Το AI Δεν Θα Βελτιώσει την Μαρкетίνγκ Σας Μέχρι Να Βελτιώσετε Τα Δεδομένα Σας

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει μετατοπιστεί από πειραματική σε λειτουργική στη μαρкетίνγκ. Σήμερα, το AI γράφει περιεχόμενο, συνιστά προϊόντα, προσωπικοποιεί εμπειρίες σε διάφορες πλατφόρμες και κανάλια και αυτοματοποιεί τις εργασίες σε όλη τη διάρκεια του κύκλου ζωής του πελάτη. Ωστόσο, παρά αυτή τη γρήγορη ενσωμάτωση, τα αποτελέσματα συχνά δεν ανταποκρίνονται στις προσδοκίες.

Μια πρόσφατη βιομηχανική έκθεση δείχνει ότι ενώ το 73% των επιχειρήσεων έχουν υιοθετήσει τεχνολογίες AI, μόνο το 52% επιτυγχάνει τα αποτελέσματα που είχαν προβλέψει. Αυτό σηματοδοτεί một θεμελιώδη αποσύνδεση μεταξύ ανάπτυξης και απόδοσης. Ο ένοχος δεν είναι ο σχεδιασμός του μοντέλου ή η υπολογιστική ισχύς, αλλά η ποιότητα των δεδομένων.

Όταν οι οργανισμοί τροφοδοτούν το AI με θραυσματικά, μηδενικά, παλιά ή “κακά” δεδομένα, οι εξόδους αντανακλούν αυτές τις ατέλειες. Τα ελαττωματικά δεδομένα δεν μειώνουν μόνο την ακρίβεια, αλλά εισάγουν επίσης προκαταλήψεις, επιταχύνουν την απόκλιση και υπονομεύουν την εμπιστοσύνη του πελάτη. Για τις ομάδες μαρкетίνγκ που εξαρτώνται από το AI για να βελτιώσουν τις αποδοτικότητες ενώ παρέχουν κλιμακωμένη προσωπικοποίηση και ανάπτυξη, αυτό είναι ένα κρίσιμο σημείο αποτυχίας.

Η Υποδομή Καθορίζει την Νοημοσύνη

Το AI είναι ένα σύστημα που μαθαίνει με το παράδειγμα, και η αποτελεσματικότητά του συνδέεται άμεσα με τη δομή και την αξιοπιστία των δεδομένων που λαμβάνει. Αν ένα σύστημα μιας εταιρείας ερμηνεύει το “Chris Smith”, “Christopher Smith” και “C. Smith” ως τρεις ξεχωριστούς ανθρώπους, το μοντέλο δεν μπορεί να παράγει συνεκτικές ερμηνείες. Θα παράγει προβλέψεις και ανάλυσεις που φαίνονται ενημερωμένες αλλά λείπουν του контекστού χωρίς να ενώνουν τα δεδομένα για να δημιουργήσουν ένα ενιαίο προφίλ. Αυτό το προφίλ σχηματίζεται με τη σύνθεση επιχειρηματικών και καταναλωτικών δεδομένων, online και offline συμπεριφοράς, για να αποκτήσει μια ολοκληρωμένη άποψη του ατόμου, όπου κι αν βρίσκεται, με τον τρόπο που αλληλεπιδρά με την εταιρεία.

Αυτό το ζήτημα είναι πιο συνηθισμένο από ό,τι κάποιοι μπορεί να σκέφτονται. Σύμφωνα με την Forrester, σχεδόν το ένα τρίτο των παγκόσμιων ηγετών μαρкетίνγκ αναφέρουν τα σιλό δεδομένων ως τον κύριο εμπόδιο. Όταν τα δεδομένα ζουν σε αποσυνδεδεμένα συστήματα, όπως πλατφόρμες μαρкетίνγκ email, εργαλεία CRM, μηχανές e-commerce, κ.λπ., γίνεται σχεδόν αδύνατο να συνδέσετε συμπεριφορές σε διάφορες επαφές. Αυτό δεν μόνο confuses τα συστήματα AI, αλλά cũng εμποδίζει τις επιχειρήσεις να απαντήσουν σε βασικά ερωτήματα σχετικά με την αξία του πελάτη, την πίστη ή την πρόθεση.

Σύντομα, η συνέχεια στα δεδομένα απαιτείται πριν από τη συνέχεια στην εμπλοκή.

Η Ετοιμότητα Είναι μια Στρατηγική Απόφαση

Το ρυθμός επένδυσης στο AI συχνά υπερβαίνει την τεχνική ωριμότητα ή την ικανότητα της εργατικής δύναμης μιας οργάνωσης. Οι ομάδες μαρкетίνγκ βρίσκονται υπό πίεση για να ενσωματώσουν εργαλεία γεννήτριας, να αναπτύξουν προσωπικοποίηση σε πραγματικό χρόνο και να μειώσουν την εξάρτηση από την παραδοσιακή διαίρεση, αλλά αυτές οι ικανότητες απαιτούν στρατηγική, υποδομή και μια γνώστη ομάδα που μπορεί να προσφέρει ανθρώπινη επιτήρηση για να είναι αποτελεσματικές.

