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业务灵活性

AI 試點投資報酬率

Don’t Call It a Failure: A Business-Agility Reading of the “95% of AI Pilots” Story

If you have ever worked in PR or social, you know the feeling. We spent years debating ROI for activities that clearly mattered but did not fit neatly into last-click spreadsheets. Now we have a once-in-a-generation capability, and some are ready to declare defeat because the P&L did not move in six months. That is not how transformation is measured. It is how halftime is misread.

To be clear: the State of AI in Business 2025 report from MIT’s Project NANDA is worth your time. It’s made waves with a striking figure—95% of enterprise GenAI pilots haven’t delivered measurable P&L impact. The authors also label this work as an early snapshot (January–June 2025), which is important context. Early data, transparent limitations, and a conversation worth having. From a business-agility perspective, the conversation is not “Is AI failing?” The conversation is “Are we running the work in a way that creates measurable flow, safe learning, and compounding value?”

Below is the same storyline, retold with business-agility lenses.

What an Agile Organization Asks First

  1. Who is the customer of this pilot, and what problem are we solving for them today? Define the user, the job to be done, and the pain you are trying to remove this quarter.
  2. What is our hypothesis and what would disprove it? Write it down. Choose the smallest slice that can test it in production-like conditions.
  3. What evidence will we accept before P&L shows up? Flow and quality are the leading indicators. Finance is the lagging proof.

When those three questions are explicit, pilots stop being demos and start being experiments.

Six Months Is Not a Verdict, It Is a Cadence

Six months equals a handful of sprints with room for two or three inspect-and-adapt cycles. That is enough time to learn about permissions, routing, data quality, latency, handoffs, exception paths, and human-in-the-loop. It is not enough time to rewire multiple core workflows, retrain large teams, harden guardrails, and push improvements all the way to audited P&L. In agility we timebox to learn, then decide to scale or stop based on evidence, not on optimism.

Measure Flow First, Finance Next

Direct profit is the destination. Flow tells you whether you are moving toward that destination. Treat these as agility leading indicators that should move in months 1 to 6:

  • Lead time from request to result
  • 吞吐量 per week for the target workflow
  • Rework rateexception rate
  • Escaped error ratedefect containment
  • Adoption: assisted tasks per user per day, active minutes in the workflow
  • Risk posture: flagged issues reduced, review time reduced
  • Customer outcomes: response time, first-contact resolution, CSAT or NPS deltas

If these signals improve and remain stable, the P&L generally moves between months 9 and 18, which is when scale begins and setup ends.

From Demo Theater to Workflow Reality

Agility favors working solutions in real paths over polished demos. Three practical shifts turn pilots into value delivery:

  1. Value slicing: release a narrow, end-to-end slice that touches the system of record and the approval path.
  2. Definition of Ready and Definition of Done: no work enters a sprint unless data access, privacy constraints, and success metrics are clear; no work is done until telemetry, audit trails, and rollback are live.
  3. Guardrails, not gates: security, risk, legal, and compliance sit in weekly reviews with product and operations. The objective is to design safe defaults that enable flow, not to pause work until the quarter ends.

Organize for Learning, Not Heroics

  • One owner, one workflow, one data source for the first slice. Reduce coordination drag.
  • Cross-functional team: product, operations, data, engineering, risk, and finance see the same board and the same metrics.
  • Limit WIP: stop starting and start finishing. Too many pilots create false positives and thin learning.
  • Weekly retros: surface blockers early, adjust scope, and rotate one small improvement per week into the Definition of Done.

The Right Scoreboard for Month Six

Executives should expect a two-line scorecard at the six-month mark:

  1. Flow and quality: the leading metrics listed above with before-and-after deltas and stability bands.
  2. Finance translation: hours avoided, error costs avoided, cycle time value released, revenue capture unlocked, risk reduction quantified. These are not GAAP yet. They are the audited trail that justifies scale.

If the flow line is up and stable, and the finance translation is credible, scale. If not, stop or rescope. Either outcome is success because you learned at low cost.

Why the “95%” Headline Can Be True and Misleading

It can be true that most pilots did not show direct P&L in six months. It can also be misleading if those pilots were not designed as agile experiments with explicit leading indicators, working slices, and weekly inspection. Agility does not promise instant profit. It promises faster truth. That is exactly what leaders need.

A Friendly Challenge to Colleagues

Before we declare the technology a failure, let us adopt an agility scoreboard and cadence. Write the hypothesis. Slice the value. Measure the flow. Invite Finance and Risk into the retro. Decide based on evidence. Then repeat.

Your turn: What is one flow metric you trust and one cadence habit that kept your pilot honest? Please comment on our LinkedIn Article!

#StateofAI2025 #BusinessAgility #ContinuousImprovement #AIROI #ChangeManagement

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业务灵活性

教學和學習不僅限於成績

超越成績的教學之旅:利用敏捷、人工智慧和遊戲重塑教育

每一次史詩般的旅程,無論是弗羅多在《末日山》中的探險, 魔戒路克天行者成為絕地武士的道路 星際大戰或航行 企業星際爭霸戰,這些旅程並不是從等級開始的。沒有一位英雄在踏上冒險之旅時會被評為 A、B 或不及格。相反,他們從一個令人信服的使命、一個需要克服的挑戰開始。他們的旅程充滿了里程碑、障礙、懷疑和勝利。它永遠不會被簡化為百分比分數。

然而,在教育中,我們常常將學生視為僅僅是尺度上的點,而不是探索廣闊知識領域的探索者。

正如 Daniel Pink (2025) 在 華盛頓郵報在他的觀點文章中 為什麼不廢除成績,成績膨脹的影響凸顯了這種方法的意外後果,引發了批判性反思:為什麼我們將成績視為障礙而不是動態檢查點?

相反,為什麼不將教育遊戲化,將評估轉變為里程碑時刻,使其成為學生在繼續前進之前確認是否掌握基本技能的通過或失敗的標誌,就像遊戲或商業模擬中的檢查點一樣?

在商業教育中,目標是讓學生為應對現實世界的不可預測性做好準備,其重點應該從僅僅在考試中取得好成績轉向掌握、適應性和實踐能力。本文探討了超越傳統評分系統的可能性,受到人機互補性、商業敏捷性原則和遊戲化模型的啟發,創造出引人入勝、不斷迭代、以技能為中心的學習體驗。這些想法與 教學宣言,強調適應性而非規定性的教學方法、協作而非個人成就、學習成果的實現而非學生測試、學生驅動的探究而非課堂講授、演示和應用而非信息積累、持續改進而非維持現行實踐(Krehbiel 等,2017)。

1. 人機互補:更聰明的學習方法

人工智慧作為自適應學習助手

人工智慧平台可以根據每個學生獨特的學習進度和學習風格客製化教育內容,從而減輕對嚴格的評分結構的需求。人工智慧不必強迫所有學生以相同的速度學習相同的課程,而是可以:

  • 個人化學習路徑:自適應人工智慧系統,例如Coursera、Duolingo 和 Khan Academy 所使用的系統,提供即時回饋和客製化練習以加強弱點(Deci & Ryan,1985)。
  • 追蹤能力隨時間的成長:人工智慧不再依賴一次性的成績,而是可以追蹤關鍵技能領域的進度,並提供數據驅動的學生發展洞察。
  • 減少評估中的主觀偏見:與因教師而異的傳統評分不同,人工智慧驅動的評估工具(例如,人工智慧驅動的論文評分和自動技能評估)提供了更高的一致性和公平性(Dweck,2006)。

人工智慧作為導師和指導者

  • 對話式 AI 工具(如 ChatGPT、Claude 或 DeepSeek)可以作為按需導師,回答問題、解釋概念並提供超出單一教授能力的個人化回饋。
  • 人工智慧驅動的模擬和虛擬實境工具讓學生能夠練習真實的商業場景,在無風險的環境中提高他們的批判性思維和解決問題的能力。

這種轉變分散了傳統的成績權威,轉而注重技能的掌握,這與 Pink (2025) 所呼籲的更有意義和個性化的評估體系相一致。

2. 業務敏捷性教育:以迭代方式學習,而非以分數為單位

將敏捷原則應用於教育

業務敏捷性強調迭代、回饋循環、適應性和持續學習——這些品質自然地支持無等級教育。與傳統的評分方式不同,學生可以根據基於能力的進展、真實世界的專案和迭代回饋循環進行評估 (Goodhart,1975)。這 教學宣言 進一步強化了這種需求,主張以學生為主導的探究,而非被動的課堂講課;以學生演示,而非死記硬背的信息積累(Krehbiel 等,2017)。

  • Scrum 學習:課程可以像 Scrum 衝刺那樣構建,學生可以在短暫、迭代的周期內完成真實世界的專案。教師和人工智慧導師提供回饋,確保持續進步而不是一次性評分。
  • 看板助您自主掌握進度:學生不需要參加固定的 15 週課程,而是透過看板式學習板按照自己的步調從基礎知識進步到專家級應用。
  • OKR(目標和關鍵結果)優於字母等級:學生設定自己的學習目標並透過關鍵結果追蹤進度,就像現代企業衡量成功一樣。

將遊戲化評估作為里程碑

測驗、考試和練習並非被取消,而是可以重新定義為類似遊戲的里程碑。學生可以:

  • 多次嘗試挑戰直到掌握為止,就像商業模擬或認證考試一樣。
  • 獲得技能徽章而不是字母等級,創建類似於專業微認證的可見成就標記(Kohn,1999)。
  • 透過能力水準的提高,就像公司環境中結構化的入職流程一樣。
  • 使用人工智慧驅動的挑戰來驗證現實世界的商業能力,讓學生將技能應用於模擬的商業問題。

在這個模型中,失敗不是終點,而是一個迭代的機會——確保學生深入吸收材料,而不僅僅是追求及格分數。

3. 商業教育的未來:以技能為基礎、以人工智慧為輔助、以敏捷為本

教育是未來勞動力的模擬

透過將人工智慧作為助手並將敏捷方法融入教育,學生將更好地滿足勞動力的實際需求。未來的工作將越來越以專案為基礎、跨學科和適應性強——我們的教育體系應該反映這一點。

  • 人工智慧驅動的招募技能評估:Google和特斯拉等雇主正在放棄基於 GPA 的招聘,轉而採用基於技能的評估。人工智慧可以透過人工智慧面試、程式設計挑戰或案例研究評估來促進能力驗證,取代過時的成績單和 GPA。
  • 人工智慧和軟技能發展:除了技術學習之外,VR 同理心訓練和對話式 AI 角色扮演等人工智慧工具還可以幫助學生培養情緒智商、領導力和談判技能,這些技能對於商業成功至關重要。

