MMA与Punctuate合作发布的《2024年营销中的人工智能现状：人工智能趋势与可操作见解报告》，基于2023年10月至2024年3月对322家企业的调研在线股票配资门户网站，聚焦亚太地区营销领域AI应用现状、趋势与挑战，为企业提供 actionable 参考。
报告显示，亚太地区营销AI adoption 呈“中间集中、两极分散”格局：36.96%的企业处于实验阶段，36.02%实现部分集成，仅12.73%完成全面整合，12.11%未采用。从应用深度看，24.53%企业AI融入程度低，36.02%为中等，仅11.49%达高或极高水平，反映多数企业仍处AI探索与初步落地阶段。
AI在营销中的应用场景聚焦三大核心领域。一是个性化体验，50.31%企业用AI做个性化推荐，57.45%用于客户洞察，如时尚零售商借AI分析消费行为推荐商品，提升复购与忠诚度；二是数据 analytics 升级，AI能实时分析多触点数据、精准细分人群并预测趋势，助力优化营销决策与资源分配；三是客户交互自动化，62.11%企业部署AI聊天机器人，24小时响应常规咨询，释放人力处理复杂问题，同时降低运营成本，还能收集交互数据反哺产品与服务优化。此外，生成式AI探索活跃，38.51%企业处于探索阶段，29.19%启动早期应用，主要用于内容创作与创新，63.98%企业认为其能提升客户体验，57.76%认可其驱动创新的价值。
展开剩余81%AI应用面临两大核心挑战。技能与培训缺口最突出，62.42%企业提及此问题，AI技术操作、数据解读等专业能力不足制约落地；成本压力次之，31.06%企业认为AI技术投入高。伦理与风险也不容忽视，70.19%企业担忧数据隐私，50.31%关注算法偏见，48.45%警惕生成式AI的虚假回答，且仅23.6%企业制定AI风险应对策略，70.81%虽意识到伦理问题，但实际行动滞后。
针对上述问题，报告提出多维度建议。企业需加大培训投入，通过工作坊、认证课程等提升团队AI技能，同时促进营销与数据科学团队协作；平衡成本与收益，优先试点高回报场景（如个性化推荐、聊天机器人），再逐步扩展；建立伦理与风险管控体系，制定数据隐私保护、算法审查机制，主动应对偏见与虚假信息风险；借助外部资源，如行业报告、技术伙伴合作，加速AI落地。未来，随着AI技术迭代，其在营销中的应用将更深入，企业需主动拥抱变革，方能在竞争中占据优势。
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