶創(chuàng)建作為一組指令和假設(shè)的代理文檔和指令。

這些Mini GPTs通過(guò)簡(jiǎn)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(yù)測(cè)的白皮書(shū)和統(tǒng)計(jì)文檔。此外，想象一下，這些助手中已經(jīng)設(shè)置了報(bào)告文檔的指南。結(jié)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(xiě)報(bào)告的時(shí)間，擴(kuò)展AI可以簡(jiǎn)化任務(wù)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(lái)越多地融入與分析相關(guān)的工作流程，分析師正在發(fā)現(xiàn)如何使用助手更快地識(shí)別數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)模式。

像Claude、ChatGPT、Gemini和Propensity這樣的大型語(yǔ)言模型正在將數(shù)據(jù)準(zhǔn)備從技術(shù)挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)變?yōu)橹庇^對(duì)話。例如，營(yíng)銷(xiāo)團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在可以創(chuàng)建專(zhuān)門(mén)在其數(shù)據(jù)清理協(xié)議和業(yè)務(wù)規(guī)則上訓(xùn)練的自定義GPT，確保所有分析師之間的一致性，同時(shí)保持公司特定的要求。

RAG正在提升AI驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

當(dāng)與檢索增強(qiáng)生成(RAG)功能相結(jié)合時(shí)，這些AI工具變得非常強(qiáng)大。通過(guò)連接到公司的歷史數(shù)據(jù)清理決策和特定領(lǐng)域規(guī)則，AI可以提供上下文感知的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化建議。分析師可能會(huì)要求ChatGPT在保持與之前活動(dòng)中類(lèi)似數(shù)據(jù)處理一致性的同時(shí)清理新數(shù)據(jù)集，或使用Claude識(shí)別偏離既定客戶行為基準(zhǔn)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(guān)性，并幫助將復(fù)雜模式轉(zhuǎn)化為可操作的見(jiàn)解。例如，經(jīng)過(guò)定制的代理可能會(huì)自動(dòng)標(biāo)記與歷史趨勢(shì)不同的客戶行為的季節(jié)性模式，或識(shí)別傳統(tǒng)分析可能會(huì)錯(cuò)過(guò)的新興客戶細(xì)分群體。

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

RAG對(duì)于專(zhuān)業(yè)AI協(xié)助的日益重要性

2025年，檢索增強(qiáng)生成(RAG)正成為營(yíng)銷(xiāo)分析領(lǐng)域的顛覆者。這項(xiàng)技術(shù)允許AI模型將其通用知識(shí)與特定且最新的公司數(shù)據(jù)相結(jié)合，創(chuàng)建更準(zhǔn)確且上下文相關(guān)的見(jiàn)解。營(yíng)銷(xiāo)團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)RAG在多個(gè)關(guān)鍵應(yīng)用中特別有價(jià)值。

例如，在分析客戶反饋時(shí)，啟用RAG的AI可以從歷史客戶交互數(shù)據(jù)和當(dāng)前市場(chǎng)趨勢(shì)中提取信息，以提供更深入的見(jiàn)解。這意味著營(yíng)銷(xiāo)分析師可以快速識(shí)別客戶行為中的新興模式，同時(shí)保持對(duì)其品牌獨(dú)特市場(chǎng)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(jiàn)解

該技術(shù)還在改變營(yíng)銷(xiāo)團(tuán)隊(duì)處理龐大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的方式。RAG允許團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建能夠跨多個(gè)來(lái)源(從社交媒體指標(biāo)到銷(xiāo)售數(shù)字再到活動(dòng)績(jī)效數(shù)據(jù))訪問(wèn)和分析數(shù)據(jù)的AI助手，同時(shí)保持對(duì)其特定行業(yè)背景的準(zhǔn)確性和相關(guān)性，而不是在斷開(kāi)連接的數(shù)據(jù)孤島中掙扎。