以持續成長取代嚴格的時間表

學生不應固定接受三年或四年的學位,而應具有以下彈性:

  • 按照自己的步調學習模組,並在此過程中獲得技能徽章。
  • 在跨學科團隊中學習,解決跨職能專案中的行銷、銷售、財務和人工智慧驅動的分析問題。
  • 立即在現實環境中應用學習,就像敏捷的企業實施持續的回饋和迭代而不是等待年終的績效評估。

從成績到成長,人工智慧輔助且敏捷

丹尼爾·平克 (Daniel Pink) (2025) 關於取消成績的論點是對教育改革的有力呼籲——這與人工智慧驅動的個人化和業務敏捷性原則自然相一致。

透過擺脫嚴格的評分制度,我們可以:

  • 從績效目標(獲得 A)轉變為學習目標(實現現實世界的掌握)。
  • 以基於能力的評估取代過時的成績單,並透過人工智慧驅動的技能追蹤和敘述回饋進行豐富。
  • 從靜態、有時限的學位模式轉變為敏捷、基於專案和人工智慧輔助的學習生態系統。

這種方法不僅使教育變得更好,而且還讓學生為未來的商業世界做好準備,在那裡適應性、批判性思維和人工智慧的流暢性將決定成功。

参考资料

Deci, EL, & Ryan, RM (1985)。 人類行為的內在動機和自我決定。 全會出版社。

Dweck,CS(2006)。 心態:成功的新心理學。 蘭登書屋。

Goodhart,CAE(1975)。 “貨幣管理問題:英國的經驗。” 貨幣經濟學論文, 卷我,澳洲儲備銀行。

Kohn,A.(1999 年)。 我們的孩子應得的學校:超越傳統課堂和「更嚴格的標準」。 霍頓米夫林。

Krehbiel,TC 等人。 (2017)。 教學和學習的敏捷宣言。 有效教學雜誌,17(2), 90-111.

Pink,D.(2025)。 為什麼不廢除成績? 《華盛頓郵報》。 https://www.washingtonpost.com/opinions/2025/03/03/grade-inflation-why-not/

摄影师 Element5數字

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业务灵活性

銷售行銷 AI 敏捷性

人工智慧和業務敏捷時代的銷售和行銷協作

銷售與行銷緊張的現實

商業世界中最大的誤解之一是,銷售和行銷協調意味著他們必須完全同步,無縫銜接、無壓力地工作,並在所有事情上完全達成一致。但事實上,這是不切實際的。這兩個團隊有著不同的目標、激勵因素和營運方法。但這並不意味著他們無法有效合作。

公司不應該強加和諧,而應該建立結構化系統,使兩個團隊能夠作為互補的力量而不是對手發揮作用。其中的關鍵不在於團隊建立練習或人工智慧合作,而是利用人工智慧、採用業務敏捷性原則並培育數據驅動的文化以實現可衡量的成果。

為什麼銷售和行銷天生就存在矛盾

• 銷售專注於短期收入→他們需要立即獲得結果,希望獲得快速成交的高品質潛在客戶,並且經常處理不可預測的客戶行為。
• 行銷著重長期品牌成長→他們專注於市場定位、知名度、需求創造和可能需要數月才能產生回報的策略。
• 銷售人員認為行銷脫離現實→銷售代表經常抱怨行銷工作產生的潛在客戶品質低下,或過於注重抽象的品牌訊息而不是真正的買家痛點。
• 行銷人員認為銷售只是戰術性的、目光短淺的 → 行銷人員經常會因為銷售人員跟進銷售線索不夠快或不培養銷售線索就過快地拒絕他們而感到沮喪。

人工智慧和業務敏捷性如何解決這個問題

1. 用於潛在客戶評分和預測分析的人工智慧→人工智慧驅動的潛在客戶評分可以幫助確定哪些潛在客戶值得追求,從而減少銷售和行銷之間的摩擦。
2. 銷售和行銷的敏捷框架→業務敏捷性原則鼓勵迭代協作、頻繁的回饋循環和共擔責任。
3. 用於內容個人化和定位的人工智慧→人工智慧可以提供對客戶行為的即時洞察,使行銷能夠創建更相關的資訊和銷售宣傳。
4. 人工智慧驅動的銷售支援→自動化指導工具、聊天機器人和虛擬助理幫助銷售代表即時與潛在客戶互動,而不只依賴行銷。

銷售與行銷關係失調的陷阱

1. 潛在客戶管理和轉換率不佳
• 人工智慧解決方案:預測分析有助於確保僅將最有意願的潛在客戶傳遞給銷售人員。
• 敏捷解決方案:銷售和行銷之間的日常會議確保銷售線索品質的持續提升。
2. 資訊混亂,客戶困惑
• AI 解決方案:AI 驅動的 CRM 工具透過追蹤每個客戶互動來確保訊息傳遞的一致性。
• 敏捷解決方案:行銷和銷售之間定期進行衝刺評審,以協調訊息傳遞和策略。
3.浪費預算和資源
• AI 解決方案:AI 可以即時分析行銷活動的投資報酬率,讓行銷能夠快速轉型。
• 敏捷解決方案:回顧可以找出浪費的努力,改善未來的行銷投資。
4. 缺乏問責制和相互指責
• AI 解決方案:AI 驅動的績效儀表板突顯潛在客戶在漏斗中流失的位置,從而使責任變得透明。
• 敏捷解決方案:銷售和行銷共享 OKR(目標和關鍵結果)可防止孤島出現。

人工智慧與敏捷時代的真正協調是什麼樣的

1. 共享定義和明確的成功標準
• 人工智慧驅動的潛在客戶資格審查→人工智慧評分模型確保只有具有高轉換潛力的潛在客戶才能實現銷售。
• 敏捷跨職能合作→行銷與銷售團隊參加聯合衝刺規劃會議。
2. 銷售和行銷訊息的合作
• 情緒分析人工智慧→人工智慧可以分析客戶回饋,以改善銷售宣傳和行銷活動。
• 敏捷訊息傳遞研討會→聯合研討會讓兩個團隊根據迭代回饋來改善訊息傳遞。
3. 銷售宣傳測試框架
• 人工智慧增強測試→人工智慧分析追蹤哪些銷售宣傳最能引起潛在客戶的共鳴。
• 敏捷回饋循環→銷售代表即時測試新訊息並提供即時回饋。
4.數據驅動的決策
• AI 預測洞察→AI 工具預測哪些行銷策略將產生最佳潛在客戶。
• 敏捷迭代週期→持續改善週期確保資料驅動的決策。
5. 高階主管問責
• 人工智慧驅動的績效追蹤→儀表板可即時顯示銷售和行銷的績效。
• 敏捷共享 KPI → 兩個團隊共同承擔收入成長和客戶成功的責任。

從功能障礙到協作

最好的公司會確保雙方的協調一致,確保任何一個團隊在沒有另一個團隊的情況下都無法取得成功。人工智慧和業務敏捷性創造了一個自我強化的系統,使銷售和行銷自然地結合。

邁向人工智慧驅動的敏捷銷售行銷協調的步驟

步驟 1:讓銷售儘早參與定位
• 人工智慧分析過去的交易,以了解哪些客戶群最有利可圖。
• 敏捷協作確保兩個團隊的即時輸入以完善定位。

第 2 步:利用 AI 洞察共同製定銷售方案
• 人工智慧內容優化工具有助於完善最有效的訊息傳遞。
• 敏捷迭代確保行銷和銷售部門不斷測試和改進銷售宣傳。

步驟3:建立持續的回饋循環
• AI 從 CRM、社群媒體和客戶回饋提供自動化的效能洞察。
• 敏捷的回饋週期確保銷售和行銷快速迭代以最大限度提高效率。

步驟 4:透過人工智慧和敏捷指標讓兩個團隊承擔責任
• AI 提供歸因模型,準確顯示哪些努力可以帶來收入。
• 敏捷共享的KPI確保相互負責和成功。

結論:銷售與行銷協作的未來

銷售和行銷的協調不是要讓他們成為最好的朋友,而是要建立一個兩個團隊相互依賴工作的系統。透過利用人工智慧、整合業務敏捷性並培養持續協作的文化,公司可以打破孤島、消除低效率並最大限度地發揮收入潛力。

摄影师 瓦爾丹·帕皮基揚

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敏捷营销

敏捷+人工智慧行銷?

為什麼敏捷 + AI 行銷可能是讓行銷避免陷入混亂的唯一方法

不受監管、不受結構、不負責任的行銷世界

行銷是最重要的 重要職能 在任何行業中。然而,它仍然存在 監管最少、結構最鬆散、責任最不明確的職業之一 在企業界。

不同於 會計、人力資源或商業法,專業人士必須遵循 嚴格的法規、行業最佳實踐和許可要求,行銷幾乎 零外部監督:

✅ 無需許可要求。
✅ 沒有普遍接受的業界標準。
✅ 無需認證即可領導行銷團隊。

行銷專業人員 不必遵守任何正式規則更重要的是, 無論他們的決定多麼糟糕,沒有人會失去「實踐」行銷的權利.

  • 如果會計師財務管理不善,他們可能會失去 CPA 執照。
  • 如果律師犯下重大錯誤,他們可能會被取消律師資格。
  • 如果人力資源違反勞動法,該公司可能會被起訴,並追究專業人士的責任。
  • 如果行銷人員花了$10百萬的預算卻得不到任何投資回報怎麼辦? ....他們只需更新自己的 LinkedIn 即可在其他地方找到工作。

這就是為什麼,根據 《哈佛商業評論》顯示,80% 的 CEO 不信任或對他們的首席行銷長 (CMO) 印像不佳。

行銷被視為 成本中心,而非策略資產因為它缺乏 產業原則、可衡量的責任以及公認的成功框架.

