文章核心观点 - 营销人员竞相采用人工智能时，强大的数据基础对于驱动实际业务成果至关重要，TransUnion与Actable的合作通过整合高质量数据显著提升了AI营销预测模型的性能[1][2] 合作成果与数据价值 - TransUnion与Actable合作，将其TruAudience® Marketing Solutions数据集整合进机器学习模型，使AI驱动的营销预测模型拟合度提升了10%[1] - 在一个针对大型零售商赢回流失客户的案例中，该数据填补了AI模型的关键空白，将误报率降低了19.5%，从而提升了受众定位精度和高成本营销策略的效率[2] - TransUnion的身份图谱和数据增强能力为AI系统提供了单一事实来源，覆盖了超过98%的美国人口，包含700多个 demographic 属性和超过15,000个行为信号[3] 行业洞察与高管评论 - 行业观点认为，AI的输出质量取决于输入信息，低质量数据会导致低质量结果，强有力的数据基础能使AI带来显著的提升和实际的投资回报率[2] - 数据质量差和身份信息碎片化会损害预测性能，投资于身份解析、无缝连接和数据增强的营销人员将最能发挥AI的全部潜力[3][4] - 第三方数据智能在存在知识空白的领域被证明最为强大，能够为营销人员解锁更好的业务成果[4] 业务影响与未来应用 - 增强后的模型能实现营销资源更高效的分配，特别是在昂贵的客户赢回活动中[4] - 除了减少客户流失，合作还确定了有前景的未来应用场景，包括：针对数据有限的网站访客进行潜在客户开发，以及针对购买周期长、行为信号弱的奢侈品和品牌[4][8]