AI Tidak Akan Meningkatkan Pemasaran Anda Sampai Anda Meningkatkan Data Anda

Kecerdasan buatan telah beralih dari eksperimental menjadi operasional dalam pemasaran. Kini, AI menulis konten, merekomendasikan produk, mempersonalisasi pengalaman di berbagai platform dan kanal, serta mengotomatiskan alur kerja di seluruh siklus hidup pelanggan. Namun, terlepas dari integrasi yang cepat ini, hasilnya seringkali tidak memenuhi harapan.

A laporan industri terbaru menunjukkan bahwa meskipun 73% perusahaan telah mengadopsi teknologi AI, hanya 52% yang mencapai hasil yang mereka harapkan. Hal ini menandakan adanya kesenjangan mendasar antara penerapan dan kinerja. Penyebabnya bukanlah desain model atau daya komputasi, melainkan kualitas data.

Ketika organisasi menggunakan AI untuk data yang terfragmentasi, tidak valid, usang, atau "buruk", outputnya mencerminkan ketidaksempurnaan tersebut. Data yang cacat tidak hanya mengurangi akurasi, tetapi juga menimbulkan bias, mempercepat penyimpangan, dan merusak kepercayaan pelanggan. Bagi tim pemasaran yang bergantung pada AI untuk meningkatkan efisiensi sekaligus menghadirkan personalisasi dan pertumbuhan yang terukur, ini merupakan titik kegagalan yang kritis.

Infrastruktur Menentukan Kecerdasan

AI adalah sistem yang belajar melalui contoh, dan efektivitasnya berkaitan langsung dengan struktur dan keandalan data yang diterimanya. Jika sistem perusahaan menginterpretasikan "Chris Smith", "Christopher Smith", dan "C. Smith" sebagai tiga individu yang berbeda, model tersebut tidak dapat menghasilkan wawasan yang kohesif. Sistem tersebut akan menghasilkan prediksi dan analitik yang tampak informatif tetapi kurang konteks tanpa menyatukan titik-titik data untuk menciptakan profil tunggal. Profil ini dibentuk dengan mensintesis data bisnis dan konsumen, serta perilaku daring dan luring, untuk mendapatkan pandangan 360 derajat tentang individu tersebut, di mana pun mereka berada, dan bagaimana pun mereka berinteraksi dengan merek.

Masalah ini lebih umum daripada yang mungkin dipikirkan beberapa orang. Menurut ForresterHampir sepertiga pemimpin pemasaran global menyebut silo data sebagai hambatan utama. Ketika data berada dalam sistem yang terputus, seperti platform pemasaran email, perangkat CRM, mesin e-commerce, dll., menghubungkan perilaku di seluruh titik kontak menjadi hampir mustahil. Hal ini tidak hanya membingungkan sistem AI, tetapi juga mencegah bisnis menjawab pertanyaan mendasar tentang nilai, loyalitas, atau niat pelanggan.

Singkatnya, kontinuitas data diperlukan sebelum konsistensi dalam keterlibatan dapat dicapai.

Kesiapan Adalah Keputusan Strategis

Laju investasi AI seringkali melampaui kematangan teknis atau kemampuan tenaga kerja suatu organisasi. Tim pemasaran berada di bawah tekanan untuk mengintegrasikan perangkat generatif, menerapkan personalisasi real-time, dan mengurangi ketergantungan pada segmentasi tradisional. Namun, kemampuan ini membutuhkan strategi, infrastruktur, dan tim yang berpengetahuan luas yang dapat menawarkan pengawasan manusia agar efektif.

Menurut IBM68% CEO kini memandang arsitektur data di seluruh perusahaan sebagai pendorong penting kolaborasi lintas fungsi. Sebanyak 72% lainnya mengatakan data kepemilikan akan menjadi kunci dalam menangkap nilai dari AI generatif. Para pemimpin ini memahami bahwa hasil AI yang bermakna membutuhkan eksperimen dan disiplin operasional.

Ketika perusahaan mencoba menerapkan model AI canggih ke dalam sistem yang terfragmentasi, hasilnya adalah inefisiensi dalam skala besar. AI tidak dapat melakukan koreksi arah jika informasi yang diterimanya tidak akurat, sehingga AI mungkin dapat mempercepat prosesnya, tetapi mungkin tidak bergerak ke arah yang tepat dengan kejelasan yang diinginkan.

Memang benar bahwa AI, dalam kondisi saat ini, bukanlah solusi holistik untuk kebutuhan pemasar. Hal ini menyebabkan penggunaan satu model AI untuk satu tugas, model kedua untuk tugas lain, dan seterusnya, sehingga menciptakan tantangan baru dalam mengumpulkan wawasan yang kohesif jika model-model AI tersebut tidak berkomunikasi. Keluaran menjadi seperti tambal sulam yang perlu dijahit bersama untuk mendapatkan gambaran lengkap tentang keseluruhan ekosistem AI.

Volume Tanpa Struktur Menghasilkan Kebisingan

Banyak tim pemasaran berfokus pada pengumpulan data, memperluas alur kerja mereka untuk menangkap lebih banyak sinyal pihak pertama, lebih banyak metrik interaksi, dan lebih banyak detail transaksi. Namun, tanpa orkestrasi, lebih banyak data justru memperparah masalah.

