AI จะไม่ปรับปรุงการตลาดของคุณจนกว่าคุณจะปรับปรุงข้อมูลของคุณ

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เปลี่ยนจากการทดลองเป็นการใช้งานจริงในด้านการตลาด ในปัจจุบัน AI สามารถสร้างเนื้อหา แนะนำผลิตภัณฑ์ ปรับแต่งประสบการณ์ข้ามแพลตฟอร์มและช่องทาง และอัตโนมัติกระบวนการทำงานตลอดวงจรชีวิตของลูกค้า อย่างไรก็ตาม แม้ว่าจะมีการบูรณาการอย่างรวดเร็ว แต่ผลลัพธ์มักไม่ตรงตามความคาดหวัง

รายงานอุตสาหกรรมล่าสุด แสดงให้เห็นว่า ในขณะที่ 73% ขององค์กรได้นำเทคโนโลยี AI มาใช้ แต่มีเพียง 52% เท่านั้นที่สามารถบรรลุผลลัพธ์ที่คาดหวังไว้ ซึ่งบ่งชี้ถึงความไม่เชื่อมต่อระหว่างการนำไปใช้และการทำงาน ผลที่ตามมาไม่ใช่การออกแบบแบบจำลองหรือพลังการประมวลผล แต่เป็นคุณภาพของข้อมูล

เมื่อองค์กรให้ข้อมูลที่กระจัดกระจาย ไม่สมบูรณ์ ล้าสมัย หรือ “ไม่ดี” แก่ AI ผลลัพธ์จะสะท้อนถึงความไม่สมบูรณ์เหล่านั้น ข้อมูลที่มีข้อบกพร่องไม่เพียงแต่ลดความแม่นยำ แต่ยังทำให้เกิดความลำเอียง加速การเปลี่ยนแปลง และทำลายความไว้วางใจของลูกค้า สำหรับทีมการตลาดที่พึ่งพา AI ในการปรับปรุงประสิทธิภาพในขณะเดียวกันก็ให้การปรับแต่งและเติบโตที่กว้างขวาง นี่คือจุดล้มเหลวที่สำคัญ

โครงสร้างพื้นฐานกำหนดความฉลาด

AI เป็นระบบที่เรียนรู้จากตัวอย่าง และประสิทธิภาพของมันเชื่อมโยงโดยตรงกับโครงสร้างและความน่าเชื่อถือของข้อมูลที่ได้รับ หากระบบของบริษัทตีความ “Chris Smith”, “Christopher Smith” และ “C. Smith” เป็นบุคคลที่แตกต่างกันสามคน แบบจำลองไม่สามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกที่สอดคล้องกันได้ มันจะสร้างการคาดการณ์และการวิเคราะห์ที่ดูเหมือนมีข้อมูล แต่ขาดบริบทหากไม่มีการรวมข้อมูลเพื่อสร้างโปรไฟล์เดียว

ปัญหานี้พบได้บ่อยกว่าที่หลายคนคิด ตาม Forrester ผู้นำการตลาดทั่วโลกเกือบหนึ่งในสามอ้างว่าซิลอของข้อมูลเป็นอุปสรรคหลัก เมื่อข้อมูลอยู่ในระบบที่ไม่เชื่อมต่อ เช่น แพลตฟอร์มการตลาดทางอีเมล เครื่องมือ CRM เครื่องมืออีคอมเมิร์ซ ฯลฯ จะเป็นไปไม่ได้ที่จะเชื่อมโยงพฤติกรรมข้ามจุดสัมผัส นี่ไม่เพียงแต่ทำให้ระบบ AI สับสน แต่ยังป้องกันไม่ให้ธุรกิจตอบคำถามพื้นฐานเกี่ยวกับคุณค่าของลูกค้า ความภักดี หรือความตั้งใจ

โดยสรุป ความต่อเนื่องของข้อมูลจำเป็นก่อนที่ความสอดคล้องในการมีส่วนร่วมจะสามารถทำได้

ความพร้อมเป็นการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์

การลงทุน AI มักเกินความตื่นตัวทางเทคนิคหรือความสามารถของพนักงานขององค์กร ทีมการตลาดอยู่ภายใต้แรงกดดันในการรวมเครื่องมือสร้างสรรค์ การจัดสรรการปรับแต่งแบบเรียลไทม์ และลดการพึ่งพาเซ็กเมนต์แบบดั้งเดิม แต่ความสามารถเหล่านี้ต้องการกลยุทธ์ โครงสร้างพื้นฐาน และทีมที่มีความรู้ที่สามารถให้การดูแลแบบมีมนุษย์ในการทำงาน

