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业务需要增长，在数字时代，重要的是要迅速增长以推动无可挑剔的销售业绩。

此后，首席营销官(CMO)诉诸于数字工具和解决方案，以帮助他们高效，高效地营销业务。

此后，数字营销已成为竞争激烈的领域。尤其是当自动化工具同意 CMO和营销团队快速启动活动并提高生产率时。

但是，人工智能(AI)使营销人员不仅可以自动化营销流程，还可以分析各种数据集以在它们之间创建可互操作的连接。

此外，人工智能还提供故意义且深入的见解，可帮助营销人员做出更好的决策。简而言之，AI很棒，并且利用工具的好处不断。但是，它并不总是最容易利用的。

有几个挑战可能会限制营销人员真正从该解决方案中受益，尤其是如果不能尽早解决的话。

因此，以下是一些策略，可以帮助渴望在扩展数字营销中部署AI的营销人员：

#1 | 建立可靠的业务案例

营销人员永远不应破坏拥有一个商业案例的真正重要性，这种商业案例不仅支持在数字营销中部署AI的需求，而且还反映了该技术的长期部署和集成计划。

业务应包含适当的用例，将解决方案流式传输到营销流程中的方式，成功集成AI后运营流程的变化，需要招募的新人才(如果需要)最后，团队之间需要进行协作以从AI获得可衡量的结果。

此外，在此阶段，案例应解决如何为劳动力做好准备以使用新技术的问题。换句话说，应该包括再培训和培训计划，以表明团队确实准备将智能机器投入运营。

#2 | 确保投资

企业都是要冒险，但这并不意味着组织将无限期地抓住投资机会。高层决策者仍然需要被说服。

在谈到AI时，CMO必须能够通过向他们展示如何帮助增长，革新范围和制造新机会来吸引投资者的利益。

最重要的是，营销人员需要传达数据的价值，深入的见解和预测分析，以帮助投资者了解他们的资本资金将如何最终将业务提升到新的高度并确保获得更大的收入。

#3 | 衡量投资回报率

通常，在用例阶段，企业将很难衡量其投资回报率(ROI)，这主要是因为并非所有形式的AI绩效都是可衡量和可量化的。

即使它们是可量化的，仍然需要花费大量时间来衡量团队使用的当前KPI标准。尽管使用AI本身仍然可以证明AI的输出是有效的。

通过该工具提供的高级分析功能，AI可以生成实时见解并提取数据模式，以反映其部署如何影响员工的生产力，敬业度和团队的整体决策能力。