BYO-AI正在改变营销人员分析数据的方式，简化工作流程并减少阻力。

要点：

• 营销分析中的AI已超越炒作阶段。营销人员正在发现AI的实际应用，尤其是在数据分析方面。

• BYO-AI简化了工作流程。定制AI助手帮助营销团队使用熟悉的工具，提高效率。

• RAG正在重塑分析。检索增强生成(RAG)增强了AI提供丰富上下文和行业特定见解的能力。

2025年AI正逐步演变为实用的商业工具。营销人员正在发现AI在何处最能为他们服务，尤其是在分析领域。营销分析专业人员正在加深对AI用例收获的理解，并确定AI解决方案如何最能支持他们的工作。这种支持对关键结果指标(OKR)具有重要影响——这些指标影响着重要的业务目标。

让我们来看看影响营销分析策略的一些主要AI趋势。

BYO-AI的兴起为数据可视化和分析提供了更快的方式

还记得智能手机和平板电脑刚流行时的自带设备(BYOD)趋势吗?专业人员会尝试使用适合他们需求的不同设备。

专业人员中正在出现一种类似的新兴技术趋势——自带人工智能(BYO-AI)。这种趋势是指人们学习如何将自己的个人AI助手(无论是自制工具还是购买的服务)整合到他们的工作流程中。对营销团队而言，好处是他们拥有感觉熟悉的AI界面，使他们能够专注于分析的结果。

多种市场产品的推出将加速这些代理的传播。这些产品的推出取决于所使用的应用程序。一个例子是为独立开发者环境(IDE)引入的AI助手。IDE用于应用程序和软件开发，其中一些越来越多地用于数据建模——一个用于市场需求预测和业务中其他预测性分析的高级分析主题。

IDE中的AI助手正在简化营销分析

IDE中的AI助手整合信息并提供建议;例如，在语法方面，有许多代理，如Github Copilot和Amazon Q。最终结果是使工作流程更加轻松，尤其是对于迭代的营销分析。

BYO-AI为分析带来的最终价值在于，分析师可以利用他们已经熟悉的设备和软件。这使他们能够更快地进行分析。它还使他们能够更容易地采用尖端的新功能和增强型应用程序，并减少可能提高整体技术成本的培训障碍。

Mini GPTs正在提高数据分析效率

BYO-AI的一个明显影响是我在另一篇文章中解释的Mini GPTs——ChatGPT的定制GPT和Gemini Gems。Mini GPTs是用户可以为私有或公共用途围绕特定文档或媒体创建的代理。每个Mini GPT都有一个构建器，允许用户创建作为一组指令和假设的代理文档和指令。

这些Mini GPTs通过简化大型文档和数据集的审查，使数据分析师受益。想象一下，可用于在给定数据集上创建预测的白皮书和统计文档。此外，想象一下，这些助手中已经设置了报告文档的指南。结果是受AI影响的代理，这些代理可帮助分析师减少创建探索性数据分析和在所需的企业框架中编写报告的时间，扩展AI可以简化任务的分析用例。

AI使客户数据更易于探索和清理

随着AI代理越来越多地融入与分析相关的工作流程，分析师正在发现如何使用助手更快地识别数据中的统计模式。

像Claude、ChatGPT、Gemini和Propensity这样的大型语言模型正在将数据准备从技术挑战转变为直观对话。例如，营销团队现在可以创建专门在其数据清理协议和业务规则上训练的自定义GPT，确保所有分析师之间的一致性，同时保持公司特定的要求。

RAG正在提升AI驱动的数据标准化

当与检索增强生成(RAG)功能相结合时，这些AI工具变得非常强大。通过连接到公司的历史数据清理决策和特定领域规则，AI可以提供上下文感知的数据标准化建议。分析师可能会要求ChatGPT在保持与之前活动中类似数据处理一致性的同时清理新数据集，或使用Claude识别偏离既定客户行为基准的模式。

