营销AI决策：60%企业已用，营销成本有望暴降30%！

AI决策智能，正日益成为现代营销领域不可或缺的“操作系统”。过去几年，人工智能技术在营销中的应用已从设想变为现实，人们对它的期望涵盖了从精准的个性化推荐到完全自动化的营销执行。然而，许多营销团队发现，这些高涨的期望并未能转化为持续、可靠的绩效提升。问题症结并非在于缺乏AI技术本身，而在于如何以及何时才能真正信任AI做出正确的决策。这正是AI决策智能（AI Decision Intelligence）发挥关键作用的领域。

AI决策智能并非仅仅关注自动化，它更侧重于通过AI来指导并大规模执行营销决策。正如G2在其《2026年营销领域AI决策智能报告》（G2’s 2026 AI Decision Intelligence in Marketing report）中明确指出的那样，成功运用AI决策智能，离不开深思熟虑的系统设计、可靠的数据基础以及与营销人员实际操作模式的紧密契合。新媒网跨境获悉，Iterable作为目前推动AI决策智能构建和应用发展的平台之一，也参与了这项独立的G2研究。以下，我们将深入剖析该报告揭示的行业现状，以及生命周期营销团队如何将这些洞察转化为实际行动。

AI决策智能：营销团队加速采纳的关键趋势

G2的最新研究显示，AI决策智能的应用已经超越了最初的孤立测试阶段，开始深度融入日常营销执行流程。其成熟度主要取决于数据准备情况以及决策能力与工作流的嵌入深度。报告指出，在Iterable等更为先进的平台上，有51%到75%的客户目前正积极使用AI决策功能，这标志着该技术已从实验性尝试转向了全面的运营性应用。

成熟的营销团队不再将AI局限于狭窄的应用场景，而是将其部署在多个决策层面，包括：

• 受众选择： 精准识别并触达目标客户群体。
• 渠道路由： 根据客户偏好和行为，智能选择最佳沟通渠道。
• 发送时间优化： 在最可能引起客户互动的时机发送信息。
• 客户旅程推进： 根据客户的实时反应，动态调整其在营销旅程中的路径。
• 自动化实验： 持续进行多变量测试，自动发现并优化最佳策略。

这与早期AI应用（如仅限于潜在客户评分、客户流失预测或内容推荐）形成了鲜明对比。如今，决策智能已直接融入营销活动的规划、执行和优化过程，成为其核心驱动力。

AI决策智能的真实商业价值显现

G2的调查研究表明，AI决策智能已在企业层面达到一个转折点。目前，近60%的企业已将AI智能代理投入生产使用。报告进一步预测，积极采纳AI驱动自动化的企业，其营销运营成本有望降低30%。这些数据不仅仅是实验性成果的体现，更反映了AI决策智能在日常营销执行中已实现广泛的运营性采纳，并带来了切实的商业影响。

在G2调查的所有平台中，AI决策智能在以下几个方面展现出持续且可衡量的价值：

• 加快活动执行速度： 缩短营销活动从规划到实施的周期。
• 提高转化率： 通过更智能的决策，优化客户互动，提升销售或目标达成率。
• 改善客户留存： 精准识别并挽留高价值客户，降低流失率。
• 更高效的预算使用： 确保营销投入产生最大回报。
• 更精准的目标定位： 提升信息与目标受众的匹配度。
• 缩短价值实现时间： 更快地从营销投入中看到商业成果。

