ชั้นบริบท: ทำไม AI จึงรวมทีมการตลาดและวิศวกรรมข้อมูล

AI ได้ลบขอบเขตเก่าระหว่างประสบการณ์ลูกค้าและโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล ทีมการตลาดและวิศวกรรมข้อมูลทำงานเป็นวิชาชีพที่เชื่อมต่อกัน

ในอดีต ประสบการณ์ลูกค้าจำเป็นต้องมีสองสิ่ง: การเข้าใจว่าลูกค้าเป็นใคร และการตอบสนองด้วยบริบทที่เกี่ยวข้อง ในหลายทศวรรษที่ผ่านมา ความรับผิดชอบเหล่านี้ถูกแบ่งออกเป็นสองโลก ทีมการตลาดมุ่งเน้นไปที่การปรับแต่งความภักดี และการดำเนินการทางช่องทาง ในขณะที่ ทีมวิศวกรรมข้อมูล มุ่งเน้นไปที่การรวบรวมข้อมูล การรวมระบบ การรักษาคุณภาพ และการสร้างท่อข้อมูลที่ให้อาหารทุกสิ่งที่อยู่ด้านล่าง

ปัจจุบัน โลกเหล่านี้กำลังชนกันเมื่อองค์กรต่างๆ พยายามที่จะกำหนดบทบาทและความรับผิดชอบในยุค AI ทีมวิศวกรรมข้อมูลมักจะรับผิดชอบในการสร้างโปรไฟล์ลูกค้า ในขณะที่ทีมการตลาดมุ่งเน้นไปที่การระบุลักษณะและกลุ่มเป้าหมาย ยุค AI ได้นำเสนอ ชั้นบริบท ซึ่งทำให้ข้อมูลลูกค้าในอดีตและ เวลาจริง มีความหมาย โดยที่ AI สามารถตัดสินใจและขับเคลื่อนผลลัพธ์ที่ถูกต้องได้ โดยการสร้างข้อมูลให้เป็นสัญญาณที่ตระหนักรู้ถึงบริบท ชั้นนี้กลายเป็นข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับสิ่งที่ฉันเรียกว่า ข้อมูลลูกค้าเชิงปัญญา นอกจากนี้ยังทำให้การทำงานร่วมกันระหว่างทีมวิศวกรรมข้อมูลและทีมการตลาดมีความสำคัญมากขึ้น เนื่องจากคุณภาพของบริบทที่ใช้ร่วมกันนี้กำหนดว่า AI สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพทั่วทั้งองค์กรหรือไม่

ตลาดได้พัฒนา แต่ปัญหาหลักยังคงเหมือนเดิม

เนื่องจากสิ่งที่กล่าวมาข้างต้น การปรับแต่งให้เหมาะสมไม่ประสบความสำเร็จอีกต่อไปโดยใช้แค่กลยุทธ์ทางช่องทางเท่านั้น แต่จะสำเร็จเมื่อทุกระบบและทีมรู้จักลูกค้าในทันทีและสามารถดำเนินการตามสัญญาณที่ปรากฏขึ้นได้

ผู้ให้บริการ martech หลายรายได้เลือกทางเลือกแล้วระหว่างการตลาดและการวิศวกรรมข้อมูล บางรายมุ่งเน้นไปที่การกระตุ้นการตลาดและปล่อยให้ปัญหาที่ยากกว่าของอัตลักษณ์ ข้อมูลในเวลาจริง และการกำกับดูแลให้กับคนอื่น ในขณะที่บางรายเน้นไปที่โครงสร้างพื้นฐานข้อมูลแต่หยุดก่อนที่จะช่วยทีมในการส่งมอบประสบการณ์ลูกค้าที่แท้จริง

ความท้าทายที่ซ่อนอยู่ยังคงไม่เปลี่ยนแปลง ยี่ห้อไม่สามารถส่งมอบการปรับแต่งให้เหมาะสมที่มีความหมายได้หาก ข้อมูลของตนกระจัดกระจายและไม่เรียบร้อย และไม่สามารถดำเนินการโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลลูกค้าสมัยใหม่ได้หากไม่มีชั้นบริบทที่เชื่อมต่อโดยตรงไปยังจุดที่การตัดสินใจเกิดขึ้นและประสบการณ์ลูกค้าถูกสร้างขึ้น

