Kontekstikerroksen merkitys: Miksi AI yhdistää markkinointi- ja data-insinööritiimit

AI on poistanut vanhan jakoa asiakaskokemuksen ja data-infrastruktuurin välillä. Markkinointi ja data-insinöörit toimivat nyt yhtenä yhteydessä olevana tieteenalana.

Historiallisesti asiakaskokemus on vaatinut kahta asiaa: ymmärtämisen, kuka asiakas on, ja vastaamisen relevantin kontekstin kanssa. Vuosikymmenien ajan nämä vastuut jaettiin kahteen maailmaan. Markkinointitiimit keskittyivät personointiin, uskollisuuteen ja kanavien toteutukseen, kun taas data-insinöörit keskittyivät data-organisointiin, järjestelmien yhdistämiseen, laadun ylläpitämiseen ja putkien rakentamiseen, jotka ravittivat kaiken alaspäin.

Nykyään nämä maailmat törmäilevät, kun organisaatiot kamppailevat määritelläkseen rooleja ja vastuualueita AI-aikakaudella. Data-tiimit olivat historiallisesti vastuussa asiakasprofiilien rakentamisesta, kun taas markkinointitiimit keskittyivät attribuuttien ja kohderyhmien tunnistamiseen. AI-aikakausi on esitellyt Kontekstikerroksen, joka antaa merkityksen historialliselle ja reaaliaikaiselle asiakasdatasta, jotta AI voi tehdä perusteltuja päätöksiä ja ajaa oikeat tulokset. Rakentelemalla datan kontekstiaavasti tietoisiksi signaaleiksi, tämä kerros muodostuu edellytykseksi, mitä kutsun Asiakasdatan Älykkyydeksi. Se myös tekee yhteistyön data- ja markkinointitiimien välillä tärkeämmäksi kuin koskaan aiemmin, koska jaetun kontekstin laatu määrää, miten tehokkaasti AI voi toimia koko yrityksessä.

Markkinat ovat kehittyneet, mutta ydinongelma ei ole muuttunut

Näiden uusien synergien vuoksi personointi ei enää onnistu pelkästään kanavataktiikoiden ansiosta. Sen sijaan se onnistuu, kun jokainen järjestelmä ja tiimi tietää asiakkaan heti ja voi toimia signaaleihin heti, kun ne ilmestyvät.

Monet markkinointiteknologian toimittajat ovat jo valinneet oman uransa markkinoinnin ja data-insinöörien välillä. Jotkut keskittyvät lähes kokonaan markkinointiviranomaisuuteen ja jättävät vaikeammat ongelmat, kuten identiteetin, reaaliaikaisen datan ja hallinnan, jonkun toisen vastuulle. Toiset korostavat data-infrastruktuuria, mutta eivät auta tiimejä toimittamaan asiakaskokemuksia.

Perus haaste ei ole muuttunut. Brändit eivät voi toimittaa merkityksellistä personointia, jos heidän datansa on fragmentoitu ja epäjärjestynyt, eivätkä he voi toimittaa modernia asiakasdatan perustaa ilman kontekstikerrosta, joka yhdistää sen suoraan hetkiin, joissa päätöksiä tehdään ja asiakaskokemukset muodostuvat.

Markkinointi- ja data-insinöörien välinen aukko ei johtu epäsopivista tavoitteista. Se on seuraus kasvaneista asiakasodotuksista, monimutkaisemmasta datasta, uusista vuorovaikutusmuodoista ja liiketoimintajärjestelmistä, jotka vaativat korkeampaa tarkkuutta ja nopeutta kuin koskaan aiemmin.

Markkinoijat kokevat tämän muutoksen jokaisena päivänä. Kun personointi aiemmin riippui segmentoinnista ja luovasta materiaalista, se nyt riippuu asiakkaan tunnistamisesta reaaliajassa, epätäydellisten signaaleiden tulkitsemisesta ja päätöksistä, jotka heijastavat koko asiakastarinaa.

Yhtään näistä ei ole mahdollista ilman vankkaa data-insinöörien perustaa. Jos asiakkaan identiteetti on epäluotettava, personointi hajoaa. Jos data on vanhentunutta tai loukussa batch-työvirroissa, reaaliaikainen päätöksenteko on mahdotonta. Ja jos AI toimii osittaisen tai vanhentuneen kontekstin kanssa, se ei voi tuottaa luotettavia ja merkityksellisiä tuloksia.

