數字化轉型現在是ceo們的核心戰略重點，過去24個多月隻是加速了市場的轉變。
在IBM的一項調查中，3000名首席執行官表示，技術因素是未來兩到三年他們企業最關心的問題。因此，60%的人說他們是加快數字化轉型．
這對cmo來說應該是個好消息。根據CMO理事會的研究，大多數首席執行官表示，CMO的基本作用是成為數字化轉型的領導者。隨著企業從高層開始全力進行數字化轉型，首席營銷官應該會從中受益。但是CMOs準備好了嗎?
在本周的節目中，保羅和邁克分析了我們的一些關鍵發現CMOs AI報告，討論cmo和營銷負責人的機會等等。感謝我們的AI cmo係列讚助商，Persado．
時間戳
[00:06:11] CMOs的狀態
[00:10:36]我們如何讓cmo關心我們?
[00:15:15]首席財務官正在擊敗首席營銷官成為數字化轉型的領導者嗎?
[00:22:24]我如何推動個性化?
[00:30:46]擴展人工智能的10步框架
[00:39:23]但是，你不必全心投入人工智能
[00:47:46]掀起了一股從業者和領導者的熱潮
顯示中引用的鏈接
- 營銷人工智能大會(MAICON) 2022
- 營銷人工智能:人工智能、營銷和商業的未來作者:保羅·羅策和邁克·卡普特(馬特·霍爾特圖書公司，2022年)
- cmo的人工智能:數字轉型的現實劇本
觀看視頻
閱讀采訪記錄
免責聲明:本文由人工智能編寫，感謝深,，內容未經過編輯。
(就是)保羅Roetzer:歡迎來到營銷人工智能秀。該播客通過使人工智能變得更容易接近和可操作，幫助您的業務更聰明地發展。你將聽到頂尖作家、企業家、研究人員和高管分享案例研究、戰略和技術，這些都有能力改變你的企業和職業生涯。
(00:00:20)我叫Paul Roetzer。我是營銷人工智能研究所的創始人。BETVlCTOR1946伟德我是你們的主人。
(00:00:30)感謝收看第18集的營銷人工智能秀。在我們開始之前，我想花點時間向你們介紹我們的cmo係列AI讚助商Persado。Persado是唯一的激勵AI平台，可以產生個性化的溝通，立即激勵每個人參與和行動。使用Persado的組織受益於廣泛的客戶動機知識庫，使他們能夠大規模地進行超個性化溝通。客戶融入Persado的創新動機
(00:01:03)人工智能將轉化率平均提高了41%。我想把轉化率提高41%。這很合理……解鎖數百萬未實現收入。所以，如果你正在尋找一個可以推動超個性化的平台，一定要登錄www.persado.com，現在就進入節目。
(00:01:28)本集是由Persado提供的cmo AI係列的一部分。該係列背後的想法是通過來自不同背景的首席營銷官的經曆來講述人工智能和數字化轉型的故事，這些首席營銷官在他們的組織中領導著對人工智能的理解和采用。據預測，人工智能每年會對企業產生數萬億美元的影響，
(00:01:53)許多營銷人員和營銷領導者才剛剛開始探索它如何影響他們的職業生涯和組織，並試圖弄清楚如何開始。
(00:02:03)今天我再次邀請到了Mike Kaput，他是我們營銷AI研究所的首席內容官，也是我即將出版的BETVlCTOR1946伟德從現在開始的14天或10天，取決於你什麼時候聽這個…即將出版的新書《營銷人工智能:人工智能、營銷和商業的未來》。
(00:02:21)邁克，一如既往歡迎你回來
(00:02:23)麥克壞了的:很高興來到這裏。
(00:02:24)保羅Roetzer:好吧。今天是CMOs係列特別係列中的特別一集。我們今天要做的不是開座談會。嗯，你們已經聽過了，Brighton Jones的John Dougherty, Ally的Andrea Brimmer，一些令人難以置信的談話，我們還有更多的談話，很快就會開始。
(00:02:44)嗯，但是今天我們實際上要討論的是上周剛剛發布的cmo的AI報告，數字轉型的真實世界劇本。這份報告是我們和Persado談過的活動的基石。去年。我想這要追溯到2000年。現在是哪一年，2021年22日。
(00:03:06)我們開始有了這個想法，我們需要創造這本指南，就像我們的個人經曆一樣。邁克和我寫了，寫了這份報告。這就是為什麼邁克和我今天作為嘉賓來到這裏討論這個問題。但是整個想法是，我們已經，我們已經和很多cmo談過了，他們。很多時候，我隻是想弄清楚這些東西。
(00:03:28)就像我在開頭說的，在一些大公司的最高層有很多營銷領導者，他們自己仍在試圖掌握人工智能到底是什麼。我們如何把它整合到我們已經在做的事情中而不是停下來，試著去解決這個全新的問題。
(00:03:48)我們跟他們談了很多。這隻是更智能的技術。你聽到我們一遍又一遍地說這句話，人工智能隻是更智能的技術。所以如果你在購買電子郵件營銷軟件，社交媒體管理，廣告管理或廣告創意，或者我們知道，無論你在你的營銷部門做什麼。
(00:04:04)人工智能隻是讓它更聰明，讓你在工作中更有效率，讓你的團隊更有效率。所以它降低了成本，提高了你實現目標的概率。所以當你把它看作是一種商業工具時，在內部解釋和證明投入時間和資源來解決這個問題的必要性就變得容易多了。伟德bv885
(00:04:26)這就是我們需要cmo的想法。我們要讓他們知道，他們不懂也沒關係，因為。不要這樣做，要讓他們真的可以接近。我們已經為營銷人員開設了人工智能入門課程。我想我們做了12次，超過4000人注冊。
(00:04:47)我們有很多cmo接受了這一點，這很好。在30分鍾的時間裏，那些CEO們希望能對它有更深刻的理解。這就是這份報告背後的想法，讓我們寫點什麼吧。這讓cmo很容易理解，並給他們一個框架，開始在他們的組織中應用，然後逐漸開始擴大規模。
(00:05:11)這就是這個活動的前提。這就是我們這期播客想要做的。我們上周發布了這份報告，然後我們開了一個網絡研討會。斯圖爾特女士和我作為Persado的營銷副總裁，我們一起舉辦了網絡研討會。現在我們來回顧一下報告中的一些重要發現。
(00:05:28)你可以下載人工智能的report@aiforcmos.com, cmos.com。它是可用的。現在它是免費下載的，所以你可以去看看，但是我們，再一次，我們會討論一些重點。所以，嗯，正如我提到的，邁克，我和我一起寫了這個，我們要做的方法是，我要采訪邁克，從狀態開始，因為邁克做了很多關於正在發生的事情的研究。
(00:05:50)cmo的機會是什麼?我們想把這個定位給cmo，而不是恐懼因素。就像你需要解決這個問題來保住你的工作，但更重要的是你的同事。還沒搞清楚。你可以搶先一步，你可以成為這個領域的領導者，在這個行業，在你的公司，你可以推動這種采用，為你自己和你的團隊創造巨大的機會。
(00:06:11)我想從cmo的情況開始講起?人工智能的應用理解。邁克，在做了研究之後，CMOs AI的狀態是什麼?數字轉換。你發現了什麼?