那我們該如何解決這個困境呢?行銷人員如何確保他們能夠 與人工智慧驅動的未來相關嗎?

答案是 敏捷行銷-透過人工智慧增強。


1. 行銷是唯一沒有執照或持續產業監督的職業之一

讓我們明確一點: 根本不存在失去行銷執照的事情,因為一開始就沒有許可證。

在大多數業務功能中, 災難性錯誤會產生後果:

  • 會計: 註冊會計師可能會因財務管理不善而被吊銷執照或面臨法律訴訟。
  • 人力資源: 如果人力資源專業人士違反就業規定,可能會面臨訴訟。
  • 合法的: 律師可以 被取消律師資格 因違反道德規範。

但在行銷方面呢? 失敗的唯一後果可能是在另一家公司獲得新的職位。

這種缺乏結構導致 浪費、低效率和缺乏信任 來自那些認為行銷不僅僅是一種 預算黑洞.


2. 行銷沒有普遍接受的原則或標準化的最佳實踐

想像一下 會計沒有 GAAP(公認會計原則) 或者 法律沒有專業和道德標準。

這就是 確切地 行銷會發生什麼事:

❌ 沒有全球性的執行標準。
❌ 沒有普遍接受的測量架構。
❌ 沒有明確的成功定義 主觀解釋。

行銷 不斷變化,這意味著 一年前有效的策略今天可能毫無用處.

這導致 隨機決策 基於:

  • 趨勢而不是數據。
  • 個人觀點,而非可衡量的業務影響。
  • 炒作驅動的支出而不是策略性的資源配置。

結果如何?企業在不知情的情況下投入數百萬美元進行行銷 哪些部分真正推動了業務成果。


3. 行銷預算龐大,但責任感低

行銷控制 一些最大的預算 在一個組織中,但它是 最不負責任 談到投資報酬率 (ROI) 時,

  • 研究表明 所有行銷支出的 50% 都被浪費, 但 大多數公司不知道是哪一半。
  • 行銷團隊經常 無法將他們的努力直接與收入聯繫起來.
  • 執行長和財務長經常 質疑行銷是否真的有助於企業成功.

如果 會計 如果這樣下去,公司就會倒閉。

但在行銷中, 這被視為標準做法。


4. 孤島問題:行銷團隊之間不交流

行銷 喜歡筒倉:

  • "(《世界人权宣言》) 社群媒體團隊 不和 SEO團隊.
  • "(《世界人权宣言》) 內容團隊 不和 銷售團隊.
  • "(《世界人权宣言》) 品牌團隊 不和 數據團隊.

這導致:

訊息傳遞不一致 跨行銷管道。
多餘的活動浪費預算。
與整體業務目標不一致。

大多數行銷團隊 甚至不知道公司的完整策略—他們被困在自己的孤島中,只專注 他們在拼圖中佔據的那小塊碎片。

敏捷营销 打破這些孤島 並迫使合作。


5. 行銷的道德崩塌:不惜一切代價侵犯隱私

中的一個 最醜陋的真相 關於現代行銷的是 消費者隱私被視為不便 而不是一項基本權利。

  • 持續追蹤網路活動—即使消費者明確選擇退出。
  • 過多的重定向廣告 追蹤人們造訪的每個網站。
  • 操縱個人化策略 這會損害消費者的信任。

行銷沉迷於 不惜一切代價進行轉換 導致 廣泛的道德擔憂, 和 行銷人員已經喪失了道德準則。

這怎麼可能對 行銷業的聲譽?這也難怪 人們不再相信行銷。

敏捷营销 迫使行銷人員專注於客戶關係、透明度和道德數據實踐。


6.「9個月內成為專家」的問題

行銷是唯一一個 只需 9 個月,您就可以從完全的初學者變成“專家”。

  • 無需學位。
  • 無需認證。
  • 只需幾門線上課程,你就會突然 行銷策略副總裁.

同時,在其他領域:

  • 醫生需要接受10年以上的教育。
  • 律師需要7年以上的培訓。
  • 會計師需要大量的認證和考試。

然而,有人 去年從 YouTube 上學到品牌知識 可能正在運行 公司的整個行銷策略。

這導致 孤立的、不知情的決策 這與業務成長不符。


7. 專業知識的錯覺:行銷平台不是行銷教育

許多新的行銷人員 誤以為 幾年的使用經驗 Google Ads、Meta Ads 和 TikTok Ads 等廣告平台 使他們成為行銷專家。

開展廣告活動與了解行銷策略不同。

  • PPC(按點擊付費)和廣告平台教您績效行銷,而不是品牌策略。
  • 知道如何優化活動並不代表您了解市場定位。
  • 演算法驅動的成功並不等於長期的業務成長知識。

新行銷人員需要意識到 平台知識很有用——但它只是真正行銷專業知識的一小部分。


8. 敏捷行銷如何將混亂變為有序

敏捷营销 修復這些問題 經過:

為行銷團隊帶來結構和責任。
確保行銷工作與實際業務目標一致。
透過不斷的測試和迭代消除預算浪費。

敏捷行銷的運作方式如下:

🔥 短迭代周期(衝刺)

行銷團隊 以 2-4 週為一個衝刺週期不斷測試、衡量和調整策略 基於真實數據.

🔥 跨职能团队

敏捷营销 消除孤島,確保團隊協作——社交媒體、搜尋引擎優化、內容、付費廣告和分析共同發揮作用。

🔥 數據驅動的決策

不再 直覺行銷—每一個決定都是 以業務影響衡量 (轉換率、客戶獲取率和收入)。

🔥 以客戶為中心的方法

而不是專注於 內部意見敏捷行銷迫使團隊 與客戶需求和可衡量的業務成功保持一致。

🔥 持續測試和適應

如果有什麼不順利的話, 立即改變—而不是在意識到錯誤之前就浪費了數百萬美元。


9. 為什麼人工智慧是敏捷行銷的天然合作夥伴

行銷正在不斷發展—快速地。 而無法適應的行銷人員將會被淘汰。

人工智慧(AI)是 敏捷行銷的終極工具 因為它:

🤖 自動執行重複任務 (電子郵件行銷、內容產生、廣告定位)。
📊 處理大量數據 提供即時見解。
🔍 增強決策能力 透過更準確地預測客戶行為。
🎯 優化行銷支出 透過確定什麼是真正有效的。

如果 敏捷行銷帶來結構, 人工智慧 帶來智慧和效率—幫助行銷團隊 更快、更明智、更有利可圖的決策。


10. 行銷的未來:敏捷 + 人工智慧或失業

目前形式的行銷是 不可持續.

企業要求 問責制、效率和數據驅動的決策。

行銷人員未能 採用敏捷原則並將人工智慧融入其工作流程 會發現自己 過時的。

"(《世界人权宣言》) 未來屬於能夠做到以下幾點的行銷人員:

  • 快速測試並適應。
  • 利用人工智慧來提高效率。
  • 測量並證明投資報酬率。

如果你還在行銷 2010,你的職業生涯已經到了期限。

行銷的未來不僅僅是敏捷。它是敏捷 + 人工智慧。 🚀

摄影师 賈斯汀·呂布克

類別
人工智能工厂

敏捷人工智慧

建構靈活、以使用者為中心的人工智慧系統的綜合指南

隨著人工智慧 (AI) 不斷革新產業,企業面臨著保持 AI 模型適應性、以用戶為中心以及與不斷變化的業務需求保持一致的挑戰。傳統的開發方法經常難以應對人工智慧固有的複雜性,需要更動態、迭代和回饋驅動的方法。

進入 敏捷人工智慧(Agile AI)—融合 敏捷方法AI開發原則 透過提高靈活性、持續改進和快速迭代來增強人工智慧專案。本指南探討了敏捷人工智慧如何幫助企業創建不僅技術強大而且能夠應對現實挑戰的人工智慧系統。


什麼是敏捷人工智慧?

敏捷人工智慧應用 敏捷框架-例如 Scrum、Kanban 和 Lean— 人工智慧模型的開發、部署和維護。與遵循結構化、線性流程的傳統軟體開發不同,人工智慧開發本質上是 實驗性的和不可預測的,使敏捷的 迭代循環和反饋循環 自然契合。

透過 Agile AI,組織可以:

  • 開發人工智慧模型 短時間、迭代衝刺 而不是漫長而僵化的開發週期。
  • 驗證 AI 解決方案 真實世界數據與使用者回饋 全面部署前。
  • 迅速地 調整模型 新的數據趨勢和業務需求。
  • 加強協作 跨職能團隊,確保 AI 與業務目標一致。

敏捷 AI 的核心原則

1. 迭代開發

人工智慧模型的建立、測試與完善 循序漸進,允許團隊發布早期版本,收集回饋並不斷改進。

2. 以客戶為中心的驗證

Agile AI 不僅僅關注技術基準,還優先考慮 最終用戶需求和業務影響。頻繁的測試和回饋循環確保人工智慧解決方案提供實際的價值。

3. 跨職能協作

人工智慧開發需要資料科學家、軟體工程師、領域專家和商業領袖的投入。敏捷人工智慧促進 自組織、自治團隊 快速做出決策並迅速適應。

4. 持續整合和交付(CI/CD)

人工智慧模型 持續整合、測試和部署 以防止瓶頸並確保無縫更新。

5. 假設驅動開發

Agile AI 不會提前花費數月時間完善 AI 模型,而是提倡快速原型設計和 小規模測試 在擴展之前驗證假設。


敏捷人工智慧的關鍵領域

1. 人工智慧開發的敏捷原則

避免過度規劃

與需要詳盡規劃的傳統軟體專案不同,人工智慧開發依賴 早期實驗。敏捷人工智慧鼓勵團隊專注於 假設驗證 而不是僵化的長期計劃。

混合敏捷方法

因為人工智慧的發展 研究密集型和工程驅動型,一個 Scrum 與 Kanban 的融合 往往比單一框架更有效。


2.以資料為中心的敏捷人工智慧

由於人工智慧模型依賴數據,敏捷原則延伸到 資料收集、清理和處理 以確保可靠性和符合道德規範。

資料倫理左移

道德考量——包括 偏見檢測、隱私檢查和公平性評估—嵌入到 資料收集的早期階段,而不是在最後一刻才去解決。

領域驅動的數據細化

主題專家(例如醫生、金融分析師)應該 直接參與資料驗證 確保 語境準確性,降低在實際應用中模型效能不佳的風險。


3. 模型工程與驗證

輕量級文檔

敏捷 AI 團隊不會專注於冗長的文檔,而是使用以下工具 MLflow 和權重與偏差 自動追蹤模型變化,確保 透明度和可重複性.