Kykyjä kuten reaaliaikaisia profiileja, tapahtumapohjaisia matkoja ja identiteetin ratkaisemista ei voida pitää abstrakteina data-hankkeina. Ne ovat uskollisuuden määrittävien hetkien selkärangan – ne arvokkaat sekunnit, joissa asiakas valitsee osallistua tai jatkaa eteenpäin. Markkinointitiimit haluavat nopeutta, tarkkuutta ja totuutta, mitä voidaan saavuttaa vain, kun perusta on suunniteltu skaalautuvuutta, nopeutta ja tarkkuutta varten.

Data-insinöörit tarvitsevat järjestelmän, joka ymmärtää viimeisen mailin

Kun markkinoijat ymmärtävät data-insinöörien olennaisen roolin, data-tiimit itse kohtaavat haasteen rakentaa kontekstikerrosta antamalla merkityksen ennenkokemattoman datamäärän, joka on heidän käytössään. Tämän saavuttamiseksi insinöörit tarvitsevat AI-ratkaisuja organisoimaan ja rakentelemaan asiakasdataa, mahdollistaen jatkuvan arvioinnin live-käyttäytymisestä, matkan tilasta ja aikomuksesta.

Samaan aikaan insinööritiimit on hallinnoitava orkestraatiota, lakehouse-ympäristöjä, data-putkia, tietosuojaa, hallintamalleja, tietoturvaesteitä ja uusien ja päivitettyjen järjestelmien käyttöönottoa koko yrityksessä. He tarvitsevat työkaluja, jotka integroituvat puhdasasti heidän arkkitehtuuriinsa, suojaavat datan laatuja ja vähentävät manuaalista työtä.

Ratkaisu, joka voi yhdistää datan, parantaa laatua koneoppimisella ja automatisoida toistuvia insinöörien tehtäviä, antaa näille tiimeille valtuutuksen, mutta tämä valtuutus on muunnettava tuloksiksi. Data-putkit eivät ole itse tavoitteita. Vaikutus on tavoite. Vaikutus näkyy nopeimmin markkinoinnissa muodossa, jossa on korkeampi vastaavuus, tarkemmat ennusteet ja nopeampi aika signaalista tietäen aktivoitumiseen ja lopputulokseen.

Järjestelmä, joka loppuu ennen kuin se mahdollistaa nämä tulokset, jättää arvon pöydälle ja rajoittaa organisaation paluuta asiakasdatansa sijoittamiseen.

Yksittäinen Asiakasdatan Älykkyyden Ratkaisu

AI on muuttanut yhtälön. Sen suorituskykyä ei määritä se, kuka omistaa datan, vaan se konteksti, josta se toimii.

Tämän vuoksi markkinointi- ja data-erän yhdistäminen kontekstikerroksella ei ole enää vapaaehtoista. Aukko ei ole vain työkalujen tai kykyjen asiasta. Markkinointitiimit pyrkivät nopeuteen, kokeiluihin ja vapauteen liikkua nopeasti. Data-insinöörit painottavat hallintaa, vakautta ja keskitettyä valvontaa. Kontekstikerros auttaa molempia puolia toimimaan tarpeidensa mukaan. Se antaa markkinointitiimille live-asiakasymmärryksen, jota voidaan käyttää luottavaisesti, ja se antaa data-tiimille luotettavan, havaittavan ja hyvin hallitun resurssin, joka sopii heidän arkkitehtuuriinsa ilman toisen putken ylläpitämistä.

Onnistuvat organisaatiot kohdella asiakasdatansa perustaa jaettuna älykkyyden järjestelmänä – mitä kutsun “Asiakasdatan Älykkyydeksi” – ei markkinointityökaluna tai insinöörien työkaluna, vaan alustana, joka yhdistää molemmat puolet yrityksessä.

Tulevaisuus kuuluu brändeille, jotka yhdistävät nämä toiminnot, eivät vain tasapainota niitä. Kun vahva data-insinööritöppä kohtaa reaaliaikaisen asiakasymmärryksen, yritykset toimittavat kokemuksia, jotka tuntuvat sekä relevanteilta että vastuullisilta.

Uusi arkkitehtuuri mahdollistaa agenteille päätöksentekijät, tilapohjaiset matkat, semanttisen rikastamisen ja päättelyn. Kun ne yhdistetään, ne voivat tuottaa kokemuksia, jotka ilahduttavat asiakkaita ja ajavat todellisia liiketoimintatuloksia.