(00:06:27)所以我們做了大量的研究，通過大量不同的來源，而不僅僅是在市場營銷的世界裏，來真正了解這裏發生了什麼。
(00:06:39)一些非常重要的線索，就像我所看到的故事一樣。其中最重要的一點就是數字化轉型的重要性。這是一個我們已經聽了很多年的重要術語，但我們確實發現了相當多的數據，這些數據似乎證實了數字轉型正在發生的事實。
(00:07:03)這是ceo們的核心戰略重點。我的意思是，如果你想想過去24個多月裏發生的一切，嗯，市場已經發生了變化，現在是數字化轉型，不管你稱之為數字化還是其他什麼在你的運營中完全數字化，盡可能多的是。公司領導的行政優先權。
(00:07:26)實際上我們從IBM的一項調查中找到了一些數據，他們采訪了大約3000名不同的ceo，他們說技術因素是他們企業在未來兩到三年內最關心的問題。60%的人表示，他們正在加速數字化轉型的努力。
(00:07:50)所以我從中學到的是，如果你是CMS，這應該是個好消息。它非常注重技術，但這對cmo來說非常重要。原因是，我們的研究還發現，根據CMO委員會也做了一項研究，大多數高管都認為CML作為數字轉型領導者的重要作用。
(00:08:18)當他們被問到cmo應該做什麼時?數字化轉型是第一答案。現在我們可以很容易地把這兩個概念結合起來。如果公司的最高領導層優先考慮數字化轉型，那麼CMOs應該是最重要的人之一，可能是整個公司最重要的人之一。
(00:08:42)有趣的是數據。並不總是反映這一點。例如，高德納公司做了一個CMO支出調查，他們把營銷預算作為公司收入的一部分，從2020年到2022年，營銷預算實際上下降了。比2021年略高。但2021年是這項調查曆史上的最低水平。
(00:09:09)和。真正說明問題的是，作為這些數據的一部分，加德納發現83%的首席執行官告訴園丁，他們打算增加數字支出，但不到一半的人打算增加營銷支出。所以我在這裏看到的最大收獲是cmo應該有這個巨大的機會在他們麵前驅動。
(00:09:36)在他們的組織中，前所未有的數字化轉型真正成為執行團隊的關鍵，也是公司最重要的舉措。但相反，他們資金不足，被忽視了，我們可以深入研究一些原因。但這正是我所看到的cmo和數字化轉型的現狀
(00:09:57)從今天開始。
(00:09:59)是的。我知道IBM的研究，60%的Schiavo。所以他們在加速數字化轉型，特別是物聯網雲、雲計算和人工智能，我的意思是，他們稱人工智能是三大基本技術領域之一。然後就是這種纏綿。數字化轉型的概念。
(00:10:17)這很有趣，因為邁克和我已經花了六年的時間，試圖讓人工智能對人們有意義，讓，你知道，營銷人員和營銷領導者，商業領袖關心人工智能，邁出第一步，了解它，這樣他們就能意識到它提供給他們的潛力。
(00:10:36)而且，我們，我們一直在掙紮，嗯，我們如何讓他們關心?喜歡什麼。這些術語對他們來說是有意義的，因為它通常不是人工智能本身，因為有這種看法是對的或錯的，它就像科幻小說或太技術化或其他可能的東西。所以數字轉型不是一個術語。
(00:10:57)我們在早期經常使用。我不認為，我不記得寫過關於人工智能在數字轉型中的作用或類似的博客文章，因為我覺得，你知道，我的意思是，我在2000年開始這個行業，呃，我覺得這個術語已經有了它的時代。
(00:11:15)就像，我隻是覺得我們已經超越了數字化轉型。我認為這種情況隻會發生在社交媒體和手機上。你知道，在那之後，就好像。這就是營銷，它是數字化的，但是，你知道，我認為邁克和我對它研究得越多，就會意識到這個術語仍然與許多領導者產生共鳴。
(00:11:38)它引起了許多ceo、cmo等人的共鳴。你知道，我們已經開始更傾向於它，包括在這個報告的副標題中，當我們開始意識到事實上，這些都不是一個非常平易近人的話題，人們知道他們需要不斷地推動數字化轉型。這是基本原理的一部分。
(00:11:58)他們工作的目的。因此，談論人工智能在加速數字轉型能力方麵的作用，建立更智能的數字轉型是我們真正開始關注的事情，並圍繞它建立更多的消息和內容，因為這對CEO很重要。如果這對CEO很重要，那對我們營銷人員也應該很重要。
(00:12:20)這就是我們所學到的，你知道，你需要關注驅動業務的因素，然後，你知道，圍繞這些目標構建我們作為營銷人員所做的事情。所以，嗯，是的，所以我隻是對整個數字轉型進行了評論。在研究中，我們看到了什麼。
(00:12:39)cmo成為領導者的障礙以及被視為領導者的障礙。你在那裏遇到了什麼?
