マーケティングの改善には、まずデータを改善する必要がある

人工知能（AI）は、マーケティングにおける実験的なものから実用的なものへと移行しました。今日、AIはコンテンツの作成、製品の推薦、プラットフォームやチャネルを横断したエクスペリエンスのパーソナライゼーション、顧客ライフサイクル全体のワークフローの自動化を行っています。しかし、この急速な統合にもかかわらず、結果は期待に応えていないことが多いです。

最近の業界レポートによると、73%の企業がAIテクノロジーを採用しているにもかかわらず、52%のみが期待していた結果を達成しています。これは、導入とパフォーマンスの間にある根本的な断絶を示しています。罪人はモデル設計やコンピューティングパワーではなく、データ品質です。

組織がAIに断片化された、null、古い、または「悪い」データを与えると、出力はそれらの不完全性を反映します。不完全なデータは精度を低下させるだけでなく、偏りを導入し、ドリフトを加速し、顧客の信頼を損ないます。AIに依存するマーケティングチームにとって、これは重要な失敗点です。

インフラストラクチャーが知能を決定する

AIは、例によって学習するシステムであり、その有効性は、受け取るデータの構造と信頼性に直接結びついています。如果企業のシステムが「Chris Smith」、「Christopher Smith」、「C. Smith」を3つの別々の個人として解釈する場合、モデルはまとまりのある洞察を生成できません。統一されたデータポイントを生成して個人のプロファイルを作成することなく、文脈のない予測と分析を生成します。このプロファイルは、ビジネスデータと消費者データ、オンラインとオフラインの行動を統合して、個人の360度のビューを得ることで形成されます。

この問題は、思っているよりも一般的です。Forresterによると、ほぼ3分の1のグローバルマーケティングリーダーがデータシロを主要な障害として挙げています。データがメールマーケティングプラットフォーム、CRMツール、電子商取引エンジンなどの断片化されたシステムに存在する場合、タッチポイントを横断して行動をリンクすることはほぼ不可能になります。これは、AIシステムを混乱させるだけでなく、企業が顧客の価値、ロイヤルティ、または意図について基本的な質問に答えることを妨げます。

簡単に言えば、エンゲージメントの連続性を達成する前に、データの連続性が必要です。

準備は戦略的な決定

AIへの投資のペースは、組織の技術的成熟度や労働力の能力を上回ることがよくあります。マーケティングチームは、ジェネレーティブツールの統合、リアルタイムパーソナライゼーションの展開、従来のセグメンテーションへの依存の削減を圧力をかけられていますが、これらの機能は、戦略、インフラストラクチャー、そして人間の監視を提供できる知識豊富なチームが必要です。

IBMによると、68%のCEOが、企業全体のデータアーキテクチャーを、クロスファンクショナルコラボレーションの重要なエナブラーとして見ています。また、72%のCEOが、独自のデータが、ジェネレーティブAIから価値を生み出す鍵となるものであると述べています。これらのリーダーは、有意義なAIの成果には、実験と運用上の規律の両方が必要であることを理解しています。

企業が断片化されたシステムに高度なAIモデルを重ねた場合、結果は大規模な非効率性になります。AIは、受け取る情報が不正確な場合、自己修正できません。したがって、期待どおりの明確性で動作するのではなく、加速する可能性があります。

また、現在のAIは、マーケティングのニーズに対する包括的な解決策ではありません。これにより、1つのタスクに1つのAIモデル、別のタスクに別のAIモデルを使用する必要があり、AIモデルが通信していない場合、包括的な洞察を収集するための別の課題が生じます。出力は、完全なビューを得るために縫い合わせる必要があるパッチワークのようになります。

構造のないボリュームはノイズを生み出す

多くのマーケティングチームは、データ収集に焦点を当て、パイプラインを拡大して、より多くのファーストパーティ信号、エンゲージメントメトリクス、トランザクション詳細を収集します。しかし、オーケストレーションがなければ、より多くのデータは単に問題を複雑にします。

