Контекстный слой: почему ИИ объединяет команды маркетинга и инженерии данных

ИИ стер старую границу между опытом клиента и инфраструктурой данных. Маркетинг и инженерия данных теперь функционируют как одна связанная дисциплина.

Исторически, опыт клиента требовал двух вещей: понимания, кто такой клиент, и ответа с соответствующим контекстом. На протяжении десятилетий эти обязанности были разделены между двумя мирами. Команды маркетинга фокусировались на персонализации, лояльности и выполнении каналов, в то время как команды инженерии данных фокусировались на обработке данных, унификации систем, поддержании качества и построении конвейеров, которые питали все остальное вниз по потоку.

Сегодня эти миры сталкиваются, когда организации пытаются определить роли и обязанности в эпоху ИИ. Команды данных исторически были ответственны за построение профилей клиентов, в то время как команды маркетинга фокусировались на определении атрибутов и сегментов аудитории. Эпоха ИИ ввела Контекстный слой, который понимает исторические и реальные данные клиентов, чтобы ИИ мог принимать обоснованные решения и стимулировать правильные результаты. Структурируя данные в контекстно-осведомленные сигналы, этот слой становится предварительным условием для того, что я называю Интеллектом данных клиентов. Он также делает сотрудничество между командами данных и маркетинга более важным, чем когда-либо, потому что качество этого общего контекста определяет, насколько эффективно ИИ может работать на протяжении всего предприятия.

Рынок эволюционировал, но основная проблема осталась

Из-за этих новых синергий персонализация больше не может добиться успеха только за счет тактик каналов. Вместо этого она добивается успеха, когда каждая система и команда знает клиента мгновенно и может действовать на сигналах в момент их появления.

Многие поставщики маркетинговых технологий уже выбрали полосу между маркетингом и инженерией данных. Некоторые фокусируются几乎 исключительно на маркетинговой активации и оставляют более сложные проблемы идентификации, реального времени данных и управления кем-то другим. Другие подчеркивают инфраструктуру данных, но останавливаются коротко от того, чтобы помочь командам доставить фактический опыт клиентов.

Основной вызов не изменился. Бренды не могут доставить значимую персонализацию, если их данные фрагментированы и грязны, и они не могут запустить современную основу данных клиентов без контекстного слоя, который соединяет его напрямую с моментами, когда принимаются решения и формируются опыт клиентов.

Пропуск между маркетингом и инженерией данных не вызван несоответствием целей. Это результат растущих ожиданий клиентов, более сложных данных, новых модальностей взаимодействия и бизнес-систем, которые требуют более высокой точности и скорости, чем когда-либо прежде.

Маркетологи чувствуют это изменение каждый день. В то время как персонализация ранее зависела от сегментации и творческих материалов, она теперь зависит от распознавания клиентов в реальном времени, интерпретации неполных сигналов и принятия решений, которые отражают полную историю клиента.

Ни одно из этого не возможно без прочных основ инженерии данных. Если идентификация клиента ненадежна, персонализация разваливается. Если данные застойны или заперты в пакетных рабочих процессах, принятие решений в реальном времени становится невозможным. И если ИИ работает с частичным или устаревшим контекстом, он не может производить надежные значимые результаты.

Возможности, такие как профили в реальном времени, событийно-ориентированные путешествия и разрешение идентификации, не являются абстрактными проектами данных. Они являются основой моментов, которые определяют лояльность – тех драгоценных секунд, в течение которых клиент выбирает взаимодействовать или уйти. Команды маркетинга хотят скорость, точность и правду, которую можно достичь только тогда, когда основа спроектирована для масштаба, скорости и точности.

Инженерия данных нуждается в системе, которая понимает последнюю милю

В то время как маркетологи осознают важную роль инженерии данных, команды данных сами сталкиваются с построением контекстного слоя, понимая беспрецедентный объем данных у них под рукой. Чтобы добиться этого, инженерам требуются решения ИИ, чтобы организовать и структурировать данные клиентов, позволяя непрерывно оценивать живое поведение, состояние путешествия и намерение.

Между тем, команды инженеров должны управлять оркестровкой, средами lakehouse, конвейерами данных, контролями конфиденциальности, моделями управления, защитными барьерами infosec и развертыванием новых и обновленных систем на протяжении всего предприятия. Им нужны инструменты, которые интегрируются чисто с их архитектурой, защищают качество данных и снижают ручной труд.

Решение, которое может унифицировать данные, улучшить качество с помощью машинного обучения и автоматизировать повторяющиеся инженерные задачи, дает этим командам рычаг, но этот рычаг должен переводиться в результаты. Конвейеры данных сами по себе не являются целью. Воздействие является целью. Воздействие появляется быстрее всего в маркетинге в виде более высоких коэффициентов соответствия, более точных прогнозов и более быстрого времени от сигнала до прозрения до активации до результата.

Платформа, которая останавливается коротко от того, чтобы позволить этим результатам, оставляет ценность на столе и ограничивает возврат организации на ее данные клиентов.

Единое решение Интеллекта данных клиентов

ИИ изменил уравнение. Его производительность не определяется командой, которая владеет данными, а контекстом, из которого он работает.

Это почему мост между разрывом данных и маркетинга с помощью контекстного слоя больше не является необязательным. Разрыв не только о инструментах или возможностях. Команды маркетинга толкают за скорость, экспериментирование и свободу двигаться быстро. Команды инженерии данных отдают приоритет управлению, стабильности и централизованному контролю. Контекстный слой помогает обеим сторонам работать так, как им нужно. Он дает маркетингу живое, насыщенное намерением понимание клиентов, которое можно использовать с уверенностью, и он дает командам данных надежный, наблюдаемый и хорошо управляемый ресурс, который подходит их архитектуре без добавления еще одного конвейера для поддержки.

Организации, которые добьются успеха, будут рассматривать свою основу данных клиентов как общую систему контекстного интеллекта – не как инструмент маркетинга или инструмент инженерии, а как платформу, которая соединяет обе стороны предприятия.

Будущее принадлежит брендам, которые унифицируют эти функции, а не просто сбалансируют их. Когда прочная инженерия данных встречается с пониманием клиентов в реальном времени, компании доставляют опыт, который чувствуется как актуальный и ответственный.

Новая архитектура позволяет агентным циклам принятия решений, путешествиям на основе состояний, семантическому обогащению и рассуждениям. Когда все это соединено вместе, они могут производить опыт, который радует клиентов и стимулирует реальные бизнес-результаты.

ер понимание в реальном времени, компании доставляют опыт, который чувствуется как актуальный и ответственный. Новая архитектура позволяет агентным циклам принятия решений, путешествиям на основе состояний, семантическому обогащению и рассуждениям. Когда все это соединено вместе, они могут производить опыт, который радует клиентов и стимулирует реальные бизнес-результаты.