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这项研究在很大程度上巩固了现有文献，同时也为已确定的因素提供了新的视角。这项研究的结果表明，用于营销 AI 活动的数据应该是干净、可靠和高质量的，以确保结果有效、准确和公正。应优先考虑内部数据，并辅以外部数据（如社交媒体数据），以获得更深入的见解和更好的预测。结合内部和外部数据集被认为是开展 AI 活动的最佳实践。此外，AI 活动的业务目标和预期结果应放在任何数据收集、管理和分析过程的中心，以确保 AI 实践取得成功。最后，数据相关事务的透明度被发现很重要，因为它可以建立信任并确保客户为营销目的提供准确的个人数据。
影响人工智能成功的因素...
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