例如，一家公司可以使用预测模型来确定哪些客户最有可能流失，然后主动与这些客户进行有针对性的保留活动。零售商还可以使用预测模型来预测特定产品的需求，并相应地优化其库存和定价策略。 Cathy 强调了利用非结构化数据（如社交媒体对话和客户评论）来深入了解客户行为、情绪和偏好的重要性。
Brand24 等工具可以帮助营销人员监控和分析 科特迪瓦 whatsapp 数据 社交媒体中对其品牌、竞争对手和行业关键词的提及。通过跟踪情绪得分并识别热门话题和影响者，营销人员可以掌握对其受众最重要的对话，并相应地调整策略。
您还可以使用 。传统的潜在客户评分模型依赖于手动规则和标准，这些规则和标准的开发和维护可能非常耗时。然而，Akkio 和 MadKudu 等工具使用机器学习算法来分析历史数据并识别最能预测潜在客户转化可能性的特征和行为。
当然，利用数据和 AI 取得成功不仅仅需要投资于正确的工具。拥有强大的数据基础和重视实验和持续改进的文化至关重要。营销人员需要确保他们以准确、安全和可访问的方式收集和存储数据。他们还需要愿意测试新的假设，从失败中吸取教训，并根据从数据中获得的见解进行迭代。
#5：最大化营销团队的产出人工智能有可能通过自动化任务并使团队能够更协作、更有创意地工作来彻底改变营销工作。一个关键策略是培养一种实验和创新的文化。Cathy 鼓励她的团队每周抽出时间探索新工具，测试创意，并突破 AI 的极限。
通过为实验和失败创造一个安全的空间，她相信团队可以释放他们的全部创造潜力，并发现解决问题和推动成果的新方法。最大化团队产出的另一个关键因素是让团队成员对自己的工作负责并自主做出决策。例如，Cathy 让她的一名团队成员完全控制播客制作过程，鼓励他们将其拆分并更高效、更有效地重建。