(00:12:45)麥克壞了的:是的，我們在這裏發現了一些重要的東西。就我個人而言，我發現他們實際上非常令人驚訝，因為，你知道，對我來說，cmo應該非常高。如果不是推動數字化轉型的頂級人物，你和我已經看到了。
(00:13:01)基本上我們的整個職業生涯，技術對營銷的影響以及它的重要性。然而，我們發現了一些令人震驚的調查，比如，Rackspace對1400多名企業領導人和員工進行了調查。作為調查的一部分，他們問他們在整個高管層中，誰不僅僅是馬克。
(00:13:27)在公司裏對技術有最好和最差的理解CMOs排在第二，我想最後一個是首席收入官。所以我有點共鳴。就像這樣。嗯，這對我來說是相當震驚的。基於此，cmo在某些公司內似乎並沒有被感知，至少在企業中是這樣。
(00:13:52)走在技術變革的前沿。你知道，實際上有趣的是，你可能會想，好吧，也許他們不必這樣做，但實際上。接受CMO委員會調查的首席執行官們實際上表示，營銷領導力在他們工作中的最大差距是營銷組織、係統和運營的現代化。
(00:14:18)所以公司裏有很多人不是營銷人員而是有權力和影響力的人。首席營銷官是最不懂技術的人之一。我們還對我們的營銷項目和部門在技術上的不先進感到沮喪。所以我覺得這真的讓我很驚訝。
(00:14:43)下一個數據點並沒有讓我感到驚訝。讓這一點滲透進來，你知道，IBM作為研究的一部分詢問首席執行官，比如在未來兩年裏，哪些高管會在你的組織中發揮最重要的作用。cmo在這裏也表現不佳。因此，CIO和CTO被提及的重要性是cmo、cfo和首席運營官的兩倍。
(00:15:15)也擊敗了營銷部門，成為數字化轉型的領導者，這對我來說更有意義，但事實上，即使是C級的首席財務官，也擊敗了首席營銷官，成為數字化轉型的領導者，這對我來說有點瘋狂。我的意思是，這太不真實了。cmo在組織內部是如何被感知的。
(00:15:38)然後我們就會。為什麼會這樣?CMOs不是在進行複雜的營銷活動嗎?他們不是在擁抱新技術嗎?我的意思是，他們本質上不是完全數字化的嗎，就像你說的，營銷就是數字化的。最奇怪的是園丁。調查中，市場領導者說，好吧，在接下來的一到兩年裏，你在提高你的專業能力方麵關注什麼，隻有38%的市場領導者說他們想提高數字技術。
(00:16:18)這是一個相當寬泛的術語，但這就是技術。相反，加德納提出的問題是，首席營銷官和領導者更關注品牌和信息傳遞等專業能力。這是毫無疑問的。這些都很重要。但事實上，幾乎三分之一的人是唯一想提高數字技能的人。
(00:16:40)你得到了所有這些。嗯，從技術角度來看，不相信cmo是領先的，這似乎真的是一個危險的位置。我的意思是，cmo對數字轉型仍然非常重要他們在談話中，但似乎基於這些數據，他們是雲和資源，成為數字轉型的領導者，呃，真的在衰退，嗯，在未來幾年內可能會受到威脅。伟德bv885
(00:17:12)保羅Roetzer:我並不是說這其中有因果關係。但我們也看到首席營銷官，在他們的職位上的平均任期是每年40個月，是十多年來的最低水平。所以，你知道，它們現在沒有停留足夠長的時間，或者它們沒有停留足夠長的時間，因為它們在數字轉換方程中被視為沒有價值。
(00:17:40)或者兩者之間沒有任何聯係，或者他們在那裏的時間不夠長，不足以在他們得到這些時推動數字化轉型?他們去了下一個我不知道的東西，但這隻是一個有趣的數據點cmo不會停留很長時間。我認為ceo的平均任期是cmo的兩倍。
(00:18:02)所以，你知道，首席營銷官職位的過渡性，可能會發揮作用。他們是如何被感知的。嗯，我的意思是，你如何看待人工智能如何融入這個Mike，就我們從CMO的角色發展到什麼，以及他們需要考慮什麼?所以我認為
(00:18:22)麥克壞了的:之前你提到過，你知道，根據IBM的研究，人工智能被稱為我們中的一員，少數的COC技術對於數字化轉型的工作是絕對關鍵的。
(00:18:36)所以。實際上在那個研究中。超過競爭對手的公司82%的ceo。其中82%的ceo支持人工智能技術。這是一個廣義的術語。他們支持聊天機器人、語音技術、自然語言處理等一整套不同的人工智能功能，但這些公司中82%的首席執行官都在尋求人工智能的幫助，這些公司在市場上擊敗了競爭對手。
(00:19:10)我們也看了普華永道的一些數據他們顯示86%的專業人士。在不同學科的公司中，有人說人工智能正在成為他們公司的主流。這對我來說真的很有意義。如你所知，之前，我們談論的是更高層次的。
(00:19:32)ceo們認為數字化轉型非常重要。CMOs在技術和技術知識方麵被認為很差。但我真的認為，基於這些數據，首席執行官們正在使用數字轉型作為代理，本質上是人工智能，或者就像我們有時說的，創建一個更智能的業務。
(00:19:55)我認為把這些聯係起來的方式是人工智能是其中的一部分。讓cmo有機會成為數字化轉型的領導者。這並不是說，好吧，你得去學習。原諒我。我要去學習物聯網雲，量子計算什麼的。我的意思是，有太多東西要跟上，但這些東西背後的基礎技術是人工智能，首席執行官們知道這一點，他們看到了從中帶來的好處。
(00:20:27)員工們都非常理解。沒關係，即使他們不完全了解技術，但他們知道它會影響他們的工作和公司的目標。所以，如果首席營銷官能夠真正理解人工智能到底是什麼，以及它帶來了什麼機會，我認為這真的很關鍵。