快速失敗驗證

敏捷人工智慧採用 混沌工程原理,故意在極端條件下測試模型(例如,注入雜訊或對抗性資料)以儘早發現弱點。


4.人工智慧營運(AIOps)

人工智慧系統需要 持續監控和維護 部署後。敏捷人工智慧延伸 DevOps 實踐 透過 AIOps 實現人工智慧。

人工智慧基礎設施的共擔責任

AI 和 DevOps 團隊合作 雲端成本優化、模型可擴展性和版本控制,確保人工智慧模型保持高效且具有成本效益。

彈性工程

為了防止 模型退化 隨著時間的推移,敏捷 AI 團隊會實現 自動回滾、異常偵測和效能監控,確保生產的可靠性。


5.可解釋人工智慧(XAI)和倫理考量

人工智慧系統必須 透明且負責,尤其是在醫療保健和金融等高風險行業。

道德作為日常實踐

敏捷人工智慧集成 將道德評審納入 Sprint 回顧會議促使團隊評估模型是否 不公平地排除人口統計數據 或產生偏差的輸出。

預設的可解釋性

人工智慧模型應該會生成 不確定性估計、置信度分數和預測理由 以提高可解釋性和信任度。


6. 人機協作

建構有效的人工智慧 與人類一起,而不是取代它們,對於可用性來說至關重要。

共同創造衝刺

敏捷人工智慧促進 以使用者為中心的設計衝刺,利害關係人(例如醫生、客服代表)參與原型設計 人工智慧驅動的介面 (例如儀表板、聊天機器人)。

人工智慧設計中的心理安全

非技術利益相關者應該感到有權 挑戰人工智慧建議,培養 批判性評價文化 和信任。


敏捷 AI 專案管理:專注於成果

衡量成功的標準不是 故事點或衝刺速度敏捷人工智慧優先考慮 業務和用戶成果:

  • 用戶採用率:有多少人積極使用AI解決方案?
  • 業務影響: 測量單位 節省成本、增加收入或提高效率.
  • 技術債比:比例 維護與創新人工智慧模式所花費的時間.

限時探索

敏捷人工智慧允許 專門的研究衝刺 團隊可以在這裡探索新的 AI 技術 無需立即履行承諾.


敏捷 AI 中的專業角色

隨著敏捷人工智慧的普及,出現了專門的角色來彌合 科技、商業與道德.

  • 敏捷人工智慧教練:指導團隊進行平衡 速度和複雜性 在人工智慧開發方面。
  • AI 產品負責人:將人工智慧項目與 業務目標和技術限制.
  • 道德 AI 專家:確保公平、透明, 監理合規 在人工智慧解決方案中。

適應變化並提供可持續的人工智慧

敏捷人工智慧使組織能夠:

  • 快速轉向 以回應新的數據或業務變化。
  • 降低風險 透過小規模、可控制的實驗進行迭代。
  • 嵌入道德和公平 融入人工智慧設計,確保責任到人。

透過優先考慮 靈活性和客戶回饋Agile AI 幫助企業建立 AI 系統, 不斷發展而不是在部署後就變得過時。


敏捷人工智慧的未來

隨著人工智慧的成熟,敏捷人工智慧將在關鍵領域繼續發展:

  1. 小數據人工智慧 – 儘管數據有限,但仍發展出穩健的模型。
  2. 節儉的人工智慧 – 創建 輕量級、節能的人工智慧 針對資源受限環境的解決方案。
  3. 人工智慧民主化 – 讓人工智慧發展更加 可透過開源協作存取.
  4. 人機協同 – 確保人工智慧增強 人類的創造力與決策.
  5. 跨學科人工智慧發展 – 加強 倫理學家、心理學家和人工智慧工程師.

商業專業人士和學生如何利用敏捷人工智慧

對於商務人士

  • 建立跨職能 AI 團隊 融合了技術和商業專業知識。
  • 採用敏捷 AI 框架 以推動持續改善。
  • 衡量人工智慧的成功 基於 業務影響,而不僅僅是技術性能.

對於大學生

  • 發展 人工智慧技術技能和敏捷專案管理 專業知識。
  • 參與 實踐項目 涉及迭代 AI 模型開發。
  • 學習 人工智慧倫理與XAI原則 創建負責任的人工智慧解決方案。

結論:擁抱敏捷 AI 思維

敏捷人工智慧不只是一種方法論,它還是 文化轉變 促進 快速創新、道德的人工智慧開發與以人為本的設計.

透過整合 敏捷工作流程、道德 AI 原則與持續迭代企業和個人可以利用人工智慧的潛力 負責任且有效.

隨著人工智慧繼續塑造我們的世界,擁抱 敏捷人工智慧 確保我們所建構的系統 適應性強、可持續、符合人類需求讓人工智慧真正 為服務對象服務.

類別
敏捷和人工智慧輔助行銷

敏捷行銷+人工智慧SEO

敏捷行銷與人工智慧:12 個人工智慧增強的 SEO 活動以及 24 個付費和免費工具來提升您的 SEO 策略

搜尋引擎優化 (SEO) 仍然是網路行銷成功的基石。在搜尋引擎結果頁面 (SERP) 上排名較高可以增加流量、建立權威並提高轉換率。然而,隨著競爭的加劇和消費者行為的演變,傳統的SEO方法已經不夠了。是時候採用更具適應性、迭代性的方法了——將人工智慧 (AI) 的力量與敏捷行銷的原則相結合。


敏捷行銷受敏捷方法論的啟發,強調靈活性、協作和快速實驗,以滿足不斷變化的市場需求。當應用於搜尋引擎優化時,它使行銷人員能夠快速適應演算法更新,根據數據制定策略,並持續優化效能。與人工智慧驅動的工具結合,敏捷行銷使團隊能夠發現更深入的見解,自動執行重複性任務,並做出更明智的數據驅動決策。


人工智慧工具透過與敏捷行銷原則完美結合,正在重塑行銷人員進行 SEO 的方式:


• 快速交付價值:使用人工智慧比手動方法更快地識別高影響力的關鍵字和內容機會。
• 迭代改進:透過人工智慧驅動的回饋循環持續優化頁面元素、反向連結和技術搜尋引擎優化。
• 數據驅動決策:利用人工智慧分析使用者行為並根據即時洞察調整策略。
• 跨團隊協作:敏捷行銷依靠跨職能協作而蓬勃發展,共享儀表板等 AI 工具可促進 SEO 專家、內容創作者和開發人員之間的無縫團隊合作。


從發現未開發的關鍵字到提高網站速度以及對內容策略進行 A/B 測試,這些工具對於在當今動態、快節奏的數位環境中保持領先地位至關重要。
無論您是尋求經濟高效解決方案的初學者,還是準備投資優質工具的高級行銷人員,本指南都能滿足您的需求。我們編制了 24 個人工智慧 SEO 工具的列表,分為付費和免費選項。每個工具都是針對特定的 SEO 活動量身定制的,確保您擁有執行敏捷、人工智慧增強策略的資源。
準備好將您的 SEO 工作與敏捷行銷結合並利用人工智慧的力量了嗎?讓我們深入了解吧!

12 個關鍵 SEO 活動,重點關注人工智慧驅動的工具(付費和免費),以強調人工智慧如何增強您的 SEO 策略:


  1. 關鍵字研究
    • 活動:發現相關的、高效能的關鍵字以優化搜尋引擎的內容。
    • 人工智慧驅動的付費工具:
    o Ahrefs:使用人工智慧提供關鍵字難度分數和搜尋意圖洞察。
    o SEMrush:人工智慧根據競爭對手分析建議關鍵字集群和機會。
    • AI 支援的免費工具:
    o Google Keyword Planner:使用機器學習來提供關鍵字數量和預測。
    o AnswerThePublic:人工智慧辨識使用者搜尋模式和問題。

  1. 頁面優化
    • 活動:優化內容結構、元標記和HTML,以獲得更好的搜尋引擎可見度。
    • 人工智慧驅動的付費工具:
    o Surfer SEO:使用人工智慧分析排名靠前的頁面並建議頁面變更。
    o Yoast SEO Premium:人工智慧根據即時分析建議 SEO 改進。
    • AI 支援的免費工具:
    o Rank Math 免費方案:人工智慧驅動的內容分析,用於 SEO 優化。
    o Yoast SEO Free:提供人工智慧驅動的可讀性和 SEO 檢查。

  1. 技術搜尋引擎優化
    • 活動:優化網站結構、速度和爬行能力,以改善搜尋引擎索引。
    • 人工智慧驅動的付費工具:
    o Screaming Frog SEO Spider:人工智慧識別關鍵爬行錯誤和優化機會。
    o DeepCrawl:使用人工智慧分析網站架構並提出修復建議。
    • AI 支援的免費工具:
    o Google Search Console:人工智慧驅動的關於可抓取性和索引問題的見解。
    o PageSpeed Insights:Google AI 推薦提高網站效能的方法。

  1. 競爭對手分析
    • 活動:使用人工智慧發現競爭對手的關鍵字、反向連結和內容策略。
    • 人工智慧驅動的付費工具:
    o SpyFu:人工智慧揭示競爭對手的付費和有機關鍵字策略。
    o SEMrush:人工智慧驅動的競爭對手差距分析與建議。
    • AI 支援的免費工具:
    o Ubersuggest 免費方案:人工智慧推薦競爭對手關鍵字和反向連結策略。
    o SameWeb Free:人工智慧估計競爭對手的流量來源和參與度指標。

  1. 反向連結分析與構建
    • 活動:識別並取得高品質的反向連結以提高網域權限。
    • 人工智慧驅動的付費工具:
    o Ahrefs:人工智慧推薦反向連結機會並追蹤競爭對手的連結建設工作。
    o Majestic SEO:人工智慧視覺化反向連結配置並提出可行的見解。
    • AI 支援的免費工具:
    o Moz Link Explorer 免費套餐:人工智慧建議潛在的連結機會。
    o Ahrefs 網站管理員工具:針對已驗證網站的免費 AI 驅動的反向連結分析。

