संदर्भ स्तर: क्यों एआई विपणन और डेटा इंजीनियरिंग टीमों को एकजुट करता है

एआई ने ग्राहक अनुभव और डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर के बीच पुराने विभाजन को मिटा दिया है। विपणन और डेटा इंजीनियरिंग अब एक जुड़े हुए अनुशासन के रूप में कार्य करते हैं।

ऐतिहासिक रूप से, ग्राहक अनुभव के लिए दो चीजों की आवश्यकता होती थी: यह जानना कि ग्राहक कौन है और प्रासंगिक संदर्भ के साथ प्रतिक्रिया करना। दशकों से, ये जिम्मेदारियां दो दुनिया में विभाजित थीं। विपणन टीमों ने व्यक्तिगतकरण, वफादारी और चैनल कार्यान्वयन पर ध्यान केंद्रित किया, जबकि डेटा इंजीनियरिंग टीमें डेटा को प्रबंधित करने, सिस्टम को एकजुट करने, गुणवत्ता बनाए रखने और डाउनस्ट्रीम सब कुछ को खिलाने वाली पाइपलाइनों का निर्माण करने पर ध्यान केंद्रित किया।

आज, ये दुनियाएं एआई युग में भूमिकाओं और जिम्मेदारियों को परिभाषित करने के लिए संघर्ष करते हुए टकरा रही हैं। डेटा टीमें ऐतिहासिक रूप से ग्राहक प्रोफाइल बनाने के लिए जिम्मेदार थीं, जबकि विपणन टीमें विशेषताओं और दर्शक वर्गों की पहचान करने पर ध्यान केंद्रित कर रही थीं। एआई युग ने संदर्भ स्तर पेश किया है, जो ऐतिहासिक और वास्तविक समय ग्राहक डेटा को समझने में मदद करता है ताकि एआई तर्कसंगत निर्णय ले सके और सही परिणामों को चला सके। संदर्भ जागरूक संकेतों में डेटा को संरचित करके, यह स्तर ग्राहक डेटा बुद्धिमत्ता के लिए पूर्वापेक्षा बन जाता है। यह विपणन और डेटा टीमों के बीच सहयोग को भी महत्वपूर्ण बनाता है, क्योंकि साझा संदर्भ की गुणवत्ता यह निर्धारित करती है कि एआई कितनी प्रभावी ढंग से उद्यम में काम कर सकता है।

बाजार विकसित हुआ है, लेकिन मूल समस्या नहीं बदली है

इन नए सिनर्जी के कारण, व्यक्तिगतकरण अब केवल चैनल रणनीतियों पर सफल नहीं होता है। इसके बजाय, यह तब सफल होता है जब प्रत्येक सिस्टम और टीम तुरंत ग्राहक को जानती है और जब वे दिखाई देते हैं तो संकेतों पर कार्य कर सकती है।

अनेक मार्टेक विक्रेताओं ने पहले से ही विपणन और डेटा इंजीनियरिंग के बीच एक लेन चुनी है। कुछ विपणन सक्रियण पर लगभग पूरी तरह से ध्यान केंद्रित करते हैं और पहचान, वास्तविक समय डेटा और शासन की कठिन समस्याओं को किसी और के लिए छोड़ देते हैं। अन्य डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर पर जोर देते हैं लेकिन वास्तविक ग्राहक अनुभवों को वितरित करने में टीमों की मदद करने से पहले रुक जाते हैं।

मूल चुनौती नहीं बदली है। ब्रांड तब तक अर्थपूर्ण व्यक्तिगतकरण नहीं दे सकते हैं जब तक उनका डेटा खंडित और गंदा है, और वे एक आधुनिक ग्राहक डेटा फाउंडेशन को चला नहीं सकते हैं जिसमें एक संदर्भ स्तर शामिल नहीं है जो इसे निर्णय लेने और ग्राहक अनुभव बनाने के क्षणों से जोड़ता है।

विपणन और डेटा इंजीनियरिंग के बीच अंतर विपरीत लक्ष्यों के कारण नहीं है। यह बढ़ती ग्राहक अपेक्षाओं, अधिक जटिल डेटा, नए इंटरैक्शन मोडलिटी और व्यवसाय प्रणालियों के परिणामस्वरूप है जो पहले से कहीं अधिक सटीकता और गति की मांग करते हैं।

विपणक इस बदलाव को हर दिन महसूस करते हैं। जबकि व्यक्तिगतकरण पहले सेगमेंटेशन और रचनात्मक सामग्री पर निर्भर करता था, यह अब वास्तविक समय में ग्राहकों को पहचानने, अपूर्ण संकेतों की व्याख्या करने और पूरे ग्राहक कहानी को प्रतिबिंबित करने वाले निर्णय लेने पर निर्भर करता है।

इसके लिए मजबूत डेटा इंजीनियरिंग मूलभूत बातें आवश्यक हैं। यदि ग्राहक पहचान विश्वसनीय नहीं है, तो व्यक्तिगतकरण टूट जाता है। यदि डेटा स्टेल या बैच वर्कफ्लो में फंसा हुआ है, तो वास्तविक समय निर्णय लेना असंभव हो जाता है। और यदि एआई आंशिक या पुराने संदर्भ के साथ काम कर रहा है, तो यह विश्वसनीय अर्थपूर्ण परिणाम नहीं दे सकता है।

