एआई आपके मार्केटिंग में सुधार नहीं करेगा जब तक आप अपने डेटा में सुधार नहीं करते

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस मार्केटिंग में प्रयोगात्मक से संचालन में बदल गया है। आज, एआई सामग्री लिखता है, उत्पादों की सिफारिश करता है, प्लेटफ़ॉर्म और चैनलों पर अनुभवों को व्यक्तिगत करता है, और ग्राहक जीवन चक्र में कार्य प्रवाह को स्वचालित करता है। हालांकि, इस तेजी से एकीकरण के बावजूद, परिणाम अक्सर अपेक्षाओं को पूरा नहीं करते हैं।

एक हालिया उद्योग रिपोर्ट दिखाती है कि जबकि 73% उद्यमों ने एआई प्रौद्योगिकियों को अपनाया है, केवल 52% अपेक्षित परिणाम प्राप्त कर रहे हैं। यह डिप्लॉयमेंट और प्रदर्शन के बीच एक मूलभूत डिस्कनेक्ट को इंगित करता है। दोषी मॉडल डिज़ाइन या कंप्यूटिंग पावर नहीं है; यह डेटा गुणवत्ता है।

जब संगठन एआई को खंडित, शून्य, पुराना या “खराब” डेटा खिलाते हैं, तो आउटपुट उन्हें उन कमियों को दर्शाते हैं। दोषपूर्ण डेटा न केवल सटीकता को कम करता है, बल्कि यह पूर्वाग्रह को भी पेश करता है, ड्रिफ्ट को तेज करता है, और ग्राहक विश्वास को कमजोर करता है। एआई पर निर्भर मार्केटिंग टीमों के लिए जो कुशलता में सुधार करते हुए व्यक्तिगतीकरण और विकास प्रदान करना चाहते हैं, यह एक महत्वपूर्ण विफलता बिंदु है।

इन्फ्रास्ट्रक्चर बुद्धिमत्ता निर्धारित करता है

एआई एक प्रणाली है जो उदाहरण द्वारा सीखती है, और इसकी प्रभावशीलता सीधे डेटा की संरचना और विश्वसनीयता से जुड़ी हुई है जो यह प्राप्त करती है। यदि एक कंपनी की प्रणाली “क्रिस स्मिथ”, “क्रिस्टोफर स्मिथ”, और “सी स्मिथ” को तीन अलग-अलग व्यक्तियों के रूप में व्याख्या करती है, तो मॉडल सुसंगत अंतर्दृष्टि प्रदान नहीं कर सकता है। यह भविष्यवाणियों और विश्लेषणों का उत्पादन करेगा जो संदर्भ के बिना सूचित दिखाई देंगे, जब तक कि डेटा बिंदुओं को एक एकल प्रोफ़ाइल बनाने के लिए एकजुट नहीं किया जाता है। यह प्रोफ़ाइल व्यवसाय और उपभोक्ता डेटा, ऑनलाइन और ऑफलाइन व्यवहार को संश्लेषित करके व्यक्ति का 360-दृश्य प्राप्त करने के लिए बनाई जाती है, जहां भी वे हों, जिस तरह से वे ब्रांड के साथ बातचीत करते हैं।

यह मुद्दा कुछ लोगों की तुलना में अधिक सामान्य है। फॉरेस्टर के अनुसार, लगभग एक तिहाई वैश्विक मार्केटिंग नेता डेटा सिलोस को एक प्रमुख बाधा के रूप में उद्धृत करते हैं। जब डेटा डिस्कनेक्टेड सिस्टम में रहता है, जैसे कि ईमेल मार्केटिंग प्लेटफ़ॉर्म, सीआरएम टूल, ईकॉमर्स इंजन, आदि, तो यह लगभग असंभव हो जाता है कि टचपॉइंट्स पर व्यवहार को जोड़ा जा सके। यह न केवल एआई प्रणालियों को भ्रमित करता है, बल्कि यह व्यवसायों को ग्राहक मूल्य, वफादारी, या इरादे के बारे में मूलभूत प्रश्नों का उत्तर देने से भी रोकता है।

संक्षेप में, डेटा में निरंतरता की आवश्यकता है इससे पहले कि निरंतरता की भागीदारी प्राप्त की जा सके।

तैयारी एक रणनीतिक निर्णय है

एआई निवेश की गति अक्सर एक संगठन की तकनीकी परिपक्वता या कार्यबल क्षमता से अधिक होती है। मार्केटिंग टीमें जनरेटिव टूल्स को एकीकृत करने, वास्तविक समय में व्यक्तिगतीकरण तैनात करने और पारंपरिक सेगमेंटेशन पर निर्भरता को कम करने के लिए दबाव में हैं, लेकिन इन क्षमताओं के लिए रणनीति, इन्फ्रास्ट्रक्चर और एक जानकार टीम की आवश्यकता होती है जो उनके लिए प्रभावी होने के लिए मानव पर्यवेक्षण प्रदान कर सके।

