لن يُحسن الذكاء الاصطناعي تسويقك حتى تُحسن بياناتك

انتقل الذكاء الاصطناعي من التجريبي إلى التشغيلي في التسويق. اليوم، يكتب الذكاء الاصطناعي المحتوى، ويوصي بالمنتجات، ويعمل على تخصيص التجارب عبر المنصات والقنوات، ويتوفر على أتمتة سير العمل عبر دورة حياة العملاء. ومع ذلك، على الرغم من هذه التكامل السريع، فإن النتائج غالبًا ما لا تتوافق مع التوقعات.

تشير تقارير صناعية حديثة إلى أن 73٪ من الشركات قد اعتمدت تقنيات الذكاء الاصطناعي، ومع ذلك، فإن 52٪ فقط تحقق النتائج المتوقعة. هذا يدل على انقطاع أساسي بين النشر والأداء. الجاني ليس تصميم النموذج أو قوة الحوسبة، بل جودة البيانات.

عندما تغذي المنظمات الذكاء الاصطناعي ببيانات منقسمة أو مفقودة أو قديمة أو “سيئة”، فإن النواتج تعكس هذه العيوب. البيانات المعيبة لا تقلل فقط من الدقة، بل تعزز الانحياز، وتسرع من الانحراف، وتعرض ثقة العملاء للخطر. بالنسبة لأفرقة التسويق التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة مع تقديم تخصيص متسارع ونمو، هذه هي نقطة فشل حرجة.

البنية تحدد الذكاء

الذكاء الاصطناعي هو نظام يتعلم من خلال الأمثلة، وفعالية هذا النظام ترتبط مباشرة ببنية البيانات وموثوقيتها. إذا اعتبر نظام الشركة “كريس سميث” و “كريستوفر سميث” و “سي سميث” كأفراد منفصلين، فإن النموذج لا يمكنه توليد رؤى متسقة. سوف ينتج تنبؤات وتحليلات تبدو مستنيرة ولكنها تفتقر إلى السياق دون توحيد نقاط البيانات لإنشاء ملف تعريف مفرد. يتم تشكيل هذا الملف عن طريق دمج البيانات التجارية والاستهلاكية والسلوك عبر الإنترنت والخارج، لتحقيق رؤية شاملة للفرد، أينما كان، وكيفما كان يتفاعل مع العلامة التجارية.

هذه القضية أكثر شيوعًا مما يعتقد البعض. وفقًا لـ فورستر، يذكر ما يقرب من ثلث قادة التسويق العالميين أن أبرز عقباتهم هي حواجز البيانات. عندما تعيش البيانات في أنظمة غير متصلة، مثل منصات التسويق بالبريد الإلكتروني وأدوات إدارة علاقات العملاء ومحركات التجارة الإلكترونية، وغیرها، فمن الصعب ربط السلوكيات عبر النقاط التفاعلية. هذا لا ي混ّك فقط أنظمة الذكاء الاصطناعي، بل يمنع الشركات أيضًا من الإجابة على أسئلة أساسية حول قيمة العملاء أو ولائهم أو نواياهم.

باختصار، يتطلب الاتساق في البيانات قبل تحقيق الاتساق في المشاركة.

الاستعداد هو قرار استراتيجي

يتجاوز معدل استثمار الذكاء الاصطناعي غالبًا النضج الفني أو كفاءة القوى العاملة للمنظمة. تعمل فرق التسويق تحت ضغط لتكامل الأدوات التوليدية، ونشر التخصيص في الوقت الفعلي، وتقليل الاعتماد على التجزئة التقليدية، ولكن هذه القدرات تتطلب استراتيجية، وبنية تحتية، وفريقًا معرفة يمكنه تقديم إشراف بشري فعال لهم.

وفقًا لـ آي بي إم، يرى 68٪ من المديرين التنفيذيين الآن أن هيكل البيانات على مستوى الشركة هو مُحفز أساسي للتعاون عبر الوظائف. ويقول 72٪ أيضًا إن البيانات المملوكة ستكون مركزية لتحقيق القيمة من الذكاء الاصطناعي التوليدي. يفهم هؤلاء القادة أن النتائج المهمة للذكاء الاصطناعي تتطلب التجربة والانضباط التشغيلي.

عندما تحاول الشركات وضع نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة على أنظمة منقسمة، فإن النتيجة هي عدم كفاءة على نطاق واسع. لا يمكن للذكاء الاصطناعي تصحيح مساره إذا كانت المعلومات التي يتلقاها غير دقيقة، لذلك قد يتسارع، لكنه قد لا يتحرك في الاتجاه الصحيح مع الوضوح المطلوب.

من الصحيح أيضًا أن الذكاء الاصطناعي، على ما هو عليه حاليًا، ليس حلًا شاملاً لاحتياجات التسويق. هذا يؤدي إلى استخدام نموذج ذكاء اصطناعي واحد لمهمة واحدة، ونموذج آخر لمهمة أخرى، وهكذا، مما يخلق تحديًا آخر في جمع رؤى متسقة إذا لم يكن نماذج الذكاء الاصطناعي تتحدث مع بعضها البعض. تصبح النواتج شيئًا من نوع البطانية المخططة التي تحتاج إلى خياطة لتحقيق رؤية كاملة للنظام البيئي للذكاء الاصطناعي.

