Το Επίπεδο Πλαισίου: Γιατί το AI Ενώνει τις Μαρкетίνγκ και Μηχανική Δεδομένων Ομάδες

Το AI έχει σβήσει το παλιό χάσμα μεταξύ εμπειρίας πελάτη και υποδομής δεδομένων. Οι ομάδες μάρκετινγκ και μηχανική δεδομένων λειτουργούν πλέον ως μια συνδεδεμένη επιστήμη.

Ιστορικά, η εμπειρία πελάτη απαιτούσε δύο πράγματα: την κατανόηση του ποιος είναι ο πελάτης και την απόκριση με σχετικό πλαίσιο. Για δεκαετίες, αυτές οι ευθύνες χωρίστηκαν σε δύο κόσμους. Οι ομάδες μάρκετινγκ εστιάζονταν στην προσωποποίηση, την πιστότητα και την εκτέλεση καναλιών, ενώ οι ομάδες μηχανικής δεδομένων εστιάζονταν στην επεξεργασία δεδομένων, την ενοποίηση συστημάτων, τη διατήρηση ποιότητας και την κατασκευή των αγωγών που τροφοδοτούσαν όλα τα υπόλοιπα.

Σήμερα, αυτοί οι κόσμοι συγκρούονται καθώς οι οργανισμοί αγωνίζονται να ορίσουν ρόλους και ευθύνες στην εποχή του AI. Οι ομάδες δεδομένων ήταν ιστορικά υπεύθυνες για την κατασκευή προφίλ πελάτη, ενώ οι ομάδες μάρκετινγκ εστιάζονταν στην αναγνώριση χαρακτηριστικών και τμημάτων κοινού. Η εποχή του AI εισήγαγε το Επίπεδο Πλαισίου, το οποίο δίνει νόημα στα ιστορικά και πραγματικού χρόνου δεδομένα πελάτη ώστε το AI να μπορεί να λάβει ενημερωμένες αποφάσεις και να οδηγήσει τα σωστά αποτελέσματα. Κατασκευάζοντας τα δεδομένα σε σηματοδοτικά σήματα που είναι συνείδητα του πλαισίου, αυτό το επίπεδο γίνεται η προϋπόθεση για αυτό που ονομάζω Νοημοσύνη Δεδομένων Πελάτη. Επίσης, κάνει τη συνεργασία μεταξύ των ομάδων δεδομένων και μάρκετινγκ πιο σημαντική από ποτέ, επειδή η ποιότητα αυτού του κοινου πλαισίου καθορίζει πόσο αποτελεσματικά το AI μπορεί να λειτουργήσει σε όλη την επιχείρηση.

Η αγορά έχει εξελιχθεί, αλλά το βασικό πρόβλημα δεν έχει

Λόγω αυτών των νέων συναφειών, η προσωποποίηση δεν επιτυγχάνεται πλέον μόνο με τακτικές καναλιών. Αντίθετα, επιτυγχάνεται όταν κάθε σύστημα και ομάδα γνωρίζει τον πελάτη αμέσως και μπορεί να ενεργήσει με σήματα την στιγμή που αυτά εμφανίζονται.

Πολλοί προμηθευτές μάρκετινγκ έχουν ήδη επιλέξει μια λωρίδα μεταξύ μάρκετινγκ και μηχανικής δεδομένων. Ορισμένοι εστιάζονται σχεδόν αποκλειστικά στην ενεργοποίηση μάρκετινγκ και αφήνουν τα πιο δύσκολα προβλήματα της ταυτότητας, των δεδομένων πραγματικού χρόνου και της διακυβέρνησης σε κάποιον άλλον. Άλλοι τονίζουν την υποδομή δεδομένων αλλά σταματούν πριν βοηθήσουν τις ομάδες να παραδώσουν πραγματικές εμπειρίες πελάτη.

