قادة الفكر
لا يمكن للاستخبارات الاصطناعية تحسين تسويقك حتى تتحسن بياناتك
انتقلت الذكاء الاصطناعي من التجريبي إلى التشغيلي في التسويق. اليوم ، تكتب الذكاء الاصطناعي المحتوى ، وتوصي بالمنتجات ، وتخصص الخبرات عبر المنصات والقنوات ، وتت 자동 أعمال العمل عبر دورة حياة العملاء. ومع ذلك ، على الرغم من هذه التكامل السريع ، فإن النتائج غالباً ما لا تتوافق مع التوقعات.
يظهر تقرير صناعي حديث أن 73٪ من الشركات قد اعتمدت تقنيات الذكاء الاصطناعي ، ولكن فقط 52٪ تحقق النتائج التي توقعوها. هذا يدل على انفصال أساسي بين النشر والأداء. الجاني ليس تصميم النموذج أو قوة الحوسبة ، بل جودة البيانات.
عندما تغذي المنظمات الذكاء الاصطناعي ببيانات منقطة أو فارغة أو قديمة أو “سيئة” ، تعكس الإخراجات هذه العيوب. البيانات المعيبة لا تقلل فقط من الدقة ، بل تقدم الانحياز ، وتسرع الانحراف ، وتعرض ثقة العملاء للخطر. بالنسبة لأفرقة التسويق التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة مع تقديم تخصيص متسارع ونمو ، هذا هو نقطة فشل حرجة.
تحدد البنية الذكاء
الذكاء الاصطناعي هو نظام يتعلم من خلال المثال ، وفعاليتها ترتبط مباشرة ببنية البيانات وموثوقيتها. إذا اعتبرت أنظمة الشركة “كريس سميث” و “كريستوفر سميث” و “س. سميث” ثلاثة أفراد منفصلين ، لا يمكن للنموذج توليد رؤية متسقة. سوف ينتج تنبؤات وتحليلات تبدو مستنيرة ولكنها تفتقر إلى السياق بدون توحيد نقاط البيانات لإنشاء ملف تعريف منفرد. يتم تشكيل هذا الملف من خلال دمج بيانات الأعمال وبيانات المستهلك ، والسلوك عبر الإنترنت وبدون اتصال ، لتحقيق رؤية شاملة للفرد ، أينما كان ، وكيفما كان يتفاعل مع العلامة التجارية.
هذه القضية أكثر شيوعا مما يعتقد البعض. وفقا لـ Forrester ، يقول ما يقرب من ثلث قادة التسويق العالميين إن أبرز عقبة هي مخازن البيانات. عندما تعيش البيانات في أنظمة غير متصلة ، مثل منصات التسويق بالبريد الإلكتروني وأدوات إدارة علاقات العملاء ومحركات التجارة الإلكترونية وغيرها ، فمن المستحيل تقريبا ربط السلوكيات عبر النقاط التouchpoint. هذا لا ي混ون أنظمة الذكاء الاصطناعي فقط ، بل يمنع الشركات من الإجابة على أسئلة أساسية حول قيمة العملاء أو ولائهم أو نواياهم.
الاستعداد هو قرار استراتيجي
معدل استثمار الذكاء الاصطناعي غالباً ما يتجاوز النضج الفني للمنظمة أو كفاءة القوى العاملة. تعمل فرق التسويق تحت ضغط لتكامل الأدوات التوليدية ، وتنفيذ التخصيص في الوقت الفعلي ، وتقليل الاعتماد على التجزئة التقليدية ، ولكن هذه القدرات تتطلب استراتيجية وبنية وفريقاً معرفة يمكنه تقديم إشراف بشري ليكون فعالاً.
وفقا لـ IBM ، 68٪ من المديرين التنفيذيين يعتبرون الآن هيكلة البيانات على مستوى المؤسسة مكوناً حاسماً للتعاون عبر الوظائف. يقول 72٪ أيضاً إن البيانات المملوكة ستكون مركزية لتقديم القيمة من الذكاء الاصطناعي التوليدي. هذه القيادات تفهم أن النتائج المهمة للذكاء الاصطناعي تتطلب التجربة والانضباط التشغيلي.
عندما تحاول الشركات وضع نماذج متقدمة للذكاء الاصطناعي على أنظمة منقطة ، يكون النتيجة عدم كفاءة على نطاق واسع. لا يمكن للذكاء الاصطناعي تصحيح المسار إذا كانت المعلومات التي تتلقاها غير دقيقة ، لذلك قد تتسارع ، ولكنها قد لا تتحرك في الاتجاه الصحيح مع الوضوح المطلوب.
من الصحيح أيضاً أن الذكاء الاصطناعي ، على ما هو عليه حالياً ، ليس حلاً شاملاً لاحتياجات المسوقين. هذا يؤدي إلى استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي واحد لمهمة واحدة ، ونموذج آخر لمهمة أخرى ، وهكذا ، مما يخلق تحدياً آخر في جمع رؤى متسقة إذا لم يكن نماذج الذكاء الاصطناعي تتحدث مع بعضها البعض. تصبح الإخراجات شيئاً من سجادة متشابكة تحتاج إلى خياطة معاً لتحقيق رؤية كاملة لنظام الذكاء الاصطناعي كله.
