[營銷AI秀第18集]:cmo的AI: 2022年報告

數字轉型現在是首席執行官們的核心戰略優先事項，過去24個多月隻是加速了市場轉變。

在IBM的一項調查中，3,000名首席執行官表示，技術因素是他們公司未來兩到三年的頭號擔憂。結果，60%的人說他們是加快推進數字化轉型．

這對首席營銷官來說應該是個好消息。根據CMO理事會的研究，大多數首席營銷官表示，CMO的基本角色是數字轉型的領導者。隨著公司從高層開始全麵推進數字轉型，首席營銷官應該會從中受益。但是cmo準備好了嗎?

在這周的節目中，保羅和邁克分析了我們的一些關鍵發現人工智能的互補金屬氧化物半導體報告、討論cmo和營銷負責人的機會等等。感謝我們的AI for CMOs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?

[00:15:15]首席財務官是否正在取代首席營銷官成為數字化轉型的領導者?

[00:22:24]我如何驅動個性化?

[00:30:46]擴展人工智能的10步框架

[00:39:23]但你不必全靠人工智能

[00:47:46]形成了一股實踐者和領導者的風潮

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·霍爾特出版社，2022年)
• cmo的AI:數字轉型的現實劇本

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免責聲明:本轉錄是由人工智能寫的，感謝深,，內容未經過編輯。

(就是)保羅Roetzer:歡迎來到營銷AI展。這個播客通過讓人工智能變得更容易接近和可操作，幫助你的業務更聰明地發展。您將聽到來自頂級作家、企業家、研究人員和高管的演講，他們將分享有能力改變您的業務和職業的案例研究、策略和技術。

(00:00:20)我叫Paul Roetzer。我是營銷AI研究所的創始人。BETVlCTOR1946伟德我是你的主人。

(00:00:30)感謝收看營銷AI秀第18集。在我們開始之前，我想花點時間向你們介紹我們的cmo AI係列讚助商Persado。Persado是唯一一個產生個性化溝通，立即激勵每個人參與和行動的激勵AI平台。使用Persado的組織受益於廣泛的客戶激勵知識庫，使他們能夠大規模地超個性化通信。吸納Persado創新動力的客戶

(00:01:03)AI平均提高了41%的轉化率。我希望將轉化率提高41%。這很合法的…解鎖數百萬未實現的收入。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收看我們的節目。

(00:01:28)本集是由Persado提供的CMOs 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，講述人工智能和數字轉型的故事，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。雖然人工智能預計每年會對商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剛剛開始探索它如何影響他們的職業和組織，並試圖找出如何開始。

(00:02:03)今天和我一起的，又是Mike Kaput，我們營銷AI研究所的首席內容官，我即將出版的。BETVlCTOR1946伟德14天後即將到來還是10天後，取決於你什麼時候聽到這個…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，一如既往地歡迎你回來

(00:02:23)麥克壞了的:很高興來到這裏。

(00:02:24)保羅Roetzer:好的。今天是CMOs係列特別節目的特別一集。我們今天要做的不是開一個騙局。嗯，你們已經有了，呃，Brighton Jones的John Dougherty, Ally的Andrea Brimmer，嗯，一些不可思議的對話，我們還有更多的，很快就會有。

(00:02:44)嗯，但是今天我們實際上要談論的是上周剛剛發布的cmo 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。我們現在是哪一年22還是2021年。

(00:03:06)我們有了這個想法，我們需要創建一本指南，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談論這個問題。但整個想法是，我們已經和很多首席營銷官談過了，他們。很多情況下，我隻是想弄清楚這些事。

(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他們自己也在試圖理解人工智能到底是什麼。我們如何把它融入到我們已經在做的事情中而不是停下腳步，試圖去弄清楚這個全新的東西。

(00:03:48)我們和他們談了很多。這隻是更智能的技術。我們一遍又一遍地說，人工智能隻是更智能的技術。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，我們知道，無論你在營銷部門做什麼。

(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可能性。所以當你把它看作一個商業工具的時候，就更容易在內部解釋和證明需要投入時間和資源來解決這個問題。伟德bv885

(00:04:26)所以我們的想法是我們需要cmo參與進來。我們要讓他們知道，如果他們不理解也沒關係，因為。不要這樣做，讓他們覺得你真的很容易接近。我們已經上過營銷人員的人工智能入門課了。我想我們做了12次超過4000人注冊。

(00:04:47)我們有很多首席營銷官接受了這一點，這很好。大概30分鍾的時間，希望這些CEO能對它有更深刻的理解。這就是這份報告背後的想法，讓我們寫點東西吧。這讓首席營銷官們能夠理解我們的想法，並為他們提供了一個框架，讓他們開始在自己的組織中應用這種方法，然後逐漸開始擴大規模。