Η υποκείμενη πρόκληση δεν έχει αλλάξει. Οι μάρκες δεν μπορούν να παραδώσουν σημαντική προσωποποίηση αν τα δεδομένα τους είναι κατακερματισμένα και άσχημα, και δεν μπορούν να τρέξουν μια σύγχρονη θεμελίωση δεδομένων πελάτη χωρίς ένα επίπεδο πλαισίου που τη συνδέει απευθείας με τις στιγμές όπου λαμβάνονται αποφάσεις και δημιουργούνται εμπειρίες πελάτη.

Το χάσμα μεταξύ μάρκετινγκ και μηχανικής δεδομένων δεν προκαλείται από μη ευθυγραμμισμένα στόχους. Είναι το αποτέλεσμα των αυξανόμενων προσδοκιών των πελατών, των πιο σύνθετων δεδομένων, των νέων τρόπων αλληλεπίδρασης και των επιχειρηματικών συστημάτων που απαιτούν υψηλότερη ακρίβεια και ταχύτητα από ποτέ πριν.

Οι μάρκετινγκ νιώθουν αυτή τη μεταβολή κάθε μέρα. Ενώ η προσωποποίηση phụ thuộc στο παρελθόν στην τμηματοποίηση και τα δημιουργικά υλικά, τώρα εξαρτάται από την αναγνώριση των πελατών σε πραγματικό χρόνο, την ερμηνεία των ατελών σημάτων και την λήψη αποφάσεων που αντικατοπτρίζουν την πλήρη ιστορία του πελάτη.

Κανένα από αυτά δεν είναι δυνατό χωρίς ισχυρές θεμελιώσεις μηχανικής δεδομένων. Αν η ταυτότητα του πελάτη είναι αξιόπιστη, η προσωποποίηση διαλύεται. Αν τα δεδομένα είναι παλιά ή εγκλωβισμένα σε ροές batch, η λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο γίνεται αδύνατη. Και αν το AI λειτουργεί με μερικό ή παλιό πλαίσιο, δεν μπορεί να παράγει αξιόπιστα και σημαντικά αποτελέσματα.

Ικανότητες όπως τα προφίλ πραγματικού χρόνου, οι διαδρομές που βασίζονται σε γεγονότα, η επίλυση ταυτότητας και η ενοποίηση δεν είναι αφηρημένα προγράμματα δεδομένων. Είναι η σπονδυλική στήλη των στιγμών που ορίζουν την πιστότητα — αυτές τις πολύτιμες δευτερόλεπτα στις οποίες ο πελάτης επιλέγει να αλληλεπιδράσει ή να συνεχίσει. Οι ομάδες μάρκετινγκ θέλουν ταχύτητα, ακρίβεια και αλήθεια, τα οποία μπορούν να επιτευχθούν μόνο όταν η θεμελίωση είναι κατασκευασμένη για κλίμακα, ταχύτητα και ακρίβεια.

Η μηχανική δεδομένων χρειάζεται ένα σύστημα που καταλαβαίνει την τελευταία μίλι

Ενώ οι μάρκετινγκ συνειδητοποιούν τον απαραίτητο ρόλο της μηχανικής δεδομένων, οι ομάδες δεδομένων αντιμετωπίζουν την κατασκευή του επιπέδου πλαισίου, δίνοντας νόημα στο απρόσμενο όγκο δεδομένων στα χέρια τους. Για να επιτύχουν αυτό, οι μηχανικοί απαιτούν λύσεις AI για να οργανώσουν και να δομήσουν τα δεδομένα πελάτη, ermögνοντας την συνεχή αξιολόγηση της ζωντανούς συμπεριφοράς, της κατάστασης διαδρομής και της πρόθεσης.

Εν τω μεταξύ, οι ομάδες μηχανικής πρέπει να διαχειρίζονται την ορχήστρα, τα περιβάλλοντα lakehouse, τις αγωγούς δεδομένων, τους ελέγχους προστασίας δεδομένων, τα μοντέλα διακυβέρνησης, τις φραγμούς ασφαλείας και την αναβάθμιση νέων και ενημερωμένων συστημάτων σε όλη την επιχείρηση. Χρειάζονται εργαλεία που ενσωματώνονται καθαρά με την αρχιτεκτονική τους, προστατεύουν την ποιότητα δεδομένων και μειώνουν το χειροκίνητο έργο.

