企業(yè)和投資者普遍認為，人工智能(AI)和機器學習(ML)可以通過重塑客戶旅程，改變客戶體驗以及優(yōu)化營銷和渠道投資來推動新的收入和利潤增長。因此，用于營銷應用程序的對AI和ML的投資正在迅速增長。

·BCG最近對全球高管進行的一項調查顯示，百分之九十的市場營銷人員正在使用AI改善他們的客戶旅程，革新他們與客戶的互動方式并為他們提供更多引人入勝的體驗。

·根據(jù)最新的Duke CMO調查，大多數(shù)CMO計劃在其營銷工具包中添加AI和機器學習，并在未來三年中將對分析的投資增加到其總體營銷預算的11%以上。

·與此同時，投資者已經(jīng)向超過1400家人工智能推動的銷售和技術公司投入了超過50億美元，以滿足這種需求。

盡管支出如此瘋狂，但這些投資對增長的影響尚不十分清楚。70%的AI計劃幾乎沒有回報。根據(jù)《福布斯營銷責任報告》，大多數(shù)營銷人員仍不了解數(shù)據(jù)和分析將如何促進利潤增長。在大多數(shù)CFO們的斗爭，以證明他們在分析投資的財務回報。而大多數(shù)營銷決策沒有數(shù)據(jù)根據(jù)杜克大學的CMO調查驅動。

事實證明，問題實際上并不是AI背后的模型，而是市場營銷人員的思維方式以及他們如何使用AI工具來識別加速增長的商業(yè)準則。真正的問題是營銷人員是否在詢問正確的業(yè)務問題，以便AI可以幫助您做出更好的決策并創(chuàng)造新的需求?

《福布斯》 AI發(fā)行人Will Thompson表示：“大多數(shù)營銷人員稱AI為大約三分之一的真實分析，三分之一的炒作以及三分之一與AI和機器學習完全無關的東西。”“AI策略通常在概念層面存在缺陷，因為業(yè)務領導者將公司營銷策略與活動優(yōu)化，需求創(chuàng)建與需求優(yōu)化，以及A / B測試與可擴展的增長策略相混淆。”

“根據(jù)我們的經(jīng)驗，產生這些混合結果的主要原因是，營銷人員及其利益相關者根本缺乏對如何以及在何處使用AI和機器學習工具來應對營銷的宏觀挑戰(zhàn)的理解”，Miers-Busch的Raghuram Iyengar報道沃頓商學院W'1885教授和市場學教授，向高管們講授如何使用客戶分析技術通過AI和機器學習推動增長。艾揚格(Iyengar)教授認為，大多數(shù)組織在嘗試通過AI創(chuàng)造業(yè)務價值時面臨著一系列共同的挑戰(zhàn)：

與分析更大的數(shù)據(jù)集并簡單地讓數(shù)據(jù)“說話”相比，企業(yè)可以通過提出更好的問題來通過AI創(chuàng)造更多價值。定義一個假設，對其進行測試，并證明其對錯，并在許多測試中對其進行完善。沃頓商學院統(tǒng)計學教授亞伯拉罕·懷納(Abraham Wyner)表示：“人工智能50%提出了正確的問題，48%提出了有關業(yè)務問題的領域知識，2%提出了完善和驗證該假設的高級分析方法。”一個常見的問題是，管理人員傾向于將定義大數(shù)據(jù)需要回答的任務委派給不太適合該任務的AI工具。人工智能工具擅長挖掘龐大的數(shù)據(jù)集，以測試有關將使客戶購買更多商品，停留更長的時間并支付更高價格的猜測，想法或假設。它們對自己提出想法進行測試和定義實驗沒有用。