ตาม IBM 68% ของ CEO มองว่าโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลระดับองค์กรเป็นตัวช่วยสำคัญในการทำงานร่วมกันข้ามฟังก์ชัน อีก 72% ระบุว่าข้อมูลที่เป็นเจ้าของจะเป็นศูนย์กลางในการจับข้อมูลจาก AI ที่สร้างสรรค์ ผู้นำเหล่านี้เข้าใจว่าผลลัพธ์ของ AI ที่มีความหมายต้องมีทั้งการลองผิดลองถูกและการทำงานแบบมีระเบียบ

เมื่อบริษัทพยายามวางแบบจำลอง AI ที่ซับซ้อนบนระบบที่กระจัดกระจาย ผลลัพธ์คือความไม่มีประสิทธิภาพในระดับใหญ่ AI ไม่สามารถแก้ไขได้หากข้อมูลที่ได้รับไม่ถูกต้อง ดังนั้นจึงอาจเร่งความเร็ว แต่อาจไม่เคลื่อนที่ในทิศทางที่ต้องการด้วยความชัดเจนที่ต้องการ

ยิ่งไปกว่านั้น AI ในรูปแบบปัจจุบันไม่ใช่วิธีแก้ปัญหาที่ครอบคลุมสำหรับความต้องการของนักการตลาด ซึ่งนำไปสู่การใช้แบบจำลอง AI หนึ่งแบบสำหรับงานหนึ่ง และอีกแบบหนึ่งสำหรับงานอื่น ทำให้เกิดความท้าทายในการรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่สอดคล้องกันหากแบบจำลอง AI ไม่สื่อสารกัน ผลลัพธ์กลายเป็นรูปแบบปะติดปะต่อที่ต้องเย็บเข้าด้วยกันเพื่อให้ได้มุมมองที่สมบูรณ์ของระบบ AI ทั้งหมด

ปริมาณที่ไม่มีโครงสร้างสร้างเสียงดัง

หลายทีมการตลาดมุ่งเน้นไปที่การรวบรวมข้อมูล โดยขยายการขนส่งเพื่อจับข้อมูลสัญญาณแรก-party มากขึ้น เมตริกการมีส่วนร่วม และรายละเอียดธุรกรรมมากขึ้น แต่หากไม่มีการจัดระเบียบ ข้อมูลเพิ่มเติมจะเพิ่มปัญหาเท่านั้น

มูลค่าที่แท้จริงเกิดขึ้นเมื่อข้อมูลได้รับการจัดระเบียบ บริบท และเชื่อมต่อในแบบเรียลไทม์ ซึ่งรวมถึงความชอบ zero-party พฤติกรรม first-party ความร่วมมือ second-party และการเพิ่มคุณค่า third-party แต่ละอย่างมีบทบาทในการทำความเข้าใจลูกค้า สิ่งสำคัญที่สุดคือข้อมูลทั้งหมดนี้ต้องมารวมกันเพื่อสร้างตัวระบุเดียว

การวิจัยของ Google และ Econsultancy แสดงให้เห็นว่า 92% ของนักการตลาดชั้นนำคิดว่าข้อมูล first-party เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการเติบโต แต่แม้ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงก็จะสูญเสียมูลค่าหากไม่สามารถตีความได้ในมุมมองที่กว้างขึ้นของการเดินทางของลูกค้า การศึกษาอีกอย่างหนึ่งพบว่า 72% ของผู้บริโภคมีแนวโน้มที่จะโต้ตอบกับแบรนด์ที่เข้าใจอัตลักษณ์เต็มรูปแบบของพวกเขา ซึ่งต้องใช้ระบบที่สามารถปรับข้อมูลบันทึกข้ามเวลา ช่องทาง และรูปแบบ

อัตลักษณ์คือตัวช่วย

AI ไม่สามารถปรับแต่งสิ่งที่ไม่รู้จัก การแก้ไขอัตลักษณ์ยังคงเป็นหนึ่งในด้านที่ซับซ้อนและถูกมองข้ามมากที่สุดของการตลาดสมัยใหม่ อัตลักษณ์ลูกค้าที่คงอยู่ทำให้แบบจำลองสามารถเชื่อมโยงพฤติกรรมกับบุคคล ไม่ใช่แค่เซสชันหรืออุปกรณ์เท่านั้น ทำให้เกิดความต่อเนื่องที่จำเป็นในการติดตามความชอบที่เปลี่ยนแปลง การตรวจจับความผิดปกติ และการคาดการณ์ความต้องการ

