隨著移動互聯網時代信息出現井噴，AI時代用戶個性化的需求也日趨多元化，對于企業來說，日子似乎逐漸舉步維艱，這往往體現于傳統的營銷思維已經遠遠趕不上市場面向科技的洪荒潮流，面對過剩數據無法被合理運用，傳統商業模式開始飽受沖擊。

在這個大環境下，一些為企業級客戶提供數據解決方案的創業團隊開始小荷漸露尖尖腳，也為消費者得到深度洞察、多場景的個性化體驗，并演化成人工智能、區塊鏈等科技領域的重要角色。而企業對大數據的專注也必須升級轉向“智能數據”，如果無法對它們進行分類和篩選并從中吸取有效的信息，那么企業得到的只是一堆食之無味棄之可惜的雞肋。

正因為如此，在這種大環境下，2017年度營業收入在1000萬至10億人民幣之間的企業普遍具備人工智能的研發和分析能力，為傳統大型企業提供能解決實際問題的“智能數據”，對其未來的發展前景和商業模式進行精準的戰略定位，掀起了新型營銷的變革風暴。

目前國外很多龍頭企業已經開始發力收集智能數據，希望能贏在科技時代的起跑線上。例如亞馬遜、可口可樂、荷蘭皇家航空等公司就已經在儲備超前的隊內決策，通過提升數據驅動營銷以及客戶體驗將這一愿景付諸實現。

至于具體的做法，智能數據必須經歷整合、分析和應用三大重要環節，通過建立可檢測的核心數據和關鍵指標，最終實現管理和接入多渠道的數據源，并運用主表功能，將獨立的數據源進行互通，并定期對工作表進行優化和更新。

做好了這一步，接下來就必須對各方數據進行高效的銜接，這主要體現在分析模塊和標簽樹兩大功能，其中分析模塊主要對用戶行為和事件作出明確判斷，以此為依據制定具備可行性的營銷策略；而標簽樹則是對業務需求進行分類歸納，細分和定位目標客戶，這比任何科技關鍵詞來得更接地氣。

不僅如此，智能數據系統的進步升級一日千里，未來還可能會產生更人性化的功能和預測模式，讓企業對客戶的流失主因、資源價值、路徑分析更加了如指掌。而這些數據也將走O2O的路線，線上線下“雙管齊下”，并將所有來自網站、APP、CRM、在線廣告和離線數據庫進行第一連線，更直觀地讓企業了解客戶轉化率、消費需求、服務評價等所有信息，以此作為傳統企業的工作指標。這一切都離不開AI技術這個強大的“永動機”。

在未來的日子，憑借著數據和智能技術橫掃整個互聯網，AI的風口將為所有傳統行業帶來無可估量的商業價值。隨著智能營銷的空降，受益的除了企業，還有來自全球的消費大軍，在捕捉有效數據的前提下，企業更能貼心地迎合不同消費者的需求，而消費者也能享受最貼心如意的配套服務。更有業內人士認為，未來需要AI的消費群體將超過50％，由此催生的產業鏈將被所有傳統行業廣泛地應用。