Nilai sesungguhnya muncul ketika data terorganisir, terkontekstualisasi, dan terhubung secara real-time. Hal ini mencakup preferensi pihak nol, perilaku pihak pertama, kemitraan pihak kedua, dan pengayaan pihak ketiga. Masing-masing berperan dalam pemahaman pelanggan. Yang terpenting, semua data ini perlu disatukan untuk menciptakan pengidentifikasi bersama.

Penelitian Google dan Econsultancy menunjukkan bahwa 92% Para pemasar terkemuka menganggap data pihak pertama penting untuk pertumbuhan. Namun, bahkan data berkualitas tinggi pun kehilangan nilainya jika tidak dapat diinterpretasikan dalam perspektif perjalanan pelanggan yang lebih luas. Studi lain menemukan bahwa 72% Konsumen lebih cenderung berinteraksi dengan merek yang memahami identitas mereka secara utuh. Hal ini membutuhkan sistem yang dapat merekonsiliasi catatan lintas waktu, saluran, dan format.

 Identitas adalah Pemberdaya

AI tidak dapat mempersonalisasi apa yang tidak dikenalinya. Resolusi identitas tetap menjadi salah satu aspek pemasaran modern yang paling teknis—dan paling sering diabaikan. Identitas pelanggan yang persisten memungkinkan model untuk mengaitkan perilaku dengan individu, bukan hanya sesi atau perangkat. Hal ini menciptakan kontinuitas yang diperlukan untuk melacak preferensi yang terus berkembang, mendeteksi anomali, dan mengantisipasi kebutuhan.

Kerangka kerja identitas yang efektif bergantung pada data yang bersih dan logika yang konsisten. Hal ini tidak dapat dicapai hanya melalui akuisisi. Kerangka kerja ini membutuhkan algoritma pencocokan, tata kelola data, dan rekonsiliasi perilaku secara real-time. Jika diimplementasikan dengan benar, kerangka kerja ini memberikan AI kejelasan yang dibutuhkan untuk menghasilkan hasil yang sesuai dengan harapan pelanggan.

Tanpa identitas yang terpadu, personalisasi akan terhambat. AI cenderung menghasilkan pesan yang tidak relevan, titik kontak yang berulang, dan penawaran yang tidak efisien. Hal-hal ini bukan sekadar gangguan di permukaan. Hal-hal ini mengikis kepercayaan, mengurangi ROI, dan menghambat kemajuan.

Kebersihan Data Merupakan Keharusan Pemasaran

Secara historis, tim pemasaran dapat mengandalkan TI untuk mengelola sistem back-end sambil berfokus pada kreativitas dan strategi. Pembagian itu kini tidak berlaku lagi. Untuk sukses dengan AI, pemasar dan ilmuwan data harus memahami bagaimana data bergerak, di mana kerusakannya, dan bagaimana mengatasi inkonsistensi dalam skala besar.

Ini mencakup validasi, deduplikasi, penyelarasan metadata, dan protokol tata kelola yang menegakkan kualitas. Ini juga berarti menetapkan taksonomi yang jelas, mengelola kontrol versi, dan membangun sistem yang dapat beradaptasi seiring munculnya sinyal dan platform baru.

Meskipun pekerjaan ini tampak operasional, namun semakin strategis. Hal ini memastikan bahwa keluaran AI didasarkan pada fakta, bukan noise. Hal ini memungkinkan tim untuk menguji, belajar, dan melakukan iterasi dengan percaya diri. Yang terpenting, hal ini memastikan bahwa pengalaman pelanggan terasa koheren, relevan, dan terhormat.

Masa Depan Pemasaran Bergantung pada Kepemimpinan Data

Dengan laju investasi AI yang diharapkan dua kali lipat dalam dua tahun ke depanOrganisasi pemasaran harus bergerak cepat untuk membangun lingkungan data yang terstruktur, terkelola, dan mudah diakses. Keunggulan kompetitif tidak hanya berasal dari kecanggihan model. Keunggulan kompetitif akan datang dari kemampuan untuk memberikan wawasan dengan cepat di setiap interaksi pelanggan.

Di Data Axle, sebagian besar klien yang saya ajak bicara berfokus pada pembangunan danau data terpusat dengan identitas umum di seluruh data mereka. Hal ini memungkinkan AI tidak hanya menghasilkan wawasan, tetapi juga membuatnya dapat ditindaklanjuti.

Kesenjangan antara ambisi dan kinerja AI semakin melebar, tetapi ada langkah-langkah yang dapat diambil merek untuk menjembatani kesenjangan tersebut, dimulai dengan tim yang memahami bahwa mesin sesungguhnya di balik pemasaran cerdas adalah data yang bersih, terhubung, dan patuh. Hal ini tidak akan terjadi dalam semalam, tetapi dengan investasi dalam peningkatan keterampilan untuk membangun pemahaman karyawan tentang perangkat dan praktik terbaik AI serta kekuatan data, hal ini akan meletakkan fondasi yang kuat bagi implementasi AI yang sukses.