Искусственный интеллект не улучшит вашу маркетинговую деятельность, пока вы не улучшите свои данные

Искусственный интеллект перешел от экспериментального к операционному в маркетинге. Сегодня ИИ пишет контент, рекомендует продукты, персонализирует опыт на различных платформах и каналах, и автоматизирует рабочие процессы на протяжении всего жизненного цикла клиента. Однако, несмотря на это быстрое интегрирование, результаты часто не оправдывают ожиданий.

Недавний отчет отрасли показывает, что хотя 73% предприятий приняли технологии ИИ, только 52% достигают результатов, которые они ожидали. Это указывает на фундаментальную разъединенность между развертыванием и производительностью. Виновником не является проектирование модели или вычислительная мощность; это качество данных.

Когда организации подпитывают ИИ фрагментированными, нулевыми, устаревшими или “плохими” данными, выходные данные отражают эти несовершенства. Неправильные данные не только снижают точность, но и вводят предвзятость, ускоряют дрейф и подрывают доверие клиентов. Для маркетинговых команд, которые полагаются на ИИ для улучшения эффективности, одновременно обеспечивая масштабную персонализацию и рост, это является критической точкой отказа.

Инфраструктура определяет интеллект

ИИ – это система, которая учится на примере, и его эффективность напрямую связана со структурой и надежностью получаемых им данных. Если системы компании интерпретируют “Крис Смит”, “Кристофер Смит” и “К. Смит” как трех отдельных людей, модель не может сгенерировать связный вывод. Она будет производить прогнозы и анализ, которые кажутся информированными, но лишены контекста без объединения точек данных для создания единого профиля. Этот профиль формируется путем синтеза бизнес- и потребительских данных, онлайн- и офлайн-поведения, чтобы получить полную картину человека, где бы он ни находился, каким бы он ни взаимодействовал с брендом.

Эта проблема более распространена, чем могут подумать некоторые. Согласно Forrester, почти треть глобальных маркетинговых лидеров цитирует данные в качестве одного из ведущих препятствий. Когда данные живут в отсоединенных системах, таких как платформы электронной почты, инструменты CRM, движки электронной коммерции и т. д., становится почти невозможно связать поведение на различных точках контакта. Это не только сбивает с толку системы ИИ, но и предотвращает возможность бизнеса ответить на базовые вопросы о ценности, лояльности или намерениях клиентов.

Вкратце, непрерывность в данных требуется до достижения последовательности в вовлечении.

Готовность – это стратегическое решение

Темп инвестиций в ИИ часто превышает техническую зрелость или способности рабочей силы организации. Маркетинговые команды находятся под давлением, чтобы интегрировать генеративные инструменты, развертывать персонализацию в реальном времени и снижать зависимость от традиционной сегментации, но эти возможности требуют стратегии, инфраструктуры и знающей команды, которая может предложить человеческий надзор для их эффективности.

Согласно IBM, 68% генеральных директоров теперь рассматривают архитектуру данных на уровне всего предприятия в качестве критического фактора для межфункционального сотрудничества. Еще 72% говорят, что проприетарные данные будут центральными для захвата ценности от генеративного ИИ. Эти лидеры понимают, что значимые результаты ИИ требуют как экспериментирования, так и операционной дисциплины.

Когда компании пытаются наложить передовые модели ИИ на фрагментированные системы, результатом является неэффективность в масштабе. ИИ не может корректировать курс, если получаемая им информация является неточной, поэтому он может ускоряться, но может не двигаться в правильном направлении с желаемой ясностью.

Также верно, что ИИ, в его текущем состоянии, не является целостным решением для маркетинговых потребностей. Это приводит к использованию одной модели ИИ для одной задачи, второй для другой и т. д., создавая еще одну проблему в сборе связных выводов, если модели ИИ не общаются. Выходные данные становятся чем-то вроде заплаточного одеяла, которое необходимо сшить вместе, чтобы получить полную картину всей экосистемы ИИ.