実際の価値は、データが組織化され、コンテキスト化され、リアルタイムに接続されている場合に生じます。これには、ゼロパーティの好み、ファーストパーティの行動、セカンドパーティのパートナーシップ、サードパーティのエンリッチメントが含まれます。各要素は、顧客の理解に役割を果たします。最も重要なのは、これらのデータを統一された識別子を作成するためにまとめる必要があることです。

GoogleとEconsultancyの調査によると、92%のリーディングマーケティング担当者が、ファーストパーティデータを成長に不可欠であると考えています。しかし、顧客ジャーニーのより広い視点の中で解釈できない場合、 даже高品質のデータも価値を失います。別の調査では、72%の消費者が、ブランドが完全なアイデンティティを理解している場合、関与する可能性が高くなると述べています。これには、時間、チャネル、フォーマットを横断してレコードを調整できるシステムが必要です。

アイデンティティはエナブラー

AIは、認識できないものをパーソナライズできません。アイデンティティ解決は、現代のマーケティングの最も技術的な側面であり、同時に最も見落とされる側面の1つです。永続的な顧客アイデンティティにより、モデルはセッションやデバイスではなく、個々の行動に関連付けることができます。進化する好みを追跡し、異常を検出し、ニーズを予測するために必要な連続性を作成します。

有効なアイデンティティフレームワークは、クリーンダータと一貫したロジックに依存しています。これらは、取得のみによって達成されるものではありません。マッチングアルゴリズム、データガバナンス、リアルタイムの行動調整が必要です。これらを正しく実装すると、AIに顧客の期待に応える成果を生成するための明確性がもたらされます。

統一されたアイデンティティがない場合、パーソナライゼーションは崩壊します。AIは、関連のないメッセージ、冗長なタッチポイント、非効率的な入札に既定値を設定します。これらは、表面的な厄介事だけではありません。信頼を損ない、ROIを低下させ、進歩を停滞させます。

データハイジーンはマーケティングの必須

歴史的に、マーケティングチームは、バックエンドシステムの管理をITに頼り、創造性と戦略に焦点を当ててきました。しかし、AIに成功するには、マーケティング担当者とデータサイエンティストが、データの動き方、どこで壊れるか、そして大規模な不一致を解決する方法を理解する必要があります。

これには、検証、重複排除、メタデータの整列、品質を確保するガバナンスプロトコルが含まれます。また、明確な分類体系を確立し、バージョン管理を実施し、新しい信号やプラットフォームが登場したときにシステムを適応させることも含まれます。

これらの作業は、運用上のものと見えるかもしれませんが、戦略的であることが増しています。AIの出力が事実に基づいていることを保証し、信頼性を持ってテスト、学習、イテレーションを可能にします。最も重要なのは、顧客エクスペリエンスが一貫性、関連性、敬意を持って感じられることを保証することです。

マーケティングの将来はデータリーダーシップに依存する

AIへの投資のペースが、次の2年間で倍増することが予想されているため、マーケティング組織は、構造化された、ガバナンスされた、利用可能なデータ環境を構築するために迅速に動く必要があります。競争上の優位性は、モデルソフィストレーションのみから来るものではありません。顧客とのあらゆるやり取りで、洞察を迅速に提供できる能力から来るものです。

Data Axleでは、私が話すクライアントのほとんどは、すべてのデータにわたって共通のアイデンティティを持つ中央のデータレイクを構築することに焦点を当てています。これにより、AIは、洞察を生み出すだけでなく、それらを実行可能にすることもできます。

AIの野心とAIのパフォーマンスの間のギャップは、広がり続けていますが、ブランドがギャップを埋めるために取れる措置があります。まず、チームが、知的マーケティングの背後にある真正のエンジンは、クリーンで、接続された、コンプライアントなデータであることを理解することです。これは、AIツールとベストプラクティスの理解、そしてデータの力への投資によって、AIの実装に成功するための強固な基礎を築くことができます。