AI中的文化智能：RAG如何增強(qiáng)市場(chǎng)相關(guān)性

RAG價(jià)值的一個(gè)典型例子是AI模型Latimer，這是一個(gè)大型語(yǔ)言模型(LLM)，旨在解決AI模型中的文化偏見(jiàn)問(wèn)題。通過(guò)使用RAG，Latimer可以在其基本訓(xùn)練之外納入實(shí)時(shí)文化見(jiàn)解和人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，幫助營(yíng)銷(xiāo)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建更具文化細(xì)微差別和相關(guān)性的活動(dòng)。此應(yīng)用證明了RAG不僅關(guān)乎提高技術(shù)準(zhǔn)確性，還關(guān)乎增強(qiáng)營(yíng)銷(xiāo)分析的文化智能。

營(yíng)銷(xiāo)分析平臺(tái)中RAG的采用也在簡(jiǎn)化報(bào)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(jiàn)解，將歷史績(jī)效指標(biāo)與當(dāng)前市場(chǎng)動(dòng)態(tài)相結(jié)合，創(chuàng)建更全面且可操作的報(bào)告。

分析領(lǐng)域接下來(lái)將發(fā)生哪些變化?

2024年，AI模型的引入主導(dǎo)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(shì)融合在一起。營(yíng)銷(xiāo)人員應(yīng)關(guān)注自動(dòng)化見(jiàn)解，這些見(jiàn)解能夠呈現(xiàn)關(guān)鍵指標(biāo)的變化，以及無(wú)縫執(zhí)行報(bào)告任務(wù)的自定義報(bào)告生成，還有準(zhǔn)確檢測(cè)異常模式和異常情況。

這些功能將揭示實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，特別是在出現(xiàn)細(xì)微客戶體驗(yàn)實(shí)例時(shí)特別有價(jià)值。例如，營(yíng)銷(xiāo)人員將評(píng)估像Google Looker這樣的解決方案如何利用智能體來(lái)配合他們的工作流程。

如果營(yíng)銷(xiāo)人員正在實(shí)施增強(qiáng)型AI分析，他們應(yīng)關(guān)注如何改進(jìn)客觀關(guān)鍵結(jié)果(OKR)。業(yè)務(wù)績(jī)效通常歸結(jié)為監(jiān)控影響OKR的活動(dòng)，因此用于此類(lèi)監(jiān)控的AI分析應(yīng)成為優(yōu)先事項(xiàng)。

自主式AI將重塑營(yíng)銷(xiāo)分析策略

隨著影響分析的AI炒作，自主式AI(在服務(wù)于客戶或?yàn)閳F(tuán)隊(duì)進(jìn)行軟件開(kāi)發(fā)的流程中服務(wù)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(duì)于實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)目標(biāo)將至關(guān)重要。由于自主式AI仍然是一個(gè)全新領(lǐng)域，營(yíng)銷(xiāo)人員有時(shí)間了解分析策略并確定最佳實(shí)踐。

過(guò)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(zhuān)業(yè)人員感到不知所措。數(shù)據(jù)分析師和營(yíng)銷(xiāo)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(wù)。

關(guān)于基于AI的營(yíng)銷(xiāo)分析的核心問(wèn)題

以下是關(guān)于AI如何改變分析的主題的兩個(gè)核心問(wèn)題的總結(jié)：

分析解決方案中可以包含哪些OKR?

確定哪些OKR應(yīng)出現(xiàn)在分析儀表板中回答了這個(gè)問(wèn)題。監(jiān)控業(yè)務(wù)活動(dòng)意味著了解需要監(jiān)控哪些指標(biāo)。只有當(dāng)相關(guān)指標(biāo)在儀表板或通過(guò)數(shù)據(jù)產(chǎn)品可視化時(shí)，對(duì)這些活動(dòng)的管理才會(huì)發(fā)生。

AI可以對(duì)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(shí)例中的業(yè)務(wù)價(jià)值，營(yíng)銷(xiāo)人員應(yīng)盤(pán)點(diǎn)智能體可以對(duì)正在分析的數(shù)據(jù)執(zhí)行哪些操作。