Sztuczna inteligencja nie poprawi Twojego marketingu, dopóki nie poprawisz swoich danych

Sztuczna inteligencja przeszła od etapu eksperymentalnego do operacyjnego w marketingu. Dziś AI tworzy treści, rekomenduje produkty, personalizuje doświadczenia na platformach i kanałach, oraz automatyzuje procesy robocze w całym cyklu życia klienta. Niemniej jednak, pomimo tego szybkiego wdrożenia, wyniki często nie spełniają oczekiwań.

Niedawny raport branżowy pokazuje, że podczas gdy 73% przedsiębiorstw przyjęło technologie sztucznej inteligencji, tylko 52% osiąga wyniki, które wcześniej przewidywały. To wskazuje na fundamentalną rozłączność między wdrożeniem a wydajnością. Winowajcą nie jest projekt modelu ani moc obliczeniowa; jest to jakość danych.

Gdy organizacje karmią sztuczną inteligencję fragmentowanymi, pustymi, przestarzałymi lub “złymi” danymi, wyjścia odzwierciedlają te niedoskonałości. Wadliwe dane nie tylko redukują dokładność, ale również wprowadzają stronniczość, przyspieszają dryf i podważają zaufanie klientów. Dla zespołów marketingowych, które polegają na sztucznej inteligencji, aby poprawić wydajność, jednocześnie dostarczając personalizację i wzrost, jest to krytyczny punkt awarii.

Infrastruktura decyduje o inteligencji

Sztuczna inteligencja jest systemem, który uczy się na przykładach, a jej skuteczność jest bezpośrednio związana z strukturą i niezawodnością danych, które otrzymuje. Jeśli systemy firmy interpretują “Chris Smith”, “Christopher Smith” i “C. Smith” jako trzy odrębne osoby, model nie może wygenerować spójnych spostrzeżeń. Będzie on wytwarzał przewidywania i analizy, które wydają się poinformowane, ale brakuje im kontekstu bez ujednolicenia punktów danych, aby utworzyć pojedynczy profil. Ten profil jest tworzony przez syntezę danych biznesowych i konsumenckich, zachowań online i offline, aby uzyskać 360-widok osoby, gdziekolwiek się znajduje, jakkolwiek wchodzi w interakcję z marką.

Problem ten jest bardziej powszechny, niż niektórzy mogą myśleć. Według Forrester, prawie jedna trzecia globalnych liderów marketingu wymienia sylosy danych jako główną przeszkodę. Gdy dane znajdują się w rozłącznych systemach, takich jak platformy marketingu e-mail, narzędzia CRM, silniki e-commerce itd., staje się prawie niemożliwe, aby połączyć zachowania w różnych punktach kontaktu. To nie tylko myli systemy sztucznej inteligencji, ale również uniemożliwia firmom odpowiedź na podstawowe pytania dotyczące wartości klienta, lojalności lub intencji.

W skrócie, ciągłość w danych jest wymagana przed osiągnięciem spójności w zaangażowaniu.

Gotowość jest decyzją strategiczną

Tempo inwestycji w sztuczną inteligencję często przewyższa dojrzałość techniczną lub zdolność roboczą organizacji. Zespoły marketingowe są pod presją, aby zintegrować generatywne narzędzia, wdrożyć personalizację w czasie rzeczywistym i zmniejszyć zależność od tradycyjnego segmentowania, ale te możliwości wymagają strategii, infrastruktury i świadomego zespołu, który może zapewnić nadzór ludzki.

Według IBM, 68% dyrektorów generalnych uważa obecnie architekturę danych na poziomie przedsiębiorstwa za krytyczny czynnik umożliwiający współpracę międzyfunkcyjną. Kolejne 72% twierdzi, że własne dane będą kluczowe dla uzyskania wartości z generatywnej sztucznej inteligencji. Ci liderzy rozumieją, że znaczące wyniki sztucznej inteligencji wymagają zarówno eksperymentowania, jak i dyscypliny operacyjnej.

Gdy firmy próbują nałożyć zaawansowane modele sztucznej inteligencji na fragmentowane systemy, wynikiem jest nieefektywność w skali. Sztuczna inteligencja nie może skorygować, jeśli otrzymane informacje są niedokładne, więc może przyspieszyć, ale niekoniecznie w odpowiednim kierunku z pożądaną klarownością.

Również prawdą jest, że sztuczna inteligencja, w jej obecnym stanie, nie jest holistycznym rozwiązaniem dla potrzeb marketingowych. Prowadzi to do korzystania z jednego modelu sztucznej inteligencji do jednego zadania, a drugiego do innego, tworząc kolejne wyzwanie w gromadzeniu spójnych spostrzeżeń, jeśli modele sztucznej inteligencji nie komunikują się ze sobą. Wyjścia stają się czymś w rodzaju patchworkowej kołdry, która musi być zszyta, aby uzyskać pełny widok całego ekosystemu sztucznej inteligencji.

