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計算並交付投資報酬率
追蹤與分析指標：使用 Google Ads 等人工
預測投資報酬率： IBM Watson 等人工智慧工具可以分析行銷活動績效，預測新產品發布的潛在投資報酬率，以便行銷人員可以更有效地進行規劃。
確定具有 哥倫比亞 WhatsApp 負責人 成本效益的管道：您可以使用人工智慧平台（例如HubSpot）來比較社群媒體廣告與電子郵件行銷的投資報酬率。
優化預算：人工智慧工具可以建議不同行銷活動中的最佳預算分配，以實現最佳回報。
全通路策略
整合和分析數據：使用 ChatGPT 等人工智慧工具收集和處理來自各種來源的數據，以全面了解不同平台上的客戶行為。
優化跨通路活動：使用 Google Analytics 360 追蹤轉換並將其歸因於不同的行銷管道，以深入了解推動銷售的管道。
增強客戶旅程：您可以利用人工智慧來規劃從初次接觸到購買的客戶旅程，以確定增強體驗的機會。
提供即時見解：使用 Adob​​e Analytics 等工具來追蹤全通路策略的有效性並提供改進見解。
戰略創新
識別新趨勢和技術：分析大量數據以找出市場即將出現的趨勢和潛在的干擾。
支援創新：使用 Crayon 等人工智慧工具來追蹤競爭對手的活動和客戶評論，以識別市場差距。
生成解決方案：透過使用 Claude 等人工智慧工具來建議行銷角度或活動主題，集思廣益並為活動產生創意解決方案。
人工智慧有哪些風險和道德影響？
人工智慧為公司帶來風險（包括道德風險）。作為一種快速發展的生成性技術，公司需要對任何風險採取全面的方法，包括明確的策略、良好的治理和對負責任的人工智慧的承諾。

讓我們來看看人工智慧帶來的五個最常見的風險。

促進偏見——人工智慧正在使用公司數據來提供見解並做出決策，因此確保該數據不存在固有偏見非常重要。例如，一項研究發現，人工智慧促使醫療專業人員更加關注白人而不是黑人，這意味著許多需要照護的高風險患者沒有接受治療。
缺乏透明度——人們需要了解人工智慧正在查看哪些數據以及它如何得出結論或見解才能保持透明。否則可能會缺乏對技術的信任。
工作流失－人工智慧驅動的自動化有可能導致失業。勞動力需要適應並提高技能，以利用人工智慧的力量，以便他們能夠過渡到新的角色。
侵犯隱私－人工智慧技術從各種管道收集和分析大量資料。公司需要透過遵守GDPR等資料法規並制定隱私指南來保護客戶資訊。
錯誤訊息和假訊息－人工智慧可以產生傳播虛假訊息或操縱公眾輿論的內容。例如，網路犯罪分子利用防偽技術來策劃網路釣魚詐騙或身分盜竊。在最近發生的事件中，一家跨國公司的一名財務人員在視訊電話會議中利用 Deepfake 技術冒充該公司的 CFO，被騙向詐騙者支付了 2500 萬美元。
公司有責任了解人工智慧的風險，並制定計劃或策略來最大限度地降低這些風險，特別是對客戶或客戶而言。