數據分析
Pecan AI的一份報告發現，超過五分之四的行銷主管發現很難做出數據驅動的決策，而 84% 的人表示他們預測消費者行為的能力感覺像是猜測。
了解數據意 韓國 WhatsApp 負責人 味著您可以獲得洞察力，幫助您更了解客戶，並確保您設計出有效的使用者介面或行銷活動。它還涉及大規模、快速地分析數據，以獲得有意義的結果，從而允許基於客戶的預測。
AI 可讓您將所有資料（而不僅僅是從GA4中獲得的資料）（例如評論、論壇和社交媒體貼文）混合在一起，以了解客戶的意見。文本分析可以深入了解客戶情緒、討論和對話趨勢。
如果你想成功實施人工智慧，你需要培養你的數據分析技能。這些技能發展得越多，就越能更好地掌握人工智慧所能提供的見解。這涉及磨練您在以下領域的專業知識：
數據收集
數據視覺化
資料清理與管理
數據驅動決策
資料保護和隱私
這些數據技能對於您能夠設定和部署所需的人工智慧系統至關重要。
行銷人員需要具備哪 8 項技能才能有效地使用人工智慧？
4. 行銷自動化
人工智慧和自動化齊頭並進。這些類型的自動化工具可以幫助您確定接觸目標受眾的最佳管道、平台和時間，並使您能夠快速大規模地實現這一目標。
您可以將自動化用於各種行銷活動，例如：
電子郵件行銷：創建觸發式工作流程和點滴行銷活動，將受眾細分為列表，並透過洞察推動個人化。
潛在客戶開發：尋找和培養客戶並細分流量以實現更大的個人化。
社群媒體：使用聊天機器人回覆訊息、跨管道安排社群貼文並追蹤社群對話。
內容創作：取得內容創意，並根據輸入參數（包括各種格式的風格、基調和主題）產生引人注目的行銷內容。
績效指標：透過插入最相關和最重要的指標來追蹤行銷活動的成功。
行銷人員需要具備哪 8 項技能才能有效地使用人工智慧？
據 Salesforce 稱，97% 的全球員工表示，他們認為企業應在員工發展策略中優先考慮人工智慧。