  1. 內容優化
    • 活動:增強內容的可讀性、結構和搜尋引擎的相關性。
    • 人工智慧驅動的付費工具:
    o ClearScope:基於表現最好的頁面的人工智慧驅動內容推薦。
    o MarketMuse:人工智慧產生內容簡介和優化策略。
    • AI 支援的免費工具:
    o 海明威應用程式:人工智慧分析並提高內容可讀性。
    o 語法自由:人工智慧修正語法並建議改進的句子結構。

  1. 本地搜尋引擎優化
    • 活動:針對本地搜尋查詢最佳化業務。
    • 人工智慧驅動的付費工具:
    o BrightLocal:人工智慧監控本地排名並提供可行的見解。
    o Whitespark:人工智慧發現本地引用機會。
    • AI 支援的免費工具:
    o Google 我的商家:人工智慧有助於優化本地搜尋的商家資料。
    o Moz 本地免費計畫:人工智慧審核本地清單並提出改進建議。

  1. 排名追蹤
    • 活動:監控關鍵字在搜尋引擎排名中的表現。
    • 人工智慧驅動的付費工具:
    o SEMrush:人工智慧預測關鍵字趨勢並動態追蹤排名。
    o AccuRanker:人工智慧提供準確、即時的排名更新。
    • AI 支援的免費工具:
    o Google Search Console:人工智慧監控平均關鍵字位置。
    o SERPWatcher 免費版:AI 提供排名追蹤和趨勢。

  1. 網站速度優化
    • 活動:增強網站效能,以獲得更好的使用者體驗和排名。
    • 人工智慧驅動的付費工具:
    o NitroPack:AI 透過快取、延遲載入和壓縮來優化速度。
    o Pingdom Website Speed Test Pro:人工智慧驅動的速度分析。
    • AI 支援的免費工具:
    o PageSpeed Insights:人工智慧建議效能優化。
    o GTmetrix:使用人工智慧來辨識速度瓶頸。

  1. 影像優化
    • 活動:出於搜尋引擎優化 (SEO) 目的壓縮圖像並添加替代文字。
    • 人工智慧驅動的付費工具:
    o ImageKit.io:基於裝置和連線速度的人工智慧影像優化。
    o TinyPNG Pro:AI 壓縮影像以加快載入速度,且不會造成品質損失。
    • AI 支援的免費工具:
    o TinyPNG Free:AI 縮小圖片尺寸以供基本使用。
    o ImageOptim:針對 macOS 使用者的基於 AI 的壓縮。

  1. 搜尋引擎優化報告
    • 活動:產生富有洞察力的報告來追蹤 SEO 績效。
    • 人工智慧驅動的付費工具:
    o Google Data Studio with Supermetrics:人工智慧將 SEO 數據聚合到動態報告中。
    o AgencyAnalytics:AI 提供自動化 SEO 報告。
    • AI 支援的免費工具:
    o Google Data Studio:人工智慧支援自訂互動式報告。
    o Google Analytics:人工智慧追蹤網站流量和 SEO 活動。

  1. SEO審核
    • 活動:進行全面審核以識別和解決SEO 問題。
    • 人工智慧驅動的付費工具:
    o Screaming Frog SEO Spider:人工智慧識別關鍵技術問題和內容差距。
    o SEMrush:人工智慧自動執行完整的 SEO 網站審核。
    • AI 支援的免費工具:
    o SEO 網站檢查:人工智慧驅動的網站效能和問題報告。
    o Google Search Console:人工智慧診斷網站健康狀況並提供可行的見解。

透過利用這些人工智慧驅動的工具,您可以自動執行繁瑣的任務,發現更深入的見解,並精確執行您的 SEO 策略。

摄影师 梅拉基斯特

類別
业务灵活性

銷售和行銷中的 100 個結果而不是行動

始終創造價值:為什麼專注於結果而非行動可以推動永續成長

在不斷發展的銷售和行銷領域,成功不再僅僅取決於完成交易,而是取決於為客戶提供有意義的價值。 「永遠關閉」(ABC) 的口號曾經是銷售策略的基石,現在已經讓位給「永遠創造價值」(ABCV)——一種優先考慮解決客戶問題和推動成果而不是推動行動的理念。在當今充滿活力的市場中,接受這種轉變的組織將引領潮流,透過專注於對客戶真正重要的事情:結果來促進永續成長和忠誠度。


從“永遠關閉”到“永遠創造價值”

傳統的 ABC 方法過度強調即時交易,往往忽略長期關係和客戶信任。雖然它可能會帶來短期的勝利,但它也帶來了巨大的風險:

  1. 短期重點: ABC 優先考慮即時銷售而不是培養持久的客戶關係,這往往會損害客戶的終身價值。
  2. 增加抵抗力: 激進的成交策略可能會疏遠潛在客戶,導致不信任並錯失未來業務的機會。
  3. 道德問題: 高壓銷售策略可能導致不道德行為,損害品牌聲譽和客戶忠誠度。
  4. 錯過的見解: 如果只專注於成交,銷售團隊就會失去收集客戶回饋和完善產品的寶貴機會。
  5. 倦怠: 完成交易的持續壓力給銷售團隊帶來了緊張的環境,導致高流動率和生產力下降。

相較之下,「始終創造價值」的心態將重點轉移到解決問題、交付成果和培養長期信任。這種方法符合以下原則: 敏捷銷售和行銷,強調適應性、協作和以客戶為中心。


為什麼關注結果而非行動?

1. 以客戶為中心的價值交付

結果能引起客戶的共鳴,因為它們滿足了他們的目標和願望。組織不是要求採取行動,而是展示其產品或服務如何解決實際問題或改善生活。

例子:

  • 行動(號召性用語): “註冊免費試用。”
  • 結果(首席技術長): “簡化團隊的工作流程並輕鬆按時完成任務。”

注重結果可以在客戶的需求和所提供的解決方案之間建立令人信服的聯繫,從而促進信任和參與。

2. 建立長期關係

透過優先考慮結果,企業強調他們對客戶成功的承諾。這可以建立信任和忠誠度,將客戶轉變為長期的擁護者。

主要優點: 客戶將企業視為他們成功的合作夥伴,而不僅僅是供應商。

3. 更高的參與度和轉換率

以結果為導向的訊息傳遞能夠吸引客戶的情感和願望,從而建立更深層的連結。這種方法通常會帶來更高的參與度和更好的轉換率。

例子:

  • 行動(號召性用語): “加入我們的時事通訊。”
  • 結果(首席技術長): “每週獲得見解以發展您的業務。”

4. 適應性和持續改進

以結果為中心的策略與 敏捷框架,使組織能夠適應不斷變化的客戶需求。透過迭代流程和數據驅動的回饋,團隊完善其訊息傳遞和策略以保持相關性。

例子:

  • 如果「透過我們的解決方案降低成本」表現不佳,反饋可能會導致將其改進為「透過專家支援最大化獲利能力」。

敏捷銷售和行銷在交付成果中的作用

敏捷銷售和行銷方法論透過專注於四個關鍵領域來加強向價值創造的轉變:

1.持續回饋和適應

敏捷方法依賴持續的回饋循環來改善訊息傳遞和策略。團隊使用數據驅動的見解來確保他們的活動與受眾產生共鳴。

例子: 根據客戶回饋,專案管理軟體公司可能會從「開始免費試用」轉變為「實現團隊協調並輕鬆按時完成任務」。


2. 透過人工智慧和數據分析實現個人化

人工智慧工具允許團隊根據特定客戶需求客製化訊息,增強結果驅動型活動的相關性和有效性。

例子: 醫療保健應用程式可能會使用人工智慧來促進以下結果:

  • 為患者「透過 24/7 健康監測讓您安心」。
  • 為醫療保健提供者「簡化日程安排並優化您的實踐」。

3. 跨團隊協作

敏捷環境促進銷售、行銷和客戶支援團隊之間的協作,以確保交付結果的一致性。

例子: 銷售團隊的回饋表明客戶重視簡單性,這可能會導致行銷人員重新調整訊息傳遞,從「探索功能」到「簡化您的日常操作」。


4. 迭代與實驗

敏捷行銷原則強調在短衝刺中測試和完善行銷活動。這種迭代方法可確保以結果為中心的訊息傳遞保持相關性和影響力。


現實世界的例子:從行動轉變為結果

專案管理軟體公司傳統上使用:

  • 行動(號召性用語): “開始免費試用。”
  • 結果(首席技術長): “透過 30% 消除瓶頸並提高團隊生產力。”

透過敏捷實踐,他們進一步完善了這一點,以與特定客戶群產生共鳴:

  • 對於新創公司:“使用簡化的工具更快地啟動您的專案。”
  • 對於企業:“實現跨部門無縫協作。”

結果呢?更高的參與度、更好的轉換率和更強的客戶忠誠度。


以結果為中心的方法的主要好處

  1. 增強客戶參與度: 結果驅動的訊息傳遞透過滿足客戶的需求來與客戶建立情感聯繫。
  2. 更高的轉換率: 當客戶看到與他們的目標相關的實際利益時,他們更有可能採取行動。
  3. 更強的關係: 關注價值可以培養信任、忠誠和支持。
  4. 永續成長: 建立在信任基礎上的長期關係會帶來回頭客和推薦。

100 個結果而不是行動來實現更好的銷售和行銷

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結論:專注於真正重要的事情

從「永遠關閉」到「永遠創造價值」的轉變代表了銷售和行銷的變革。擁抱這種心態的組織會優先考慮客戶成果而不是交易行為,為永續成長和忠誠度奠定基礎。

透過遵循敏捷原則並利用結果驅動的策略,企業不僅可以滿足甚至超越客戶的期望,建立持久的合作夥伴關係並推動長期成功。在當今充滿活力的市場中,那些專注於創造價值的人無疑將引領潮流。

