当前使用方法中的主要挑战之一是企业只能访问有限的数据源。这迫使企业完全依靠来自联合提供商的历史数据

尽管这些数据对于整个难题至关重要，但它仍然只是其中的一部分，而完全依赖于此将无法提供现实的全面视图，此外数据也仅在孤岛中可用，因此无法生成可提供有意义见解的总体情况，您的联合数据位于一个位置，数据位于不同的系统中，过去的促销数据存储在其他位置，被迫从多个系统访问数据会使数据消耗复杂化，并且特别难以集成到日常工作流程中，从而大大降低了决策效率。

决策者继续使用无数定制的电子表格来收集和分析促销数据

电子表格不仅需要手动整理促销数据，而且不能提供所需的灵活性来使用和可视化数据，一些公司还使用贸易促进管理（TPM）系统来优化贸易支出。TPM系统实际上是为了管理和控制贸易促进活动而构建的，系统缺乏先进的分析和优化功能，这对于盈利性优化支出和衡量贸易促进绩效至关重要，这导致决策效率低下且无法采取行动，迫使高管依赖于基于直觉的决策或基于部分智力或以往经验的决策。由于他们无法有效地衡量贸易促销的绩效，因此他们也无法从利润中优化未来支出。

制定有效的贸易促进战略的很大一部分围绕预测和对影响进行准确的预测

能够回答诸如“如果发生X会带来什么影响”或“如果我对摇钱树进行促销对我的投资回报和销售增长有什么影响”之类的关键问题，是优化贸易促销的重要因素，但是一些贸易促进管理工具和软件不提供这种类型的深入分析，而仅提供不能进行准确的数据驱动决策的通用分析，由于缺乏足够的数据，效率低下的数据协调性和预测情报能力，组织无法衡量贸易促销的有效性，因此，令人震惊的是，缺乏对即将到来的贸易促销进行数据支持的优化–要么只进行小小的本能驱动的调整，要么什么也没做。再次，决策者诉诸于过去的经验或部分智力的学习。

大数据和人工智能如何提供帮助？

通过有效利用大数据和人工智能，可以解决上述两个挑战。实际上，任何贸易促进优化解决方案都应配备高质量的大数据和AI支持的分析，以推动实际业务成果。理想的贸易促进软件应该能够有效地利用您过去的贸易促进活动中的数据，衡量有效性并从分析中提供有意义的建议，机器学习，高级CPDA数据分析等AI技术集成后，才能有效地执行这种以目标为导向的深入分析。

高质量大数据对现实的整体看法

有效的贸易促进优化解决方案应以正确的格式从所有相关和有影响力的数据源中获取大数据，由于该解决方案提供了来自各种消费者和市场接触点以及数据源的原始数据，因此它成为生成强大的分析以提供全面的现实情况的坚实基础。

集成更多数量的数据源有助于提高整体贸易促销策略的准确性

利用实时和非结构化数据通过AI获得有意义的见解，基于AI的分析使企业能够对集成的大数据进行强大的分析，并为正确的促销活动生成建议，它还可以识别当前贸易促销活动中的关键趋势和见解，然后可以利用这些趋势和洞察力来衡量贸易促销活动的有效性，优化支出并预测下一个季度/年的销售额。

利用AI还可以让您深入了解假设情景和比较分析

它提供了具有前瞻性的战略，并预测了不同行动的结果，AI聊天机器人对用户的采用，由于解决方案中复杂的导航流程，大多数贸易促销软件对终用户没有吸引力，将AI聊天机器人集成到TPO解决方案中，可以帮助用户通过聊天访问与促销相关的关键数据和KPI，并推动采用，人工智能和大数据的结合为贸易促销的每个步骤都带来了重要的好处，包括改进了促销预测和计划，促销有效性和衡量标准，使公司能够优化贸易促销以推动关键业务成果。

商业联合会数据分析专业委员会