(00:05:11)這就是這個活動的前提。這也是我們這期播客想要做的。我們上周發布了這份報告，然後召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，我們一起辦了網絡研討會。因此，我們將大致瀏覽一下報告中的一些關鍵發現。

(00:05:28)你可以下載report@aiforcmos.com for AI, forcmos.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，我們會再一次討論一些高潮的地方。就像我提到的，邁克和我一起寫的這個我們要做的是，我要采訪邁克，從他的狀態開始，因為邁克做了很多關於目前情況的研究。

(00:05:50)首席營銷官的機會是什麼?我們想把這個定位給首席營銷官，而不是作為一個恐懼因素。你得想辦法保住你的工作，但更重要的是保住你的同事。還沒搞清楚。你可以率先到達那裏，你可以成為這個行業的領導者，在你的公司，你可以推動它的采用，為你自己和你的團隊創造巨大的機會。

(00:06:11)我想從cmo的現狀開始講起?呃，關於人工智能的領養理解。邁克，在做了研究之後，CMOs AI是什麼狀態?數字轉換。你發現了什麼?

(00:06:27)所以我們做了大量不同來源的研究，不僅僅是在市場營銷領域，來真正了解這裏發生了什麼。

(00:06:39)我看到了一些非常重要的，像敘事一樣的線索。其中最重要的一點就是數字轉型的重要性。這是一個我們多年來一直被認為很重要的術語，但我們確實發現了相當多的數據，似乎證實了數字轉型正在發生的事實。

(00:07:03)這是ceo們的核心戰略優先事項。我的意思是，如果你想想過去24個多月裏所發生的一切，嗯，市場已經發生了變化，現在的數字化轉型，不管你怎麼稱呼它還是其他什麼在你的運營中完全數字化，盡可能多的是。公司領導優先執行。

(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名不同的首席執行官，他們說技術因素是他們企業未來兩到三年內最關心的問題。60%的受訪者表示，他們正在加快數字化轉型的步伐。

(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，但這對首席營銷官來說非常重要。原因是我們的研究還發現，根據CMO委員會也做過這方麵的研究，大多數高管認為CML的關鍵角色是數字轉型的領導者。

(00:08:18)當他們被問到首席營銷官應該做什麼時?數字轉型是第一答案。現在我們可以很容易地把這兩個概念結合起來。如果公司的高層領導優先考慮數字轉型，那麼cmo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首席營銷官支出調查，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年多了一點。但2021年是這項調查曆史上的最低水平。

(00:09:09)和。加德納發現，作為數據的一部分，真正說明問題的是，83%的首席執行官告訴加德納，他們打算增加在數字領域的支出，但隻有不到一半的人打算增加營銷支出。因此，我認為最重要的一點是，首席營銷官應該有這樣一個巨大的機會來駕駛汽車。

(00:09:36)前所未有的數字化轉型在他們的組織中成為真正的執行團隊的關鍵和公司最重要的舉措。但相反，他們資金不足，有點被忽視，我們可以深入研究其中的一些原因。但這就是我看到的CMOs和數字轉換的現狀

(00:09:57)從今天開始。

(00:09:59)是的。我知道IBM的研究，Schiavo的60%。所以他們正在加速數字轉型，特別是物聯網雲、雲計算和人工智能，我的意思是，他們呼籲人工智能是三個基本技術領域之一。然後就是這種纏綿。數字化轉型的概念。

(00:10:17)這很有趣，因為邁克和我花了六年的大部分時間，試圖讓人工智能對人們有意義，讓，你知道的，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)我們一直糾結於，如何讓他們關心這個問題?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樣一種對或錯的觀念認為它像科幻小說或太過技術性或諸如此類。所以數字轉型不是一個術語。

(00:10:57)這是我們早年經常使用的。我不記得寫過關於人工智能在數字轉型中的作用之類的博客文章，因為我覺得，你知道，我的意思是，我在2000年開始這個行業，我覺得這個詞剛剛有了它的時代。

(00:11:15)我以為我們已經超越了數字轉型。我以為社交媒體和手機會出現這種情況。你知道，在那之後，就好像。這就是市場營銷，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，就會發現這個術語仍然能引起很多領導者的共鳴。

(00:11:38)這引起了許多首席執行官和首席營銷官的共鳴。你知道，我們已經開始更多地關注它，包括在這份報告的副標題中，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推動數字轉型。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、構建更智能的數字轉型方麵的作用，是我們真正開始關注並圍繞它構建更多的消息和內容的事情，因為這對首席執行官很重要。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，你需要關注什麼在推動業務，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，所以我隻是對數字轉型作為一個整體進行了評論。在研究中，我們看到了什麼。

(00:12:39)cmo成為領導者的障礙是被視為領導者。你在那裏發現了什麼?

