Mengapa AI Menyatukan Tim Pemasaran dan Teknik Data

AI telah menghapus pembagian lama antara pengalaman pelanggan dan infrastruktur data. Pemasaran dan teknik data kini berfungsi sebagai satu disiplin yang terhubung.

Secara historis, pengalaman pelanggan memerlukan dua hal: memahami siapa pelanggan dan merespons dengan konteks yang relevan. Selama beberapa dekade, tanggung jawab tersebut terbagi di dua dunia. Tim pemasaran berfokus pada personalisasi, loyalitas, dan eksekusi saluran, sementara tim teknik data berfokus pada pengelolaan data, penyatuan sistem, menjaga kualitas, dan membangun pipa yang memberi makan segala sesuatu di hilir.

Kini, kedua dunia itu bertabrakan seiring organisasi bergulat untuk mendefinisikan peran dan tanggung jawab di era AI. Tim data secara historis bertanggung jawab untuk membangun profil pelanggan sementara tim pemasaran berfokus pada mengidentifikasi atribut dan segmen audiens. Era AI telah memperkenalkan Lapisan Kontekstual, yang memahami data pelanggan historis dan data pelanggan real-time agar AI dapat membuat keputusan yang beralasan dan mendorong hasil yang tepat. Dengan menyusun data menjadi sinyal yang sadar konteks, lapisan ini menjadi prasyarat untuk apa yang saya sebut Kecerdasan Data Pelanggan. Ini juga membuat kolaborasi antara tim data dan pemasaran lebih penting dari sebelumnya, karena kualitas konteks bersama ini menentukan seberapa efektif AI dapat beroperasi di seluruh perusahaan.

Pasar telah berkembang, tetapi masalah intinya belum

Karena sinergi baru ini, personalisasi tidak lagi berhasil hanya dengan taktik saluran. Sebaliknya, personalisasi berhasil ketika setiap sistem dan tim mengenal pelanggan secara instan dan dapat bertindak berdasarkan sinyal pada saat sinyal itu muncul.

Banyak vendor martech telah memilih jalur antara pemasaran dan teknik data. Beberapa berfokus hampir seluruhnya pada aktivasi pemasaran dan meninggalkan masalah yang lebih sulit seperti identitas, data real-time, dan tata kelola kepada pihak lain. Yang lain menekankan infrastruktur data tetapi berhenti sebelum membantu tim memberikan pengalaman pelanggan yang sebenarnya.

Tantangan mendasar belum berubah. Merek tidak dapat memberikan personalisasi yang berarti jika data mereka terfragmentasi dan berantakan, dan mereka tidak dapat menjalankan fondasi data pelanggan modern tanpa lapisan kontekstual yang menghubungkannya langsung ke momen-momen di mana keputusan dibuat dan pengalaman pelanggan dibentuk.

Kesenjangan antara pemasaran dan teknik data bukan disebabkan oleh tujuan yang tidak selaras. Itu adalah hasil dari harapan pelanggan yang meningkat, data yang lebih kompleks, modalitas interaksi baru, dan sistem bisnis yang menuntut akurasi dan kecepatan yang lebih tinggi dari sebelumnya.

Para pemasar merasakan pergeseran ini setiap hari. Jika dulu personalisasi bergantung pada segmentasi dan materi kreatif, kini personalisasi bergantung pada mengenali pelanggan secara real time, menafsirkan sinyal yang tidak lengkap, dan membuat keputusan yang mencerminkan keseluruhan cerita pelanggan.

Tidak satu pun dari itu mungkin tanpa dasar-dasar teknik data yang kuat. Jika identitas pelanggan tidak dapat diandalkan, personalisasi akan hancur. Jika data basi atau terjebak dalam alur kerja batch, pengambilan keputusan real-time menjadi tidak mungkin. Dan jika AI bekerja dengan konteks yang parsial atau kedaluwarsa, AI tidak dapat menghasilkan hasil yang andal dan bermakna.

