Dlaczego AI łączy zespoły marketingu i inżynierii danych

AI wymazało dawny podział między doświadczeniem klienta a infrastrukturą danych. Marketing i inżynieria danych funkcjonują teraz jako jedna, połączona dyscyplina.

Historycznie, doświadczenie klienta wymagało dwóch rzeczy: zrozumienia, kim jest klient, i odpowiedzi z odpowiednim kontekstem. Przez dziesięciolecia te obowiązki były podzielone między dwa światy. Zespoły marketingowe koncentrowały się na personalizacji, lojalności i realizacji działań w kanałach, podczas gdy zespoły inżynierii danych skupiały się na przetwarzaniu danych, unifikacji systemów, utrzymaniu jakości i budowaniu potoków danych zasilających wszystko dalej.

Dziś te światy zderzają się, gdy organizacje zmagają się z definiowaniem ról i obowiązków w erze AI. Zespoły danych były historycznie odpowiedzialne za budowanie profili klientów, podczas gdy zespoły marketingowe skupiały się na identyfikacji atrybutów i segmentów odbiorców. Era AI wprowadziła Warstwę Kontekstową, która nadaje sens historycznym i danych klienta w czasie rzeczywistym, aby AI mogło podejmować uzasadnione decyzje i prowadzić do właściwych wyników. Strukturyzując dane w sygnały świadome kontekstu, ta warstwa staje się warunkiem wstępnym tego, co nazywam Inteligencją Danych Klienta. Sprawia również, że współpraca między zespołami danych i marketingu jest ważniejsza niż kiedykolwiek, ponieważ jakość tego wspólnego kontekstu decyduje o tym, jak skutecznie AI może działać w całym przedsiębiorstwie.

Rynek ewoluował, ale podstawowy problem pozostał

Z powodu tych nowo odkrytych synergii personalizacja nie odnosi już sukcesu wyłącznie dzięki taktykom kanałowym. Zamiast tego, odnosi sukces, gdy każdy system i zespół zna klienta natychmiast i może działać na podstawie sygnałów w momencie ich pojawienia się.

Wielu dostawców martech już wybrało swoją ścieżkę między marketingiem a inżynierią danych. Niektórzy skupiają się niemal całkowicie na aktywacji marketingowej, pozostawiając trudniejsze problemy tożsamości, danych w czasie rzeczywistym i zarządzania komuś innemu. Inni kładą nacisk na infrastrukturę danych, ale nie pomagają zespołom w dostarczaniu rzeczywistych doświadczeń klienta.

Podstawowe wyzwanie się nie zmieniło. Marki nie mogą dostarczyć znaczącej personalizacji, jeśli ich dane są rozproszone i nieuporządkowane, i nie mogą prowadzić nowoczesnej podstawy danych klienta bez warstwy kontekstowej, która łączy ją bezpośrednio z momentami, w których podejmowane są decyzje i kształtowane są doświadczenia klienta.

Luka między marketingiem a inżynierią danych nie jest spowodowana niezgodnymi celami. Jest wynikiem rosnących oczekiwań klientów, bardziej złożonych danych, nowych modalności interakcji oraz systemów biznesowych, które wymagają większej dokładności i szybkości niż kiedykolwiek wcześniej.

Marketerzy odczuwają tę zmianę każdego dnia. Podczas gdy personalizacja zależała kiedyś od segmentacji i materiałów kreatywnych, teraz zależy od rozpoznawania klientów w czasie rzeczywistym, interpretacji niekompletnych sygnałów i podejmowania decyzji odzwierciedlających pełną historię klienta.

Nic z tego nie jest możliwe bez solidnych podstaw inżynierii danych. Jeśli tożsamość klienta jest niewiarygodna, personalizacja się rozpada. Jeśli dane są nieświeże lub uwięzione w przepływach pracy wsadowych, podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym staje się niemożliwe. A jeśli AI pracuje z częściowym lub nieaktualnym kontekstem, nie może produkować wiarygodnych, znaczących wyników.