这种影响不仅限于数据清理。这些工具正在成为数据探索中的协作伙伴，提示意外的相关性，并帮助将复杂模式转化为可操作的见解。例如，经过定制的代理可能会自动标记与历史趋势不同的客户行为的季节性模式，或识别传统分析可能会错过的新兴客户细分群体。

数据准备和探索能力的这种发展直接桥接到团队如何可视化和分析他们的数据，使整个分析工作流程更加高效且富有洞察力。

RAG对于专业AI协助的日益重要性

2025年，检索增强生成(RAG)正成为营销分析领域的颠覆者。这项技术允许AI模型将其通用知识与特定且最新的公司数据相结合，创建更准确且上下文相关的见解。营销团队发现RAG在多个关键应用中特别有价值。

例如，在分析客户反馈时，启用RAG的AI可以从历史客户交互数据和当前市场趋势中提取信息，以提供更深入的见解。这意味着营销分析师可以快速识别客户行为中的新兴模式，同时保持对其品牌独特市场定位和历史背景的理解。

RAG正在打破数据孤岛，以获得更明智的见解

该技术还在改变营销团队处理庞大数据仓库的方式。RAG允许团队创建能够跨多个来源(从社交媒体指标到销售数字再到活动绩效数据)访问和分析数据的AI助手，同时保持对其特定行业背景的准确性和相关性，而不是在断开连接的数据孤岛中挣扎。

AI中的文化智能：RAG如何增强市场相关性

RAG价值的一个典型例子是AI模型Latimer，这是一个大型语言模型(LLM)，旨在解决AI模型中的文化偏见问题。通过使用RAG，Latimer可以在其基本训练之外纳入实时文化见解和人口统计数据，帮助营销团队创建更具文化细微差别和相关性的活动。此应用证明了RAG不仅关乎提高技术准确性，还关乎增强营销分析的文化智能。

营销分析平台中RAG的采用也在简化报告流程。分析师现在可以生成既基于数据又富含叙述的见解，将历史绩效指标与当前市场动态相结合，创建更全面且可操作的报告。

分析领域接下来将发生哪些变化?

2024年，AI模型的引入主导了商业和科技新闻。今年，我们将看到基于AI的解决方案功能如何将这些分析趋势融合在一起。营销人员应关注自动化见解，这些见解能够呈现关键指标的变化，以及无缝执行报告任务的自定义报告生成，还有准确检测异常模式和异常情况。

这些功能将揭示实际应用场景，特别是在出现细微客户体验实例时特别有价值。例如，营销人员将评估像Google Looker这样的解决方案如何利用智能体来配合他们的工作流程。

如果营销人员正在实施增强型AI分析，他们应关注如何改进客观关键结果(OKR)。业务绩效通常归结为监控影响OKR的活动，因此用于此类监控的AI分析应成为优先事项。

自主式AI将重塑营销分析策略

随着影响分析的AI炒作，自主式AI(在服务于客户或为团队进行软件开发的流程中服务的AI助手的协调)也将随之发展。很快，衡量自主式AI的性能对于实现运营目标将至关重要。由于自主式AI仍然是一个全新领域，营销人员有时间了解分析策略并确定最佳实践。

过去两年出现了大量AI工具，令许多仍在确定哪些AI工具值得使用的专业人员感到不知所措。数据分析师和营销经理需要找到最佳解决方案选择，这些选择能完成与客户数据策略相一致的分析任务。

关于基于AI的营销分析的核心问题

以下是关于AI如何改变分析的主题的两个核心问题的总结：

分析解决方案中可以包含哪些OKR?

确定哪些OKR应出现在分析仪表板中回答了这个问题。监控业务活动意味着了解需要监控哪些指标。只有当相关指标在仪表板或通过数据产品可视化时，对这些活动的管理才会发生。

AI可以对数据产生什么影响?

AI可用于许多用例。要了解AI在分析实例中的业务价值，营销人员应盘点智能体可以对正在分析的数据执行哪些操作。