问题很简单：营销人员拥有的数据超出了他们的有效利用范围。在全球范围内，他们告诉我们，他们的主要挑战是在分散的系统中执行数据驱动的客户体验战略，以跨多个接触点提供统一的客户体验。在多渠道环境中跟踪客户并统一他们的数据是一项独特的挑战，如果没有重要的技术援助，我们就无法应对。

作为营销人员，如果您试图实现统一的客户视图，那么您需要确保您的所有信息和交互来源都包含在范围内。然后，您需要这些工具和交互点通过复杂的客户通信网络相互交谈。他们需要能够以有助于相关的实时响应的方式处理客户数据，并将数据反馈到信息系统中以进一步丰富。人类无法靠自己管理所有这些。只有人工智能有能力减少我们积累的海量数据，并将它们转化为可在单位/个人层面应用的可操作见解。

当然，这意味着拥有跨各种功能的人工智能技术是一个巨大的竞争优势。在像营销这样的功能中，通过识别和理解客户旅程每一步的数据点，人工智能可以帮助我们引导每个客户作为购买路径上的独特决策者。没有它，我们将拥有大量数据，仍然会盲目，或者至少没有转换地图。换句话说，我们将分析可能性而不是概率。而且我们会浪费大量时间!

人工智能如何为客户身份统一扫清道路

概率匹配(即，将各种数据与其假定所有者进行匹配)利用人工智能通过计算与其在线行为生成的数据点匹配的统计可能性，将关键客户标识符分配给特定客户。这意味着组装和转换客户数据;建立统一的客户档案;分析最佳客户待遇;然后，最后，执行这些分析并适当地测量它们。这些点的明显瓶颈是人工。人类根本不够快，无法在没有大量帮助的情况下处理所有数据，无论我们在这个问题上投入了多少大脑。

相反，我们需要的是一种能够将数据预先分类为统计上可能的唯一身份的技术，我们通常将这一过程称为统一，然后提供行动建议。AI 可以读取数据源文件，对其内容进行分类，并提供各种路线图。它还可以识别异常值和低质量数据，以及对人类思维过于细微的模式。AI 也是可扩展的，因此可以添加新的数据源并立即增强现有数据集。到目前为止，一切都很好!

但人工智能也有其局限性。它不能取代人类的判断，也不能纠正人类头脑中显而易见的错误，比如向同一个人发送太多电子邮件，或者识别明显不相关的信息，或者收集客户是否因不恰当的评论或问题而感到不安.

与人工智能成功相关的挑战

这不仅仅是“垃圾进，垃圾出”的老问题，而是人工智能用来识别当前模式的历史数据的准确性、相关性和完整性的问题，这就是它的目的。如果历史数据不准确、不相关或有偏见，人工智能将不再是帮助，而是开始成为障碍。更糟糕的是，与人类不同的是，人工智能通常无法解释其逻辑，这意味着其极其复杂的算法很难纠正——至少实时纠正——如果它们出错了。显然，如果人类工人正在接受过时的行为模式，那么摄取数据和将其转化为智能本身之间的联系就成为另一个瓶颈。

克服人工智能在客户身份统一方面的挑战

重要的是要记住，人工智能不是人类判断的替代品，而是一种旨在增强或增强它的工具。与任何工具一样，人工智能可以调整、更新和校准——尽管这比修改大多数工具要复杂得多!第一步是让人工智能对异常值敏感，从而保护它所输入的过去数据的完整性。

但人类工人也必须敏感，至少在如何正确使用人工智能方面。像任何强大的工具一样，不能允许人工智能泛滥。必须以至少与构思它一样多的谨慎、智慧和经验对其进行监督。问题在于，人工智能的发展速度远远快于大多数人类团队无法跟上的速度，因此需要对这些员工进行培训，以更好地了解您的业务性质、客户及其数据，以便跟上步伐。您的员工受教育程度越高、经验越丰富，他们就越擅长评估您的 AI 是否继续做出可靠、准确和合理的决策。他们还必须有权使用通常不完美的信息自行调整或重置算法。管理人工智能是一门艺术，也是一门科学!

但回报是巨大的。事实上，缩小数据和可操作情报之间的“价值差距”是数字营销人员的圣杯。差距越小，竞争优势越大。人工智能可以通过让我们的决策更准确、我们的时间更高效来做出很大贡献，但这不是一个万能的命题，也不是一台可以让我们整夜运行的机器，只是为了找到一个第二天早上给出了简洁的答案。也许它有助于认识到智力的定义不止一种——或者至少“真正的”智力包括保持思想开放、好奇甚至谦逊的能力。

因此，营销人员必须回答的真正问题不是“我们是如何到达这里的?” 但是“我们接下来要去哪里?” 或者更准确地说，“我们想去哪里?” 和“我们如何到达那里?” 第一个答案很明显：我们想去可以最有效地使用所有数据的地方。第二个答案部分显而易见，因为我们可以看到通向目标的路径。我们还可以看到阻碍我们前进的瓶颈。不明显的是如何克服它们。

需要强调的是，人工智能不是万能药。即使在最好的情况下，它也不能完全消除收集和使用数据之间的任何瓶颈。因此，为了确保支持 AI 的工具的有效性，您还需要投资以确保实时整合数据。人工智能可以完成的工作仍然有限，专家必须始终审查其输出。但人工智能可以增加流程每个步骤的工作量，从而极大地改善端到端工作流程。换句话说：人工智能让营销人员有机会跟上他们的数据。