वास्तविक समय प्रोफाइल, इवेंट-ड्रिवन यात्राएं और पहचान समाधान जैसी क्षमताएं अमूर्त डेटा परियोजनाएं नहीं हैं। वे उन क्षणों की रीढ़ हैं जो वफादारी को परिभाषित करते हैं – वे कीमती सेकंड जिसमें ग्राहक चुनने या आगे बढ़ने का विकल्प चुनता है। विपणन टीमें गति, सटीकता और सत्य चाहती हैं, जो तभी प्राप्त की जा सकती है जब नींव को स्केल, गति और सटीकता के लिए इंजीनियर किया जाए।

डेटा इंजीनियरिंग को एक प्रणाली की आवश्यकता है जो अंतिम मील को समझती है

जबकि विपणक डेटा इंजीनियरिंग की आवश्यक भूमिका को महसूस करते हैं, डेटा टीमें संदर्भ स्तर का निर्माण करके अपनी उंगलियों पर असाधारण मात्रा में डेटा को समझने का सामना कर रही हैं। इसके लिए, इंजीनियरों को एआई समाधानों की आवश्यकता होती है जो ग्राहक डेटा को व्यवस्थित और संरचित करें, जिससे लाइव व्यवहार, यात्रा राज्य और इरादे का निरंतर मूल्यांकन संभव हो सके।

इस बीच, इंजीनियरिंग टीमों को ऑर्केस्ट्रेशन, लेकहाउस वातावरण, डेटा पाइपलाइन, गोपनीयता नियंत्रण, शासन मॉडल, जानकारी सुरक्षा गार्डरेल और नए और अद्यतन सिस्टम के उद्यम में रोलआउट का प्रबंधन करना होगा। उन्हें ऐसे उपकरणों की आवश्यकता है जो उनके आर्किटेक्चर के साथ साफ़ तरीके से एकीकृत हों, डेटा गुणवत्ता की रक्षा करें और मैनुअल कार्य को कम करें।

एक समाधान जो डेटा को एकजुट कर सकता है, मशीन लर्निंग के साथ गुणवत्ता में सुधार कर सकता है और दोहराए जाने वाले इंजीनियरिंग कार्यों को स्वचालित कर सकता है, इन टीमों को लाभ देता है, लेकिन यह लाभ परिणामों में अनुवादित होना चाहिए। डेटा पाइपलाइन अपने आप में लक्ष्य नहीं हैं। प्रभाव लक्ष्य है। प्रभाव विपणन में उच्च मिलान दर, अधिक सटीक भविष्यवाणियों और संकेत से अंतर्दृष्टि से परिणाम तक तेजी से समय में दिखाई देता है।

एक मंच जो इन परिणामों को सक्षम करने से पहले रुक जाता है, वह मेज पर मूल्य छोड़ देता है और संगठन के ग्राहक डेटा पर उसके रिटर्न को सीमित करता है।

ग्राहक डेटा बुद्धिमत्ता का एकल समाधान

एआई ने समीकरण बदल दिया है। इसका प्रदर्शन यह नहीं决定 करता है कि कौन सी टीम डेटा का मालिक है, बल्कि यह संदर्भ से काम करता है।

यही कारण है कि संदर्भ स्तर के साथ डेटा-विपणन अंतर को पुल करना अब वैकल्पिक नहीं है। अंतर केवल उपकरणों या क्षमताओं के बारे में नहीं है। विपणन टीमें गति, प्रयोग और तेजी से आगे बढ़ने की स्वतंत्रता के लिए धक्का देती हैं। डेटा इंजीनियरिंग टीमें शासन, स्थिरता और केंद्रीकृत नियंत्रण पर प्राथमिकता देती हैं। एक संदर्भ स्तर दोनों पक्षों को आवश्यक तरीके से काम करने में मदद करता है। यह विपणन को लाइव, इरादे से भरपूर ग्राहक समझ प्रदान करता है जिस पर वे विश्वास के साथ भरोसा कर सकते हैं, और यह डेटा टीमों को एक विश्वसनीय, देखी जाने वाली और अच्छी तरह से शासित संसाधन प्रदान करता है जो उनके आर्किटेक्चर में फिट बैठता है बिना एक और पाइपलाइन को बनाए रखे।

जो संगठन सफल होंगे वे अपने ग्राहक डेटा फाउंडेशन को साझा संदर्भ बुद्धिमत्ता प्रणाली के रूप में मानते हैं – विपणन उपकरण या इंजीनियरिंग उपकरण नहीं, बल्कि एक मंच जो उद्यम के दोनों पक्षों को जोड़ता है।

भविष्य उन ब्रांडों का है जो इन कार्यों को एकजुट करते हैं, न कि केवल संतुलित करते हैं। जब मजबूत डेटा इंजीनियरिंग वास्तविक समय में ग्राहक समझ के साथ मिलती है, तो कंपनियां ऐसे अनुभव प्रदान करती हैं जो प्रासंगिक और जिम्मेदार दोनों लगते हैं।

नई वास्तुकला एजेंटिक निर्णय लूप, राज्य-आधारित यात्राएं, सेमेंटिक समृद्धि और तर्क प्रदान करती है। जब एक साथ रखा जाता है, तो वे ग्राहकों को प्रसन्न करने वाले और वास्तविक व्यवसायिक परिणामों को चलाने वाले अनुभव पैदा कर सकते हैं।