Możliwości takie jak profile w czasie rzeczywistym, podróże sterowane zdarzeniami i rozwiązywanie tożsamości nie są abstrakcyjnymi projektami danych. Są one kręgosłupem momentów, które definiują lojalność – tych cennych sekund, w których klient decyduje się zaangażować lub odejść. Zespoły marketingowe chcą szybkości, precyzji i prawdy, co można osiągnąć tylko wtedy, gdy fundament jest zaprojektowany pod kątem skali, szybkości i dokładności.

Inżynieria danych potrzebuje systemu, który rozumie ostatnią milę

Podczas gdy marketerzy zdają sobie sprawę z kluczowej roli inżynierii danych, same zespoły danych stoją przed zadaniem zbudowania warstwy kontekstowej poprzez nadanie sensu bezprecedensowej ilości danych, które mają na wyciągnięcie ręki. Aby to osiągnąć, inżynierowie potrzebują rozwiązań AI do organizowania i strukturyzowania danych klienta, umożliwiając ciągłą ocenę zachowania na żywo, stanu podróży i intencji.

Tymczasem zespoły inżynieryjne muszą zarządzać orkiestracją, środowiskami lakehouse, potokami danych, kontrolami prywatności, modelami zarządzania, zabezpieczeniami infosec oraz wdrażaniem nowych i zaktualizowanych systemów w całym przedsiębiorstwie. Potrzebują narzędzi, które czysto integrują się z ich architekturą, chronią jakość danych i redukują pracę ręczną.

Rozwiązanie, które może ujednolicić dane, poprawić ich jakość za pomocą uczenia maszynowego i zautomatyzować powtarzalne zadania inżynieryjne, daje tym zespołom przewagę, ale ta przewaga musi przekładać się na wyniki. Potoki danych same w sobie nie są celem. Celem jest wpływ. Wpływ pojawia się najszybciej w marketingu w postaci wyższych wskaźników dopasowania, dokładniejszych prognoz i szybszego czasu od sygnału do wglądu, aktywacji i wyniku.

Platforma, która zatrzymuje się przed umożliwieniem tych wyników, pozostawia wartość na stole i ogranicza zwrot z inwestycji organizacji w dane klienta.

Jedno rozwiązanie Inteligencji Danych Klienta

AI zmieniło równanie. Jego wydajność nie jest określana przez to, który zespół jest właścicielem danych, ale przez kontekst, z którym ma pracować.

Dlatego właśnie zasypanie luki między danymi a marketingiem za pomocą warstwy kontekstowej nie jest już opcjonalne. Luka nie dotyczy tylko narzędzi lub możliwości. Zespoły marketingowe naciskają na szybkość, eksperymentowanie i swobodę szybkiego działania. Zespoły inżynierii danych priorytetyzują zarządzanie, stabilność i scentralizowaną kontrolę. Warstwa kontekstowa pomaga obu stronom pracować w potrzebny im sposób. Daje marketingowi żywe, bogate w intencje zrozumienie klienta, z którego mogą korzystać z pewnością, a zespołom danych daje niezawodny, obserwowalny i dobrze zarządzany zasób, który pasuje do ich architektury bez dodawania kolejnego potoku do utrzymania.

Organizacje, które odniosą sukces, będą traktować swoją podstawę danych klienta jako wspólny system inteligencji kontekstowej – co nazywam „Inteligencją Danych Klienta” – nie jako narzędzie marketingowe czy inżynieryjne, ale jako platformę łączącą obie strony przedsiębiorstwa.

Przyszłość należy do marek, które ujednolicą te funkcje, a nie tylko je zrównoważą. Kiedy solidna inżynieria danych spotyka się w czasie rzeczywistym z rozumieniem klienta w czasie rzeczywistym, firmy dostarczają doświadczenia, które są zarówno trafne, jak i odpowiedzialne.

Nowa architektura umożliwia agentyczne pętle decyzyjne, podróże oparte na stanie, wzbogacanie semantyczne i wnioskowanie. Połączone razem mogą one tworzyć doświadczenia, które zachwycają klientów i napędzają realne wyniki biznesowe.