随着人工智能时代的到来，“智能营销”逐渐成为行业和企业关注的焦点。互联网巨头纷纷涉足智能营销领域，利用智能营销技术解决方案，提升运营效率，改善客户体验，成为第一批吃到螃蟹的人。
毋庸置疑的是智能营销给行业和用户都带来了前所未有的冲击和改变，智能营销系统不仅能够帮助企业建立数据中心，用于管理收集海量数据，还能提供清晰立体的用户画像，获得有力的营销情报，用数据驱动企业营销增长获客。
智能营销系统真就毫无缺点？非也！在竞争激烈的市场中，如何将智能营销系统有效赋能市场营销活动实践，同时也面临着诸多挑战——
系统性能及数据质量：
智能营销系统无法自建市场营销推广系统，不同行业、公司、业务都有着不同的营销需求，系统功能只是通过智能营销助力品牌更好地实现市场营销目标。系统需要时间和培训来学习组织目标、客户偏好、历史趋势、项目背景和输入专业知识，还需要数据质量保证，如果智能营销系统没有接受准确、及时、专业的高质量数据的训练，那么系统便很难做出反映消费者需求的最优决策，从而降低系统的使用价值。
隐私：
营销团队需要确保他们使用的消费者数据是否合法，消费者和监管机构对于数据泄漏异常敏感，一经发现将面临重罚和声誉损害的风险。尤其是最近国家出台的《个人信息保护法》就明确规定了企业获取个人信息需要获得本人的许可，这给智能营销软件拓客工作增加了不小的困难。
获得客户认可
对于营销团队来说，很难向企业管理决策层展示智能营销系统的即刻价值。尽管诸如投资回报率、推广人数这些关键绩效指标很容易量化，但智能营销系统如何提高品牌声量、客户体验这些立马展现出价值所在。
缺乏人才
市面不缺垂直型人才，如营销，技术；但把两者结合的人才是少之又少，需要同时兼并技术与营销背景并针对客户需求做产品方案，从现实层面来说目前还比较稀缺。
著名营销大师Seth Godin曾提出的10倍价值理论中说到：“即懂得变革，与时俱进的营销人员为企业创造的价值是常规营销人的10倍以上。”
在营销活动和运营中运营智能营销系统时，一个切实可行的营销推广方案是很重要的。这将确保营销团队能以最小的成本，在最短的时间内获得智能营销系统带来的价值最大化。所以在使用智能营销系统进行营销活动之前，我们还需要考虑以下几个关键因素：
建立目标
与任何营销推广策划一样，从一开始就建立明确的目标是很重要的。首先，在活动或运营中确定智能营销系统可以改进的领域，比如建立阶段性的计划，并明确的关键绩效指标，这将有助于阐明人工智能增强活动的成功程度——这对于“提高客户体验”等定性目标尤其重要。
个人数据隐私及标准
在后台操作完成后，营销人员需确保你的智能营销系统不会以个性化的名义违背个人意愿去收集非公开信息。确保个人合法的隐私权，并按法规执行信息收集标准，以维护自身以及消费者的信任。
数据数量及来源
为了开始智能营销，营销人员需要掌握大量的数据。这就是智能营销工具在客户偏好、环境、趋势和其他影响人工智能活动成功的因素方面的训练。这些数据可以来自企业自有CRM系统、营销活动和第三方网站数据。此外，营销人员可以补充这些数据，包括姓名、地域、年龄和其他可能有助于购买决策的外部因素。
获取数据分析人才
许多营销团队缺乏具备必要数据科学和拥有丰富市场营销经验的员工，这使得他们很难通过大量数据洞察行业市场。为了让智能营销系统起到作用，应该与第三方合作，这些合作方可以帮助收集和分析数据，以培训和维护人工智能程序。
保持数据质量
随着机器学习程序分析更多的数据，程序将学习如何做出准确有效的决策。然而，如果数据没有标准化，可能会导致智能营销系统反而阻碍我们的营销推广计划。在实施 AI 营销之前，营销团队必须与数据管理团队和其他业务部门协调，建立数据清理和数据维护流程。在这样做的时候，你还需要考虑以下七个基本的数据维度：
Timeliness 及时性
Completeness 完整性
Consistency 一致性
Relevance 相关性
Transparency 透明度
Accuracy 准确性
Representativeness代表性
以上是关于智能营销系统运用市场营销实践目前所面临的挑战以及解决方案。如果想了解更多有关B2B营销、数字化转型相关知识，欢迎点击JINGdigital官网咨询试用，我们将为您提供更多专业的内容与服务。
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