Kemampuan seperti profil real-time, perjalanan berbasis peristiwa, dan resolusi identitas bukanlah proyek data yang abstrak. Mereka adalah tulang punggung dari momen-momen yang mendefinisikan loyalitas — detik-detik berharga di mana seorang pelanggan memilih untuk terlibat atau beralih. Tim pemasaran menginginkan kecepatan, presisi, dan kebenaran, yang hanya dapat dicapai ketika fondasinya direkayasa untuk skala, kecepatan, dan akurasi.

Teknik data membutuhkan sistem yang memahami mil terakhir

Sementara para pemasar menyadari peran penting teknik data, tim data sendiri dihadapkan pada pembangunan lapisan kontekstual dengan memahami volume data yang belum pernah terjadi sebelumnya yang ada di ujung jari mereka. Untuk mencapai ini, insinyur memerlukan solusi AI untuk mengatur dan menyusun data pelanggan, memungkinkan evaluasi berkelanjutan terhadap perilaku langsung, status perjalanan, dan niat.

Sementara itu, tim teknik harus mengelola orkestrasi, lingkungan lakehouse, pipa data, kontrol privasi, model tata kelola, pagar pengaman infosec, dan peluncuran sistem baru dan yang diperbarui di seluruh perusahaan. Mereka membutuhkan alat yang terintegrasi dengan bersih dengan arsitektur mereka, melindungi kualitas data, dan mengurangi pekerjaan manual.

Solusi yang dapat menyatukan data, meningkatkan kualitas dengan pembelajaran mesin, dan mengotomatiskan tugas-tugas teknik yang berulang memberikan leverage bagi tim-tim ini, tetapi leverage itu harus diterjemahkan menjadi hasil. Pipa data untuk kepentingannya sendiri bukanlah tujuannya. Dampak adalah tujuannya. Dampak muncul paling cepat dalam pemasaran dalam bentuk tingkat kecocokan yang lebih tinggi, prediksi yang lebih akurat, dan waktu yang lebih cepat dari sinyal ke wawasan ke aktivasi ke hasil.

Platform yang berhenti sebelum memungkinkan hasil tersebut meninggalkan nilai di atas meja dan membatasi pengembalian organisasi atas data pelanggannya.

Solusi Tunggal Kecerdasan Data Pelanggan

AI telah mengubah persamaan. Kinerjanya tidak ditentukan oleh tim mana yang memiliki data, tetapi oleh konteks yang harus digunakannya.

Inilah mengapa menjembatani kesenjangan data-pemasaran dengan lapisan kontekstual tidak lagi bersifat opsional. Kesenjangan ini bukan hanya tentang alat atau kemampuan. Tim pemasaran mendorong kecepatan, eksperimen, dan kebebasan untuk bergerak cepat. Tim teknik data memprioritaskan tata kelola, stabilitas, dan kontrol terpusat. Lapisan kontekstual membantu kedua belah pihak bekerja dengan cara yang mereka butuhkan. Ini memberi pemasaran pemahaman pelanggan yang langsung dan kaya niat yang dapat mereka gunakan dengan percaya diri, dan memberi tim data sumber daya yang andal, dapat diamati, dan dikelola dengan baik yang sesuai dengan arsitektur mereka tanpa menambah pipa lain untuk dipelihara.

Organisasi yang berhasil akan memperlakukan fondasi data pelanggan mereka sebagai sistem kecerdasan kontekstual bersama – apa yang saya sebut “Kecerdasan Data Pelanggan” — bukan alat pemasaran atau alat teknik, tetapi platform yang menghubungkan kedua sisi perusahaan.

Masa depan milik merek yang menyatukan fungsi-fungsi ini, bukan hanya menyeimbangkannya. Ketika teknik data yang kuat bertemu dengan pemahaman pelanggan real-time secara real time, perusahaan memberikan pengalaman yang terasa relevan dan bertanggung jawab.

Arsitektur baru ini memungkinkan putaran pengambilan keputusan yang agen, perjalanan berbasis status, pengayaan semantik, dan penalaran. Ketika disatukan, ini dapat menghasilkan pengalaman yang menyenangkan pelanggan dan mendorong hasil bisnis yang nyata.