Hvorfor kausal AI er nøglen til mere intelligent markedsføring

Marketing teams leder an adoptionen af generativ AI, men bruger de de rigtige værktøjer til at skabe reelle resultater? Predictive analytics hjælper CEO’er og CFO’er med at allocere kredit gennem multi-touch attribution (MTA), mens data scientists bruger det til at forudsige mønstre. Dog ligger succes for marketingfolk i at forstå interrelationerne i de programmer, der driver resultater.

Her kommer kausal AI ind i billedet. At afdække “hvorfor” bag resultater gør det muligt for marketingfolk at vælge og forsvare deres go-to-market (GTM) investeringer med selvtillid. I turbulensen i SaaS- og B2B-markeder — hvor minkende aftalestørrelser, længere salgscykler og strammere budgetter nu er normen — er gætteri ikke bare risikabelt; det kan få dig fyret.

Problemet med predictive analytics: En hund, der jagter sin hale

Forestil dig en hund, der gøer af et tomt træ, overbevist om, at der er noget værdifuldt der. Predictive analytics fører ofte marketingfolk ned ad lignende stier — de jagter ideer uden at forstå hvorfor, de fungerer. Husk på, at LLM’er er tilbøjelige til hallucination.

En prædiktiv model kan markere en højtydende kampagne og foreslå større investeringer, kun for at succesen bliver drevet af en urelateret hændelse, som en viral trend. Resultatet? Marketing får skylden.

Op til 56 % af virksomhederne missede deres omsætningsmål i 2024, ifølge GTM Partners. Data fra forskellige analysefirmaer indikerer, at målene blev misset af mange flere. Det er klart. Industritransformation kræver en mere intelligent og præcis tilgang til strategi og eksekvering.

Hvorfor kausal AI er det rigtige træ at klatre i

Kausal AI forudsiger ikke blot resultater — det forklarer dem. Tænk på kausal AI som et GPS-system til marketing. Det kortlægger ikke bare terrænet; det fortæller os den mest effektive rute til en destination. Her er nogle anvendelsestilfælde:

• Identificer hvad der driver høj-kvalitets aftaler.
• Optimer marketingkanaler for at maksimere deres effekt på salget.
• Håndter churn ved at identificere og løse rodårsager.

Vi spilder ikke længere tid på at gø af det forkerte træ — vi klatrer op i det rigtige første gang.

Grav dybere: Hvordan man bruger AI til at opdage årsagerne bag kundernes handlinger

Fra gætteri til viden

Predictive analytics viser dig træet. Kausal AI viser dig, hvordan du klatrer op i det.

Scenarier hvor kausal AI stråler

Kausal AI kan hjælpe marketingfolk med at nail deres 2025-planlægning. Dets evne til at afdække hvorfor bag resultaterne muliggør smartere GTM-beslutninger, der driver pipeline-effektivitet, omsætningsvækst og kundesucces. Her er hvordan kausal AI stemmer overens med GTM-prioriteter:

Ved at stemme overens med anskaffelses-, kanal- og fastholdelsesstrategierne med kausal AI-indsigter, afdækker marketingfolk hvilke handlinger der gør dem effektive, og kan fokusere på eksekverings effektivitet.

Find det rigtige træ: Justering af tankegang og strategi

At adoptere kausal AI handler ikke blot om nye værktøjer; det handler om at hæve dit GTM-niveau. Her er hvordan det driver bedre eksekvering:

• Rodårsagsanalyse for omsætningspåvirkning: Brug kausal AI til at afdække hvilke kampagner, der skabte reel pipeline-vækst og sikrer, at hver GTM-beslutning stemmer overens med omsætningsmålene.
• Eksperimentering for at forbedre ICP-engagement: Test beskeder, timing og tilbud skræddersyet til din ideelle kundeprofil (ICP) for at validere hvad, der accelererer pipeline og vinderater.
• Fastholdelse som en GTM-driver: Analyser kundernes churn og udvidelsesmønstre for at udvikle målrettede strategier, der øger nettoomsætningsbeholdningen (NRR) og livstidsværdi (LTV).

Kausal AI hjælper os med at opbygge en GTM-ramme baseret på datadrevet læring.

Fra signaler til strategi: Stærkt finde det rigtige træ

Marketingfolk fortjener bedre end at blive beskyldt for resultater, der er ude af deres kontrol. Predictive analytics viser os hvad der kan ske, men kausal AI afslører hvorfor. Det transformerer marketing fra mønster-genkendelse til en strategisk GTM-motor, der driver omsætning, vækst og loyalitet.

Ved at identificere rodårsager, giver kausal AI marketingfolk mulighed for at opbygge troværdighed på tværs af C-suite, træffe klogere beslutninger og selvsikkert forsvare deres GTM-investeringer. I turbulente SaaS- og B2B-markeder — hvor minkende aftalestørrelser, længere salgscykler og strammere budgetter er normen — er de rigtige værktøjer ikke bare nyttige; de er essentielle for at forblive konkurrencedygtige.

Værktøjerne til at klatre højere er her nu. Før du jagter en lovende trend eller mavefornemmelse, så spørg dig selv: Er dette det rigtige træ at klatre i? Med kausal AI vil du vide — og du vil klatre højere med selvsikkerhed og formål.

Værktøjer og ressourcer til at komme i gang med kausal AI

• Kausal AI-rammer: ProofAnalytics.ai forenkler kausalmodele og automatiserer regressionsanalyse, hvilket gør det tilgængeligt for marketingfolk.
• Eksperimenteringsplatforme: Mutiny og VWO understøtter design, personalisering og analyse af eksperimenter i overensstemmelse med GTM-prioriteter.
• Uddannelsesressourcer: Udforsk Gartners rapporter om kausal AI eller online kurser i kausal inddragelse (f.eks. Coursera) for at opbygge ekspertise.
• Visualiseringsværktøjer: Looker, Tableau og Lucidchart er fremragende til at visualisere tendenser, men modellerer ikke kausal AI direkte.

Grav dybere: AI og maskinlæring i marketinganalyse: En omsætningsdrevet tilgang