在当今高速发展的营销环境中，速度和灵活性至关重要。当营销活动需要优化、出现突发趋势或业绩出现意外变化时，营销人员需要立即获得新问题的答案——这些问题往往是他们之前未曾预料到的。
挑战就在这里。商业智能平台和仪表盘已成为我们追踪、衡量和管理绩效的核心。它们是监控已知指标并围绕共享KPI协调团队的强大工具。
但即使是最先进的仪表盘
其显示功能也受到限制。它们只能回答我弥合实时数据与实们在设计时就知道要问的问题。
他们无法做到——至少无法快速轻松地——帮助营 工作职能电子邮件列表 销人员了解转化率下降的情况。营销人员突然意识到转化率下降，并想知道：“这是否只发生在某个地区？它对付费社交媒体的影响是否大于电子邮件？去年同期的互动情况如何？” 要获得这些问题的答案，通常需要提取新数据、进行不同的细分或编写查询。对于非技术用户来说，这通常意味着依赖其他人——分析师、数据团队或 IT 部门。
对话式和代理式人工智能正在改变游戏规则。这是 选择悖论是巴里·施瓦茨 (barry schwartz) 提出的理论 营销人员处理数据方式的下一个革新，它允许用户用自然语言提问，直观地探索数据，并获得实时答案，而无需技术障碍或僵化的结构。它使与数据的交互变得像对话一样简单。
重大转变：从工具到对话
这一转变标志着我们处理数据的方式发生了根本性转变。营销人员不再需要浏览固定的仪表板或预先构建的报告，而是可以直接与数据进行交互，提出问题并 萌設計 实时获得动态响应。
例如，团队成员无需搜索可能包含所需指标的图表，只需询问“上周我们新注册用户表现最佳的渠道是哪个？”即可立即获得答案。无需编辑仪表板，也无需分析师干预。
这种流动性彻底改变了营销团队的思维和运作方式。它取代了对静态报告工具的需求，并在每个营销人员与其全部数据之间建立了一个实时、智能的界面。
对话式人工智能正在改变游戏规则
立即提取价值
对话式人工智能 (AI) 可在需要时提供洞察。无需配置仪表板，也无需在工具之间切换浪费时间。无论是检查实时营销活动的广告支出回报率 (ROAS)，还是调查跳出率的突然飙升，都能按需提供答案。例如，绩效营销人员可能会在周二早上注意到参与度下降。借助对话式人工智能 (AI)，他们可以快速查询这种下降是否与特定渠道或营销活动相关，并在午餐前采取行动。这种速度将洞察转化为实际影响。而且，这些工具的功能日益超越答案本身——提供智能的后续提示、汇总输出和可随时共享的图表，使团队无需切换工具即可从问题转化为决策。