(00:20:53)成為真正的數字化轉型領導者。老實說，每個首席營銷官都應該是他們公司的人工智能冠軍。你知道，我的意思是，我們經常引用這個數字，但它真的非常非常重要。麥肯錫的數據告訴我們，人工智能僅在營銷和銷售方麵就有望創造1到2萬億美元的價值。
(00:21:19)所以如果你的cmo坐在這裏說，好吧，人工智能隻是我需要學習的另一件事，我必須做營銷。人工智能將成為市場營銷。我的意思是，它是技術在商業中的頂級用例，比任何。例如，如果你銷售人工智能產品，這些業務領域並不直接。
(00:21:39)因此，對於那些迅速落後的cmo來說，人工智能似乎是一切的關鍵。我認為最酷的事情是，你知道，不要悲觀悲觀。實際上我認為這是一個巨大的機會，因為你和我在這方麵做了大量的工作。你真的不需要去。獲得人工智能和機器學習工程的學位，或者不僅僅是理解幾個關鍵概念，而是開始嚐試現實世界的用例，以一種有意義的方式開始工作
(00:22:15)保羅Roetzer:與。
(00:22:16)我認為你隻需要了解它是什麼，它能做什麼，然後你的團隊中有誰或你的外部顧問網絡。你需要參與對話，以更有效地解決業務問題，並釋放你以前不知道的創造性可能性。
(00:22:34)所以要做到這一點，是的，你不需要能夠建立機器學習模型，用它來了解什麼機器。所做的事。所以當你看一個問題時，在前麵談論Persado，就像超級個性化。我如何推動個性化?它不是通過代幣，在電子郵件中寫上公司的姓和名，然後把同樣的電子郵件發送給成千上萬個不同名字的人。
(00:22:55)這可能不是2010年的個性化，但十年過去了。有更聰明的方法來進行個性化和預測結果。我認為。如果cmo不理解如果他們被教導推銷個性化他們在他們的網站上建立對話代理，你知道，他們在做這些事情。
(00:23:20)他們甚至不了解人工智能可以增強這些東西的潛在能力。這是，這是起點，能夠有基本的東西。
(00:23:28)麥克壞了的:所以，是的，我認為這在背景下也很有趣，我們在對Persado的描述中提到過，他們說，好吧，你知道，你有能力將轉化率提高兩位數。
(00:23:40)就像你的CMS。你已經在嚐試了。就像有多少其他傳統的方法或技術會將轉化率提高那麼多一樣，人工智能隻是一種更聰明的方式，實際上實現了cmo已經在嚐試的東西。
(00:23:58)保羅Roetzer:所以我們有一個2022年的營銷和銷售狀況，月底我們將與drift合作發布人工智能報告。
(00:24:08)邁克實際上一直在實驗室，研究數據處理。我們沒有人工智能來幫我們解決這個問題。我們很想說，我隻是想弄清楚，然後為我們寫報告，但實際上是人類分析報告的數據，然後發布報告。我們看到了什麼?
(00:24:28)我想這是對我們的一些數據的預覽，但我們確實問了一個去年沒有問的問題。我想我是在轉述你們公司中誰擁有人工智能的應用。從首席市場官、首席數字官到首席信息官、首席技術官。
(00:24:48)我不記得我們還有誰，但是，我們從預演中學到了什麼?這還不是最終的數據，但我們的記者已經預覽了一下。
(00:24:58)麥克壞了的:是的，當然。請記住，這可能是一個樣本量，我想說是500多名市場領導者。嗯，我大部分都是主管級別以上的，所以你可能會看到更高級別的公司和決策者。
(00:25:13)當我們問他們，你們公司誰擁有人工智能應用實施?你可以選很多人。現實情況是，在整個業務中應用人工智能可能涉及多個高管職位。但有趣的是33%的受訪者說CMS。
(00:25:39)在他們公司負責這個。他們擁有它。他們要麼單獨擁有它，要麼與其他角色共同擁有它。近20%的人表示，首席營銷官擁有采用和整合人工智能技術進行營銷的獨家所有權。所以我認為，從某種意義上說，在所有的頭銜中，首席運營官無疑是最常見的AI所有者。
(00:26:06)所以。這應該說明了AI對於CML角色的重要性。但其他答案也很有趣。所以不同角色的回答是不同的，但你可能看到每個角色都有9% 10% 11%。例如，9%的受訪者表示首席技術長擁有獨家所有權。
(00:26:30)另有10%的人表示，首席技術官與其他職位共享人工智能的所有權。這是總數的19%。這是第二高的。所以如果你是一個CMO看著我們，你會說，哦哇，好吧。擁有人工智能是一個巨大的機會。你可能會以某種方式與首席技術官一起工作。
(00:26:49)所以理解這一點非常重要你不僅需要擁有它。但在擁有方麵，這意味著你可能要攜手合作，或者應該與組織中的其他高管合作。我認為，最後，非常有趣的是，近20%的受訪者不確定他們的組織中誰擁有人工智能。
(00:27:15)我的嘉賓們，我不能肯定地說，這些大概是20%的組織，他們的首席營銷官應該擁有人工智能。但是是的。
(00:27:23)保羅Roetzer:有趣的是，我沒有，當我們問先生，把調查放在現場時，我沒有坐在那裏猜測我們會得到的回答。我認為，不確定誰擁有它，他們的組織應該接近40%或50%。
(00:27:40)如果我是客人，我一點都不會震驚。如果人們不知道。是誰。老實說，就像那些說他們喜歡的人一樣，你可能隻是猜測那可能是我們的CMO編輯的。這隻是一些有趣的觀點。因為如果你問，你知道，ceo們，他們的回答是一樣的嗎?
