Adjust 洞见：AI 赋能增长体系，让营销从 “应对” 走向 “预见”_头条资讯

Adjust 洞见：AI 赋能增长体系，让营销从 “应对” 走向 “预见”

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2025 09-18 20:25:59

短短几年间，增长型营销人员的工作方式发生了翻天覆地的变化，而变革的步伐还在不断加快。过去，营销的成败取决于翻看各类控制面板，拼接来自孤立工具的零散洞见，并根据 “昨天的数据” 被动应对。如今，由 AI 驱动的系统则可以实时提供答案。移动营销监测平台 Adjust 指出，这种转变不仅加快了工作速度，还改变了我们与工具交互的方式、决策的产生路径，以及整个增长技术堆栈的协作形态。这样打造的增长环境将更具预测性、更加高度连接，并能让整个营销活动在机遇流失前就采取行动。从静态到动态过去，增长团队依赖静态控制面板和手工报告。分析师通常要从多个来源调取数据，并汇总洞见之后才能慢慢得出结论。现在，原生 AI 系统消除了这一延迟。营销人员可以用通俗易懂的语言提出问题，立刻就能得到符合上下文的答案。这些答案不仅提供了一连串的数据洞察，也包含了相关数据解读与下一步行动建议。操作界面的变化从提供 “导航与检索” 变成了进行 “对话与预测” 。 - 过去：数据洞见被锁定在控制面板和孤立工具中，只能依靠人工和分析师的支持才能获得。 - 现在： AI 原生对话系统能提供即时答案和实用背景信息。从被动响应到主动优化优化曾是一场 “追着 KPI 跑” 的游戏。团队等到 ROAS 或 CPI 等关键业绩指标 (KPI) 下滑后才去收集数据、诊断问题，往往浪费了支出，一切为时已晚。现在借助预测型 AI 技术，营销人员可以提早识别营销表现规律，并且在潜在问题或机遇对结果产生影响之前就及时发现它们。 - 过去：根据已经过时的指标决策推广活动的变化。 - 现在：预测型 AI 在 KPI 受到任何影响之前就提前标记出风险与机会。

从纯人工数据分析到 AI 辅助决策过去的决策依赖于繁琐的手动分析：仔细检查电子表格、创建报告以及对发现的结果进行讨论。如今 AI 可以处理数据、识别异常、预测表现趋势并提出优化建议，让营销人员将精力集中在验证洞见和制定策略上。 - 过去：手动分析速度缓慢且容易出现疏忽。 - 现在： AI 能实时提炼洞见、进行预测并提供推荐。

从碎片化的工具到统一的增长情报过去营销人员需要在归因、数据分析，交互等各种孤立的工具之间周旋，手握各种碎片信息试图拼出营销全貌，频繁切换工具的过程中导致上下文丢失。AI 原生堆栈将这些功能统一在一起，创建了一个决策层将监测、预测和操作集成在同一个界面中。 - 过去：脱节的工具、碎片化的数据和缺失上下文的信息。 - 现在：集成监测、预测和交互功能的统一决策层。这一转变为何对移动营销人员很重要向 AI 驱动型增长堆栈的转变不仅仅是用一套工具替换另一套工具，更重要的是改变营销决策的速度、精确度和上下文语境。如果营销人员能够即时获得洞见，提早发现模式并关联每个数据点，就能从 “复盘昨天” 转向 “塑造明天”。 AI 驱动型堆栈具有以下优势： - 速度和规模：过去需要数小时或数天才能完成的工作 (例如：探索、预测、用户分群) 现在可以立即执行并得到结果。 - 数据民主化：营销人员可以以自然对话形式访问复杂的数据分析，无需依赖数据团队。 - 预测能力：AI 能够及早发现机遇和风险，帮助您快速采取行动。 - 统一增长指令：营销人员无需使用多种工具，而是可以在单一界面中做出决策。人工智能并不会取代营销人员，而是为营销人员提供了清晰的洞察力、更快的速度和更高的前瞻力。增长新标准由 AI 驱动的增长堆栈代表着营销决策方式将发生根本性的改变。摒弃碎片化、被动反应性的流程，采用统一的、预测性系统，团队可以将工作重点从收集数据转移到针对数据采取相应的行动。其结果就是更快的迭代节奏、更早地识别风险和机遇，以及数据洞见与产生营销影响的更清晰的闭环。 Adjust Growth Copilot 能将这些功直接集成到您的监测环境中，为您提供一个实时查询、分析和优化表现的统一智能界面。如需了解更多，敬请关注 Adjust 微信公众号“AdjustGmbH”，点击“Demo申请”开启您的成功之旅。关于 Adjust Adjust 是 AppLovin (纳斯达克代码：APP) 旗下公司，旨在帮助海量应用实现从移动端到联网电视等多平台的监测和业务增长，深受全球营销者的信赖。无论是快速增长的数字品牌还是试水应用领域的实体公司，Adjust 都能为其应用营销旅程保驾护航。Adjust 强大的监测和数据分析套件能深入洞察营销表现、汲取关键洞见并提供多种必备工具，进而帮助营销者获得卓越的营销效果。

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