類別
敏捷项目管理

敏捷專案管理:預算概念

敏捷專案管理:掌握預算規劃

預算規劃是專案管理的基石。無論是領導小型計劃還是大規模運營,擁有穩健的預算都可以確保您的專案保持在正軌上。本文探討了敏捷中預算規劃的三個關鍵面向: 估算方法, 現金流儲備, 和 掙值分析 (EVA)—幫助您應對不確定性並維持財務控制的工具。


1. 估算方法

準確的成本估算對於專案的成功至關重要。在敏捷中,估算隨著專案的進展而變化,確保預算保持靈活和現實。以下是三種常見的估算方法:

1.1 類比估計

基於歷史數據,類比估算比較過去類似的項目來預測成本。針對範圍或複雜性的差異進行調整。

力量: 快速而直接。
局限性: 很大程度上依賴準確的過去數據和專家判斷。

1.2 參數估計

使用可測量的參數(例如單位成本)來計算總成本。例如,建造一間辦公室的成本可以透過將其面積(平方英尺)乘以每平方英尺的標準成本來估算。

力量: 數據驅動且相對準確。
局限性: 需要可靠的數據進行精確的計算。

1.3 自下而上的估計

最詳細的方法是自下而上估算,計算每個專案任務的成本並將其匯總。

力量: 高度準確。
局限性: 耗時且佔用資源。


2. 現金流儲備

項目中不可避免地會出現意外費用。儲量分析有助於分配資金來管理這些不確定性,而不會使專案脫軌。

2.1 緊急儲備

預留專案範圍內不可預見的風險。這些資金由專案經理管理,在不超出基準預算的情況下支付意外費用。

例子: 針對意外軟體錯誤的額外測試資源。

2.2 管理儲備

這些資金保留用於範圍變更,不屬於基準預算的一部分。它們為需要批准的重大變更提供了靈活性。

例子: 納入新技術中期項目以提升價值。


3. 掙值分析 (EVA)

EVA 透過比較計劃預算與實際成本來追蹤專案績效。關鍵指標包括:

  • 計劃價值(PV): 預定工作的預算成本。
  • 掙值 (EV): 已完成工作的預算價值。
  • 實際成本(AC): 已完成工作的實際支出。

績效指標

  • 成本差異 (CV): 衡量預算效率: CV = EV – AC。積極的履歷意味著低於預算。
  • 進度差異 (SV): 追蹤時間表遵守情況: SV = EV – PV。負 SV 表示延遲。
  • 成本績效指數(CPI): 資源效率: 消費者物價指數 = EV ÷ AC.
  • 進度績效指數(SPI): 調度效率: SPI = EV ÷ PV.

4. 敏捷預算控制的靈活性和回應能力

敏捷專案管理強調預算控制的靈活性和回應能力。與提前鎖定預算的傳統方法不同,敏捷允許不斷調整以滿足不斷變化的專案需求。這種方法使團隊能夠快速回應不可預見的挑戰或機遇,例如不斷變化的市場需求或新技術。敏捷預算旨在適應,確保在不犧牲專案目標或時間表的情況下有效分配資源。


结论

掌握預算規劃對於敏捷專案管理至關重要。從動態估計到儲備分配和績效跟踪,這些工具可實現財務控制和適應性。定期更新估價和監控儲備可確保您的專案在預算範圍內按時交付價值。

專業提示: 使用 EVA 指標來領先風險,並讓利害關係人了解數據驅動的見解。

類別
敏捷和人工智慧輔助行銷 业务灵活性

敏捷人工智慧銷售書籍第11章

銷售管理中的敏捷人工智慧銷售理念與治理

第 1 部分:銷售中人工智慧的簡介和敏捷性

  • 學習目標:
    在銷售中將人工智慧與敏捷結合的目標是了解如何使銷售流程適應快速變化的市場需求的基礎。每個學習目標都是路標:
    • 效率、準確性和以客戶為中心:人工智慧實現日常流程自動化,減少人為錯誤,並讓銷售團隊更專注於與客戶的策略互動。
    • 確定潛在客戶的優先順序並預測結果:了解人工智慧在銷售線索評分中的作用有助於銷售人員有效地確定工作目標,確保他們在正確的時間接觸到正確的客戶。
    • 持續回饋和適應:敏捷原則強調從每次迭代中學習。人工智慧提供即時回饋的能力增強了這種迭代學習,使團隊能夠不斷完善他們的方法。
    • 道德考慮:隨著人工智慧工具變得越來越普遍,道德使用(尤其是在資料隱私和透明度方面)變得至關重要。銷售專業人員必須具備負責任地應對這些挑戰的能力。
    • 人類與人工智慧的互補性:人工智慧和人類技能必須無縫協作。人工智慧提供了數據驅動的見解,但銷售人員的細微差別和建立關係的能力仍然是不可替代的。
    • 培養敏捷心態:一個關鍵主題是培養擁抱變革、創新和靈活性的敏捷思維。銷售團隊必須準備好根據新數據和新興市場條件調整策略。

  • 對銷售中敏捷性和人工智慧的思考:
    人工智慧和敏捷方法的結合代表了銷售範式的轉變。傳統的銷售方法通常依賴直覺和經驗,但人工智慧引入了一層數據驅動的精確度。這種轉變意味著銷售團隊不能再被動應對——他們必須變得主動,不斷分析數據以預測客戶需求和市場趨勢。

敏捷方法最初是為軟體開發而開發的,注重靈活性和漸進式進展。這在銷售中尤其重要,因為客戶需求可能會迅速變化,新的競爭對手可能會在一夜之間出現。敏捷銷售團隊有能力快速回應這些變化,利用人工智慧即時完善他們的策略。例如,如果出現新的市場趨勢,人工智慧可以分析該趨勢對銷售業績的潛在影響,使團隊能夠快速調整其方法。

對於剛開始採用人工智慧的銷售專業人士來說,這種觀點至關重要。他們不應將人工智慧視為對傳統銷售方法的威脅,而應將其視為可以增強其能力的工具。這種方法使銷售團隊更有效率並以客戶為中心,同時也培養了圍繞人工智慧使用的責任感。

重點:本節建立了人工智慧功能和敏捷原則之間的協同作用,強調需要進行思維方式轉變,包括靈活性、責任感和持續改進。透過結合這些方法,銷售團隊可以充分利用人工智慧的潛力,調整其策略以滿足不斷變化的市場需求,同時保持強大的道德基礎。


第 2 部分:敏捷銷售中的人工智慧實際應用

  • 入門:敏捷性和人工智慧在銷售中的快速獲勝:
    實施人工智慧似乎是一項艱鉅的任務,但從可管理的、高影響力的改變開始可以使過渡更加順利。快速獲勝是那些能夠立即帶來好處的應用程序,無需對現有流程進行徹底檢修即可展示人工智慧的價值。這些勝利為更深層的人工智慧整合奠定了基礎。

快速獲勝的例子包括使用人工智慧自動化調度、數據輸入和潛在客戶評分。手動完成這些任務通常非常耗時,但人工智慧可以快速且準確地執行這些任務。這些流程的自動化使銷售團隊能夠專注於更複雜的活動,例如策略規劃和客戶關係管理。

  • 提高效率和準確性:
    人工智慧在銷售上的效率提升是顯著的。 自動資料輸入 是人工智慧最簡單的應用之一,但它可以節省大量時間。人工智慧工具可以從客戶互動(例如電子郵件、通話和聊天日誌)中提取訊息,並將這些數據自動輸入到 CRM 系統中。這減輕了銷售人員的管理負擔,使他們能夠專注於與客戶互動。例如,以前花費數小時更新客戶資料的銷售團隊現在可以即時處理這些數據,確保準確性和一致性。

智慧線索評分 是另一個重要的應用。透過分析各種資料來源(過去的購買、網站行為、社群媒體活動),人工智慧可以根據潛在客戶轉換的可能性對潛在客戶進行優先排序。這使得銷售人員能夠將精力集中在最有前途的機會上。管理人員可以進一步完善銷售線索評分模型,以反映不斷變化的市場狀況,確保銷售團隊始終掌握最新資訊。人工智慧的預測能力和敏捷對價值創造的關注相結合,意味著團隊可以快速轉向尋找高潛力的潛在客戶。

  • 以客戶為中心的銷售:
    個人化是當今銷售環境的關鍵。客戶期望量身定制的互動,並且 個性化推薦 由人工智慧提供支援使這成為可能。人工智慧分析客戶數據,以建議與每個人最相關的產品或服務。這可確保銷售互動始終符合客戶偏好,進而增加轉換的可能性。

例如,人工智慧工具可以分析客戶的購買歷史並在銷售拜訪期間推薦相關產品,從而使銷售人員能夠做出有針對性的推薦。這種程度的個人化不僅提高了轉換率,也增強了整體客戶體驗,培養了長期忠誠度。

預測性銷售預測 使銷售團隊能夠採取更具策略性的方法來進行工作。透過使用人工智慧分析客戶行為趨勢,銷售經理可以預測未來需求並相應調整策略。這對於需求波動的行業尤其有價值,在這些行業中,準確預測可以對資源分配和銷售計劃產生重大影響。

  • 機會優先順序的預測分析:
    人工智慧處理大型資料集的能力使其能夠發現原本可能被忽視的機會。 早期預警訊號 協助銷售團隊識別交易何時面臨風險或客戶何時可能準備好追加銷售。這些見解使團隊能夠採取主動措施,例如向猶豫不決的客戶提供額外支援或向表現出更大興趣的客戶介紹新產品。

情緒分析 透過評估不同管道的客戶回饋,提供另一層洞察力。此分析可以揭示顧客對品牌、產品或服務的感受的趨勢。銷售團隊可以使用這些見解來調整他們的訊息傳遞,而經理可以使用它們來指導更廣泛的策略決策。例如,如果情緒分析顯示對最近產品更新的負面反應,銷售團隊可以直接與受影響的客戶解決這些問題,將潛在的批評者變成擁護者。

重點:本節重點介紹人工智慧在銷售中的實際應用,並強調人工智慧如何提高效率、增強客戶體驗並實現更有針對性的工作。透過將人工智慧與敏捷原則結合起來,銷售團隊可以確保他們保持適應性,專注於交付價值,並能夠快速適應新資訊。