(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驚訝，因為，你知道，對我來說，首席營銷官應該是非常高的職位是完全合理的。如果不是推動數字轉型的頂級人物，你我都見過。

(00:13:01)基本上我們的整個職業生涯，技術對市場營銷的影響及其重要性。然而，我們發現一些調查有點令人震驚，比如，Rackspace對1400多名企業領導和員工進行了一項調查。作為調查的一部分，他們問他們，除了馬克之外，整個公司的最高層。

(00:13:27)在公司裏對技術有最好和最差的理解，cmo排在第二，最後，我想最後一個是首席營收官。所以我有點共鳴。就像這樣。這對我來說是非常震驚的。基於此，cmo在某些公司中似乎並不被認可，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，也許他們不需要，但實際上。接受CMO委員會調查的高管們實際上表示，營銷領導在他們的工作中最大的差距是營銷組織、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有影響力的人。首席營銷官是最不懂技術的人之一。我們的營銷計劃和部門在技術上並不先進，這也讓我們感到沮喪。所以我覺得這對我來說真的很驚訝。

(00:14:43)下一個數據點並沒有讓我驚訝，之後，之後。讓這一點滲透進來，IBM作為研究的一部分詢問ceo們哪位高管在未來兩年將在公司中扮演最重要的角色。cmo在這裏也做得不好。因此，首席信息官和首席技術官被提及的重要性是首席技術官、首席財務官和首席運營官的兩倍。

(00:15:15)也擊敗了市場營銷，成為數字轉型的領導者，運營對我來說更有意義，但事實是，即使是C級cfo，也擊敗了CMO成為數字轉型的領導者，這在我看來有點瘋狂。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。為什麼會這樣呢?cmo不是在進行複雜的營銷活動嗎?他們不是在接受新技術嗎?我的意思是，他們本質上不是完全數字化了嗎，就像你說的，營銷就是數字化的。現在最奇怪的是園丁。調查了營銷領導者，問他們，好吧，在接下來的一到兩年裏，你們在提高專業能力方麵的重點是什麼，隻有38%的營銷領導者說他們想要提高數字知識。

(00:16:18)這是一個相當寬泛的術語，但那就是技術。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。毫無疑問。這些是很重要的。但事實上，基本上隻有三分之一的人想要提高數字技能。

(00:16:40)你得到了所有這些。從技術的角度來看，不相信cmo是領先的，這似乎是一個很危險的處境。我的意思是，cmo對數字轉型仍然非常重要他們在對話中，但似乎基於這些數據他們的雲計算和資源是數字轉型的領導者，呃，真的在衰退，嗯，可能在未來幾年內受到威脅。伟德bv885

(00:17:12)保羅Roetzer:我並不是說這有因果關係。但我們也看到首席營銷官，他們職位的平均任期平均為40個月，是十多年來的最低水平。所以，你知道，他們沒有，留在這裏的時間足夠長，或者他們沒有留在這裏的時間足夠長因為他們在數字轉換方程中沒有被視為有價值的。

(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，無法在他們得到這些的時候推動數字轉型?他們去了下一個我不知道的東西，比如，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的任期平均是cmo的兩倍。

(00:18:02)所以，你知道，首席營銷官職位的過渡性，可能會起到一定作用。他們是如何被感知的。嗯，我的意思是，你認為人工智能如何適應邁克，就我們從首席營銷官的角色到哪裏，以及他們需要考慮什麼?所以我認為

(00:18:22)麥克壞了的:在你提到的時候，你知道，根據IBM的研究，人工智能被稱為我們中的一員，少數技術COC對實現數字轉型至關重要。

(00:18:36)所以。實際上在那個研究中。82%的ceo在業績優於競爭對手的公司工作。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，以及一整套不同的人工智能能力，但這些公司中有82%的首席執行官在他們的市場中擊敗了競爭對手，他們指望人工智能來幫助他們。

(00:19:10)我們還看了普華永道的一些數據他們顯示86%的專業人士。在不同學科的公司裏，有人說人工智能正在成為他們公司的主流。所以這對我來說真的很有意義。如你所知，之前，我們討論的是更高層次的。

(00:19:32)ceo們認為數字化轉型非常重要。cmo在技術和技術知識方麵被認為很差。但是CEO們，我真的認為，基於這些數據，他們正在使用數字轉型作為代表，本質上說是人工智能，或者就像我們有時說的，創造一個更智能的業務。

(00:19:55)我認為這兩者相結合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。打擾一下。我要去學習物聯網雲，量子計算什麼的。我的意思是，有太多的東西要跟上，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，他們正在從中受益。

(00:20:27)絕大多數員工都能理解。沒關係，即使他們不完全理解技術，但他們知道它將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，以及它所帶來的機遇，我認為這才是真正的關鍵。