(00:28:01)我的意思是，你在問營銷人員。33%的營銷人員說是CMO。
(00:28:07)麥克壞了的:如果這發生了，如果沒有發生他們假設CML告訴你在我的腦海中是類似的。嗯，我們剛才談到的情況是，首席營銷官可能甚至不知道他們應該擁有這項技術，這是數字轉型每個部分的關鍵，但他們公司的其他人可能會認為他們是做這件事的人
(00:28:32)保羅Roetzer:它。
(00:28:33)看，現在我想，我們不能做今年的數據，但我會很著迷。問一個引導性的問題，你的組織有首席數字官嗎?因為我的客人和這純粹是猜測嗎?嗯，這是一個有根據的猜測，如果一個組織有一個首席數字官，可能是首席數字和營銷或首席數字和數據，不管它可能是什麼，那麼我的猜測是70%以上。
(00:29:07)那是誰的?再說一遍，我不是首席營銷官。就像很多時候我們看到的是，不是首席運營官，可能是邁克列出的任何原因。就像，他們不懂這些東西。所以他們沒有被嚴重依賴或者在組織中有其他人，但是，是的，我的意思是，我認為我們在報告中給出的整個觀點是每個CMO都可以，沒有什麼可以阻止你作為一個營銷領導者或者一個有抱負的營銷領導者去做這件事。
(00:29:38)因為你不需要回到研究生院去獲得這個學位。你可以，你可以參加我們免費提供的入門課程。你可以來參加我們的人工智能營銷會議，你可以讀我們的書，你可以讀算法領導者。我給自己10個小時，10個小時的訓練營。我打賭我們可以，我們可以建立一群cmo來領導這個組織。
(00:30:00)真正理解和應用人工智能並不是一件難事。
(00:30:05)麥克壞了的:是的。我認為這真的，就像你說的，這份報告的整個目標都是給cmo的，而不是說，嘿，你們遠遠落後了，或者，嘿，就像這樣，你們真的需要，你知道，加速你們正在做的事情。
(00:30:20)cmo是公司中最重要的工作之一。這實際上是相反的表現，你知道，去讀這個指南，也許上幾門我們的課程或課程，或者來梅肯，你就在那裏。你會看到的。擁有它，你知道，當你有更複雜的項目時，當然，你可能需要更多的工作，但你很快就可以開始擁有它。
(00:30:46)保羅Roetzer:好吧。然後這份報告，就這樣結束了，差不多是書的一半，但是，是我們即將出版的一本書的節選。營銷人工智能書的第15章叫做規模化人工智能。所以我們所做的就是從那一章中提取了10步框架然後圍繞它寫了一些原創的東西。
(00:31:11)但是使用它。好的。如果你是首席營銷官，當你經曆這些的時候，好吧，我可以做這個。說得好像我能搞定似的。無論如何都要發生，我現在要做什麼?我們隻是創建了這個框架來幫助你理解並引導你完成它。所以我們的想法是再次快速瀏覽這10個步驟，在cmos.com上下載報告，你就可以得到。
(00:31:33)這樣做，或者拿起這本書，讀完整章，它也有更多的內容。嗯，但是我們想要做的是簡單地過一遍我會很快地過一遍。如果邁克有什麼想法或者想停下來問問題，我們就去問。否則，我就隻講這10點，然後，我們就結束這一集了。
(00:31:51)首先是要有戰略地思考。我們的意思是，你必須明白人工智能隻是更智能的技術，但如果你購買任何營銷技術，營銷銷售服務，這並不重要。它必須調查業務角色。肯定是有原因的。這不僅僅是因為它是人工智能，聽起來很酷。
(00:32:12)你想說你正在使用人工智能技術，它必須有一個戰略目的。所以我們談論的一些事情是，我購買這項技術，因為它可以幫助我實現X, Y或z，所以它可以加速收入增長。個性化的消費者體驗，降低成本，為你的投資產生更大的回報，你的支出就像廣告支出一個很好的例子。
(00:32:33)在這裏。你可以從你的廣告支出中得到更多，這是我們都想要的。嗯，從你的營銷數據中獲得更多可操作的見解。我們都有幾十個。如果不是數百個，我最近聽到一個統計數據，平均營銷人員有107個。我認為這是SAS技術棧中的產品，非常瘋狂。每一個都能提供我們應該提供的數據。
(00:32:53)處理並采取行動。所以隻是從中得到一些見解，讓機器，告訴你它看到了什麼，然後你就像那樣對它進行操作。太棒了。嗯，預測消費者的需求和行為以及重複性任務的智能自動化，這些都是考慮購買人工智能技術的很好的理由。
(00:33:14)第二種觀點認為數據對成功至關重要。有人工智能工具。你可以買到不需要任何專有數據的東西。所以我們總是被問到這個問題，我需要多少數據才能利用人工智能?我需要成為一個大企業嗎?不。根據您的用例，您可能可以重新開始。
(00:33:32)在這期播客播出兩分鍾後，去找一個人工智能工具來寫主題行，或者，你知道，版權，不管它是什麼。你可以馬上開始。你不需要一堆數據，但如果你想擴大規模，如果你是首席營銷官或有抱負的首席執行官，在一個更大的組織中，你必須了解數據，了解數據是如何結構的，誰擁有這些數據，如何將這些數據整合到你所做的每件事中。
(00:33:59)因此，數據是擴展人工智能的基礎，老實說，是成功營銷的基礎。第一方數據對第三方數據的挑戰以及對第三方數據的訪問減少。就像，這是一個整體。也許播客係列就是數據的人工智能。嗯，我知道我們在8月份的市場營銷之眼會議上有幾個非常棒的會議。
(00:34:24)我想Chris Penn正在做這方麵的講座。我認為，蒂姆·海登就像網絡三準備，但我知道它有一個數據組件在隱私元素中。所以數據很重要，但同樣，你不需要成為數據科學家。你隻需要了解如何與這些人交談以及如何將數據整合到什麼中。