الكمية بدون هيكل تنتج ضجيجًا

تركز العديد من فرق التسويق على جمع البيانات، وتوسيع خطوط الأنابيب لالتقاط المزيد من الإشارات الأولى، والمزيد من مقاييس المشاركة، والمزيد من التفاصيل التعاقدية. لكن بدون توجيه، فإن المزيد من البيانات ي复ّض فقط المشكلة.

يأتي القيمة الحقيقية عندما يتم تنظيم البيانات، وسياقها، وربطها في الوقت الفعلي. هذا يشمل تفضيلات الحزب الصفر، وسلوك الحزب الأول، وشراكات الحزب الثاني، وتعزيز الحزب الثالث. كل ذلك يلعب دورًا في فهم العملاء. وأهم من ذلك، أن جميع هذه البيانات تحتاج إلى التجمع لإنشاء معرّفات مشتركة.

تشير أبحاث جوجل وايكونسالتسي إلى أن 92٪ من قادة التسويق الرائدين يعتبرون البيانات الأولى ضرورية للنمو. لكن حتى البيانات عالية الجودة تفقد قيمتها إذا لم تكن能够 تفسيرها في إطار أوسع من رحلة العملاء. وجدت دراسة أخرى أن 72٪ من المستهلكين أكثر احتمالًا للتفاعل مع العلامات التجارية التي تفهم هويتهم الكاملة. هذا يتطلب أنظمة قادرة على مصادقة السجلات عبر الوقت والقنوات والتنسيقات.

الهوية هي المُحفز

لا يمكن للذكاء الاصطناعي تخصيص ما لا يعرفه. لا يزال حل الهوية أحد أكثر الجوانب الفنية والمهملة للتسويق الحديث. تسمح الهوية الدائمة للعملاء للنماذج بربط السلوك بالافراد، وليس فقط بالجلسات أو الأجهزة. إنها تخلق الاتساق المطلوب لتتبع التطورات المفضلة، وكشف الشذوذ، وتوقع الاحتياجات.

تعتمد الإطارات الهوية الفعالة على بيانات نظيفة ومنطق متسق. لا تتحقق من خلال الاستحواذ وحده. تتطلب خوارزميات مطابقة، وحوكمة البيانات، ومصادقة السلوك في الوقت الفعلي. عند تنفيذها بشكل صحيح، توفر وضوحًا للذكاء الاصطناعي لتوليد نتائج تتوافق مع توقعات العملاء.

بدون هوية موحدة، ينهار التخصيص. يلجأ الذكاء الاصطناعي إلى رسائل غير ذات صلة، ونقاط تفاعل مكررة، ومتطلبات غير فعالة. هذه ليست مجرد إزعاجات سطحية. إنها تآكل الثقة، وتقلل العائد على الاستثمار، وتعوق التقدم.

نظافة البيانات هي أمر بالغ الأهمية للتسويق

في الماضي، يمكن لأفرقة التسويق الاعتماد على الإدارة لادارة الأنظمة الخلفية في حين يركزون على الإبداع والاستراتيجية. هذه التقسيم لا تنطبق بعد الآن. للنجاح مع الذكاء الاصطناعي، يجب على أفرقة التسويق وعلماء البيانات فهم كيف تتحرك البيانات، وأين تنكسر، وكيفية حل عدم الاتساق على نطاق واسع.

يشمل ذلك التحقق، وإزالة التكرار، وتنسيق البيانات الوصفية، وبروتوكولات الحوكمة التي تفرض الجودة. كما يعني ذلك إنشاء تصنيفات واضحة، وإدارة التحكم في الإصدار، وبناء أنظمة قادرة على التكيف مع إشارات و منصات جديدة.

في حين قد يبدو هذا العمل تشغيليًا، إلا أنه يصبح استراتيجيًا بشكل متزايد. إنه يضمن أن تكون مخرجات الذكاء الاصطناعي مرتكزة على الحقائق، وليس على الضوضاء. إنه يسمح للفرق باختبار التعلم والتكرار بثقة. وأهم من ذلك، إنه يضمن أن تكون تجارب العملاء متسقة وملائمة ومحترمة.

مستقبل التسويق يعتمد على قيادة البيانات

مع توقعات أن يتضاعف معدل استثمار الذكاء الاصطناعي خلال السنوات القلائل القادمة، يجب على منظمات التسويق التحرك بسرعة لإنشاء بيئات بيانات منظمة ومحكمة ومتاحة. لن تأتي الميزة التنافسية من تعقيد النموذج وحده، بل من القدرة على تقديم رؤى بسرعة عبر كل互одействة للعميل.

في داتا أكسل، معظم العملاء الذين أتحدث معهم يركزون على بناء بحيرة بيانات مركزية مع هوية مشتركة لجميع بياناتهم. هذا يسمح للذكاء الاصطناعي ليس فقط بتشغيل الرؤى، ولكن أيضًا جعلها قابلة للتنفيذ.

يتسع الفجوة بين طموح الذكاء الاصطناعي وأدائه، ولكن هناك خطوات يمكن للعلامات اتخاذها لجسر هذه الفجوة، بدءًا بفرق تفهم أن المحرك الحقيقي وراء التسويق الذكي هو بيانات نظيفة ومتصلة ومتوافقة. لن يحدث ذلك بين ليلة وضحاها، ولكن مع الاستثمار في تطوير مهارات الموظفين لفهم أدوات الذكاء الاصطناعي وأفضل الممارسات وقوة البيانات، يضع أسس قوية لتنفيذ الذكاء الاصطناعي الناجح.