(00:20:53)成為真正的數字轉型領導者。說實話，每個首席營銷官都應該是他們公司的AI冠軍。你知道，我的意思是，我們我們引用過很多次這個數字，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)所以如果你的首席營銷官坐在這裏說，好吧，人工智能是我需要學習的另一個東西，我必須去做市場營銷。人工智能將成為市場營銷。我的意思是，它是業務中技術的頂級用例，比任何。不直接的業務領域，例如，如果你銷售的是人工智能產品。

(00:21:39)因此，AI似乎真的是cmo的一切關鍵，因為cmo很快就落後了。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，或者真正做更多的事情，而不僅僅是理解一些關鍵概念，並開始嚐試真實世界的用例，以一種有意義的方式真正開始

(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者你的外部顧問網絡。你需要加入到對話中，以更有效地解決業務問題，並釋放出你以前不知道的創造性可能性。

(00:22:34)要做到這一點，你不需要，你不需要建立機器學習模型，用它來了解什麼機器。所做的事。所以當你麵對一個問題時，先談談Persado，比如超個性化。我如何推動個性化?它不是通過代幣，郵件中的姓，名公司，然後把同樣的郵件發送給成千上萬不同名字的人。

(00:22:55)這不是2010年的那種個性化，也許，但十年過去了。還有更聰明的方法來實現個性化和預測結果。我認為。如果首席營銷官不明白如果他們被教導兜售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。那是，那是起點，能夠有基本的在那裏。

(00:23:28)麥克壞了的:所以，是的，我認為這在背景下也很有趣，我們在描述Persado時提到過，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。你已經在嚐試這麼做了。與其他許多傳統方法或技術一樣，人工智能是一種更聰明的方法，能夠實現cmo已經在嚐試的目標。

(00:23:58)保羅Roetzer:所以我們有一個2022年的市場和銷售狀態，AI報告將在月底發布，這是我們與drift合作完成的。

(00:24:08)邁克一直在實驗室裏，研究數據處理。我們沒有人工智能能幫我們解決這個問題。我們喜歡說他們，我隻是想弄清楚並為我們寫報告，但實際上是人類為報告分析數據，然後發表它。我們看到了什麼?

(00:24:28)這是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組織中誰擁有，呃，人工智能的應用。選項包括首席市場官，首席數字官，首席信息官。

(00:24:48)我不記得我們還請了誰，但是，我們從預演中學到了什麼?這還不是最終的數據，不過是我們記者的預覽。

(00:24:58)麥克壞了的:是的,肯定的。請記住，這可能是一個樣本大小，我想說大概有500多名營銷領導者。我大部分都是董事或以上級別的，所以你可能會看到公司的更高級別和決策者。

(00:25:13)當我們問他們你們公司誰負責人工智能的實施時?你可以選擇很多人。事實上，在整個業務中應用人工智能的過程中可能會涉及到多個高管職位。但有趣的是33%的受訪者選擇了CMS。

(00:25:39)是他們公司的負責人。他們自己的。他們要麼單獨擁有它，要麼與其他角色共同擁有它。近20%的受訪者表示，市場營銷中AI技術的采用和整合由首席營銷官全權負責。所以我認為在所有的職位中，首席運營官無疑是最常見的AI擁有者。

(00:26:06)所以。這說明了人工智能對於CML角色的重要性。其他的答案也很有趣。不同角色的回答是不同的，但你可能會看到每一個角色都有9% 10%或11%的回答。例如，9%的受訪者表示，首席技術官擁有獨立所有權。

(00:26:30)另有10%的人表示，首席技術官與其他職位共享AI所有權。總共是19%。那是第二高的。如果你是首席營銷官，看著我們說，哦，哇，好吧。人工智能所有權是一個巨大的機遇。你可能會以某種方式與你的首席技術官一起工作。

(00:26:49)所以這是一個非常重要的認識，你不僅需要擁有它。但在擁有公司時，這意味著你可能會與公司的其他高管一起工作，或者應該是合作夥伴。我認為，最後，非常有趣的是，幾乎20%的受訪者不確定他們組織中誰擁有人工智能。

(00:27:15)而我的客人們，我不能肯定的說那大概是20%的組織應該由首席營銷官擁有AI。但是是的。

(00:27:23)保羅Roetzer:有趣的是，我，我沒有，當我們要求先生，把調查放在現場，我沒有坐在那裏猜測我們會得到的回答。我不確定誰擁有它和他們的組織應該接近40%或50%

(00:27:40)如果我是客人，我一點都不會感到震驚。如果人們不知道。那是誰。老實說，就像那些說他們喜歡的人一樣，你可能隻是猜那可能是我們的首席營銷官編輯的。這是很有趣的視角。因為如果你問，你知道，ceo們，他們會這樣回答嗎?