(00:34:44)第三個目標是成為人工智能技術的知情買家。再一次，我們試圖向人們解釋，你不需要人工智能，你需要更智能的技術。所以如果你在購買電子郵件營銷，廣告管理，無論什麼軟件，你都需要更智能的版本。這意味著你需要了解供應商是如何。
(00:35:08)構建軟件以及人工智能如何隨著時間的推移變得更智能。所以它減少了你需要花在使用這項技術上的時間。然後隨著軟件變得越來越智能和學習，隨著新數據的到來，你需要理解這對你的團隊的影響。如果，假設你買了一個對話式人工智能軟件，比如在前三個月為你的網站提供對話式代理。
(00:35:34)您的團隊中有一個或多個人員來訓練會話代理。什麼是好的答案?什麼是糟糕的答案。實時觀看。就像人的監督，人在循環中，你看著它的互動，說，不，不，沒有機器。這是個糟糕的回答。你應該這麼做的。
(00:35:50)你在訓練機器，然後四五個月，六個月後，也許機器就變得很好了。90%的時間它都在做自己的事情。那麼現在你要怎麼對待那些健談的人。人們喜歡他們不需要再這樣做了。他們做什麼?所以你必須理解這個。
(00:36:06)你需要與理解這一點的供應商合作，幫助你安裝軟件，幫助你培訓你的團隊，並在你發展的過程中幫助你。這個軟件的結果是什麼?所以這真的很難做到。大多數人都問不出正確的問題。所以在我們的書中，我認為是在市場營銷到機器規模這一章，大概是第三章或第四章，我們實際上提供了，我想大概有二三十多個問題要問供應商。
(00:36:32)這就像，嘿，如果你要購買更智能的技術，你需要問他們這些問題。因為如果你沒有做過，你就不知道該問什麼。所以我們隻是讓它成為書的一部分。
(00:36:43)麥克壞了的:保羅，我想馬上問你一個問題，因為其中的一個組成部分，我認為很多剛開始研究這個話題的cmo有時會驚訝地發現。
(00:36:56)聲稱他們使用人工智能或機器學習的供應商並不總是使用它，或者它可能被過度炒作，甚至可能是他們的一些銷售代表，你正在與他們交談，可能對解決方案可以做什麼有不完善的理解。你能解釋一下嗎
(00:37:14)保羅Roetzer:一點嗎?是的。這是非常普遍的，嗯，就像我經常說的。
(00:37:20)你知道，他們可以對人工智能做出這些聲明，這可能隻是因為他們是營銷人員，銷售人員被工程師告訴了這些談話要點，他們不明白。所以他們隻是反芻他們被告知的。也有可能他們隻是試圖聲稱他們在使用人工智能，但實際上他們並沒有。
(00:37:38)也許這就像對話代理的一小部分是一個很好的例子。比如有很多人認為聊天機器人等於人工智能。但絕大多數情況下並不是這樣，這隻是人類製定的規則。這是分支邏輯，但可能有一些自然語言處理，你把文本輸入聊天機器人，它會試圖理解你的問題。
(00:38:06)然後在此基礎上，理解它，把它標記到這是要給這個人的響應，但機器沒有學習。它並沒有變得更聰明。這不是即興的。就像提出一些人類沒有教過的回答一樣，聊天機器人沒有真正的智能。這是一個例子。
(00:38:23)如果你是一家大型企業，你正在推動一項對話式人工智能戰略，比如你需要確保它實際上是人工智能，它實際上會變得更聰明。它會從自己的答案中學習，你知道，用戶如何評價答案。這些答案指的是人們會因此采取什麼行動。
(00:38:41)構建一個智能的、能對話的代理是一個完全不同的世界。這在很多方麵都適用。一個軟件。我們曾經是營銷人員。所以了解人工智能是什麼，它是如何工作的，以及要問什麼問題是非常重要的，尤其是當你在做核心技術決策的時候。其中一些技術並不便宜。
(00:39:01)比如有非常經濟實惠的冰凍解決方案，但很多都不是。你可以花很多錢來意識到它實際上並不比你做它好多少。告訴我們一個好的觀點。第四個重點，優先級，試點用例和這裏的想法。你不需要，什麼東西能煮沸海洋?
(00:39:23)這就是人們常說的，你不必全心投入人工智能。你不需要一夜之間成為人工智能第一營銷組織。你需要找到你或你的團隊花大量時間做的戰術事情，這些事情是重複的數據驅動的任務。所以。分割電子郵件數據庫或弄清楚在電子郵件中使用什麼主題行或發送電子郵件的時間優化或使用什麼CTA或構建登錄頁。
(00:39:50)就像這些非常策略性的事情，我們每個月花幾十個小時，如果不是幾百個小時的話。你會說，讓我聰明地開始吧。自動化。其中一些我很有信心會節省我們的時間和金錢。從現在起三個月以後，我們很容易就會說，這將對我們的業務產生可衡量的影響。
(00:40:11)你想要積累這些成功的故事。因此，為了發揮更大的作用，並最終將人工智能擴展到整個組織，你需要從你能取得成功的地方開始。然後開始建立信心，讓你的團隊做好準備，訓練你的團隊。這就是我們所說的，把用例優先化。
(00:40:32)這是大多數組織的起點。那本書上還綁著一個。會在圖書網站上，這隻是營銷。嘿，我預訂了網站。我記得是book的URL。你也可以在市場營銷學院的網站上找到。但那裏會有一個下載，可以得到我們的人工智能試點手冊，它會教你如何建造。
(00:40:56)呃，呃，一個可以智能自動化的活動或技術事項的列表，它會教你如何做到這一點。所以我們討論了試點，我們書中的任何一本我工作書，然後你可以下載一個免費版本。第五個差異定義了優先業務目標和挑戰。所以，這又回到了你必須能夠衡量你的成功。
(00:41:20)你必須能夠量化你為什麼要這麼做。所以，再一次，我們談論的是一個非常高的。你做人工智能技術的兩個主要原因，降低成本，加速收入增長，這兩個主要原因。還有其他的原因，你可以在第一步中講到。但在這裏，你想做的是當你試著找出從哪裏開始，你環顧四周，然後說，現在我們的營銷團隊最大的成本中心在哪裏?
