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

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विपणन में प्रयोगात्मक से संचालनात्मक हो गया है। आज, एआई सामग्री लिखता है, उत्पादों की सिफारिश करता है, प्लेटफ़ॉर्म और चैनलों के साथ व्यक्तिगत अनुभवों को वैयक्तिकृत 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 एक मूलभूत विचलन को दर्शाता है जो तैनाती और प्रदर्शन के बीच है। अपराधी मॉडल डिज़ाइन या कंप्यूटिंग शक्ति नहीं है; यह डेटा गुणवत्ता है।

जब संगठन एआई को खंडित, शून्य, पुराने या “खराब” डेटा खिलाते हैं, तो आउटपुट उन दोषों को प्रतिबिंबित करते हैं। दोषपूर्ण डेटा न केवल सटीकता को कम करता है, यह पूर्वाग्रह को भी पेश करता है, ड्रिफ्ट को तेज करता है, और ग्राहक विश्वास को कमजोर करता है। विपणन टीमों के लिए जो एआई पर निर्भर करती हैं ताकि वे दक्षता में सुधार करें और साथ ही साथ व्यक्तिगतीकरण और विकास प्रदान करें, 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। 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 एक सुसंगत अंतर्दृष्टि नहीं उत्पन्न कर सकता है। यह भविष्यवाणियों और विश्लेषणों का उत्पादन करेगा जो सूचित लगते हैं लेकिन एक एकल प्रोफ़ाइल बनाने के लिए डेटा बिंदुओं को एकजुट किए बिना संदर्भ के बिना होंगे। यह प्रोफ़ाइल व्यावसायिक और उपभोक्ता डेटा, ऑनलाइन और ऑफलाइन व्यवहार को संश्लेषित करके व्यक्ति का 360-दृश्य प्राप्त करने के लिए बनाया गया है, जहां भी वे हों, जैसे भी वे ब्रांड के साथ बातचीत करते हैं।

यह मुद्दा कुछ लोगों की तुलना में अधिक सामान्य है। फॉरेस्टर के अनुसार, लगभग एक तिहाई वैश्विक विपणन नेता डेटा सिलोस को एक प्रमुख बाधा के रूप में उद्धृत करते हैं। जब डेटा अलग-अलग प्रणालियों में रहता है, जैसे कि ईमेल विपणन प्लेटफ़ॉर्म, सीआरएम टूल, ईकॉमर्स इंजन, आदि, तो यह लगभग असंभव हो जाता है कि स्पर्श बिंदुओं के पार व्यवहार को जोड़ा। 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 विपणन में निरंतरता प्राप्त करने से पहले आवश्यक है।

तैयारी एक रणनीतिक निर्णय है

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

आईबीएम के अनुसार, 68% सीईओ अब उद्यम-व्यापी डेटा वास्तुकला 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 खंडित प्रणालियों पर उन्नत एआई मॉडल परत करती हैं, तो परिणाम पैमाने पर अकुशलता होता है। एआई स्वयं को सही दिशा में वांछित स्पष्टता के साथ आगे बढ़ाने में सक्षम नहीं हो सकता है यदि यह जानकारी जो यह प्राप्त करता है वह असटीक है।

यह भी सच है कि एआई, जैसा कि यह वर्तमान में खड़ा है, विपणकों की जरूरतों के लिए एक समग्र समाधान नहीं है। इससे एक एआई मॉडल का उपयोग एक कार्य के लिए, दूसरे के लिए एक दूसरे के लिए, और इसी तरह, एक और चुनौती पैदा होती है कि क्या एआई मॉडल एक साथ काम नहीं कर रहे हैं तो एक संपूर्ण दृष्टिकोण प्राप्त करने के लिए। आउटपुट एक पैचवर्क क्विल्ट की तरह बन जाते हैं जिन्हें एक साथ जोड़ने की जरूरत होती है ताकि पूरे एआई पारिस्थितिकी तंत्र का एक पूरा दृश्य मिल सके।