第 3 部分:自動化、持續改進和道德考慮

  • 銷售流程自動化:
    人工智慧是一個強大的工具,可以自動執行重複的銷售任務,讓銷售人員騰出時間專注於更高價值的活動。 自動跟進 就是一個例子。人工智慧工具可以根據預先定義的觸發器(例如最近的演示或銷售電話)安排和發送後續電子郵件。這確保了潛在客戶得到持續培育,降低了缺乏及時溝通而失去潛在客戶的風險。

雖然自動化處理物流,但保持個人風格仍然很重要。銷售人員應該客製化自動化訊息以與客戶的旅程保持一致,確保每次互動都具有相關性和吸引力。經理在監督這些流程方面發揮關鍵作用,以確保自動化支援更廣泛的銷售目標,同時又不犧牲客戶互動的品質。

合同管理 人工智慧可以顯著節省時間的另一個領域。談判和審查合約通常是一個耗時的過程,但人工智慧可以分析合約條款,提出修改建議,甚至標記潛在風險。這加快了談判進程,使交易能夠更快地推進。銷售經理可以依靠人工智慧來處理大部分合約審查,只有在複雜的談判需要個人接觸時才會介入。

  • 持續回饋和適應:
    敏捷建立在持續改進的原則之上,而人工智慧提供了支援這一迭代過程所需的數據。 即時分析 允許銷售團隊根據最新數據調整策略。例如,人工智慧可以立即洞察電子郵件開啟率、點擊率和客戶參與度等指標。銷售人員可以使用這些資訊來完善他們的訊息傳遞,確保每次互動盡可能有效。

A/B 測試 是精煉銷售技巧的另一種方法。人工智慧可以自動化測試不同方法的過程,例如電子郵件主題行或銷售宣傳的變化。透過分析哪種方法效果最好,銷售團隊可以採取最有效的方法。這種實驗文化與敏捷性強調從每次迭代中學習一致,鼓勵銷售人員不斷尋找更好的方式來吸引客戶。

  • 重要考量:倫理影響與人類與人工智慧的互補性:
    隨著人工智慧越來越融入銷售,道德考量變得越來越重要。 資料隱私 是一個關鍵問題,尤其是當人工智慧用於分析敏感的客戶資訊時。銷售團隊必須確保人工智慧工具符合 GDPR 和 CCPA 等法規,並且客戶了解其資料的使用方式。

減少偏見 是另一個關鍵問題。人工智慧模型有時會反映訓練資料中存在的偏差,從而導致不公平的結果。例如,根據歷史銷售資料訓練的人工智慧系統可能會比其他客戶更青睞某些客戶人口統計資料。為了緩解這種情況,銷售經理應該對人工智慧模型進行定期審核,確保它們保持公平和公正。

人類與人工智慧的互補性 強調雖然人工智慧可以處理許多任務,但人類的判斷仍然至關重要。人工智慧可以分析數據並識別模式,但它缺乏銷售人員在複雜談判或建立長期關係中所具有的直覺和同理心。銷售經理應培養人工智慧工具和銷售人員之間的協作關係,鼓勵團隊使用人工智慧見解,同時運用自己的專業知識來解釋數據並採取行動。

重點:本節探討人工智慧如何支援自動化和持續改進,同時強調道德考量和維持銷售中的人為因素的必要性。透過使用人工智慧自動化日常任務,銷售團隊可以專注於策略活動,推動持續改善並與客戶建立更深層的關係。


第 4 部分:治理、信任以及人工智慧在銷售領域的未來

  • 人工智慧輔助銷售治理:
    將人工智慧融入銷售需要一個治理框架,以確保人工智慧工具的實施符合道德、安全和透明。本節借鑒聯合國 2024 年人工智慧治理白皮書,概述了在銷售環境中使用人工智慧的最佳實踐。這些包括設置 法律框架和合規性 確保人工智慧工具遵守資料隱私法的措施。

在敏捷銷售環境中,合規性應該是一個持續的過程,整合到人工智慧工具的每次迭代中。 人工智慧資料治理 專注於在整個人工智慧生命週期中保持透明度和問責制。例如,銷售經理應確保資料收集和處理尊重客戶的隱私權,而合規性檢查是每個敏捷衝刺的一部分。

道德透明度 對於維持客戶信任至關重要。銷售團隊必須以透明且易於客戶理解的方式使用人工智慧。例如,如果人工智慧推薦一種產品或服務,銷售人員應該能夠解釋人工智慧如何得出該推薦。這種透明度確保客戶了解人工智慧如何影響他們與公司的互動,從而培養對人工智慧驅動流程的信任和信心。

  • 透過人工智慧驅動的敏捷銷售建立信任:
    信任對於人工智慧輔助銷售的成功至關重要。建立信任的一種方法是透過 可解釋的人工智慧。人工智慧工具應該清楚地解釋他們如何做出決策,讓銷售人員和客戶都能理解人工智慧產生建議背後的基本原理。例如,如果人工智慧驅動的工具建議向特定客戶提供折扣,它應該解釋導致這一決定的因素,例如購買歷史或參與模式。

人工智慧驅動的客戶關係的透明度 是另一個關鍵方面。銷售經理應該創造溝通管道,讓客戶可以了解人工智慧在互動中的應用。這可能包括提供有關收集的資料類型以及如何使用這些資料來改善客戶體驗的資訊。這種開放性有助於客戶對人工智慧感到更舒服,使他們更有可能積極參與人工智慧驅動的互動。

  • 從歷史中學習:偏見、權力失衡與人工智慧的道德使用:
    人工智慧的發展歷史為銷售專業人士提供了寶貴的經驗教訓。 人工智慧數據的歷史偏差 可以對客戶關係產生重大影響。例如,如果人工智慧模型是根據有偏見的數據進行訓練的,它們可能會不成比例地針對某些人口群體,從而導致不平等待遇。敏捷銷售團隊可以透過定期審查和更新人工智慧模型來解決這個問題,以確保它們具有包容性和公平性。

偏見是權力動態的反映 探討人工智慧有時如何使現有的權力失衡永久化。例如,人工智慧可能會優先考慮高價值客戶而不是小客戶,從而可能忽略寶貴的機會。敏捷方法鼓勵團隊不斷評估和調整他們的人工智慧工具,以確保所有客戶都得到公平對待。這涉及與資料科學家和合規官員密切合作,審核人工智慧系統並根據現實世界的結果對其進行改進。

  • 人工智慧輔助銷售中的安全性和偏見:
    隨著人工智慧越來越融入銷售,安全漏洞和偏見演算法的風險也增加。 主動威脅建模 幫助銷售團隊在人工智慧系統中的潛在漏洞成為重大問題之前識別它們。敏捷銷售團隊可以將威脅建模納入他們的衝刺週期,解決人工智慧部署每個階段的安全問題。

無偏差人工智慧演算法 需要致力於持續改善。銷售經理應與跨職能團隊(包括資料科學家和合規官員)密切合作,以確保人工智慧系統經過嚴格的公平性測試。這有助於確保人工智慧工具符合道德標準,促進客戶互動的公平性。

重點:本節強調人工智慧輔助銷售中治理和道德透明度的重要性。透過遵循法律合規性、減少偏見和客戶透明度的最佳實踐,銷售團隊可以確保他們的人工智慧工具得到負責任的使用。對信任和公平的重視讓團隊為人工智慧銷售的未來做好準備,確保他們能夠適應新的挑戰,同時保持牢固的客戶關係。


结论

對敏捷人工智慧銷售理念和治理的全面探索為以符合敏捷價值觀的方式將人工智慧整合到銷售中提供了路線圖。透過快速獲勝、自動化日常流程並強調持續改進,銷售團隊可以最大限度地發揮人工智慧的優勢,同時保持以客戶為中心的方法。道德考量和治理框架確保人工智慧工具得到負責任的使用,從而促進客戶的信任和透明度。

隨著銷售格局的不斷發展,將人工智慧數據驅動的洞察與敏捷方法的靈活性和適應性相結合的能力對於成功至關重要。透過採用這種方法,銷售專業人員不僅可以跟上技術進步的步伐,而且可以在日益複雜的市場環境中蓬勃發展,為客戶提供卓越的價值,同時恪守公平和透明的原則。創新、敏捷性和道德責任的整合是塑造銷售未來的關鍵。

類別
敏捷和人工智慧輔助行銷

敏捷行銷和人工智慧輔助 SEO PPC

簡介:人工智慧帶來的 SEO 和 PPC 不斷變化的格局

Google、Bing 和 Yahoo 在幫助消費者尋找產品和服務方面發揮著至關重要的作用,使搜尋引擎優化 (SEO) 和按點擊付費 (PPC) 廣告成為行銷人員的必備工具。但這些策略隨著人工智慧 (AI) 的發展而快速發展。透過整合人工智慧,企業正在徹底改變他們處理 SEO 和 PPC 的方式。人工智慧使他們能夠預測消費者行為、自動化任務、優化廣告支出以及個人化用戶體驗。


1. 了解搜尋引擎的工作原理:人工智慧的作用

隨著時間的推移,像Google這樣的搜尋引擎變得越來越複雜。他們的演算法不斷發展,為用戶提供最相關和高品質的結果。 Google 的搜尋引擎使用 200 多個排名因素來確定網站在搜尋引擎結果頁面 (SERP) 上的位置。 RankBrain 等人工智慧模型的引入改變了遊戲規則,使搜尋引擎更加聰明並能夠解釋用戶意圖。

人工智慧在理解這些演算法方面發揮著至關重要的作用,這對於有效的 SEO 至關重要。 SEMrush、Ahrefs 和 Moz 等人工智慧驅動的工具可協助行銷人員分析搜尋模式、關鍵字趨勢和網站效能。透過分析大型資料集,人工智慧可以識別哪些因素對於在 SERP 上獲得良好排名最重要,例如內容相關性、反向連結品質、用戶參與度指標和網站結構。

人工智慧如何改進 SEO 策略

人工智慧不僅使搜尋引擎變得更加智能,而且還使搜尋引擎更加智能。它還透過分析用戶行為、參與度指標和內容差距來幫助行銷人員優化他們的網站。以下是人工智慧工具增強 SEO 策略的幾種方法:

