在过去的两年里, 企业一直在以一致且安全的方式采用生成式人工智能来转变其营销策略. 根据贝恩对超过180家大型美国公司的调查, 27%的受访者表示生成式人工智能超出了他们在该行业的预期
在零售中, 例如, 技术使得客户的细分更加精准, 敏捷创建和测试高度个性化内容和推荐. 由人工智能驱动的广告活动的投资回报率已提高10%至25%
尽管最初的成功, 扩大这些举措并不容易. 企业数字生态系统复杂，个性化需求推动新流程. 此外, 首席营销官正面临资源有限的创新压力, 什么使得大规模加快生成式人工智能的实施变得至关重要
研究显示，25%的组织仍处于在营销中实施人工智能的初始阶段, 通过概念验证和技术带来的少量商业模式变革. 大部分（65%）属于第二波, 在产品可行性和IT及数据团队扩展中的价值创造. 剩余的10%已经包含自主任务, 重新设计流程, 通过扩展案例和创新增加运营价值和利润
企业采用人工智能的主要好处是提高效率, 广告投放时间最多可缩短50%; 效率, 由于内容创作时间已减少30%到50%; 投资回报, 在超个性化广告活动中点击率提高高达40%
确定优先事项以推动生成式人工智能在营销中的影响很大程度上取决于每个公司的业务目标. 然而, 贝恩识别出在这一目标中突出的四个领域：简化工作流程; 内容的创建与定制; 客户的智能与洞察; 广告活动的衡量与优化
此外, 加快技术应用的成熟度, 五个行动是基本的
- 设定雄心勃勃且可衡量的目标, 制定明确的目标以提高运营效率, 个性化与财务影响
- 优先考虑重大收益而非多重测试– 专注于少数具有重大影响的用例的组织能够更快地扩展
- 开发面向最终用户的解决方案融入团队的日常工作, 让自己的专业人员参与工具的开发
- 不断培训员工进行实际培训和应对真实挑战，促进技术的广泛应用
- 扩展合作伙伴生态系统– 该领域供应商的格局仍在发展中, 但企业应迅速测试专业解决方案并跟踪合作伙伴的创新
生成式人工智能已不再是新鲜事物，成为营销中的竞争必需品. 更先进的公司已经在重新考虑其合作伙伴策略, 大规模的个性化以及人工智能助手引领行业的未来. 对于那些仍然拘泥于点状测试的, 是时候加快采用速度, 推动这些举措并实现这场技术革命的真正利益