आयतन बिना संरचना शोर उत्पन्न करता है

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

वास्तविक मूल्य तब आता है जब डेटा वास्तविक समय में संगठित, संदर्भित और 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, सभी डेटा को एक साथ मिलकर साझा पहचानकर्ताओं का निर्माण करने की आवश्यकता है।

गूगल और ईकंसल्टेंसी रिसर्च से पता चलता है कि 92% अग्रणी विपणक पहले 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 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 व्यक्तिगत नहीं कर सकता है जिसे यह पहचान नहीं सकता है। पहचान समाधान आधुनिक विपणन के सबसे तकनीकी और सबसे अधिक अनदेखे पहलुओं में से एक बना हुआ 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 विकसित होती प्राथमिकताओं को ट्रैक करने, असामान्यताओं का पता लगाने और जरूरतों की भविष्यवाणी करने के लिए आवश्यक निरंतरता पैदा करता है।

प्रभावी पहचान ढांचे साफ डेटा और सुसंगत तर्क पर निर्भर करते हैं। वे केवल अधिग्रहण के माध्यम से प्राप्त नहीं किए जा सकते हैं। उन्हें मिलान एल्गोरिदम, डेटा शासन, और वास्तविक समय व्यवहार सुलह 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।

एक एकीकृत पहचान के बिना, व्यक्तिगतीकरण टूट जाता है। एआई अप्रासंगिक संदेश, अतिरिक्त स्पर्श बिंदु और अकुशल बोली के लिए डिफ़ॉल्ट हो जाता है। ये केवल सतह-स्तर की परेशानियाँ नहीं हैं। वे विश्वास को कमजोर करते हैं, आरओआई को कम करते हैं और प्रगति को रोकते हैं।

डेटा स्वच्छता एक विपणन आवश्यकता है

ऐतिहासिक रूप से, विपणन टीमें पीछे के सिस्टम को प्रबंधित करने के लिए आईटी पर निर्भर रह सकती थीं जबकि रचनात्मक और रणनीति पर ध्यान केंद्रित करती थीं। 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, जहां यह टूट जाता है, और असंगतताओं को पैमाने पर कैसे हल किया जाए।

इसमें सत्यापन, डुप्लिकेट हटाना, मेटाडेटा संरेखण और गवर्नेंस प्रोटोकॉल शामिल हैं जो गुणवत्ता को लागू करते हैं। इसमें स्पष्ट टैक्सोनोमी स्थापित करना, संस्करण नियंत्रण प्रबंधन करना और नए संकेतों और प्लेटफ़ॉर्म के उदय के रूप में अनुकूलन करने में सक्षम प्रणालियों का निर्माण करना भी शामिल है।

जबकि यह काम संचालन जैसा लग सकता है, यह बढ़ती रणनीतिक है। यह सुनिश्चित करता है कि एआई आउटपुट तथ्यों पर आधारित हों, न कि शोर पर। 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 लगता है।

विपणन का भविष्य डेटा नेतृत्व पर निर्भर करता है

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

डेटा एक्सल में, मैं जिन ग्राहकों से बात करता हूं वे अधिकांश एक केंद्रीय डेटा झील का निर्माण करने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं जिसमें उनके सभी डेटा में एक सामान्य पहचान है। 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 का अंतर बढ़ रहा है, लेकिन ब्रांड इस अंतर को पुल करने के लिए कदम उठा सकते हैं, जो उन टीमों के साथ शुरू होता है जो समझते हैं कि बुद्धिमान विपणन के पीछे वास्तविक इंजन साफ, जुड़ा हुआ, अनुपालन डेटा है। यह रातोंरात नहीं होगा, लेकिन एआई टूल और सर्वोत्तम प्रथाओं की समझ और डेटा की शक्ति में कर्मचारियों को उन्नत करने में निवेश करने से एआई कार्यान्वयन के लिए एक मजबूत आधार तैयार होगा।