Σύμφωνα με την IBM, το 68% των CEOs θεωρούν πλέον την εταιρική αρχιτεκτονική δεδομένων ως einen κρίσιμο ενεργοποιητή της διαλειτουργικής συνεργασίας. Άλλοι 72% λένε ότι τα ιδιόκτητα δεδομένα θα είναι κεντρικά για την απόκτηση αξίας από τη γεννήτρια AI. Αυτοί οι ηγέτες κατανοούν ότι οι σημαντικοί αποτελέσματα AI απαιτούν και πειραματισμό και λειτουργική πειθαρχία.

Όταν οι εταιρείες προσπαθούν να επιβάλλουν προηγμένα μοντέλα AI σε θραυσματικά συστήματα, το αποτέλεσμα είναι η ανεπάρκεια σε κλίμακα. Το AI δεν μπορεί να διορθώσει το δρόμο αν η πληροφορία που λαμβάνει είναι ανακριβής, οπότε μπορεί να επιταχύνει, αλλά μπορεί να μην κινείται στη σωστή κατεύθυνση με την επιθυμητή σαφήνεια.

Είναι επίσης αλήθεια ότι το AI, όπως είναι σήμερα, δεν είναι μια ολιστική λύση για τις ανάγκες των marketeurs. Αυτό οδηγεί στο να χρησιμοποιούν ένα μοντέλο AI για μια εργασία, ένα δεύτερο για μια άλλη, και così weiter, δημιουργώντας μια άλλη πρόκληση στη συλλογή συνεκτικών ερμηνειών αν τα μοντέλα AI δεν επικοινωνούν. Τα αποτελέσματα γίνονται κάτι σαν ένα patchwork που χρειάζεται να ραφτεί για να πάρει μια ολοκληρωμένη άποψη του ολόκληρου AI ecosystem.

Ο Όγκος Χωρίς Δομή Παραγει Θόρυβο

Πολλές ομάδες μαρкетίνγκ εστιάζουν στη συλλογή δεδομένων, επεκτείνοντας τις πipelines για να συλλέξουν περισσότερα πρώτα-κομμάτια σήματα, περισσότερα μετρήματα εμπλοκής και περισσότερες συναλλαγές. Αλλά χωρίς ορχήστρα, περισσότερα δεδομένα απλά επιβαρύνουν το πρόβλημα.

Η πραγματική αξία έρχεται όταν τα δεδομένα οργανώνονται, контεκστοποιούνται και συνδέονται σε πραγματικό χρόνο. Αυτό περιλαμβάνει zero-party προτιμήσεις, πρώτα-κομμάτια συμπεριφορές, δεύτερα-κομμάτια συνεργασίες και τρίτα-κομμάτια εμπλουτισμοί. Κάθε ένα παίζει ένα ρόλο στην κατανόηση του πελάτη. Το πιο σημαντικό, όλα αυτά τα δεδομένα πρέπει να έρθουν μαζί για να δημιουργήσουν κοινές ταυτοποιήσεις.

Η έρευνα της Google και της Econsultancy δείχνει ότι 92% των ηγετών μαρкетίνγκ θεωρούν τα πρώτα-κομμάτια δεδομένα απαραίτητα για την ανάπτυξη. Αλλά ακόμη και τα υψηλής ποιότητας δεδομένα χάνουν αξία αν δεν μπορούν να ερμηνευτούν μέσα σε μια ευρύτερη άποψη της πορείας του πελάτη. Μια άλλη μελέτη βρήκε ότι 72% των καταναλωτών είναι πιο πιθανό να αλληλεπιδράσουν με τις μάρκες που κατανοούν την πλήρη ταυτότητά τους. Αυτό απαιτεί συστήματα που μπορούν να συμφιλιώσουν εγγραφές σε διάφορες χρονικές στιγμές, κανάλια και μορφές.

Η Ταυτότητα Είναι ο Ενεργοποιητής

Το AI δεν μπορεί να προσωπικοποιήσει αυτό που δεν αναγνωρίζει. Η ανάλυση ταυτότητας παραμένει ένας από τους πιο τεχνικούς και πιο παραμελημένους ασpects της σύγχρονης μαρкетίνγκ. Μια μόνιμη ταυτότητα πελάτη επιτρέπει στα μοντέλα να συνδέουν τη συμπεριφορά με άτομα, όχι μόνο με συνεδρίες ή συσκευές. Δημιουργεί τη συνέχεια που απαιτείται για να παρακολουθήσει την εξέλιξη των προτιμήσεων, να ανιχνεύσει ανωμαλίες και να προβλέψει ανάγκες.