(00:41:45)我們可以在哪些方麵降低成本，提高效率或者。我們認為我們對推動公司增長的最大影響是什麼?然後你會尋找更聰明的方法來做這些事情。定義優先業務目標和挑戰，然後讓人工智能與這些目標和挑戰保持一致。第六是，教育和調動領導。
(00:42:05)因此，如果你所在的組織的高管不理解，AI就不認為有必要，或者認為可能是這樣。添加到你已經做的事情上。你想讓我們也去解決這個案子嗎?就像我們已經在應對其他重大挑戰一樣。他們需要了解它是什麼，你是如何應用它的，你采取的邏輯流程，但如果它不起作用，他們也需要參與進來，因為人工智能仍然處於早期階段，行業仍處於早期采用者階段，你將運行不奏效的試點項目。
(00:42:37)希望你不會。大規模的項目是行不通的，但就像任何技術一樣，你會購買一些技術，你要麼不使用它的所有功能，要麼你隻是沒有從中獲得價值。這沒什麼。你需要對這項技術進行實驗因為它有可能帶來不成比例的回報。
(00:42:57)你必須願意在事情不成功的早期承擔一些風險。我的意思是，邁克和我又開始這樣做了，如果你不了解我們的背景的話。我經營了16年的代理公司，去年賣掉了。邁克和我一起工作了9年之後才搬到研究所。
(00:43:13)嗯，我們在2015或16年就開始試驗人工智能工具，我們在某個人身上投入了數萬美元，然後我們意識到這甚至不是真正的人工智能。就像我們經曆了慘痛的教訓一樣。隻是它並不總是像承諾的那樣有效。這就是為什麼我們可以用這種方式來討論這個問題。
(00:43:31)現在，我們已經做了七年了。我一直在琢磨這個行業。這個問題可能會引起你們的共鳴，你們要教育我因為你們從來沒有一起經曆過。但我們有，我們在探員那裏。我們有客戶要求我們在人工智能方麵提供幫助。
(00:43:45)這是一個類似的事情。就像我們曾經有一個客戶，我們在想，把人工智能應用到所有東西中要花多少錢?就像我們的整個營銷定位，人工智能。這根本不存在。這不是我們的工作方式，我們會教育他們，告訴他們這是什麼，以及如何應用。第七，重新設想你的營銷團隊。
(00:44:04)這個劇有點長，但我今天本來想和大家討論這個問題的，比如，未來的角色是什麼樣的?什麼時候才會有需求?我們研究所有32000個訂閱者。我用這個術語泛指選擇上下文。
(00:44:19)人們下載我們的內容或訂閱時事通訊，參加網絡研討會。我經常思考的一個問題是，什麼時候，什麼時候你會看到一個拐點，在這個拐點上，品牌想要雇傭那些他們想要去尋找的人?像你一樣了解人工智能的內容戰略家，你開始在描述中看到這一點，我們希望人們對人工智能技術有深刻的理解，以及它能做什麼，比如它什麼時候開始出現在工作列表中，因為現在人們正在尋找那些更聰明的人，嗯，更聰明的人才，那些探索過人工智能並獲得證書的人，諸如此類的事情，這將改變結構。
(00:45:04)營銷團隊，但這也是可能的，就像一個營銷運營人員，人工智能運營人員，他隻是看著所有不同的營銷領域，試圖找到更有效的方法來做事情或一個人工智能培訓師。在我給出的對話代理的例子中，人類擁有訓練，而人工智能幾乎在所有情況下，人類都會監督人工智能的訓練和表現。
(00:45:24)這個角色現在已經不存在了。比如營銷人工智能專家或首席算法官。我不知道規則會是什麼，但看起來會有所不同。嗯，你知道，如果你喜歡縫針，我們在書中用了一個例子，高等天體物理學家。所以那些為宇宙建模的人，比如建造宇宙模型，個性化的服裝，比如縫紉。
(00:45:50)這是非常前瞻性的，但整個想法是，誰是最聰明的人，可以建立個性化模型。他們不是分析數據的科學家。你的分析，好像不是同一個人。所以，你可能會從完全不同的學科招聘。如果你擔心你是一個大品牌擔心道德，偏見和數據集就像你可能會雇傭倫理學家在你的營銷團隊中工作以確保你所做的事情與品牌有關。
(00:46:18)我不知道，但在接下來的五年裏，看到它的出現將是一件令人著迷的事情。
(00:46:24)麥克壞了的:我想問你，保羅，如果你認為除此之外，還有什麼，我的意思是，短期的遊戲嗎?我的意思是，我認為你可能會提出一個像樣的論點，對於很多市場營銷專業人士來說，無論是你知道的，嶄露頭角的專業人士還是已經建立的領導者，至少能夠在你的簡曆或麵試中可信地說這些東西。
(00:46:48)有些人知道，在這裏使用人工智能可以實際獲得營銷結果的基本知識。明天的工作可能不會提到人工智能，但我認為，你很難找到很多公司至少不會發現這一點
(00:47:04)保羅Roetzer:有趣。是的。我，我是說，我們已經談過了。
(00:47:09)我們在研究所和中介機構的實習生知道大學裏教授不知道的東西，他們能夠在麵試中說，哦，你在使用HubSpot。你在用Adobe嗎?你是否，你是否在使用這種讓你更快生成內容的技術?麵試他們的人用的是什麼?
(00:47:28)你是怎麼做到的呢?突然之間，你怎麼能不雇傭那個人呢?所以，我想。這是在幾個不同的領域對人才的采用和需求。一個是品牌驅動。cmo明白了。然後他們就會尋找具備這些知識和能力的人才。
(00:47:46)另一個是高等教育驅動的，大學實際上是把它融入到課程和經驗中。然後，自下而上，也就是基層，更多的是，我們在研究所所做的隻是試圖。掀起一股從業者和領導者的風潮，他們尋求知識，並試圖從本質上改變這個行業，讓這些人在他們的工作中變得如此優秀，仍然在他們的工作中高效。
(00:48:15)他們得到了晉升，突然之間，個性化經理變成了個性化副總裁。他們通過使用人工智能工具。他們的工作做得比任何人都好。就好像，繼續提拔那個人。不過這需要時間。所以，是的，我認為你必須從很多不同的角度來看待它，這就是為什麼我們為CML做人工智能，讓我們告訴領導層它是什麼樣子的。
(00:48:40)然後是營銷人員對人工智能的介紹。讓我們教任何想學這些東西的人，從實習生到首席營銷官。因此，在研究所，我們正試圖從許多不同的角度來解決這個問題，與供應商合作，你知道，也想創造更多受過教育的買家，並幫助，希望與協會合作。
(00:48:57)就像我們沒有和他們合作一樣。美國公共關係協會。我剛開始是做公關的，他們應該把這些東西教給公關和溝通專業人士。書中有一章是專門講這方麵的。嗯，你知道，廣告協會，標記AMA，就像他們都應該教他們的成員這些東西，因為這將使他們更好。
(00:49:18)營銷人員，這將給他們一個提升職業生涯的機會。這就是這些組織存在的目的。所以，第8點，訓練你的團隊，一起探索這8點也符合這個模式。讓他們參與進來。你不想讓他們害怕。所以，如果你是采用人工智能的領導者，你想要盡早教會他們什麼是人工智能，並向他們展示人工智能將如何轉變他們的角色，讓他們參與其中，幫助他們感覺他們正在定義未來，而不是被告知人工智能是什麼樣子的。
(00:49:49)第九，關注人類和機器之間的相互學習。在你打開它之前，這個概念有點抽象。但我之前說過，人類必須教機器。像它們一樣，它們從輸入和數據中學習。他們從被告知他們做得很好中學習，就像強化學習一樣。這是業內的術語嗎?