随着决策系统不断学习和适应，其影响已超越了单一营销活动。品牌方现在期望决策智能能够支持自适应的客户旅程，从而持续提升转化率、客户留存率，并缩短价值实现时间。

阻碍AI决策智能充分发挥价值的挑战

尽管AI决策智能前景广阔，但G2的研究也明确指出，即使是先进的AI系统，如果缺乏必要的基础要素，也可能无法充分发挥其潜力。

• 数据质量是最大障碍： 所有参与调查的平台均认为数据准备度是首要障碍。AI决策智能的有效运行，依赖于清晰、统一且及时的数据。缺乏高质量的数据，可能导致决策停滞、误判，甚至难以获得营销团队的信任。
• 信任与可解释性影响采纳： 如果营销团队不理解AI系统为何推荐特定行动，他们将对依赖AI驱动的决策心存疑虑。这种透明度的缺乏，会减缓AI技术的采纳速度，并限制其影响范围。
• 技能与协调至关重要： 即使拥有强大的技术，如果团队对目标缺乏明确认识、对输出结果缺乏信心，或者不具备设计有效决策策略的能力，也可能难以充分利用AI技术。

G2的调查结果一致表明，运营准备度而非模型本身的复杂性，是制约AI决策智能充分发挥作用的关键因素。企业需要审视其团队在AI运营化方面的准备情况。

营销领域AI决策智能的未来走向

综合各厂商的反馈，G2报告指出，行业正朝着一个明确的方向转变：从AI辅助决策迈向自主化编排。未来的决策智能系统将不再仅仅是提供行动建议，而是能够持续评估各种选项、选择最优路径，并自主执行目标定位、时间选择、渠道选择和实验等任务。

报告中强调的关键变化包括：

• 从静态推荐转向自主行动： AI系统将能够自行启动和执行营销活动。
• 持续实验取代离散的A/B测试： 营销优化将是一个永不停止的过程，而非阶段性测试。
• 实时校准取代定期优化周期： 决策系统能够根据实时数据变化，即时调整策略。
• 决策智能更深入地延伸至产品内体验： AI将影响用户在产品内部的互动和决策。

这些转变共同预示着未来营销人员将减少手动编排的工作，更多地专注于制定战略、设定目标和建立智能系统的运行边界，让系统能够持续自适应地进行优化。

Iterable实践：将AI决策智能付诸行动

G2报告指出，随着AI决策智能的自主化程度提高，团队正将投资重点放在三个核心领域：实时数据、自适应决策引擎和营销人员的信任。Iterable平台正是为了直接支持这些基础要素而设计，并将其融入生命周期工作流中：

• 实时数据驱动及时决策： 随着决策重心转向持续执行，数据的时效性变得至关重要。Iterable通过统一客户行为和事件数据，使其在客户旅程中得以实时运用。这意味着当AI驱动的决策，如何时进行互动或如何推进客户旅程时，都是基于最新的情境信息，而非滞后的洞察或静态假设进行调整。因此，AI决策能够随着客户行为的变化而即时调整，而非仅仅依赖预设更新或不变的假设。
• 旅程中的预测性和自适应决策： G2报告强调了对预测性和自主决策引擎的日益增长的投资，这些引擎能够随着时间推移进行学习和调整。Iterable的预测建模、嵌入式实验和自适应旅程逻辑，有助于确定何时与谁互动、何时触达客户，以及客户在不同渠道互动时旅程如何演变。这使得营销团队能够从一次性测试转向持续学习，而无需频繁进行手动重新配置。
• 赋能、透明与营销人员控制： 随着系统自主性的增强，信任成为了关键。G2强调，当系统可理解且具有协作性时，团队会更自信地采纳AI决策。Iterable的可解释AI设计，旨在通过提供对决策逻辑、绩效信号和旅程行为的可见性，让营销人员始终掌握控制权。这种对赋能的重视有助于团队建立对AI驱动决策的信心，并负责任地逐步扩大决策智能的应用规模。

G2 2026年AI决策智能报告的核心洞察

G2发布的《2026年营销领域AI决策智能报告》标志着行业的一个关键时刻。决策智能已不再是一个抽象的概念，它正逐步成为现代营销运营的基石。对于那些准备从实验阶段迈向全面执行的团队而言，下一阶段的关键在于将智能嵌入到每一个决策环节，并设计出能够持续学习、适应和改进的客户旅程。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-decision-marketing-60-adopt-30-cost-cut.html