Objętość bez struktury wytwarza hałas

Wiele zespołów marketingowych koncentruje się na zbieraniu danych, rozszerzając swoje potoki, aby przechwytywać więcej sygnałów pierwszej strony, więcej metryk zaangażowania i więcej szczegółów transakcyjnych. Ale bez orkiestracji, więcej danych po prostu powiększa problem.

Prawdziwa wartość pojawia się, gdy dane są zorganizowane, kontekstualizowane i połączone w czasie rzeczywistym. Obejmuje to preferencje zero-party, zachowania pierwszej strony, partnerstwa drugiej strony i wzbogacenie trzeciej strony. Każdy odgrywa rolę w zrozumieniu klienta. Najważniejsze jest to, że wszystkie te dane muszą się połączyć, aby utworzyć wspólne identyfikatory.

Badania Google i Econsultancy pokazują, że 92% wiodących marketingu uważa dane pierwszej strony za niezbędne do wzrostu. Ale nawet wysokiej jakości dane tracą wartość, jeśli nie mogą być interpretowane w szerszym widoku podróży klienta. Inne badanie wykazało, że 72% konsumentów jest bardziej skłonnych do zaangażowania się z markami, które rozumieją ich pełną tożsamość. To wymaga systemów, które mogą uzgodnić rekordy w czasie, kanałach i formatach.

 Tożsamość jest katalizatorem

Sztuczna inteligencja nie może personalizować tego, czego nie rozpoznaje. Rozwiązanie tożsamości pozostaje jednym z najbardziej technicznych i najbardziej zaniedbanych aspektów nowoczesnego marketingu. Trwała tożsamość klienta pozwala modelom skojarzyć zachowania z osobami, a nie tylko sesjami lub urządzeniami. Tworzy ciągłość wymaganą do śledzenia ewoluujących preferencji, wykrywania anomalii i przewidywania potrzeb.

Skuteczne ramy tożsamości opierają się na czystych danych i spójnej logice. Nie są one osiągane przez samą akwizycję. Wymagają one algorytmów dopasowania, zarządzania danymi i uzgodnienia zachowań w czasie rzeczywistym. Gdy wdrożone poprawnie, dają sztucznej inteligencji klarowność potrzebną do generowania wyników, które są zgodne z oczekiwaniami klienta.

Bez ujednoliconej tożsamości personalizacja się rozpadnie. Sztuczna inteligencja domyślnie wybiera nieistotne wiadomości, redundancję punktów kontaktu i nieefektywne licytowanie. Nie są to tylko powierzchowne niedogodności. Erodyrują one zaufanie, redukują zwrot z inwestycji i zatrzymują postęp.

Higiena danych jest imperatywem marketingowym

Historycznie zespoły marketingowe mogły polegać na IT, aby zarządzać systemami back-end, koncentrując się na kreatywności i strategii. Ten podział nie ma już zastosowania. Aby odnieść sukces z sztuczną inteligencją, marketerzy i uczeni danych muszą zrozumieć, jak dane się poruszają, gdzie się łamią i jak rozwiązywać nieścisłości w skali.

Obejmuje to walidację, usunięcie duplikatów, wyrównanie metadanych i protokoły zarządzania, które egzekwują jakość. Obejmuje to również ustanowienie wyraźnych taksonomii, zarządzanie kontrolą wersji i budowanie systemów, które mogą dostosować się do nowych sygnałów i platform.

Chociaż ta praca może wydawać się operacyjna, jest coraz bardziej strategiczna. Zapewnia, że wyjścia sztucznej inteligencji są oparte na faktach, a nie na hałasie. Pozwala zespołom testować, uczyć się i iterować z pewnością. Najważniejsze jest to, że zapewnia, że doświadczenia klientów wydają się spójne, istotne i szanujące.

Przyszłość marketingu zależy od przywództwa danych

Z oczekiwanym tempem inwestycji w sztuczną inteligencję, które ma podwoić się w ciągu najbliższych dwóch lat, organizacje marketingowe muszą szybko budować strukturalne, zarządzane i dostępne środowiska danych. Przewaga konkurencyjna nie pochodzić będzie wyłącznie z zaawansowania modelu. Będzie pochodzić z możliwości dostarczania spostrzeżeń w czasie rzeczywistym we wszystkich interakcjach z klientem.

W Data Axle większość klientów, z którymi rozmawiam, koncentruje się na budowaniu centralnego jeziora danych z wspólną tożsamością we wszystkich danych. To pozwala sztucznej inteligencji nie tylko napędzać spostrzeżenia, ale również czynić je działaniem.

Przerwa między ambicjami sztucznej inteligencji a wydajnością sztucznej inteligencji się powiększa, ale istnieją kroki, które marki mogą podjąć, aby zabić tę lukę, zaczynając od zespołów, które rozumieją, że prawdziwy silnik za inteligentnym marketingiem jest czysty, połączony, zgodny z danymi. Nie nastąpi to w ciągu nocy, ale dzięki inwestycjom w rozwój umiejętności, aby zbudować zrozumienie narzędzi sztucznej inteligencji i najlepszych praktyk oraz mocy danych, tworzy silną podstawę dla udanej implementacji sztucznej inteligencji.