เฟรมเวิร์กอัตลักษณ์ที่มีประสิทธิภาพขึ้นอยู่กับข้อมูลที่สะอาดและตรรกะที่สอดคล้องกัน ไม่สามารถทำได้ด้วยการซื้อเพียงอย่างเดียว ต้องใช้อัลกอริธึมการแมทช์ การกำกับดูแลข้อมูล และการปรับพฤติกรรมแบบเรียลไทม์ เมื่อใช้งานอย่างถูกต้อง จะให้ความชัดเจนที่ AI ต้องการในการสร้างผลลัพธ์ที่สอดคล้องกับความคาดหวังของลูกค้า

หากไม่มีอัตลักษณ์ที่เป็นหนึ่งเดียว การปรับแต่งจะล้มเหลว AI จะกลายเป็นข้อความที่ไม่เกี่ยวข้อง จุดสัมผัสที่ซ้ำกัน และการประมูลที่ไม่มีประสิทธิภาพ สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่แค่ปัญหาผิวเผินเท่านั้น แต่ยังทำให้ความไว้วางใจลดลง ผลตอบแทนที่ลดลง และความก้าวหน้าที่ชะลอ

ความสะอาดของข้อมูลเป็นเรื่องจำเป็นสำหรับการตลาด

ในอดีต ทีมการตลาดสามารถพึ่งพา IT ในการจัดการระบบหลังบ้านในขณะที่มุ่งเน้นไปที่การสร้างสรรค์และกลยุทธ์ การแบ่งแยกนี้ไม่มีผลบังคับใช้อีกต่อไป เพื่อให้ประสบความสำเร็จกับ AI นักการตลาดและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องเข้าใจว่าข้อมูลเคลื่อนที่ไปที่ไหน มันขาดที่ไหน และวิธีการแก้ไขความไม่สอดคล้องกันในระดับใหญ่

สิ่งนี้รวมถึงการตรวจสอบความถูกต้อง การลบข้อมูลซ้ำ การจัดตำแหน่งเมตาดาต้า และโพรโทคอลการกำกับดูแลที่บังคับใช้คุณภาพ นอกจากนี้ยังหมายถึงการสร้างระบบที่สามารถปรับเปลี่ยนเมื่อมีสัญญาณและแพลตฟอร์มใหม่เกิดขึ้น

แม้ว่างานนี้จะดูเหมือนเป็นงานปฏิบัติการ แต่ก็เป็นเชิงกลยุทธ์มากขึ้น มันรับรองว่าผลลัพธ์ของ AI มีพื้นฐานมาจากข้อเท็จจริง ไม่ใช่เสียงดัง มันทำให้ทีมสามารถทดสอบ เรียนรู้ และปรับปรุงด้วยความมั่นใจได้ สิ่งสำคัญที่สุดคือมันรับรองว่าประสบการณ์ของลูกค้าดูสอดคล้อง ที่เกี่ยวข้อง และให้ความเคารพ

อนาคตของการตลาดขึ้นอยู่กับการนำข้อมูล

ด้วยการลงทุน AI ที่คาดว่าจะเพิ่มขึ้นสองเท่าในสองปีหน้า องค์กรการตลาดต้องเร่งสร้างสภาพแวดล้อมข้อมูลที่มีโครงสร้าง การกำกับดูแล และสามารถเข้าถึงได้ ความได้เปรียบในการแข่งขันจะไม่มาจากความซับซ้อนของแบบจำลองเพียงอย่างเดียว แต่จะมาจากความสามารถในการให้ข้อมูลเชิงลึกที่รวดเร็วทั่วทุกการมีส่วนร่วมของลูกค้า

ที่ Data Axle ลูกค้าส่วนใหญ่ที่ฉันพูดด้วยมุ่งเน้นไปที่การสร้างทะเลสาบข้อมูลกลางที่มีอัตลักษณ์ร่วมกันทั่วทุกข้อมูล นี่ทำให้ AI ไม่เพียงแต่ขับเคลื่อนข้อมูลเชิงลึกเท่านั้น แต่ยังทำให้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นสามารถนำไปใช้ได้จริง

ช่องว่างระหว่างความทะเยอทะยานของ AI และประสิทธิภาพของ AI กำลังขยายกว้าง แต่มีหลายขั้นตอนที่แบรนด์สามารถทำได้เพื่อข้ามช่องว่างนี้ โดยเริ่มจากทีมที่เข้าใจว่าเครื่องยนต์จริงที่อยู่เบื้องหลังการตลาดอัจฉริยะคือข้อมูลที่สะอาด เชื่อมต่อ และเป็นไปตามข้อกำหนด มันจะไม่เกิดขึ้นในชั่วคืน แต่ด้วยการลงทุนในการเพิ่มทักษะเพื่อสร้างความเข้าใจของพนักงานเกี่ยวกับเครื่องมือ AI และแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดและพลังของข้อมูล จะวางรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการนำ AI ไปใช้สำเร็จ