然而，收到的大量数据压得喘不过气来。这些数据通常存储在不同的系统中，形成难以管理和集成的孤岛。对人工智能生成的数据进行分类以找到关键见解本身就是一项专业工作。如果没有对客户反馈状况的整体了解，人工智能可能会加剧而不是改善客户反馈循环。
识别差距：根据反馈采取行动所需的结构 任何营销组织中存在的相同差距也会同样影响人工智能驱动的营销组织：技术差距、人员差距和流程差距。 虽然人工智能既能生成数据，也能消费数据，但数据孤岛限制了营销人员 哥斯达黎加 WhatsApp 挖掘数据以获得见解和采取行动的能力。
要利用人工智能创建有意义的反馈循环，营销人员必须打破与 IT 同行之间的障碍。这两个群体需要解决数据孤岛问题，找出缺失的技术（例如人工智能驱动的分析平台、自动标记和情绪分析工具），并共同努力缩小这些差距。
在人员方面，营销人员需要变得更加技术化。这意味着要提高个人技能，并给他们时间学习新工具。每个营销人员都应该能够分析数据、集成低代码系统并帮助弥合部门之间的差距——本质上就是培养营销技术专家。 作为一名营销人员，我发现，我越深入研究“无代码”和“低代码”营销 AI 工具，就越需要掌握更多的技术。