(00:28:01)我的意思是，你問營銷人員。所以營銷人員，33%的人說是首席營銷官。

(00:28:07)麥克壞了的:如果這發生了，如果這沒有發生他們假設CML這告訴你在我的腦海中是類似的。我們剛剛談到的情況是，首席營銷官可能甚至不知道他們應該擁有這項技術，這是數字轉型每一部分的關鍵，但他們公司的其他人很可能認為是他們在做

(00:28:32)保羅Roetzer:它。

(00:28:33)我們不能用今年的數據來做，但我會很著迷。問一個引導性的問題，你的公司有首席數字官嗎?因為我的客人和這純粹是猜測嗎?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官或者首席數字和數據官，不管是什麼，那麼我的猜測是70%以上。

(00:29:07)這就是它的主人嗎?再說一次，我不是首席營銷官。就像很多時候我們看到的是，這不是首席運營官，也可能是邁克列出的任何停止的原因。就像，他們，他們不知道這些東西。所以他們不是很依賴組織裏的其他人，但是，我的意思是，我認為我們在報告中給出的陳述的全部觀點就像每個CMO一樣，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，你可以閱讀我們的書，你可以閱讀算法領袖。我給了我10個小時，10個小時的訓練營。我打賭我們可以，我們可以建立一群首席營銷官來領導這個組織。

(00:30:00)要真正理解和應用人工智能並不是很困難。

(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真的是給首席營銷官的，而不是說，嘿，你已經遠遠落後了，或者說，嘿，就像這樣，你們真的需要真的，你知道，加速你們正在做的事情。

(00:30:20)我們知道cmo是組織中最重要的工作之一。這實際上是相反的，你知道，去讀這個指南，也許上幾節我們的課或課程，或來梅肯，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，但你可以很快開始擁有它。

(00:30:46)保羅Roetzer:好的。報告的結尾是，大概是書的一半，但是，是我們即將出版的書的節選。營銷人工智能書第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借鑒了10步框架然後圍繞它寫了一些原創的東西。

(00:31:11)但使用。好的。如果你是首席營銷官，當你經曆這些的時候，好吧，我能做到。說得好像我能搞定一樣。無論如何這都必須發生，我現在要做什麼?我們隻是創建了這個框架來幫助您理解並引導您完成它。所以我們的想法是再快速過一遍這十個步驟，在cmos.com網站上下載報告，你就可以得到。

(00:31:33)這樣做，或者拿起這本書，閱讀完整的章節，它也有更多的內容。但是我們想做的是大致地過一遍這些我會很快地過一遍。如果邁克有什麼建議或者想停下來問問題，我們會問的。否則，我就簡單講一下這10點，然後，我們就結束這一集。

(00:31:51)首先要有戰略思考。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，都沒關係。它必須調查業務角色。一定是有原因的。這不僅僅是因為它是人工智能，聽起來很酷。

(00:32:12)你想要能夠說你在使用人工智能技術，它必須有一個戰略目的。我們談論的一些事情，比如，我購買這項技術，因為它可以幫助我實現X、Y或z。它可以加速收入增長。個性化的消費體驗，降低成本，為你創造更大的投資回報，你的支出就像廣告支出一樣是一個很好的例子。

(00:32:33)在這裏。你可以從你的廣告支出中獲得更多，這是我們都想要的。從你的營銷數據中得到更多可行的見解。我們都有幾十個。如果不是幾百，我最近聽到的一項數據顯示，營銷人員的平均數字是107。我想是SAS的技術產品，太瘋狂了。他們每個人都能提供我們應該得到的數據。

(00:32:53)處理並采取行動。因此，你可以從中得到一些見解，讓機器告訴你它看到了什麼，然後你就可以根據它做出反應。太棒了。預測消費者的需求和行為以及重複任務的智能自動化，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。你可以買到你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)在這期播客結束兩分鍾後，去找一個人工智能工具來寫主題欄，或者，你知道的，版權，不管它是什麼。你可以馬上開始。你不需要一堆數據，但如果你要擴展它，如果你是一個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，這些數據是如何與你所做的一切相結合的。

(00:33:59)因此，數據是擴展人工智能的基礎，誠實地說，是成功營銷的基礎。第一方數據與第三方數據之間的挑戰以及對第三方數據訪問的減少。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月份的市場眼光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，但我知道它在隱私方麵有數據成分。所以數據很重要，但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集成到什麼東西中。

(00:34:44)第三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而變得更智能。所以它減少了你需要花在使用這項技術上的時間。隨著軟件變得越來越智能和學習，隨著新的數據進入，你需要理解這些對你的團隊的影響。如果你買了一個對話AI軟件，比如你網站的對話代理在頭三個月，你可以。

