BYO-AI正在改變營銷人員分析數據的方式，簡化工作流程并減少阻力。

要點：

? 營銷分析中的AI已超越炒作階段。營銷人員正在發現AI的實際應用，尤其是在數據分析方面。

? BYO-AI簡化了工作流程。定制AI助手幫助營銷團隊使用熟悉的工具，提高效率。

? RAG正在重塑分析。檢索增強生成(RAG)增強了AI提供豐富上下文和行業特定見解的能力。

2025年AI正逐步演變為實用的商業工具。營銷人員正在發現AI在何處最能為他們服務，尤其是在分析領域。營銷分析專業人員正在加深對AI用例收獲的理解，并確定AI解決方案如何最能支持他們的工作。這種支持對關鍵結果指標(OKR)具有重要影響——這些指標影響著重要的業務目標。

讓我們來看看影響營銷分析策略的一些主要AI趨勢。

BYO-AI的興起為數據可視化和分析提供了更快的方式

還記得智能手機和平板電腦剛流行時的自帶設備(BYOD)趨勢嗎?專業人員會嘗試使用適合他們需求的不同設備。

專業人員中正在出現一種類似的新興技術趨勢——自帶人工智能(BYO-AI)。這種趨勢是指人們學習如何將自己的個人AI助手(無論是自制工具還是購買的服務)整合到他們的工作流程中。對營銷團隊而言，好處是他們擁有感覺熟悉的AI界面，使他們能夠專注于分析的結果。

多種市場產品的推出將加速這些代理的傳播。這些產品的推出取決于所使用的應用程序。一個例子是為獨立開發者環境(IDE)引入的AI助手。IDE用于應用程序和軟件開發，其中一些越來越多地用于數據建模——一個用于市場需求預測和業務中其他預測性分析的高級分析主題。

IDE中的AI助手正在簡化營銷分析

IDE中的AI助手整合信息并提供建議;例如，在語法方面，有許多代理，如Github Copilot和Amazon Q。最終結果是使工作流程更加輕松，尤其是對于迭代的營銷分析。

BYO-AI為分析帶來的最終價值在于，分析師可以利用他們已經熟悉的設備和軟件。這使他們能夠更快地進行分析。它還使他們能夠更容易地采用尖端的新功能和增強型應用程序，并減少可能提高整體技術成本的培訓障礙。

Mini GPTs正在提高數據分析效率

BYO-AI的一個明顯影響是我在另一篇文章中解釋的Mini GPTs——ChatGPT的定制GPT和Gemini Gems。Mini GPTs是用戶可以為私有或公共用途圍繞特定文檔或媒體創建的代理。每個Mini GPT都有一個構建器，允許用戶創建作為一組指令和假設的代理文檔和指令。

這些Mini GPTs通過簡化大型文檔和數據集的審查，使數據分析師受益。想象一下，可用于在給定數據集上創建預測的白皮書和統計文檔。此外，想象一下，這些助手中已經設置了報告文檔的指南。結果是受AI影響的代理，這些代理可幫助分析師減少創建探索性數據分析和在所需的企業框架中編寫報告的時間，擴展AI可以簡化任務的分析用例。

AI使客戶數據更易于探索和清理

隨著AI代理越來越多地融入與分析相關的工作流程，分析師正在發現如何使用助手更快地識別數據中的統計模式。

像Claude、ChatGPT、Gemini和Propensity這樣的大型語言模型正在將數據準備從技術挑戰轉變為直觀對話。例如，營銷團隊現在可以創建專門在其數據清理協議和業務規則上訓練的自定義GPT，確保所有分析師之間的一致性，同時保持公司特定的要求。

RAG正在提升AI驅動的數據標準化

當與檢索增強生成(RAG)功能相結合時，這些AI工具變得非常強大。通過連接到公司的歷史數據清理決策和特定領域規則，AI可以提供上下文感知的數據標準化建議。分析師可能會要求ChatGPT在保持與之前活動中類似數據處理一致性的同時清理新數據集，或使用Claude識別偏離既定客戶行為基準的模式。

