步骤 1：评估准备情况并明确因果人工智能

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首先使用以下八个问题框架来评估您的组织对因果人工智能的准备情况：

因果人工智能的 8 个准备情况评估问题
因果 AI 的 8 个问题准备情况评估；GTM 收入团队由产品、销售、营销、客户成功、支持和收入运营组成。
每个问题按 1-3 进行评分：

1 = 否/尚未。
2 = 部分/进行中。
3 = 是/已完全实施。
评分指南

20-24：提前准备。
准备在整个营销中应用因果 AI 并扩展到全面的 GTM 采用。
17-19：中等准备程度。
开始构建因果 AI 模型来展示营销对 GTM 性能的网络影响。
14-16：早期准备。
使用假设分析来展示营销计划如何影响更广泛的业务成果。
14 岁以下：基础挑战。
专注于加强营销数据基础，同时与 GTM 团队建立联系。
大多数组织的得分在 14 到 16 分之间。不要因为分数较低而灰心丧气。不妨从改进营销分析的一个领域开始。

通过小胜利积聚动力。首先，巩固营销基础， 黎巴嫩电话号码数据 然后拓展整个GTM团队。即使是数据质量和团队协作方面的微小改进，也能带来意义非凡的改变。

这些问题衡量的内容如下：

数据访问和集成（问题 1-2）

营销数据分散在各个系统中，导致数据不完整。好消息是：Casal AI 可以处理能够解答关键问题的集中数据集，无需复杂的基础设施。
指标与分析（问题 3-5）

基本的漏斗指标远远不够。假设分析能够揭示营销活动和市场状况如何带来切实的成果。
团队协调（问题 6-7）

市场营销和销售的不同指标和定义容易造成混淆。GTM团队需要一种共同的语言来做出更好的决策。
RevOps 集成（问题 8）

通过共享指标将营销成功与 GTM 绩效联系起来，为所有团队创建一个真实来源。
第 2 步：快速实现因果 AI 就绪
数据挑战根深蒂固。大多数公司都在努力应对数据孤岛和过时的系统。但真正的问题并非技术层面，而是团队的工作方式。当每个团队使用不同的数据和定义时，沟通就会中断。

这是您的 12 周计划，可帮助您在保持当前程序运行的同时开始行动。

快速跟踪组织对因果人工智能的准备的步骤
加快组织对因果人工智能的准备的步骤。
进步胜过完美。循序渐进地改进数据实践，为高级分析奠定基础。

第三步：定义你的命运：拥抱高级分析和假设情景的力量
数据质量问题确实存在，而且代价高昂。但您可以选择。与其让不完美的数据阻碍您，不如利用因果 AI 进行假设分析，掌控全局。

例如，Proof Analytics 的情景规划仪表板将营销数据与经济趋势相联系，以模拟结果并识别关键驱动因素。

Proof Analytics 仪表板显示假设分析
将您现有的数据与市场情报（经济数据、就业数据等）相结合，可以让您模拟业务场景，而其他人则仍然处于瘫痪状态，等待完美的数据。

从模式识别到强力举措
当您采用因果 AI 的高级分析时，单靠预测无法提供所需的深度洞察。这种新方法可以帮助您提供有意义的指标，并引起高管利益相关者的共鸣。在构建初始概念验证时，请考虑高管的潜在问题：

面向 CEO：通过 ARR、交易量、交易速度和市场份额，展现营销与 GTM 成功之间的因果关系。超越预测，揭示关键增长动力。
对于首席财务官：投资回报率 (ROI) 框架将营销投资与 GTM 对预订量和现金流的影响联系起来。超越获客成本，将客户旅程与财务成果联系起来。
对于首席营销官 (CMO)：将 KPI 追踪转化为可操作的情报。将渠道贡献与市场动态关联起来，以识别表现最佳的投资。