ช่องว่างระหว่างการตลาดและการวิศวกรรมข้อมูลไม่ได้เกิดจากเป้าหมายที่ไม่สอดคล้องกัน แต่เป็นผลมาจากความคาดหวังของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น ข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น โหมดการโต้ตอบใหม่ๆ และระบบธุรกิจที่ต้องการความแม่นยำและความเร็วมากกว่าที่เคย

ผู้ทำการตลาดรู้สึกถึงการเปลี่ยนแปลงนี้ทุกวัน ในขณะที่การปรับแต่งให้เหมาะสมเคยขึ้นอยู่กับการแบ่งส่วนและวัสดุสร้างสรรค์ แต่ปัจจุบันขึ้นอยู่กับการตระหนักถึงลูกค้าในเวลาจริง การตีความสัญญาณที่ไม่สมบูรณ์ และการตัดสินใจที่สะท้อนถึงเรื่องราวของลูกค้าทั้งหมด

ไม่มีสิ่งใดที่เป็นไปได้หากไม่มีหลักการวิศวกรรมข้อมูลที่เข้มแข็ง หากอัตลักษณ์ของลูกค้าไม่น่าเชื่อถือ การปรับแต่งให้เหมาะสมจะพังทลาย หากข้อมูลไม่ใหม่หรือถูกขังในกระบวนการแบบแบตช์ การตัดสินใจในเวลาจริงจะกลายเป็นไปไม่ได้ และหาก AI ทำงานด้วยบริบทที่ไม่สมบูรณ์หรือล้าสมัย จะไม่สามารถสร้างผลลัพธ์ที่มีความหมายได้

ความสามารถเช่นโปรไฟล์ในเวลาจริง การเดินทางที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ และการแก้ปัญหาเรื่องอัตลักษณ์ไม่ใช่โครงการข้อมูลที่เป็นนามธรรม แต่เป็นกระดูกสันหลังของช่วงเวลาที่กำหนดความภักดี — วินาทีที่ลูกค้าเลือกที่จะเข้าร่วมหรือออกไป ทีมการตลาดต้องการความเร็ว ความแม่นยำ และความจริง ซึ่งสามารถทำได้เมื่อฐานรากถูกสร้างขึ้นสำหรับการขยายขนาด ความเร็ว และความแม่นยำ

วิศวกรรมข้อมูลต้องการระบบที่เข้าใจไมล์สุดท้าย

ในขณะที่ผู้ทำการตลาดตระหนักถึงบทบาทที่สำคัญของวิศวกรรมข้อมูล ทีมวิศวกรรมข้อมูลต้องสร้างชั้นบริบทโดยการทำความเข้าใจปริมาณข้อมูลที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนที่อยู่ในมือของพวกเขา เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ วิศวกรต้องการโซลูชัน AI เพื่อจัดระเบียบและสร้างโครงสร้างข้อมูลลูกค้า ทำให้สามารถประเมินพฤติกรรมที่มีชีวิตอยู่ สภาพการเดินทาง และความตั้งใจได้อย่างต่อเนื่อง

ในขณะเดียวกัน ทีมวิศวกรรมต้องจัดการการบำรุงรักษา สภาพแวดล้อมของ湖บ้าน ท่อข้อมูล การควบคุมความเป็นส่วนตัว โมเดลการกำกับดูแล ระบบความปลอดภัย และการเปิดตัวระบบใหม่และอัปเดตทั่วทั้งองค์กร พวกเขาต้องการเครื่องมือที่รวมเข้ากับโครงสร้างของตนได้อย่างสะอาด ปกป้องคุณภาพข้อมูล และลดงานที่ทำซ้ำ

