隨著人工智慧的進一步應用，行銷技術堆疊與營運的未來正逐漸朝向非結構化的方向發展。在這個持續擴張的數據世界裡，我們對於非結構化數據的管理已成為不可忽視的挑戰。多年來，企業主要依賴結構化數據的儲存和分析，但由於社交媒體內容、電子郵件正文、客戶評論等多樣性的內容形式，越來越多的數據無法被簡單地整理為傳統的行與列格式。這些未經格式化的資訊不僅可以提供豐富的客戶見解，亦是了解市場趨勢的重要資源，在行銷領域中發揮著重要作用。

然而，傳統的行銷技術和營運流程往往將這類非結構化數據的日常應用置於次要地位，導致許多有價值的洞見被忽視。在2025年，我預測生成型AI將使得非結構化數據的管理問題日益緊迫。我們不能再用對待結構化數據的方法來處理非結構化數據，否則將面臨產能和質量問題，甚至對品牌造成更大的影響。

何謂非結構化數據？

非結構化數據是任何無法被精確定義和分類的資訊或內容。它可能包括社交媒體帖子、電子郵件正文、客戶評論或任何形式的內容。它不需依附於傳統格式，但這並不意味著我們沒有嘗試去整合這些數據。舉例來說，一個典型的客戶調查可能有一個結構化的評級尺度，以及非結構化的自由文本回應。

因為非結構化數據無法輕鬆地被整理，其日常效用相對於其他行銷數據而言往往被最小化，即便我們知道它包含了豐富的顧客情緒、趨勢或產品使用洞見。

非結構化數據與結構化數據的相似挑戰

將生成型AI暫時放到一邊，非結構化數據和結構化數據所面臨的基本數據管理挑戰非常相似，這包括治理、合格標準和執行的壓力。這些基本挑戰將被新生成的數據和內容流，以及新AI技術的引入進一步檢驗。

非結構化數據的挑戰有多大？

根據IDC與Box在2022年進行的調查，企業生成的數據中有90%是非結構化數據。隨著生成型AI的盛行，我們可以預期這一比例會快速上升。在這種情況下，任何行銷技術堆疊都將面臨巨大的管理問題挑戰。

2024年，Salesforce和HubSpot都宣布了專門解決非結構化數據問題的平台併購，這也意味著它們正開始重視這一挑戰。這些技術如何在未來被整合到新功能或嵌入式功能中將值得我們關注。

儘管看似簡單，這種全新的數據管理架構將對整個行銷策略和內容生成產生深遠影響。企業必須提升對非結構化數據的意識和控制力度，才能在新一波數據浪潮中站穩腳跟。

面臨的機遇與挑戰

隨著AI技術的提升，行銷技術堆疊中的CRM/MAP平台也需具備處理非結構化數據的能力。針對新技術的透明度、數據治理流程、合格標準的制定以及與客戶服務、產品部門的跨職能合作，均需要而比已往更為深入的思考和準備。

總之，面對未來的技術挑戰，企業不僅需要持續更新技術架構，提升AI素養，更需要從管理者層面思考如何制定合適的數據治理流程，這樣才能在數據驅動的時代中不被大浪淘沙。