Yapay Zeka Pazarlamınızı İyileştirmeyecek – İlk Önce Verilerinizi İyileştirmelisiniz

Yapay zeka, pazarlamada deneyselden operasyonel olmaya geçti. Bugün, yapay zeka içerik oluşturur, ürünler önerir, platformlar ve kanallar boyunca deneyimleri kişiselleştirir ve müşteri yaşam döngüsü boyunca iş akışlarını otomatikleştirir. Ancak, bu hızlı entegrasyona rağmen, sonuçlar genellikle beklentileri karşılamıyor.

Bir son endüstri raporuna göre, enquanto 73% olan işletmeler yapay zeka teknolojilerini benimsemiş olsalar da, yalnızca 52% bekledikleri sonuçları elde ediyor. Bu, dağıtım ve performans arasında temel bir kopukluğu gösteriyor. Suçlu, model tasarımı veya hesaplama gücü değil; veri kalitesi.

Organizasyonlar yapay zekaya parçalı, boş, eski veya “kötü” verileri beslediğinde, çıktılar bu kusurları yansıtır. Hatalı veriler yalnızca doğruluğu azaltmakla kalmaz, aynı zamanda önyargı getirir, sürüklenmeyi hızlandırır ve müşteri güvenini zayıflatır. Yapay zeka aracılığıyla verimliliği artırırken ölçeklenebilir kişiselleştirme ve büyüme sağlamak isteyen pazarlama ekipleri için bu, kritik bir başarısızlık noktasıdır.

Altyapı Zekayı Belirler

Yapay zeka, bir örnek öğrenme sistemidir ve etkinliği, aldığı verilerin yapısı ve güvenilirliğine doğrudan bağlıdır. Bir şirketin sistemleri “Chris Smith”, “Christopher Smith” ve “C. Smith” olarak üç ayrı kişiyi yorumlarsa, model tutarlı bir bakış açısı üretemez. Bağlamsız bir profile sahip olmadan, tutarlı bir profil oluşturmak için iş ve tüketici verilerini, online ve offline davranışları sentezleyerek bireyin 360 görünümünü kazanmak için gerekli bir profile sahip olmaz.

Bu sorun bazılarının düşündüğünden daha yaygın. Forrester göre, neredeyse üçte bir küresel pazarlama lideri, veri silolarını birincil engel olarak gösteriyor. Veri, e-posta pazarlama platformları, CRM araçları, e-ticaret motorları gibi bağlantısız sistemlerde yaşıyorsa, davranışları temas noktaları arasında bağlamak neredeyse imkansız hale geliyor. Bu yalnızca yapay zeka sistemlerini karıştırıyor, aynı zamanda işletmelerin müşteri değerini, bağlılığı veya niyeti hakkında temel soruları cevaplamasını da engelliyor.

Kısacası, tutarlı bir etkileşim elde edilmeden önce veri tutarlılığı gereklidir.

Hazırlık Stratejik Bir Karardır

Yapay zeka yatırımlarının hızı souvent bir organizasyonun teknik olgunluğunu veya işgücü yetkinliğini aşar. Pazarlama ekipleri, üretken araçları entegre etmek, gerçek zamanlı kişiselleştirme dağıtmak ve geleneksel segmentasyona bağımlılığı azaltmak için baskı altındalar, ancak bu yetenekler stratejik, altyapı ve bunları etkili bir şekilde kullanmak için insan denetimini sağlayabilen bir ekibe ihtiyaç duyar.

IBM göre, 68% CEO, işletme genelinde veri mimarisini çapraz fonksiyonel işbirliğinin kritik bir etkinleyicisi olarak görüyor. Başka 72% líder, özel verilerin üretken yapay zekadan değer elde etmede merkezi olacağını söylüyor. Bu liderler, anlamlı yapay zeka sonuçlarının hem deneysellik hem de operasyonel disiplin gerektirdiğini anlıyor.

Şirketler, gelişmiş yapay zeka modellerini parçalı sistemlere katmanladığında, sonuç verimsizlik olur. Yapay zeka, aldığı bilginin yanlış olduğunu bilirse, kendini düzeltmek için hareket edemez, bu nedenle ivme kazanabilir, ancak istenen açıklıkta doğru yönde hareket etmeyebilir.

Ayrıca, yapay zeka, şu anda, pazarlamacıların ihtiyaçları için kapsamlı bir çözüm değildir. Bu, bir görev için bir yapay zeka modeli, başka bir görev için başka bir model kullanmaya yol açar, bu da.ai modelleri birbirleriyle iletişim kurmuyorsa, bütüncül bir bakış açısı elde etmekte başka bir zorluk oluşturur. Çıktılar, tüm yapay zeka ekosistemini görmek için dikilmiş bir yamalı bohçaya benzer.

Hacim Without Yapı Gürültü Üretir

Birçok pazarlama ekibi, veri toplama üzerinde yoğunlaşıyor, ilk taraf sinyallerini, etkileşim ölçümlerini ve işlem ayrıntılarını yakalamak için boru hatlarını genişletiyor. Ancak, orkestrasyon olmadan, daha fazla veri sadece sorunu artırır.