आइबीएम के अनुसार, 68% सीईओ अब उद्यम-व्यापी डेटा आर्किटेक्चर को क्रॉस-फ़ंक्शनल सहयोग के लिए एक महत्वपूर्ण सक्षमकर्ता के रूप में देखते हैं। अन्य 72% कहते हैं कि स्वामित्व वाले डेटा जनरेटिव एआई से मूल्य प्राप्त करने के लिए केंद्रीय होंगे। ये नेता समझते हैं कि अर्थपूर्ण एआई परिणामों के लिए प्रयोग और संचालन अनुशासन दोनों की आवश्यकता होती है।

जब कंपनियां उन्नत एआई मॉडल्स को खंडित प्रणालियों पर परत करती हैं, तो परिणाम बड़े पैमाने पर अकुशलता होता है। एआई तब तक पाठ्यक्रम को ठीक नहीं कर सकता जब तक कि यह जानकारी जो यह प्राप्त करता है वह असटीक न हो। इसलिए, यह तेजी से बढ़ सकता है, लेकिन यह सही दिशा में वांछित स्पष्टता के साथ बढ़ नहीं सकता है।

यह भी सच है कि एआई, जैसा कि यह वर्तमान में खड़ा है, विपणकों की जरूरतों के लिए एक समग्र समाधान नहीं है। यह एक कार्य के लिए एक एआई मॉडल, दूसरे के लिए दूसरा, और इसी तरह का उपयोग करने के लिए dẫnता है, जो एकजुट अंतर्दृष्टि एकत्र करने में एक और चुनौती पैदा करता है यदि एआई मॉडल्स संवाद नहीं कर रहे हैं।

संरचना के बिना मात्रा शोर उत्पन्न करती है

मार्केटिंग टीमें अक्सर डेटा संग्रह पर ध्यान केंद्रित करती हैं, अपनी पाइपलाइन्स का विस्तार करती हैं ताकि अधिक प्रथम-पार्टी संकेत, अधिक जुड़ाव मेट्रिक्स, और अधिक लेनदेन विवरण को पकड़ सकें। लेकिन बिना ऑर्केस्ट्रेशन के, अधिक डेटा केवल समस्या को बढ़ाता है।

वास्तविक मूल्य तब आता है जब डेटा व्यवस्थित, संदर्भित और वास्तविक समय में जुड़ा होता है। इसमें शून्य-पार्टी वरीयताएं, प्रथम-पार्टी व्यवहार, द्वितीय-पार्टी साझेदारी और तृतीय-पक्ष समृद्धि शामिल हैं। प्रत्येक ग्राहक समझ में एक भूमिका निभाता है। सबसे महत्वपूर्ण बात, यह सभी डेटा साझा पहचानकर्ताओं का निर्माण करने के लिए एक साथ आने की आवश्यकता है।

गूगल और ईकंसल्टेंसी अनुसंधान से पता चलता है कि 92% अग्रणी विपणक प्रथम-पार्टी डेटा को विकास के लिए आवश्यक मानते हैं। लेकिन यहां तक कि उच्च गुणवत्ता वाला डेटा भी मूल्य खो देता है यदि इसे ग्राहक यात्रा के व्यापक दृष्टिकोण के भीतर व्याख्या नहीं की जा सकती है। एक अन्य अध्ययन में पाया गया कि 72% उपभोक्ता उन ब्रांडों के साथ जुड़ने की अधिक संभावना रखते हैं जो उनकी पूरी पहचान को समझते हैं। इसके लिए समय, चैनलों और प्रारूपों में रिकॉर्ड को सुलझाने में सक्षम प्रणालियों की आवश्यकता होती है।

पहचान सक्षमकर्ता है

एआई उन चीजों को व्यक्तिगत नहीं कर सकता जिन्हें यह पहचान नहीं पाता। पहचान समाधान आधुनिक मार्केटिंग के सबसे तकनीकी और सबसे अधिक उपेक्षित पहलुओं में से एक है। एक स्थायी ग्राहक पहचान मॉडल को व्यक्तियों के साथ व्यवहार से जोड़ने की अनुमति देती है, न कि केवल सत्र या उपकरणों के साथ। यह ट्रैकिंग विकसित प्राथमिकताओं, असामान्यताओं का पता लगाने और जरूरतों की भविष्यवाणी करने के लिए आवश्यक निरंतरता बनाता है।