(00:35:34)您的團隊中有一個或多個人員來培訓會話代理。好的答案是什麼?這是一個糟糕的答案。要實時觀看。比如人的監督，人在循環中，你看著它的交互，然後說，不，不，沒有機器。這是一個糟糕的回答。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，機器可能變得很好了。90%的情況下，它都在做著自己的事情。那麼現在你要怎麼處理那些健談的人。人們覺得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)您需要與理解這一點的供應商合作，幫助您安裝軟件，幫助您培訓您的團隊，並在您的發展過程中幫助您。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，我想是在營銷人員到機器規模這一章，也就是第三或第四章，我們實際上提供，我想是向供應商提出了二三十多個問題。

(00:36:32)這就像，嘿，如果你想買更智能的科技，你需要問他們這些問題。因為，如果你沒做過，你就不知道該問什麼。所以我們隻是把它作為書的一部分。

(00:36:43)麥克壞了的:保羅，我想在這裏問你一個簡短的問題，因為這也是一個組成部分，我認為很多剛開始研究這個話題的首席營銷官有時會驚訝地發現。

(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，或者這可能是過度炒作，甚至可能是他們的一些銷售代表可能對解決方案的功能有不完美的理解。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稱，這可能隻是因為他們是營銷人員，銷售人員從工程師那裏聽到了這些談話要點，他們不理解。所以他們隻是反芻他們被告知的。嗯，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)也許它就像對話代理中的一小部分是一個很好的例子。就像有很多人認為聊天機器人等同於人工智能。絕大多數情況下都不是，這隻是人類成文的規則。這是分支邏輯，但也可能有一些自然語言處理，你把文字輸入聊天機器人，它就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，但機器並沒有學習。它並沒有變得更聰明。這不是即興表演。就像做出一些人類沒有教過的反應一樣，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，你正在推動一種對話式人工智能策略，你需要確保它真的是人工智能，它真的會變得更智能。它會從自己的答案中學習，你知道，用戶如何評價答案。這些答案就是人們因此采取的行動。

(00:38:41)這是一個完全不同的世界來建立一個智能的，健談的代理。這適用於很多事情。的軟件。我們是營銷人員。所以，了解人工智能是什麼，它是如何工作的，以及要問什麼問題真的很重要，特別是當你在做核心技術決策時。其中一些技術並不便宜。

(00:39:01)就像有非常實惠的冰凍解決方案，但很多都不是。你可能會花很多錢才會意識到其實這並不比你做的好多少。告訴我們一個好的觀點。第四個重點是，優先次序，用例進行試點和這裏的想法。你不需要，是什麼讓海水沸騰?

(00:39:23)這就是人們所說的，你不必在人工智能上全力以赴。你不必一夜之間就成為AI第一營銷機構。您需要找到您或您的團隊花費大量時間做的、重複的數據驅動任務的戰術內容。所以。劃分電子郵件數據庫，或者確定在電子郵件中使用什麼主題行，或者發送電子郵件的時間優化，或者使用什麼CTA，或者創建登錄頁麵。

(00:39:50)比如這些非常策略性的事情，我們每個月都要花上幾十個小時，甚至幾百個小時來做。你會說，好吧，讓我從聰明的開始。自動化。其中一些我很有信心會為我們節省時間和金錢。就像我們很容易從現在開始三個月後就會說，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，要想取得更大的成就，並最終將AI擴展到整個組織，你需要從能夠獲得成功的地方開始。然後開始建立信心，讓團隊做好準備，訓練團隊。這就是我們所說的，把用例優先化。

(00:40:32)這是這是大多數組織的起點。還有，跟書綁在一起的。在圖書網站上會有，這隻是市場營銷。嘿,我booked.com。我想那是book的URL。你也可以在營銷學院的網站上找到。不過那裏會有一個下載鏈接，可以下載我們的人工智能試點工作手冊，它會帶你在大樓裏轉轉。

(00:40:56)呃，呃，一個你可以智能自動化的活動或技術事項的列表，它會教你如何去做。所以我們先談談試運行，我們書裏的任何一本我工作的書，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這個想法上。

(00:41:20)你必須能夠量化你為什麼要這麼做。所以，我們在一個非常高的水平上討論。你做人工智能技術有兩個主要原因，降低成本，加速收入增長，這兩個主要原因。還有其他的原因，你們可以在第一步中提到一些。嗯，但是在這裏，你想做的是當你試圖找出從哪裏開始，你環顧四周，說，嗯，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。我們認為我們在哪些方麵對推動公司增長有最大的影響?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，教育和參與領導。

(00:42:05)所以，如果你所在的公司的高管不理解，人工智能就會認為沒有必要，或者認為可能有必要。再加上你已經做的事。你想讓我們也去破案嗎?就像我們已經在應對其他的大挑戰一樣。他們需要了解它是什麼，你是如何應用它的，你采取的邏輯過程，但如果它行不通，他們也需要參與進來，因為AI仍然非常早期，這個行業仍然處於早期采用者階段，你將運行的試點項目是行不通的。