Gerçek değer, verilerin organize edildiği, bağlamsallaştırıldığı ve gerçek zamanlı olarak bağlandığı zaman ortaya çıkar. Bu, sıfır taraf tercihlerini, ilk taraf davranışlarını, ikinci taraf ortaklıklarını ve üçüncü taraf zenginleştirmeyi içerir. Her biri müşteri anlayışında bir rol oynar. En önemlisi, tüm bu verilerin birleştirilmiş tanımlayıcılar oluşturmak için bir araya gelmesi gerekir.

Google ve Econsultancy araştırması, 92% önde gelen pazarlamacıların ilk taraf verisinin büyüme için gerekli olduğunu gösteriyor. Ancak, yüksek kaliteli veriler, müşteri yolculuğunun daha geniş bir bakış açısında yorumlanamıyorsa, değerini kaybeder. Başka bir çalışma, 72% tüketicinin, kimliklerini anlayan markalarla etkileşime girmeye daha muhtemel olduğunu buldu. Bu, zaman, kanallar ve formatlar boyunca kayıtları uzlaştıran sistemler gerektirir.

Kimlik Etki Edicidir

Yapay zeka, tanımadığı şeyi kişiselleştiremez. Kimlik çözümü modern pazarlamanın en teknik ve en çok göz ardı edilen yönlerinden biri olmaya devam ediyor. Kalıcı bir müşteri kimliği, modellerin davranışları bireylerle, yalnızca oturumlar veya cihazlarla değil ilişkilendirmesine olanak tanır. Evrimleşen tercihleri izlemek, anormallikleri tespit etmek ve ihtiyaçları öngörmenin gerekli olduğu sürekli bir ortam oluşturur.

Etkili kimlik çerçeveleri, temiz veriler ve tutarlı mantık üzerine dayanır. Bunlar yalnızca edinme yoluyla elde edilemez. Eşleme algoritmaları, veri yönetimi ve gerçek zamanlı davranış uzlaştırması gerektirir. Doğru şekilde uygulandıklarında, müşteri beklentileriyle uyumlu sonuçlar üretmek için yapay zekaya gerekli netliği sağlarlar.

Birleşik bir kimlik olmadan, kişiselleştirme bozulur. Yapay zeka, alakasız iletişime, tekrar eden temas noktalarına ve verimsiz tekliflere dönüşür. Bunlar yalnızca yüzeydeki rahatsız edici şeyler değil, aynı zamanda güveni aşındırır, ROI’yi azaltır ve ilerlemeyi durdurur.

Veri Hijyeni Pazarlama İmkansızdır

Tarihsel olarak, pazarlama ekipleri, yaratıcı ve strateji üzerinde yoğunlaşırken, arka uç sistemlerini yönetmek için BT’ye güvenebilirdi. Bu bölünme artık geçerli değil. Yapay zeka ile başarılı olmak için, pazarlamacılar ve veri bilimcileri verilerin nasıl hareket ettiğini, nerede kırıldığını ve büyük ölçekli tutarsızlıkları nasıl çözeceklerini anlamalıdır.

Bu, kaliteyi zorlayan doğrulama, çoğaltma, meta veri hizalama ve yönetim protokollerini içerir. Ayrıca, net taksonomiler oluşturmak, sürüm kontrolünü yönetmek ve yeni sinyallerin ve platformların ortaya çıkmasıyla birlikte adapte olabilecek sistemler oluşturmak anlamına gelir.

Bu iş, operasyonel gibi görünse de, giderek daha stratejik hale geliyor. Yapay zeka çıktılarının gerçeklere dayandığını, gürültü değil, anlamına geliyor. Ekiplerin test etmelerine, öğrenmelerine ve güvenle yinelemelerine olanak tanır. En önemlisi, müşteri deneyimleri tutarlı, ilgili ve saygılı hissettirir.

Pazarlamanın Geleceği Veri Liderliğine Bağımlı

Yapay zeka yatırımlarının önümüzdeki iki yıl içinde iki katına çıkması bekleniyorsa, pazarlama organizasyonları, yapılandırılmış, yönetilen ve erişilebilir veri ortamları oluşturmak için hızlı hareket etmelidir. Rekabet avantajı yalnızca model karmaşıklığından gelmeyecek; her müşteri etkileşiminde hızda içgörüyü sunma yeteneğinden gelecek.

Data Axle’da konuştuğum çoğu müşteri, tüm verilerine ortak bir kimlik ile merkezi bir veri gölü oluşturmakla ilgileniyor. Bu, yapay zekanın yalnızca içgörüler sunmasını değil, aynı zamanda bunları eyleme dönüştürmesini sağlıyor.

Yapay zeka hırsı ile yapay zeka performansı arasındaki uçurum genişliyor, ancak markalar bu uçurumu kapatmak için adımlar atabilir, temiz, bağlantılı, uyumlu veriler arkasındaki gerçek motoru anlayan ekiplerle başlayarak. Bu,Tonight olmaz, ancak AI araçları ve en iyi uygulamalar hakkında personelin anlayışını geliştirmeye ve verilerin gücüne yatırım yapmaya yönelik bir yatırım ile, başarılı AI uygulaması için güçlü bir temel oluşturur.