(00:50:09)就好像，好吧，你做了件好事。我們會給你分數或者我們會說，是的，這是給在網站上提問的人的正確答案。所以總是有這樣的因素，人類在循環中，訓練機器。但人類也可以向機器學習，成為更好的營銷人員和商人。
(00:50:26)我想舉一個AlphaGo的例子，這是一部關於AlphaGo的精彩紀錄片，它是一個由穀歌深度思維建造的機器，打敗了至少是西雅圖的世界圍棋冠軍。在這部紀錄片中。這都是在說機器是如何讓他成為更好的金牌選手的因為他以四比一的比分輸給了這台機器。
(00:50:50)他學到了一些關於圍棋的東西。這台機器的動作是他永遠無法理解的，但作為人類，他從來沒有考慮過。但現在他對圍棋的看法不同了，因此他成為了一名更好的棋手。我認為作為人類會有很多這樣的事情發生。開始接受這樣一個事實，即機器非常擅長預測事物，非常擅長推薦行動和行為。
(00:51:12)如果作為營銷人員或企業領導者，你可以開始說，好吧，為什麼它會提出那個建議?它是如何到達觀眾的?就像，我從來沒有想過要瞄準那些觀眾，怎麼，怎麼在這個世界上想出了這個。然後你開始意識到機器是如何學習和行為的，你意識到有很多東西值得學習。
(00:51:30)從人工智能。因此，我認為那些接受這一點並將其整合到他們的流程中的組織將會在未來擁有巨大的競爭優勢。最後的第10項是考慮人工智能如何讓你的品牌更人性化。這又是一個抽象的概念，但前提是我們學院的整個使命的一部分。
(00:51:54)嗯，你知道，我們為這次會議製定了這樣的口號，更聰明，更人性化，這個想法。如果你能在所有這些領域應用人工智能，如果你能騰出你的時間和金錢，你就能把這些錢再投資到人類獨有的事情上。所以，與其花大量時間發送個性化的電子郵件或研究如何個性化它們，人工智能可以為你做這些。
(00:52:16)你現在把時間花在通過領英進行個人拓展上，在那裏你實際上與人們接觸，與他們聯係，說，我能幫你什麼?嗯，這是個很簡單的例子。你可以把時間花在社區上，在那裏做更多的工作。你可以把同理心應用到你所做的事情上，你可以思考這個應用。
(00:52:35)這就是整個概念。使用人工智能來做它真正擅長的事情，這些事情有重複的流程，數據驅動的任務。然後利用你的空閑時間，而不是減少人數，尋找不斷裁員和事業的方法。把這些時間、金錢和精力重新投入到對社區有益的事情上。
(00:52:54)為你的員工好，為你的客戶好，做人類獨有的事情，一般來說，戰略，一定程度上的創造力，我們可以用一整集的時間來討論這個。嗯，同理心，你知道，這些是一些基本的技能和特征，隻有機器沒有。
(00:53:12)所以。好了。我來簡單講一下。再來一次。我們必須邁出第一步，戰略性地將數據視為成功的關鍵。第三，成為人工智能驅動技術的知情買家，優先考慮用例以試點五，定義優先業務目標和挑戰。6 .教育和培養領導力。
(00:53:37)重新想象你的營銷團隊。訓練你的團隊，一起探索AI。9個關注人類和機器之間的相互學習，10個考慮人工智能如何讓你的品牌更人性化。同樣，cmos.com的AI，你可以得到完整的報告。呃，營銷人工智能會議，我們提到過幾次，可能會在8月3日在第五屆克利夫蘭會議中心舉行。
(00:54:02)在那個會議上，我們有一個會前研討會和一個可選的研討會，這是下一代領導者的研討會。在研討會上，我們會討論很多這方麵的內容，並更深入地探討如何成為下一代領導者。所以我們希望你能加入我們。關於活動的更多信息，請登錄www.maiconmaicon.ai。
(00:54:26)我要講了，希望對大家有幫助。如果你是CML，那太好了。我們很樂意聽到你的消息。我們一直在尋找故事來講述。所以如果你正在做這些事情，在領英上聯係邁克和我。如果你隻是想弄清楚這個問題，那就加入這個社區吧。
(00:54:39)成為它的一部分。保持，保持參與，讓我們知道我們如何能在你的旅程中幫助你。你有什麼最後的想法嗎?
(00:54:47)麥克壞了的:不，我覺得我們今天已經談得夠多了。我鼓勵任何對這裏的材料感興趣的人去aiforcmos.com下載這份報告。還有大量的材料，我們甚至沒有按人工智能類別和營銷類別討論所有不同的用例。
(00:55:03)去檢查。
(00:55:05)保羅Roetzer:然後就是，我，我不擅長播客的行動號召。我總是忘記給我的孩子們在YouTube上看這些視頻，他們總是會說，哦，我一定要給它點讚。我從來沒做過，但這次我會做的。如果你正在收聽播客，一定要給它點讚，訂閱，無論你做播客做什麼。
(00:55:23)嗯，這個，我們也把這些作為YouTube視頻發布。所以如果你，如果你想看到邁克和我，不管是什麼原因，當你在聽的時候，你也可以看YouTube視頻。或者如果你在YouTube上，不知道這些播客，那就去吧。就在那邊的播客網絡上。所以,是的。肯定會回來的。
(00:55:41)我們每周都這麼做。嗯，如果不是每周在播客上播放幾次的話，請繼續關注我們的節目。我們實際上要把書中關於人工智能的部分拆開。我們將為分析、溝通和公關做人工智能，為電子郵件營銷和內容營銷做人工智能。所以我們會專門為每個領域做一期節目。
(00:55:59)我們所做的。人工智能已經用於廣告了。如果我沒記錯的話，應該是第17集。是的。所以這個在這裏，我們要繼續打包這些東西。再說一遍，我們的全部任務就是讓這些東西對營銷人員來說觸手可及，可操作，無論你是實習生還是蒸籠。
(00:56:15)所以，謝謝你的到來。繼續保持好奇心，探索人工智能。我們將在下次的營銷AI秀中再次與你交談。謝謝你邁克。謝謝保羅。再見。
(00:56:28)感謝收聽營銷人工智能秀。如果你喜歡你聽到的內容，你可以訂閱你最喜歡的播客應用程序。如果你準備好繼續學習，請登錄marketingAIinstitute.com。一定要訂閱我們的每周通訊。查看我們每月免費的網絡研討會，並探索數十個在線課程和專業認證，直到下次，保持好奇心並探索人工智能。