(00:42:37)希望你不要。大型項目是行不通的，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，要麼你無法從中獲得價值。這是好的。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。我是說，邁克，如果你不了解我們的背景的話，我又開始做這件事了。我開了16年的經紀公司去年賣掉了。邁克在和我一起去研究所之前和我一起工作了九年。

(00:43:13)我們早在2015、16年就開始試驗人工智能工具，有一個人在我們意識到它甚至不是真正的人工智能之前，我們向他投入了數萬美元。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運作。這也是我們能以這種方式討論這個問題的部分原因。

(00:43:31)現在，我們已經做了7年了。我一直想搞清楚這個行業。所以，嗯，這個可能和你有共鳴，你必須教育我，因為你們從來沒有一起經曆過。但我們有，我們在查探員。我們有客戶要求我們在人工智能方麵幫助他們。

(00:43:45)這是一個類似的事情。有一次我們有一個客戶，他問，把人工智能應用到所有東西上要花多少錢?就像我們的整個營銷定位，人工智能。那不是什麼東西。不是這樣的，我們會教育他們，告訴他們這是什麼，如何應用。第七，重新想象你的營銷團隊。

(00:44:04)這是一個稍微長一點的劇本，但實際上我今天要和大家討論一下這個問題，比如，未來的角色是什麼樣的?什麼時候才會有需求呢?我們在研究所，我是說，有32000個訂閱者。我用這個術語泛指“選擇”上下文。

(00:44:19)人們下載了我們的內容，訂閱了時事通訊，參加了網絡研討會。我經常思考的問題是，什麼時候，什麼時候你會看到一個拐點，讓品牌想要雇傭那些他們想要尋找的有知識的人?了解AI的內容戰略家，就像你，你開始在描述中看到一個要點，我們希望人們對人工智能技術和它的能力有很強的理解，比如當它開始出現在工作清單上時，因為現在人們在尋找那些更聰明的人，嗯，更聰明的人才，那些探索過這方麵的人，並在這方麵獲得認證的人，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，AI運營人員，他會觀察所有不同的營銷領域試圖找到更有效的方法來做事情或者一個AI培訓師。我舉的對話代理的例子，一個人負責訓練，而人工智能在幾乎所有情況下，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。就像營銷AI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，如果你像一個縫補針，我們在書中用了一個例子，高等天體物理學家。建模宇宙的人，就像建造宇宙的模型，個性化的衣服，像縫紉。

(00:45:50)這是很有遠見的，但整個想法是，誰是最聰明的人，可以建立個性化的模型。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，可能你雇傭的是完全不同學科的人。如果你擔心你是一個大品牌擔心道德，偏見和數據集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，看到它的出現將會是非常有趣的。

(00:46:24)麥克壞了的:我想問你，保羅，你是否認為除此之外，還有什麼，我的意思是，短期的遊戲?我的意思是，我認為你可能會有一個很好的論點，對於很多市場營銷專業人士來說，你知道的，嶄露頭角的專業人士和已有的領導者，至少能夠可信地說這些東西，在你的簡曆或麵試中或其他你擁有的東西。

(00:46:48)有些人知道，使用人工智能來獲得營銷效果的基本知識。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)我們在研究所和機構的實習生知道一些他們的教授在大學裏不知道的東西，他們能夠在麵試中說，哦，你在用HubSpot。你使用Adobe嗎?你使用的技術能讓你更快地生成內容嗎?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采用和需要這種人才。一個是品牌驅動。所以cmo得到了。然後他們會尋找那些擁有這些知識和能力的人才。

(00:47:46)另一個是高等教育驅動的，大學實際上把它融入到課程和經驗中。然後，從下到上，也就是基層，這是更多的，我們在研究所所做的隻是試圖。創造一股從業者和領導者的風潮，他們尋求知識，並試圖這樣做，從本質上改變這個行業，讓那些人在他們的工作中變得如此優秀，仍然高效。

(00:48:15)他們得到了晉升，突然個性化經理變成了個性化副總裁。他們是通過人工智能工具實現的。他們的工作做得比任何人都好。就像，好吧，繼續提升那個人。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，這就是為什麼我們做一個像CML的AI，讓我們告訴領導層它是什麼樣子的。

(00:48:40)然後為營銷人員介紹人工智能。讓我們教任何想學這些東西的人，從實習生到首席營銷官。所以在協會，我們正試圖從很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)好像我們沒有和他們合作似的。美國公共關係協會。我一開始是做公關的，他們應該把這些東西教給公關和溝通專業人士。我們在書中有一章專門講那個領域。嗯，你知道，廣告協會，標記AMA，好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，這將給他們一個發展職業的機會。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點有點符合這個模式。如涉及他們。你不想讓他們害怕。所以，如果你是采用人工智能的領導者，你想要盡早教他們人工智能是什麼，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，讓他們覺得自己在定義未來，而不是被告知未來是什麼樣子。

(00:49:49)第九，關注人類和機器之間的相互學習。這個有點抽象，直到你打開它。但我之前說過，人類必須教機器。就像他們，他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。這是這個行業的術語嗎?