  1. 內容優化:Clearscope 和 MarketMuse 等 AI 工具使用自然語言處理 (NLP) 來分析排名較高的內容並提出改進建議。他們評估關鍵字密度、內容深度和語義搜尋模式。
  2. 搜尋引擎優化審核:DeepCrawl 和 Screaming Frog 等工具可自動進行 SEO 審核,識別損壞的連結、抓取錯誤和頁面速度慢等可能對排名產生負面影響的問題。
  3. 個人化:人工智慧分析使用者行為,根據個人喜好、過去的搜尋和地理位置提供個人化內容。這種個人化可以提高參與度、保留率和排名。

2.人工智慧輔助關鍵字策略:徹底改變研究

關鍵字研究是任何成功的 SEO 或 PPC 活動的基礎。過去,行銷人員手動進行關鍵字研究,通常依靠直覺和Google關鍵字規劃工具等基本工具。然而,人工智慧改變了這個過程,使其更快、更準確、更有效。

關鍵字研究人工智慧

Ahrefs、Moz 和 SEMrush 等人工智慧驅動的工具將關鍵字研究的複雜性提升到了一個新的水平。他們分析大量數據,以找到行銷人員使用傳統方法可能會錯過的高轉換關鍵字、長尾關鍵字以及相關搜尋字詞。

  • 預測關鍵字分析:人工智慧工具可以根據歷史資料、搜尋量趨勢和使用者行為來預測特定關鍵字的未來流行度。這使得行銷人員能夠瞄準可能很快就會流行的關鍵字。
  • 潛在語意索引 (LSI):AI 使用 LSI 來理解搜尋查詢背後的上下文。例如,如果用戶搜尋“蘋果”,人工智慧可以根據上下文線索區分科技公司和水果。

長尾關鍵字:有針對性的方法

長尾關鍵字是比一般搜尋字詞更長、更具體的短語。他們的搜尋量往往較低,但轉換率較高。人工智慧擅長透過分析利基主題和使用者意圖來識別這些關鍵字。例如,人工智慧可以建議定位“適合初學者的最佳越野跑鞋”,而不是定位“跑鞋”等廣泛的術語。谷歌的 RankBrain 等人工智慧驅動的工具可以幫助預測用戶可能如何表達他們的查詢並將其與相關內容進行匹配。


3.人工智慧在SEO連結建設中的重要性

連結建立仍然是 SEO 中最重要的排名因素之一,但它也是最具挑戰性的因素之一。確保來自權威網站的高品質反向連結可以大大提高您的搜尋排名。然而,手動識別連結建立機會非常耗時。

人工智慧驅動的連結建設

人工智慧透過自動識別高品質反向連結來簡化這一過程。 Majestic、Ahrefs 和 Moz 的 Link Explorer 等工具使用 AI 來評估潛在反向連結來源的網域權限、相關性和可信度。

  • 競爭對手分析:人工智慧工具可以追蹤競爭對手的反向連結配置文件,向您顯示他們的連結來自哪裡,並確定您自己的連結建立工作的機會。
  • 自動外展:Pitchbox 和 BuzzStream 等工具使用 AI 來自動化外展活動,向潛在的反向連結來源發送個人化電子郵件。這些工具還可以追蹤回應並管理後續行動,從而使連結建立過程更加有效率。
  • 連結相關性和權威性:人工智慧有助於評估反向連結的相關性。例如,對於科技公司來說,來自科技部落格的連結比來自不相關網站的連結更重要。人工智慧工具分析反向連結數據,以確定哪些網站最權威、最相關。

4. 利用人工智慧優化行動、本地和社交搜索

隨著行動裝置的使用越來越多,行動搜尋引擎優化對企業來說變得至關重要。行動優先索引意味著 Google 主要專注並獎勵網站的行動版本進行排名和索引。人工智慧工具可協助企業優化其行動網站,以獲得更好的使用者體驗和更高的排名。

人工智慧行動優化

谷歌的行動友善測試和 PageSpeed Insights 等人工智慧工具可以深入了解網站在行動裝置上的表現。他們分析頁面載入時間、可用性和行動響應能力。 AI 還可以提出改進建議,例如減少影像檔案大小、實施加速行動頁面 (AMP) 或簡化導覽。

人工智慧本地搜尋引擎優化

本地搜尋優化變得更加重要,特別是對於依賴人流或服務特定地理區域的企業。人工智慧透過分析基於位置的關鍵字、本地引用和用戶評論來幫助企業優化本地搜尋。

  • Google 我的商家優化:人工智慧可以分析使用者行為和搜尋趨勢,以優化本地搜尋的「Google 我的商家」列表,從而提高企業出現在本地打包結果中的機會。
  • 語音搜尋優化:隨著越來越多的人使用 Siri 和 Alexa 等語音助理進行本地搜索,優化語音搜尋至關重要。人工智慧可以幫助企業預測和優化語音查詢,這些查詢往往更長、更具對話性。

5. 人工智慧增強的 PPC 行銷活動:精準定位和預測性出價

按點擊付費 (PPC) 廣告長期以來一直是推動目標流量的有效方法。借助人工智慧,PPC 活動變得更加智慧、更加精準、更有效率。人工智慧可以幫助行銷人員預測哪些廣告會轉換、要定位哪些關鍵字、出價多少。

預測性出價

Google Ads 和 Microsoft Advertising 等人工智慧驅動的 PPC 平台使用機器學習來預測不同關鍵字和出價金額的轉換可能性。人工智慧可以根據即時數據自動調整出價,確保行銷人員獲得最大的廣告支出價值。

  • 智慧出價:Google 的智慧出價使用 AI 來優化每次拍賣中的轉換出價或轉換價值。它會考慮設備、位置、時間和再行銷清單等訊號,為每次拍賣客製化出價。

受眾細分

AdEspresso 和 WordStream 等人工智慧驅動的 PPC 工具可協助行銷人員更有效地細分受眾群體。透過分析使用者行為和人口統計數據,人工智慧可以識別高轉換率細分市場並相應調整廣告定位。

廣告文案優化

Persado 和 Copy.ai 等人工智慧工具可以根據數據和消費者心理生成優化的廣告文案。透過分析哪種語言最能引起特定受眾的共鳴,人工智慧可確保您的廣告文案更具吸引力和說服力。

動態廣告製作

人工智慧在創建動態廣告方面也發揮著至關重要的作用,動態廣告可以根據用戶的行為、搜尋歷史和偏好來調整內容。這種個人化可以帶來更高的點擊率和轉換率。


6. 利用人工智慧追蹤和分析績效

人工智慧在 SEO 和 PPC 中最顯著的優勢之一是它能夠即時追蹤和分析效能。人工智慧驅動的分析平台可提供對行銷活動績效、使用者行為和投資報酬率的深入洞察,幫助行銷人員做出數據驅動的決策。

人工智慧驅動的分析

Google Analytics、Adobe Analytics 和 PaveAI 等工具使用 AI 來分析大量資料集並提供可行的見解。人工智慧可以識別人類分析師可能無法立即察覺的趨勢、異常和模式。

  • 預測分析:人工智慧工具使用預測分析根據歷史數據預測未來的表現。例如,他們可以預測哪些關鍵字未來可能表現良好,或哪些細分受眾群的轉換率較高。
  • 競爭對手分析:SEMrush 和 SpyFu 等人工智慧工具可讓行銷人員追蹤競爭對手的策略,包括他們的關鍵字、廣告支出和反向連結。這些資訊有助於企業保持競爭力並相應地調整其行銷活動。

7. 人工智慧輔助行銷的挑戰與道德考慮

雖然人工智慧提供了許多好處,但行銷人員也必須考慮道德問題。資料隱私、演算法偏差以及人工智慧決策缺乏透明度等問題已成為最突出的問題。

資料隱私

人工智慧依賴大量用戶資料才能有效發揮作用。然而,收集和分析這些數據會引起人們對隱私的擔憂。行銷人員在使用人工智慧工具時必須確保遵守 GDPR 和 CCPA 等資料保護法規。

演算法偏差

人工智慧演算法可能會無意中延續其訓練資料中存在的偏見。例如,人工智慧驅動的 PPC 活動可能會偏向某些人群而不是其他人群,從而導致歧視性結果。行銷人員必須意識到這種風險,並努力減少人工智慧模型中的偏差。

透明度

人工智慧演算法通常被視為“黑盒子”,因為它們的決策過程並不總是透明的。缺乏透明度可能會導致活動失去控制,並且難以向利害關係人解釋結果。


8. SEO 和 PPC 人工智慧的未來趨勢

隨著人工智慧的不斷發展,它在 SEO 和 PPC 中的作用只會越來越大。以下是我們預計在人工智慧輔助行銷中看到的一些未來趨勢:

  • 人工智慧驅動的語音搜尋:預計語音搜尋在未來幾年將變得更加普遍,人工智慧將在優化語音查詢方面發揮至關重要的作用。
  • 人工智慧生成的內容:人工智慧已經能夠產生內容,但我們可以預期這種能力會變得更加先進,從而能夠大規模創建高品質的、類人的內容。
  • 超個性化:人工智慧將實現更高程度的個人化,不僅可以根據個人喜好客製化廣告和內容,還可以客製化整個網站和使用者體驗。
  • 預測性搜尋引擎優化:隨著人工智慧變得更加擅長分析數據,它將能夠預測搜尋行為的未來趨勢,從而使行銷人員能夠在競爭中保持領先地位。
  • 人工智慧驅動的視訊優化:影片內容在數位行銷中變得越來越重要。人工智慧將幫助優化影片內容以進行搜尋引擎優化,確保影片在搜尋結果中排名更高並帶來更多流量。

結論:擁抱 AI 實現 SEO 和 PPC 成功

人工智慧與 SEO 和 PPC 的整合正在徹底改變行銷人員處理搜尋引擎優化和付費廣告的方式。人工智慧工具使關鍵字研究變得更加高效,提高了廣告定位的準確性,並提供了對廣告活動效果的更深入的洞察。透過採用人工智慧,企業可以在競爭中保持領先地位,為網站帶來更多流量,並實現更高的轉換率。

隨著人工智慧的不斷發展,迅速採用這些技術的行銷人員將獲得好處,而那些抵制的人可能會發現自己落後了。成功的關鍵在於了解如何有效利用人工智慧,並確保人類的創造力和判斷力仍然是行銷過程的核心。

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