也就是说，我们正朝着积极的方向前进，人工智能时代营销分析 了解基于人工智能的工具和方法的力量的营销分析师会提出有价值的见解，综合它们并实时（或接近实时）分享它们。
营销分析师的职责已不再局限于报告仪表盘和解释已发生的事情。他们正日益影响着未来的发展。他们不仅追踪业务，还在影响业务的发展方向。
是什么推动了战略营销分析师的崛起？
企业组织正在意识到这一转变。随着营销复杂性的加速增长和数据量的指数级增长，营销分析师的角色正在转变为集战略家、 加拿大电话号码数据 技术专家以及人机翻译于一体的混合体。这种演变也将在未来几年创造更大的市场需求。
但转型并非孤立发生。四种力量正在重塑分析师的角色，这将要求分析师具备更强的整合性、敏捷性和战略贡献：
- 人工智能驱动的自动化——尤其是代理人工智能——将处理许多以前困扰分析师的耗时任务。
- 预测分析和生成性人工智能融合，实现真正的一对一个性化，将分析师置于客户战略的核心。
- 提供无缝全渠道体验的压力迫使团队打破孤岛并进行不同方式的协作。
- 数据和工具的民主化意味着更多的营销人员将直接与洞察进行互动，而不是依赖数据工程师和科学家来处理每个请求。
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代理和自动化带来更大影响
虽然营销分析师的前景一片光明， 传播微笑和欢笑能帮助你 但几年后，他们在许多组织中所做的工作将会有很大不同。
无论是通过代理人工智能引入更高程度的自动化，还是营销团队如何开始受益于腾出更多时间来专注于战略洞察，未来都会发生重大变化。
半自主营销运营
一系列与人工智能相关的流行语中，最新的一个与代理人工智能有关，即在几乎不需要人工输入或干预的情况下，端到端协调有时复杂的工作流程的系统。
许多人已经熟悉并习惯使用能够同时响应单个请求的生成式 AI 工具。Agentic AI 的不同之处在于，它可以将多个请求和操作串联在一起，并与第三方系统交互以完成更复杂的请求。
有更多时间制定战略
这对营销分析师意味着什么？生成式人工智能已经简化了日常重复性任务， 布韦岛商业指南 但 Agentic 有望进一步节省时间，并拓宽营销分析能够执行的工作类型。这意味着节省更多时间，并能够专注于洞察生成，而不是从众多来源搜寻信息。
增强，而不是替代
尽管代理人工智能能够执行更复杂的任务，但它并不会完全取代人类。营销分析师的部分职责是管理和监督自动化流程。但随着时间的推移，该职位的真正价值将转向更高层次的分析、战略思维和创造性的问题解决。
这些一直是分析师角色的核心意图——然而，由于收集数据和产生结果所需的过程耗时且繁琐，它们常常被搁置一旁。
结果是分析师的角色更具战略性，专注于引导人工智能工具和解释见解，而不是等待数据请求或外部团队。
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预测性、个性化的人工智能输出
自从 ChatGPT 和其他工具迅速崛起以来，人们就生成式人工智能的潜在（以及实际）影响进行了大量的讨论。然而，生成式人工智能只是人工智能工具箱中的一种工具。
预测分析对营销行业来说并非新鲜事物，但现在它与生成式人工智能 (Generative AI) 携手合作，最终实现了人们长期以来期盼已久的：真正的大规模一对一个性化。以下是这对营销分析师的意义。
超个性化作为竞争优势
客户对个性化的需求日益增长。麦肯锡的数据显示，近四分之三的客户期待个性化，而76%的客户在未能获得个性化服务时会感到沮丧。这使得营销分析师的角色从主要关注消费者行为的后续发展，转变为在行为发生之前寻找预测和影响行为的机会。
这意味着营销团队将更加依赖工具和模型，将客户行为输入预测模型，从而识别客户的意图。然后，营销团队将使用生成式人工智能，根据客户的具体情况，即时填充独特的电子邮件或网页体验。
分析师的角色
随着人们越来越关注定制内容、优惠和体验，分析师必须放眼更广阔的受众群体，并深入理解预测和个性化的概念。他们应该与数据科学家和营销活动经理紧密合作，部署预测模型，并为人工智能提供高质量的数据。
对企业数据的战略性概览至关重要。分析师需要确保模型基于正确的客户数据进行训练，并严格衡量其性能（例如，个性化带来的提升而非控制）。随着个性化工作的扩展，分析师还需要在自动化与人类创造力之间取得平衡，确定哪些方面需要融入个性化元素或品牌故事来补充人工智能生成的内容。
为了支持这种一对一个性化不仅可行而且必不可少的世界，营销分析师将负责衡量和优化个性化计划。这些计划建立在现有技能的基础上，但很大程度上依赖于从客户旅程的众多渠道、平台和阶段获取的海量数据。
成功的分析师将结合理解人工智能输入和输出的技术技能以及对营销驱动因素（如营销活动绩效和品牌知名度）的更传统的理解。