這種影響不僅限于數據清理。這些工具正在成為數據探索中的協作伙伴，提示意外的相關性，并幫助將復雜模式轉化為可操作的見解。例如，經過定制的代理可能會自動標記與歷史趨勢不同的客戶行為的季節性模式，或識別傳統分析可能會錯過的新興客戶細分群體。

數據準備和探索能力的這種發展直接橋接到團隊如何可視化和分析他們的數據，使整個分析工作流程更加高效且富有洞察力。

RAG對于專業AI協助的日益重要性

2025年，檢索增強生成(RAG)正成為營銷分析領域的顛覆者。這項技術允許AI模型將其通用知識與特定且最新的公司數據相結合，創建更準確且上下文相關的見解。營銷團隊發現RAG在多個關鍵應用中特別有價值。

例如，在分析客戶反饋時，啟用RAG的AI可以從歷史客戶交互數據和當前市場趨勢中提取信息，以提供更深入的見解。這意味著營銷分析師可以快速識別客戶行為中的新興模式，同時保持對其品牌獨特市場定位和歷史背景的理解。

RAG正在打破數據孤島，以獲得更明智的見解

該技術還在改變營銷團隊處理龐大數據倉庫的方式。RAG允許團隊創建能夠跨多個來源(從社交媒體指標到銷售數字再到活動績效數據)訪問和分析數據的AI助手，同時保持對其特定行業背景的準確性和相關性，而不是在斷開連接的數據孤島中掙扎。

AI中的文化智能：RAG如何增強市場相關性

RAG價值的一個典型例子是AI模型Latimer，這是一個大型語言模型(LLM)，旨在解決AI模型中的文化偏見問題。通過使用RAG，Latimer可以在其基本訓練之外納入實時文化見解和人口統計數據，幫助營銷團隊創建更具文化細微差別和相關性的活動。此應用證明了RAG不僅關乎提高技術準確性，還關乎增強營銷分析的文化智能。

營銷分析平臺中RAG的采用也在簡化報告流程。分析師現在可以生成既基于數據又富含敘述的見解，將歷史績效指標與當前市場動態相結合，創建更全面且可操作的報告。

分析領域接下來將發生哪些變化?

2024年，AI模型的引入主導了商業和科技新聞。今年，我們將看到基于AI的解決方案功能如何將這些分析趨勢融合在一起。營銷人員應關注自動化見解，這些見解能夠呈現關鍵指標的變化，以及無縫執行報告任務的自定義報告生成，還有準確檢測異常模式和異常情況。

這些功能將揭示實際應用場景，特別是在出現細微客戶體驗實例時特別有價值。例如，營銷人員將評估像Google Looker這樣的解決方案如何利用智能體來配合他們的工作流程。

如果營銷人員正在實施增強型AI分析，他們應關注如何改進客觀關鍵結果(OKR)。業務績效通常歸結為監控影響OKR的活動，因此用于此類監控的AI分析應成為優先事項。

自主式AI將重塑營銷分析策略

隨著影響分析的AI炒作，自主式AI(在服務于客戶或為團隊進行軟件開發的流程中服務的AI助手的協調)也將隨之發展。很快，衡量自主式AI的性能對于實現運營目標將至關重要。由于自主式AI仍然是一個全新領域，營銷人員有時間了解分析策略并確定最佳實踐。

過去兩年出現了大量AI工具，令許多仍在確定哪些AI工具值得使用的專業人員感到不知所措。數據分析師和營銷經理需要找到最佳解決方案選擇，這些選擇能完成與客戶數據策略相一致的分析任務。

關于基于AI的營銷分析的核心問題

以下是關于AI如何改變分析的主題的兩個核心問題的總結：

分析解決方案中可以包含哪些OKR?

確定哪些OKR應出現在分析儀表板中回答了這個問題。監控業務活動意味著了解需要監控哪些指標。只有當相關指標在儀表板或通過數據產品可視化時，對這些活動的管理才會發生。

AI可以對數據產生什么影響?

AI可用于許多用例。要了解AI在分析實例中的業務價值，營銷人員應盤點智能體可以對正在分析的數據執行哪些操作。