2个月内92%的AI系统落地，6个月内40%的落地组织
平均而言，组织在初始投资后 14 个月内即可实现这一回报。
B2B 中人工智能投资回报率的关键因素
为什么要衡量人工智能投资回报率？以下是应该想到的关键原因：
1. 通过自动化节省成本
人工智能驱动的自动化通过简化劳动密集型流程提供了巨大的成本节约潜力，最终提高了运营效率。
根据上面显示的麦肯锡调查，受访者表示，由于采用分析 巴哈马电话数据 人工智能，收入大幅增加，成本大幅下降。
例如，通过将人工智能集成到客户服务、采购和数据管理中，公司可以减少管理费用、减少人为错误，并将资源重新分配给高价值任务。
麦肯锡和哈佛大学的研究人员表示，如果人工智能在医疗保健领域得到更广泛的应用，它的实施每年可为美国节省高达 3600 亿美元。
从制造业的预测性维护来看，人工智能已被证明可以有效降低运营费用，同时保持质量和性能标准。
例如，人工智能驱动的机器学习模型可以优化物流公司的成本策略。
2. 通过人工智能驱动的个性化增加收入
为了在竞争激烈的环境中脱颖而出，公司可以考虑一种解决方案：定制。
人工智能个性化是利用机器学习算法来分析客户数据并提供定制内容、产品推荐和优惠。
这种程度的个性化可以提高客户满意度和忠诚度，并最终推动收入增长。它越来越受到所有公司（无论是 B2C 还是 B2B）的欢迎，因为它允许您向潜在客户发送特定且相关的消息。
借助人工智能，企业可以实时获取有关每个客户的行为、偏好和需求的信息。这使您能够以更有可能与每个客户产生共鸣的方式来定位消息和优惠。
此外，人工智能驱动的个性化还可以根据过去的购买行为建议个性化的交叉销售或追加销售机会，从而提高销量。
这种独特的定制可用于营销：
创建自定义营销活动
优化潜在客户生成
提高转化率
例如，戴尔通过在电子邮件营销活动中实施基于人工智能的个性化，使转化率提高了 79% 。
人工智能还通过聊天机器人和虚拟助理为高价值客户提供个性化解决方案和实时帮助，从而帮助留住高价值客户。
这种主动、个性化的方法可以帮助公司快速响应客户需求，建立长期信任和忠诚度，从而转化为持续的收入流。
3.功效和上市时间
人工智能可以更快地分析数据，并使研发团队能够更快地做出决策并更有效地进行创新，从而显着缩短产品开发周期。
借助这种使用人工智能的新能力，公司可以简化通常需要数周或数月的流程，从而以更灵活的方式推出新产品和服务。
多家公司已经从人工智能驱动的内容和产品创新中受益。
例如，生成式人工智能工具可以用传统方法所需时间的一小部分来创建营销内容或原型设计。这种敏捷性不仅有助于公司保持竞争力，而且使他们能够迅速响应市场需求。
衡量人工智能投资的投资回报率
为了确保您的人工智能投资取得良好的绩效，您需要正确应用 KPI。您可以从以下几个方面入手：
需要遵循的关键绩效指标 (KPI)
跟踪人工智能投资回报率需要采取战略方法，并通过特定的 KPI 来监控：
成本节省：计算通过减少劳动力、自动化和流程优化实现的节省。
收入影响：衡量与人工智能驱动的营销活动相关的潜在客户生成、转化率和总体收入增长。
客户参与度和满意度：监控参与度指标，例如点击率和客户满意度评分，这可以深入了解
这些 KPI 使 B2B 公司能够衡量其人工智能投资的有形和无形效益，从而清楚地了解人工智能在何处驱动价值。
长期与短期投资回报
评估人工智能投资回报率的挑战之一是平衡短期成本与长期收益。人工智能的实施通常需要在技术和合格人员方面进行大量的初始投资。
在福布斯技术委员会的一篇文章中，由于人工智能基础设施的原因，从头开始部署一个成功的人工智能项目的成本可能比预期高出 15 倍。
例如，AI团队中常见的角色是AI工程师，在美国年薪为145,080美元。对于整个工程师团队来说，这可能是一笔相当大的数目。
尽管这些费用最初可能会影响投资回报率，但巨大的长期经济效益的潜力使投资值得。
因此，您应该将人工智能视为一项长期战略资产，随着技术的成熟以及您的团队在利用人工智能功能方面获得经验，它将产生越来越多的效益。
除了简单地衡量人工智能的财务投资回报率之外，实施人工智能解决方案还可以带来一些次要的好处。
当谈到实施人工智能时，它不
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