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

Искусственный интеллект перешел от экспериментального к операционному в маркетинге. Сегодня ИИ создает контент, рекомендует продукты, персонализирует опыт на различных платформах и каналах, и автоматизирует рабочие процессы на протяжении всего цикла взаимодействия с клиентом. Однако, несмотря на это быстрое интеграцию, результаты часто не соответствуют ожиданиям.

Согласно недавнему отчету отрасли, хотя 73% предприятий приняли технологии ИИ, только 52% достигают ожидаемых результатов. Это указывает на фундаментальную разъединенность между развертыванием и производительностью. Виновником не является проектирование модели или вычислительная мощность; это качество данных.

Когда организации кормят ИИ фрагментированными, нулевыми, устаревшими или “плохими” данными, выходные данные отражают эти несовершенства. Несовершенные 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 примерах, 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 связные идеи. Она будет производить прогнозы и аналитику, которые кажутся информированными, но лишены контекста без объединения данных для создания единого профиля. Этот профиль формируется путем синтеза бизнес- и потребительских данных, онлайн- и офлайн-поведения, для получения 360-градусного взгляда на человека, где бы он ни был, как бы он ни взаимодействовал с брендом.

Эта проблема более распространена, чем некоторые могут подумать. Согласно Forrester, почти треть мировых маркетинговых лидеров называют данные в видео как один из основных препятствий. Когда данные живут в несвязанных системах, таких как платформы электронной почты, инструменты CRM, движки электронной коммерции и т. д., становится почти невозможным связать поведение через точки контакта. Это не только сбивает с толку системы ИИ, но и предотвращает бизнес от ответов на базовые вопросы о ценности клиента, лояльности или намерениях.

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

Готовность – это стратегическое решение

Темп инвестиций в ИИ часто превышает техническую зрелость или способность 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 как критически важный фактор 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 исправить курс, если информация, которую он получает, неточна, поэтому он может ускориться, но он может не двигаться в правильном направлении с желаемой ясностью.

Также верно, что ИИ, в его текущем виде, 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 идей, если модели ИИ не общаются. Выходные данные становятся чем-то вроде лоскутного одеяла, которое нужно сшить вместе, чтобы получить полную картину всей экосистемы ИИ.

Объем без структуры производит шум

Многие маркетинговые команды фокусируются на сборе данных, расширяя свои трубопроводы, чтобы захватить больше сигналов первой стороны, больше метрик вовлечения и больше транзакционных деталей. Но без оркестровки больше данных просто усугубляет проблему.

Настоящая ценность приходит, когда данные организованы, контекстуализированы и связаны в реальном времени. Это включает в себя предпочтения нулевой стороны, поведение первой стороны, партнерства второй стороны и обогащение третьей стороны. Каждый играет роль в понимании клиента. Самое главное, все эти данные должны объединиться, чтобы создать общие идентификаторы.

Исследования Google и Econsultancy показывают, что 92% ведущих маркетологов считают данные первой стороны 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. Для этого требуются системы, 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 ассоциировать поведение с людьми, а не только 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 императива

Исторически маркетинговые команды могли полагаться на ИТ для управления системами бэк-энда, одновременно фокусируясь на творчестве и стратегии. Это разделение больше не применяется. Чтобы добиться успеха с ИИ, маркетологи и ученые-исследователи данных должны понять, как данные движутся, где они ломаются и как разрешить несоответствия в масштабе.

Это включает в себя проверку, удаление дубликатов, выравнивание метаданных и протоколы управления, которые обеспечивают качество. Это также означает установление четких таксономий, управление контролем версий 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, как ожидается, удвоится в течение следующих двух лет, маркетинговые организации должны быстро действовать, чтобы построить структурированные, управляемые и доступные среды данных. Конкурентное преимущество не будет получено только за счет сложности модели. Оно будет получено за счет способности обеспечить информацию на скорости во всех взаимодействиях с клиентом.

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 идеи, 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 сотрудников инструментов ИИ и лучших практик, а также силы данных, это закладывает прочный фундамент для успешной реализации ИИ.