衡量：分析数据需要专家洞察力

[sharminakter]

例子：
一家 B2B 公司的 AI 创建了自动折扣信息，并发送给所有客户。最终结果很糟糕：老客户并不觉得他们获得了任何特殊价值，新客户的转化率仍然很低。

专家解决方案：
信息是根据客户群体来定位的。新客户可享受欢迎优惠，现有客户则 阿根廷号码采集 可享受专属优惠。客户满意度提升30%，获取新客户的效率也更高。



人工智能的优势：它能产生大量数据并快速识别趋势。

挑战：如果没有专家的分析，数据很容易变得肤浅。



例子：
分析显示，周末的活动点击次数最多。因此，人工智能将预算集中在周末。

专家解决方案：
专家对数据进行了更深入的分析，发现工作日活动的投资回报率 (ROI) 明显更高。预算重新平衡后，整体活动回报增加了 15%。


人工智能与专家——效率与策略的结合
人工智能为数字营销带来了可扩展性和速度，但如果没有人工指导，它仍然只是肤浅的。专家带来创造力、战略眼光和理解业务目标的能力。MRACE® 模型确保自动化在活动的每个阶段支持公司目标。