Εфективες πλαισια ταυτότητας βασίζονται σε καθαρά δεδομένα και συνεπή λογική. Δεν επιτυγχάνονται μόνο μέσω απόκτησης. Απαιτούν αλγόριθμους αντιστοίχισης, διακυβέρνηση δεδομένων και συμφιλίωση συμπεριφοράς σε πραγματικό χρόνο. Όταν εφαρμοστούν σωστά, δίνουν στο AI τη σαφήνεια που χρειάζεται για να παράγει αποτελέσματα που ευθυγραμμίζονται με τις προσδοκίες του πελάτη.

Χωρίς μια ενιαία ταυτότητα, η προσωπικοποίηση καταρρέει. Το AI προεπιλέγει σε άσχετες μηνύματα, επαναλαμβανόμενες επαφές και ανεπαρκή δημοπρασία. Αυτά δεν είναι μόνο επιφανειακές ενοχλήσεις. Εροδούν την εμπιστοσύνη, μειώνουν το ROI και σταματούν την πρόοδο.

Η Υγιεινή Δεδομένων Είναι μια Μαρκετινική Απαράιτητη

Ιστορικά, οι ομάδες μαρкетίνγκ μπορούσαν να βασιστούν στην IT για τη διαχείριση των πίσω συστημάτων ενώ εστιάζουν στη δημιουργική και τη στρατηγική. Αυτή η διαίρεση δεν ισχύει πλέον. Για να επιτύχουν με το AI, οι marketeers και οι επιστήμονες δεδομένων πρέπει να κατανοήσουν πώς κινούνται τα δεδομένα, πού σπάει και πώς να επιλύουν ασυνέπειες σε κλίμακα.

Αυτό περιλαμβάνει επικύρωση, απαλοιφή διπλοτύπων, ευθυγράμμιση μετα-δεδομένων και πρωτόκολλα διακυβέρνησης που επιβάλλουν ποιότητα. Επίσης, σημαίνει τη δημιουργία σαφών ταξονομιών, διαχείριση ελέγχου εκδόσεων και οικοδόμηση συστημάτων που μπορούν να προσαρμοστούν καθώς εμφανίζονται νέα σήματα και πλατφόρμες.

Ενώ αυτό το έργο μπορεί να φαίνεται λειτουργικό, είναι ολοένα και πιο στρατηγικό. Εγγυάται ότι τα αποτελέσματα AI είναι εδραιωμένα στη πραγματικότητα, όχι στο θόρυβο. Επιτρέπει στις ομάδες να δοκιμάζουν, να μαθαίνουν και να επαναλαμβάνουν με εμπιστοσύνη. Το πιο σημαντικό, εγγυάται ότι οι εμπειρίες του πελάτη φαίνονται συνεκτικές, σχετικές και σεβαστικές.

Το Μέλλον της Μαρкетίνγκ Εξαρτάται από τη Ηγεσία Δεδομένων

Με το ρυθμό επένδυσης στο AI να αναμένεται να διπλασιαστεί τα επόμενα δύο χρόνια, οι οργανισμοί μαρкетίνγκ πρέπει να κινηθούν γρήγορα για να οικοδομήσουν δομημένα, διακυβερνημένα και προσπελάσιμα περιβάλλοντα δεδομένων. Το ανταγωνιστικό πλεονέκτημα δεν θα έρθει μόνο από τη σοφία του μοντέλου. Θα έρθει από την ικανότητα να παρέχει ερμηνείες με ταχύτητα σε κάθε αλληλεπίδραση πελάτη.

Στη Data Axle, οι περισσότεροι πελάτες με τους οποίους μιλάω εστιάζουν στη δημιουργία ενός κεντρικού λίμνη δεδομένων με κοινή ταυτότητα σε όλα τα δεδομένα. Αυτό επιτρέπει στο AI να οδηγήσει όχι μόνο ερμηνείες, αλλά και να τις κάνει ενεργές.

Ο χάσμα μεταξύ του φιλόδοξου AI και της απόδοσης AI μεγαλώνει, αλλά υπάρχουν βήματα που οι μάρκες μπορούν να κάνουν για να γεφυρώσουν το χάσμα, αρχίζοντας από ομάδες που κατανοούν ότι η πραγματική μηχανή πίσω από την έξυπνη μαρкетίνγκ είναι τα καθαρά, συνδεμένα, συμμορφωμένα δεδομένα. Δεν θα συμβεί από τη μια μέρα στην άλλη, αλλά με επένδυση στην αναβάθμιση για να οικοδομήσουν την κατανόηση των εργαζομένων για τα εργαλεία AI και τις καλύτερες πρακτικές και τη δύναμη των δεδομένων, αυτό θέτει ένα ισχυρό θεμέλιο για την επιτυχημένη εφαρμογή AI.