(00:50:09)就好像，好吧，你做了件好事。我們會給你加分，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，這是一個關於AlphaGo的精彩紀錄片，它是一個由穀歌深度思維製造的機器打敗了世界圍棋冠軍至少是西雅圖。在這部紀錄片裏。這都是在說機器是如何讓他成為更好的金牌選手的，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。機器做出的動作是他作為人類從未想過的。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。開始接受這樣一個事實:機器非常擅長預測事物，非常擅長推薦行動和行為。

(00:51:12)如果你是市場營銷者或商業領導者，你就會問，它為什麼會給出這樣的建議?它是如何到達觀眾那裏的?就像，我從來沒有想過要瞄準那些觀眾，怎麼會，怎麼會想到要這麼做。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可以學習。

(00:51:30)從人工智能。所以我認為那些接受並將其整合到他們的流程中的組織將會在前進中擁有巨大的競爭優勢。最後第10點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，我們為這次會議設定了這樣一個口號，更聰明，更有人性，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，你就可以把它們重新投資到獨特的人類事物上。因此，人工智能可以為你做這些，而不是花大量的時間發送個性化的電子郵件或弄清楚如何個性化它們。

(00:52:16)你現在把時間花在通過領英(LinkedIn)進行個人推廣上，在那裏你實際上是在與人們接觸，與他們聯係，並說，我能幫你做什麼?嗯，這是一個非常簡單的例子。你可以把時間投入到社區中，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，即有重複的過程，數據驅動的任務。然後花點時間，而不是減少人數，尋找方法，隻是不斷地裁員和原因。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，做一些人類特有的事情，一般來說，策略，一定程度上的創造力，我們可以用一整集講這個。同理心，你知道，這些是一些基本的技能和特征，是機器所不具備的。

(00:53:12)所以。好了。我會把它們過一遍。一次。我們必須邁出第一步，戰略性地把數據看作是成功的關鍵。第三，成為AI驅動技術的知情買家，為試點的用例確定優先級，定義優先業務目標和挑戰。六是教育和培養領導能力。

(00:53:37)重新想象你的8個營銷團隊。訓練你的團隊，一起探索AI。其中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。再次強調，cmos.com的AI，你可以得到完整的報告。呃，我們提到過幾次的人工智能營銷會議，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，即下一代領導者研討會。我們會討論很多這方麵的內容在研討會上，我們會更深入地討論如何成為下一代領導者。所以我們希望你能加入我們。請登錄www.maiconmaicon.ai了解更多有關活動的信息。

(00:54:26)我會講的，希望對大家有幫助。如果你是CML，太棒了。我們很樂意收到你的來信。我們一直在尋找故事來講述。所以如果你在做這方麵的工作，請在LinkedIn上聯係邁克和我。如果你隻是想弄清楚這些東西，那就加入社區吧。

(00:54:39)成為它的一部分。繼續，繼續參與，讓我們知道我們可以在你的旅程中如何幫助你。你有什麼最後的想法嗎?

(00:54:47)麥克壞了的:不，我想我們今天已經聊了很多了。我隻想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，我們甚至還沒有根據AI類別和營銷類別來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，我在播客號召行動方麵很爛。我總是忘記讓我的孩子在YouTube上看這些視頻，他們總是會說，哦，我一定要給它點讚。我從來沒說過，但這次我會說的。如果你在聽播客，一定要給它點讚，訂閱，不管你做什麼播客。

(00:55:23)嗯，這個，我們也把這些作為YouTube視頻發布。所以如果你，如果你想看看我和邁克，無論出於什麼原因，在你聽的時候，你也可以觀看YouTube視頻。嗯，如果你在YouTube上，不知道那些播客，你可以去。在那邊的播客網絡上。所以,是的。我一定會回來的。

(00:55:41)我們試著每周做一次。嗯，如果不是每周在播客上幾次的話，敬請期待。我們將會分解這本書中關於人工智能的部分。我們將為分析和通信做人工智能為電子郵件營銷做人工智能為內容營銷做人工智能。所以我們將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，那是第17集。是的。那個在那兒，我們要繼續把這些東西打包。再說一遍，我們的整個任務是讓這些東西平易近人，可操作，讓營銷人員容易接觸到，無論你是實習生還是蒸籠工。

(00:56:15)所以謝謝你的加入。繼續保持好奇心，探索人工智能。我們將在下次的營銷AI秀上再次與你交談。謝謝你邁克。謝謝保羅。再見。

(00:56:28)感謝收聽The Marketing AI Show。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。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。查看我們的免費每月在線研討會，探索幾十個在線課程和專業證書，直到下次，保持好奇心，探索人工智能。