الحجم بدون هيكل ينتج ضججاً
تركز العديد من فرق التسويق على جمع البيانات ، وتوسيع خطوط أنابيبها لالتقاط المزيد من الإشارات الأولى ، والمزيد من مقاييس التفاعل ، والمزيد من التفاصيل التعاقدية. ولكن بدون تنسيق ، فإن المزيد من البيانات ي复د فقط المشكلة.
القيمة الحقيقية تأتي عندما يتم تنظيم البيانات وسياقها وربطها في الوقت الفعلي. هذا يشمل تفضيلات الحزب الصفر ، وسلوكيات الحزب الأول ، وشراكات الحزب الثاني ، وتحسين الحزب الثالث. كل ذلك يلعب دوراً في فهم العملاء. وأهم من ذلك ، جميع هذه البيانات تحتاج إلى التجمع لإنشاء معرّفات مشتركة.
أظهرت أبحاث جوجل و Econsultancy أن 92٪ من مسوقي القمة يعتبرون البيانات الأولى أساسية للنمو. ولكن 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 احتمالاً للتفاعل مع العلامات التجارية التي تفهم هويتهم الكاملة. هذا يتطلب أنظمة يمكنها مصادقة السجلات عبر الوقت والقنوات والتنسيقات.
الهوية هي المُفعِّل
لا يمكن للذكاء الاصطناعي تخصيص ما لا يعرفه. لا يزال حل الهوية أحد أكثر الجوانب تقنية وتجاهلاً في التسويق الحديث. تسمح الهوية الدائمة للعملاء للنماذج بربط السلوك بالأفراد ، وليس فقط بالجلسات أو الأجهزة. هذا يخلق الاستمرارية المطلوبة لتتبع تفضيلات متطورة ، وكشف الشذوذ ، وتوقع الاحتياجات.
تعتمد الإطارات الفعالة للهوية على بيانات نظيفة ومنطق متسق. لا تتحقق من خلال الاستحواذ وحده. تتطلب خوارزميات المطابقة ، وحوكمة البيانات ، وتصالح السلوك في الوقت الفعلي. عند تنفيذها بشكل صحيح ، تمنح الهوية وضوحاً للذكاء الاصطناعي لتوليد نتائج تتوافق مع توقعات العملاء.
بدون هوية موحدة ، ينهار التخصيص. يلجأ الذكاء الاصطناعي إلى رسائل غير ذات صلة ، ونقاط تكرار ، ومتطلبات غير فعالة. هذه ليست مجرد إزعاجات سطحية. إنها تآكل الثقة ، وتقلل من عائد الاستثمار ، وتعوق التقدم.
نظافة البيانات هي أمر ضروري للتسويق
historically ، يمكن لفريق التسويق الاعتماد على تكنولوجيا المعلومات لإدارة الأنظمة الخلفية في حين التركيز على الإبداع والاستراتيجية. هذا التقسيم لا ينطبق بعد الآن. للنجاح مع الذكاء الاصطناعي ، يجب على مسوقي البيانات وعلوم البيانات فهم كيف تتحرك البيانات ، وأين تكسر ، وكيفية حل الانسجام على نطاق واسع.
هذا يشمل التحقق ، وإزالة التكرار ، وتنسيق البيانات الوصفية ، وبروتوكولات الحوكمة التي تفرض جودة. كما يعني إنشاء تصنيفات واضحة ، وإدارة التحكم في الإصدار ، وبناء أنظمة يمكنها التكيف مع إشارات جديدة ومنصات جديدة.
في حين أن هذا العمل قد يبدو تشغيليًا ، إلا أنه يصبح استراتيجيًا بشكل متزايد. إنه يضمن أن إخراجات الذكاء الاصطناعي تتم على أساس الحقائق ، وليس الضوضاء. يسمح للفرق باختبار التعلم والتكرار بثقة. وأهم من ذلك ، يضمن أن تجارب العملاء تشعر بالتواصل والصلة والاحترام.
مستقبل التسويق يعتمد على قيادة البيانات
مع توقعات معدل استثمار الذكاء الاصطناعي ليتضاعف خلال السنوات القليلة القادمة ، يجب على منظمات التسويق التحرك بسرعة لإنشاء بيئات بيانات منظمَة ومدارة ويمكن الوصول إليها. لن تأتي الميزة التنافسية من تعقيد النموذج وحده ، بل من القدرة على تقديم رؤية بسرعة عبر كل互одействة مع العملاء.
في Data Axle ، معظم العملاء الذين أتحدث معهم يركزون على بناء بحيرة بيانات مركزية مع هوية مشتركة عبر جميع بياناتهم. هذا يسمح للذكاء الاصطناعي ليس فقط بتشغيل رؤى ، بل جعلها قابلة للتنفيذ أيضاً.
الفجوة بين طموح الذكاء الاصطناعي وأداء الذكاء الاصطناعي تتسع ، ولكن هناك خطوات يمكن للعلامات اتخاذها لسد الفجوة ، بدءاً بفرق تفهم أن المحرك الحقيقي وراء التسويق الذكي هو البيانات النظيفة والمتصلة والمتوافقة. لن يحدث ذلك بين ليلة وضحاها ، ولكن مع الاستثمار في تعزيز مهارات الموظفين لفهم أدوات الذكاء الاصطناعي وأفضل الممارسات وقوة البيانات ، يضع أساساً قوياً لتنفيذ الذكاء الاصطناعي الناجح.
