在2025年8月，人工智能（AI）技术已成为消费者、企业领导者和市场营销人员热议的焦点。尽管诸如内容生成、创意制作等新兴且更具吸引力的应用常被视为关注中心，但其真正的价值往往蕴藏在更为传统的应用场景之中，尤其是在个性化体验的塑造方面。

新媒网跨境了解到，正如任何技术应用一样，成功的关键在于正确的底层架构搭建。对于AI而言，这意味着建立一个强大且集中的数据平台，该平台需整合结构化与非结构化数据集。通过这一基础，品牌能够显著提升其沟通的相关性，并进一步优化客户体验。

数据准确性与治理是基石

无论是构建一个简单的客户细分模型，还是建立一个复杂的客户生命周期价值模型，强大数据基础的核心原则始终如一。确保来自市场营销、客户关系管理（CRM）系统、网站及应用程序的各项输入数据清洁且准确，是确保输出结果可信度的前提。

数据在各个环节的准确性

数据准确性对于非结构化数据同样至关重要，这类数据在AI驱动的个性化应用中扮演着日益核心的角色。举例来说，如果品牌正通过生成式AI技术，动态地向用户投放个性化广告，那么指导这些创意内容的品牌指南必须实时更新，并准确反映出品牌希望传达的基调与风格。一旦非结构化数据出现偏差，如品牌视觉规范或语言风格未能被AI准确识别和遵循，所生成的个性化内容就可能与品牌形象产生脱节，甚至造成负面影响，这直接削弱了个性化策略的有效性。

理解数据背景与弥补缺失

除了已收集数据的准确性，理解其背后的语境以及可能存在的缺失同样重要。当对历史时间序列数据进行建模时，这一点尤为突出。如果数据中存在空白，例如因追踪系统中断或暂停搜索投放所导致的数据缺失，那么这些空白必须被识别并纳入考量，以避免AI模型基于不完整或偏差的数据进行分析和预测。未能识别和处理这些数据缺失可能导致模型对趋势的错误判断，进而影响营销决策的准确性。

考量峰值与异常情况

类似地，如果数据表现出现峰值或低谷，例如在“黑色星期五”期间出现的销量激增，或竞争对手活动突然加剧导致的市场波动，提前识别这些情况并进行必要的调整，将使AI的输出结果更加稳健和精准。例如，在分析销售数据时，若不将电商大促的特殊高销量标记为异常事件，AI模型可能会错误地将其识别为常态趋势，从而在高估常态销售额或制定不切实际的营销目标。通过事先标注并处理这些特殊事件，AI能够更精确地理解数据背后的真实规律，避免被短期波动所误导。

实施结构化数据管理

长期以来，建立一个结构化且强大的数据平台，通常是一个耗时且高度依赖人工的过程。然而，企业正日益转向利用AI技术，以扩大和简化这项工作流程。

智能化分类体系管理

每一位市场营销人员和数据分析师都深知分类体系（Taxonomy）的重要性，以及一旦应用不当，它将对个性化工作带来多么严重的负面影响。然而，分类体系的管理工作却很少是人们乐于承担的任务，它往往被优先级别较低或被忽视。在此，AI技术能够通过多种方式提供切实价值：

首先，AI能够持续监控跨平台的数据活动，实时掌握数据的流动与使用情况。其次，它能够自动识别并标记不符合规范的命名约定，例如不同部门或团队在使用产品名称时存在的差异，并即时提出更正建议，确保数据命名规则的统一性与标准化。在某些情况下，AI甚至可以直接自动更新平台内部的命名规则。对于那些倾向于更强控制力的品牌而言，可以在AI提出更新建议后，增加一个人工验证的中间环节，确保在获得效率提升和准确性保障的同时，仍保留人工的最终决策权。这种人机协作模式，既能利用AI的高效性，又能兼顾人工的严谨性，最终实现更精细化的数据管理。

优化产品数据流

AI驱动的个性化技术，在产品数据流的管理中也发挥着举足轻重的作用。产品数据流被广泛应用于购物广告和轮播图等多种渠道。传统上，维护这些数据流需要大量人工投入，特别是对于那些产品目录庞大、更新频繁的品牌而言，其工作量是巨大的。

AI能够显著提升这一过程的效率，具体体现在以下几个方面：

第一，AI能够根据产品图片或数据流中的其他信息，动态地填充缺失或不正确的产品字段，例如颜色、尺寸或详细描述。通过图像识别和自然语言处理技术，AI可以自动识别产品的关键属性，并将其准确地补充到相应的数据字段中。第二，AI能够主动优化产品标题和描述。这些文字内容对于广告系列的效果具有显著影响。通过对历史广告效果数据进行深度学习，AI能够识别出哪些类型的标题和描述表现最佳，例如，哪些关键词组合能带来更高的点击率或转化率。随后，AI将这些学习成果应用到现有的产品数据流中，自动生成或优化标题和描述。这不仅提升了广告投放的效率，也直接改善了广告的最终效果，帮助品牌以更低的成本实现更高的营销回报。

选择合适的工具

市场上不乏声称能帮助营销人员工作更轻松、同时提升业绩的AI解决方案。新媒网跨境认为，如同任何营销技术投资一样，关键在于将企业的战略目标与现有的技术基础进行对齐，从而确定最适合自身需求的解决方案。

从内嵌AI功能开始

对于大多数企业而言，最佳的起点是充分利用那些已经内嵌在广告技术（AdTech）和营销技术（MarTech）平台中的AI功能。诸如美国谷歌广告平台（Google Ads）、奥多比分析（Adobe Analytics）和Meta商务管理平台（Meta Business Manager）等工具，都包含了广泛的AI驱动功能。这些功能涵盖了从智能竞价策略、自动化洞察分析到创意内容生成等多个方面。更重要的是，其中大部分功能并不需要专业的AI技术知识，这使得它们成为品牌开启AI之旅的绝佳切入点，大大降低了AI应用的门槛。

何时考虑应用型AI

有些品牌在使用内嵌AI功能一段时间后，会发现其需求超出了这些现有功能的范畴，需要更高级或更定制化的应用。在这种情况下，利用一个集中的数据平台来构建定制化的应用型AI解决方案，能够带来更具针对性的成果。

例如，我们曾在一个案例中，为一家领先的线下电子产品零售商在美国谷歌云（Google Cloud）环境中构建了一条定制的“弃购挽回”数据管道。通过利用历史客户活动数据训练AI模型，该品牌能够向那些放弃购物车的客户发送高度个性化的电子邮件，这种方式远比传统的、效果不佳的客户关系管理（CRM）工具更为有效。最终，这不仅降低了持续的运营成本和许可费用，而且通过弃购邮件带来的收入也显著增长了72%。这充分说明了当企业需求达到一定深度，且标准AI工具无法满足时，投入资源开发定制化AI解决方案的必要性与巨大价值。

助力品牌走向成功

AI技术可能令人望而生畏，而要找到一个合适的切入点也并非易事。尽管AI带来了前所未有的机遇，但其成功的基石，与任何其他技术应用一样，始终保持不变：

• 清晰明确的应用场景规划。
• 强大稳固的数据基础支撑。
• 切实可行的实践方法论。

个性化体验与AI技术天然契合，为品牌提供了广阔的探索空间。无论品牌选择从利用平台内嵌的AI功能起步，还是逐步转向更高级的应用型解决方案，对底层数据驱动力的信心，将始终是实现更卓越业绩和更有意义客户体验的关键。

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