Объем без структуры производит шум

Многие маркетинговые команды фокусируются на сборе данных, расширяя свои трубопроводы для захвата большего количества первичных сигналов, метрик вовлечения и транзакционных деталей. Но без оркестровки больше данных просто усугубляет проблему.

Реальная ценность приходит, когда данные организованы, контекстуализированы и связаны в реальном времени. Это включает нулевые предпочтения, первичное поведение, вторичные партнерства и第三ичное обогащение. Каждый играет роль в понимании клиента. Самое главное, все эти данные должны объединиться, чтобы создать общие идентификаторы.

Исследование Google и Econsultancy показывает, что 92% ведущих маркетологов считают первичные данные необходимыми для роста. Но даже высококачественные данные теряют ценность, если их нельзя интерпретировать в более широком контексте пути клиента. Другое исследование показало, что 72% потребителей с большей вероятностью будут взаимодействовать с брендами, которые понимают их полную идентичность. Это требует систем, которые могут согласовать записи во времени, каналах и форматах.

Идентичность – это основа

ИИ не может персонализировать то, чего он не распознает. Решение идентичности остается одним из наиболее технических и наиболее упускаемых аспектов современного маркетинга. Постоянная идентичность клиента позволяет моделям связывать поведение с людьми, а не с сессиями или устройствами. Она создает непрерывность, необходимую для отслеживания эволюционирующих предпочтений, обнаружения аномалий и предвидения потребностей.

Эффективные рамки идентичности полагаются на чистые данные и последовательную логику. Они не достигаются только за счет приобретения. Они требуют алгоритмов сопоставления, управления данными и согласования поведения в реальном времени. Когда они реализуются правильно, они дают ИИ ясность, необходимую для генерации результатов, соответствующих ожиданиям клиентов.

Без единой идентичности персонализация разрушается. ИИ переходит к нерелевантным сообщениям, избыточным точкам контакта и неэффективным торгам. Это не только поверхностные раздражители. Они подрывают доверие, снижают ROI и останавливают прогресс.

Гигиена данных – это маркетинговая императив

Исторически маркетинговые команды могли полагаться на IT для управления системами сзади, пока фокусируясь на творчестве и стратегии. Это разделение больше не применяется. Чтобы добиться успеха с ИИ, маркетологи и ученые-данные должны понимать, как данные движутся, где они ломаются и как решать несоответствия в масштабе.

Это включает валидацию, удаление дубликатов, выравнивание метаданных и протоколы управления, которые обеспечивают качество. Это также означает установление четких таксономий, управление версиями и построение систем, которые могут адаптироваться, когда появляются новые сигналы и платформы.

Хотя эта работа может показаться операционной, она становится все более стратегической. Она гарантирует, что выходные данные ИИ основаны на фактах, а не на шуме. Она позволяет командам тестировать, учиться и итерировать с уверенностью. Самое главное, она гарантирует, что опыт клиентов кажется связным, релевантным и уважительным.

Будущее маркетинга зависит от лидерства в данных

С учетом того, что темп инвестиций в ИИ ожидается удвоить в течение следующих двух лет, маркетинговые организации должны быстро строить структурированные, управляемые и доступные среды данных. Конкурентное преимущество не будет来自 только сложности модели. Оно будет来自 способности доставлять информацию на скорости на каждом взаимодействии клиента.

В Data Axle большинство клиентов, с которыми я общаюсь, фокусируются на построении центрального хранилища данных с общей идентичностью во всех своих данных. Это позволяет ИИ не только генерировать выводы, но и делать их действенными.

Пропасть между амбициями ИИ и производительностью ИИ расширяется, но есть шаги, которые бренды могут предпринять, чтобы сократить разрыв, начиная с команд, которые понимают, что реальный двигатель за интеллектуальным маркетингом – это чистые, связанные, соответствующие данным. Это не произойдет за одну ночь, но с инвестициями в повышение квалификации для построения понимания сотрудниками инструментов ИИ и лучших практик, а также силы данных, это закладывает прочный фундамент для успешной реализации ИИ.