人工智能在市场营销中的主要挑战有哪些

从现有数据分析来看，人工智能在营销领域的渗透率已不容忽视。拥抱AI所带来的新机遇，几乎是每一家企业希望在2020年及之后保持竞争力的必修课。但话说回来，随着AI驱动的营销平台日益普及，操作门槛也随之升高，这并不意味着在营销中应用AI就完全没有陷阱与挑战。

数据分析公司Teradata的一项研究显示，当时有80%的大型企业级公司已在业务中使用了某种类型的AI，其中营销领域的AI应用占比达到32%。不过，超过90%的企业同时表示，要实现全面的采用与集成，中间仍然存在巨大的鸿沟——这才是真正的难点所在。

人工智能确实能帮助品牌方过滤掉噪声，提供客户真正渴望的个性化体验。但要真正做到这一点，品牌就需要直面技术透明度相关的一系列关键问题。首当其冲的就是“选择”——目前市面上可选的营销技术平台数量繁多，而且这个数字还在不断膨胀。这就导致企业很难根据自身特定的需求选出最合适的工具，尤其当大多数产品在功能和优势上几乎旗鼓相当时。

IT基础设施不足

一个真正有效的AI驱动营销程序，离不开强大的IT框架支撑。人工智能技术需要处理海量信息，这自然对硬件性能提出了很高的要求。高性能计算机系统的安装与运行成本不低，而且它们还需要定期更新和维护，才能确保长期稳定运行。对于IT预算越来越紧张的中小型组织来说，这无疑是一个不小的障碍。

当然，这个问题也有替代方案。大型公司可以选择自行开发并运行AI营销软件；而资源有限的组织，则可以考虑基于云的解决方案。云服务供应商会负责所有IT基础设施的搭建与运维，企业只需按月或按年支付服务费用。对那些缺乏内部IT基础架构的公司而言，这几乎是最直接有效的答案。

资源投资

决策者常常对AI项目落地所需的工作量和费用感到头疼。因此，最好的出发点不是直接伸手索要更多预算和资源，而是先反问自己一句：现有的投入，真的被充分利用了吗？可以回头审视一下当前营销工具集里，是否已经自带AI能力。像HubSpot这样的营销自动化平台、SalesForce这类CRM系统，以及Google Ads、Facebook Ads等广告工具，其实都已经将AI整合进了自身系统。

如果你正在使用其中某款解决方案，它的支持团队可能是你启动AI部署的重要资产——他们的经验与洞察可以直接为你所用。用很少甚至零额外成本，就能提升团队在AI应用方面的能力，这无疑是一种高性价比的策略。

值得留意的是，人工智能的创新往往不是围绕渠道展开的，而是基于具体的用例。举个简单的例子：假如你的网站上已经运行着一套推荐引擎，那为什么不把这个AI算法扩展到电子邮件通讯、推送通知或聊天机器人内容中去，进一步提升个性化程度呢？你可以把这些最新进展当作低成本的“概念验证”来推进。这样一来，当你真正需要追加资源和财务预算时，管理层已经通过实际效果充分认同了这个方向。

在寻找其他工具时，还要小心流行的营销词汇。市面上很多所谓的“AI解决方案”其实并没那么有深度，只不过是在产品说明里加上了“人工智能”或“机器学习”的字样，就显得高大上了。

好在，随着Google、Amazon、IBM、SalesForce这些巨头陆续开放它们的算法，人工智能正变得越来越便宜、越来越易用。有些第三方服务是开源免费的，有些则需要付费，但无论哪种，它们都提供了一个现成的“跳板”，让你可以在其基础上修改出符合自身需求的答案。尤其是当这些服务提供了额外的数据集，可以与你的第一方数据进行整合时，你的AI应用就能变得更加强大。

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