深入挖掘：
多渠道、多功能协作
为了将全渠道客户旅程构建为一个统一的整体并加以理解，营销组织需要变得更加统一并打破一些现有的孤岛。
这样做将有助于营销分析师了解消费者在整个购买旅程中及之后如何在渠道、系统和内部部门之间移动。
统一数据需要打破数据和组织孤岛
“渠道切换”，即客户在其整个生命周期或购买旅程中在多个设备或营销渠道之间移动的行为，越来越普遍。
虽然将所有营销渠道和内部部门的客户数据整合起来听起来像乌托邦，但真正需要实现这一点的人都知道，这往往说起来容易做起来难。即使在最好的情况下，企业也可能需要数月甚至数年才能完成。
然而，尽管技术层面的挑战令人望而生畏，但组织部门和现有流程的改变往往更加困难，难以让数据和信息更加自由地流动。然而，这应该是领导层的首要目标之一，因为它惠及客户和整个公司。
分析师通过各种渠道观察客户行为
所有这些为营销分析师带来了一个关键成果：能够洞察整个营销生态系统中的客户行为。分析师不再局限于孤立的策略或被动指标，而是能够了解完整的客户旅程，这使得他们的洞察和角色对企业更具价值。
打造成功的全渠道客户体验需要致力于外部客户导向要素以及内部运营。这一点至关重要，因为市场分析师的职责范围已从通常局限于单一渠道，扩展到更广泛地了解如何打造成功的跨渠道体验。
数据素养、民主化和行动
对许多人来说，等待数周数据答案的日子即将结束——而对一些人来说，这已经结束了。如今，人工智能工具让我们能够更快地获取做出数据驱动决策所需的洞察。因此，营销分析师角色的演变与数据民主化及其带来的行动息息相关。
数据民主化带来自助服务
许多组织正在大力推进“数据民主”，即向最需要信息的团队提供相关指标、仪表盘和洞察。然而，这种提高数据透明度的举措却提升了营销分析师的作用，这似乎有悖常理。
毕竟，如果每个人都拥有所需的数据和仪表板，为什么还需要设立单独的角色呢？首先，数据素养——或者更好地理解统计数据、测量方法及其含义——也是组织的主要目标。
然而，即使营销团队中的每个人都能看到自己努力的成果，这些成果也很可能充其量只是方向性的。换句话说，组织仍然需要能够洞察更深层次问题的团队成员。
数据民主化聚焦分析师
由于这种需求，营销分析师将在未来的组织中扮演更重要的角色。他们能够深入了解驱动客户行为的因素，以及如何将其应用于预测模型、个性化方法和客户旅程编排，这是这项工作的关键部分。
营销分析师的职责不再是追逐数据源、编写 PowerPoint 报告并主要回答有关营销结果的基本问题，而是专注于收集战略见解，同时使其他团队成员能够快速获得对其数据的战术理解。
更快的洞察和数据驱动的决策
随着数据民主化成为组织优先事项的核心，决策速度也在不断加快。共享、统一的数据平台意味着市场营销、销售和其他部门可以从共享的可操作数据池中获取信息，从而改善协调与协作。
随着越来越多的人能够访问数据，分析师必须重视数据治理和质量，以防止误解。正因如此，营销分析师的职责不再是亲自生成洞察，而是更多地为组织提供可靠的数据和工具。如果做得好，这种民主化将催生一种洞察驱动创新的文化，这种文化在各个层面都能得以实现。
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这对 CMO 意味着什么
营销领导者有机会打造一个更快、更具创新性、洞察驱动的营销引擎。然而，这也需要领导者确保分析师配备合适的工具，以便在新环境下发挥领导作用。这就需要首席营销官对分析师职能进行一些战略投资。
分析师作为战略核心
未来3到5年，企业营销分析师将巩固其作为首席营销官战略合作伙伴的地位。他们的职责范围将从汇报进展扩展到制定行动方案——利用人工智能和分析技术推动增长。
成功的营销组织将具备将分析转化为可操作洞察的能力。 首席营销官应确保其分析团队具备处理数据的能力，并运用数据驱动的证据来影响预算分配、客户体验设计和产品策略等决策。
对技能和协作的投资
为了驾驭这些趋势，企业必须投资提升其营销分析师（以及更广泛的团队）在人工智能、机器学习和数据叙事等领域的技能。弥合当前人工智能专业知识的人才缺口势在必行，组织架构也应打破各自为政的局面。随着营销、技术和数据角色的融合，领导者必须培育一种协作文化。
合乎道德且有效的人工智能整合
首席营销官和营销分析师也需要倡导负责任地使用人工智能。随着人工智能在个性化和自动化领域扮演越来越重要的角色，治理框架对于避免陷阱（例如算法偏见、隐私问题或品牌表达错误）至关重要。
鉴于营销分析师与数据和模型的密切合作，他们应成为制定这些准则的关键贡献者。这种道德监督是分析师将发挥的更广泛战略作用的一部分。当日常任务实现自动化时，人类的洞察力、创造力和道德判断力将变得更加宝贵。