प्रभावी पहचान फ्रेमवर्क साफ डेटा और सुसंगत तर्क पर निर्भर करते हैं। वे केवल अधिग्रहण के माध्यम से प्राप्त नहीं किए जाते हैं। उन्हें मिलान एल्गोरिदम, डेटा शासन, और वास्तविक समय व्यवहार सुलझाने की आवश्यकता होती है। जब सही तरीके से लागू किया जाता है, तो वे एआई को ग्राहक अपेक्षाओं के साथ संरेखित परिणाम उत्पन्न करने के लिए आवश्यक स्पष्टता प्रदान करते हैं।

एकजुट पहचान के बिना, व्यक्तिगतीकरण टूट जाता है। एआई अप्रासंगिक संदेश, अतिरिक्त स्पर्श बिंदुओं और अकुशल बोली के लिए डिफ़ॉल्ट हो जाता है। वे केवल सतही परेशानियां नहीं हैं। वे विश्वास को कमजोर करते हैं, आरओआई को कम करते हैं और प्रगति को रोकते हैं।

डेटा स्वच्छता एक मार्केटिंग आवश्यकता है

ऐतिहासिक रूप से, मार्केटिंग टीमें पीछे के सिस्टम को प्रबंधित करने के लिए आईटी पर निर्भर रह सकती थीं जबकि रचनात्मकता और रणनीति पर ध्यान केंद्रित किया जा सकता था। यह विभाजन अब लागू नहीं होता है। एआई के साथ सफल होने के लिए, विपणकों और डेटा वैज्ञानिकों को यह समझने की आवश्यकता है कि डेटा कैसे चलता है, कहां यह टूटता है, और असंगतताओं को बड़े पैमाने पर कैसे हल किया जाता है।

इसके अलावा मान्यकरण, डुप्लिकेट हटाने, मेटाडेटा संरेखण और शासन प्रोटोकॉल शामिल हैं जो गुणवत्ता को लागू करते हैं। इसका अर्थ है स्पष्ट टैक्सोनॉमी स्थापित करना, संस्करण नियंत्रण प्रबंधित करना और नए संकेतों और प्लेटफ़ॉर्म के उदय के रूप में अनुकूलन करने में सक्षम प्रणालियों का निर्माण करना।

जबकि यह काम संचालन जैसा लग सकता है, यह बढ़ते रूप से रणनीतिक है। यह सुनिश्चित करता है कि एआई आउटपुट तथ्य में आधारित हों, न कि शोर में। यह टीमों को परीक्षण, सीखने और आत्मविश्वास के साथ पुनरावृत्ति करने की अनुमति देता है। सबसे महत्वपूर्ण बात, यह सुनिश्चित करता है कि ग्राहक अनुभव सुसंगत, प्रासंगिक और सम्मानजनक महसूस होता है।

मार्केटिंग का भविष्य डेटा नेतृत्व पर निर्भर करता है

एआई निवेश की गति के अगले दो वर्षों में दोगुनी होने की उम्मीद के साथ, मार्केटिंग संगठनों को संरचित, शासित और सुलभ डेटा वातावरण बनाने के लिए जल्दी से आगे बढ़ने की आवश्यकता है। प्रतिस्पर्धी लाभ मॉडल जटिलता से अकेले नहीं आएगा। यह प्रत्येक ग्राहक इंटरैक्शन में अंतर्दृष्टि को गति से वितरित करने की क्षमता से आएगा।

डेटा एक्सल में, मैं जिन ग्राहकों से बात करता हूं वे अपने सभी डेटा में एक केंद्रीय डेटा झील के साथ एक सामान्य पहचान बनाने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। यह एआई को न केवल अंतर्दृष्टि को चलाने की अनुमति देता है, बल्कि उन्हें क्रियाशील भी बनाता है।

एआई महत्वाकांक्षा और एआई प्रदर्शन के बीच अंतर बढ़ रहा है, लेकिन ब्रांड इस अंतर को पाटने के लिए कदम उठा सकते हैं, जो डेटा की वास्तविक इंजन के पीछे बुद्धिमान मार्केटिंग को समझने वाली टीमों के साथ शुरू होता है – साफ, जुड़ा हुआ, अनुपालन डेटा। यह रातोंरात नहीं होगा, लेकिन एआई टूल्स और सर्वोत्तम प्रथाओं की समझ को बढ़ाने और डेटा की शक्ति में निवेश करने से सफल एआई कार्यान्वयन के लिए एक मजबूत आधार तैयार होगा।