โซลูชันที่สามารถรวมข้อมูล ปรับปรุงคุณภาพด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง และอัตโนมัติงานวิศวกรรมที่ซ้ำกันสามารถให้ความสามารถพิเศษแก่ทีมเหล่านี้ แต่ความสามารถพิเศษนี้ต้องแปลเป็นผลลัพธ์ ท่อข้อมูลเพื่อท่อข้อมูลเท่านั้นไม่ใช่เป้าหมาย เป้าหมายคือผลกระทบ ผลกระทบปรากฏขึ้นเร็วที่สุดในด้านการตลาดในรูปแบบของอัตราการจับคู่ที่สูงขึ้น การคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น และเวลาที่เร็วขึ้นจากสัญญาณไปสู่การมองเห็นไปสู่การกระตุ้นไปสู่ผลลัพธ์

แพลตฟอร์มที่หยุดก่อนที่จะช่วยทีมในการส่งมอบผลลัพธ์เหล่านี้จะทิ้งคุณค่าไว้บนโต๊ะและจำกัดผลตอบแทนขององค์กรจากการลงทุนในข้อมูลลูกค้า

โซลูชันเดียวของข้อมูลลูกค้าเชิงปัญญา

AI ได้เปลี่ยนสมการแล้ว การทำงานของ AI ไม่ได้ถูกกำหนดโดยทีมใดที่เป็นเจ้าของข้อมูล แต่โดยบริบทที่ AI ต้องทำงานด้วย

ดังนั้น การเชื่อมช่องว่างระหว่างการตลาดและการวิศวกรรมด้วยชั้นบริบทจึงไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไป ช่องว่างนี้ไม่ได้เกิดจากเครื่องมือหรือความสามารถ แต่เกิดจากทีมการตลาดที่ผลักดันให้เกิดความเร็ว การทดลอง และความสามารถในการเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว ในขณะที่ทีมวิศวกรรมข้อมูลให้ความสำคัญกับการกำกับดูแล ความมั่นคง และการควบคุมที่อยู่ตรงกลาง ชั้นบริบทช่วยให้ทั้งสองฝ่ายทำงานได้ตามที่ต้องการ มันให้ความเข้าใจลูกค้าแบบเรียลไทม์ที่มีความตั้งใจแก่ทีมการตลาด ซึ่งสามารถใช้งานได้ด้วยความมั่นใจ และให้ทรัพยากรที่เชื่อถือได้ ที่สามารถสังเกตได้ และมีการกำกับดูแลที่ดีแก่ทีมวิศวกรรมข้อมูล ซึ่งพอดีกับโครงสร้างของพวกเขาโดยไม่ต้องเพิ่มอีกท่อข้อมูลให้ซับซ้อน

องค์กรที่ประสบความสำเร็จจะรักษาโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลลูกค้าเป็นระบบปัญญาเชิงบริบทที่ใช้ร่วมกัน — ไม่ใช่เครื่องมือการตลาดหรือเครื่องมือวิศวกรรม แต่เป็นแพลตฟอร์มที่เชื่อมทั้งสองฝ่ายขององค์กร

อนาคตเป็นของยี่ห้อที่รวมฟังก์ชันเหล่านี้เข้าด้วยกัน ไม่ใช่แค่สร้างสมดุลให้พวกเขา เมื่อวิศวกรรมข้อมูลที่เข้มแข็งพบกับความเข้าใจลูกค้าแบบเรียลไทม์ บริษัทต่างๆ จะส่งมอบประสบการณ์ที่รู้สึกถึงความเกี่ยวข้องและความรับผิดชอบ

สถาปัตยกรรมใหม่นี้ทำให้เกิดวงจรการตัดสินใจแบบอัตลักษณ์ การเดินทางแบบสถานะ การเพิ่มคุณค่าด้วยความหมาย และการให้เหตุผล เมื่อรวมเข้าด้วยกันแล้ว สามารถสร้างประสบการณ์ที่ทำให้ลูกค้าพึงพอใจและขับเคลื่อนผลลัพธ์ทางธุรกิจที่แท้จริง