Μια λύση που μπορεί να ενοποιήσει δεδομένα, να βελτιώσει την ποιότητα με τη μηχανική μάθηση και να αυτοματοποιήσει επαναλαμβανόμενα έργα μηχανικής δίνει σε αυτές τις ομάδες κέρδη, αλλά αυτά τα κέρδη πρέπει να μεταφραστούν σε αποτελέσματα. Οι αγωγοί δεδομένων για τους δικούς τους σκοπούς δεν είναι ο στόχος. Το αποτέλεσμα είναι ο στόχος. Το αποτέλεσμα εμφανίζεται πιο γρήγορα στη μάρκετινγκ με τη μορφή υψηλότερων ποσοστών αντιστοίχισης, πιο ακριβών προβλέψεων και ταχύτερων χρόνων από σήμα σε ερμηνεία σε ενεργοποίηση σε αποτέλεσμα.

Μια πλατφόρμα που σταματά πριν από την ενεργοποίηση αυτών των αποτελεσμάτων αφήνει αξία στο τραπέζι και περιορίζει την απόδοση της επιχείρησης στα δεδομένα πελάτη.

Μια Μονάδα Λύση Νοημοσύνης Δεδομένων Πελάτη

Το AI έχει αλλάξει την εξίσωση. Η απόδοσή του δεν καθορίζεται από το ποια ομάδα κατέχει τα δεδομένα, αλλά από το πλαίσιο από το οποίο λειτουργεί.

Αυτό είναι ο λόγος για τον οποίο η γέφυρα του χάσματος μεταξύ δεδομένων και μάρκετινγκ με ένα επίπεδο πλαισίου δεν είναι πλέον προαιρετική. Το χάσμα δεν είναι μόνο για εργαλεία ή ικανότητες. Οι ομάδες μάρκετινγκ πιέζουν για ταχύτητα, πειραματισμό και την ελευθερία να κινηθούν γρήγορα. Οι ομάδες μηχανικής δεδομένων προτεραιοποιούν τη διακυβέρνηση, τη σταθερότητα και τον κεντρικό έλεγχο. Ένα επίπεδο πλαισίου βοηθά και τις δύο πλευρές να εργαστούν με τον τρόπο που χρειάζονται. Δίνει στις ομάδες μάρκετινγκ ζωντανούς, πλούσιους σε πρόθεση πελάτες που μπορούν να χρησιμοποιηθούν με εμπιστοσύνη, και δίνει στις ομάδες δεδομένων ένα αξιόπιστο, παρατηρήσιμο και καλά διατηρημένο πόρο που ταιριάζει στην αρχιτεκτονική τους χωρίς να προσθέτει μια άλλη αγωγό για να τη διατηρήσουν.

Οι οργανισμοί που θα επιτύχουν θα αντιμετωπίσουν τη θεμελίωση δεδομένων πελάτη τους ως ένα κοινό σύστημα νοημοσύνης πλαισίου – όχι ως ένα εργαλείο μάρκετινγκ ή ένα εργαλείο μηχανικής, αλλά ως μια πλατφόρμα που συνδέει και τις δύο πλευρές της επιχείρησης.

Το μέλλον ανήκει στις μάρκες που ενοποιούν αυτές τις λειτουργίες, όχι απλώς τις ισορροπούν. Όταν η ισχυρή μηχανική δεδομένων συναντά την κατανόηση πελάτη σε πραγματικό χρόνο, οι εταιρείες παραδίδουν εμπειρίες που αισθάνονται και σχετικές και υπεύθυνες.

Η νέα αρχιτεκτονική ermögňuje την λήψη αποφάσεων με ατζέντα, διαδρομές που βασίζονται σε κατάσταση, εμπλουτισμένη σημασιολογία και συλλογισμό. Όταν συνδυαστούν, αυτά μπορούν να παράγουν εμπειρίες που ευχαριστούν τους πελάτες και οδηγούν σε πραγματικά επιχειρηματικά αποτελέσματα.