Bağlamsal Katman: AI Neden Pazarlama ve Veri Mühendisliği Ekiplerini Birleştirdi

AI, müşteri deneyimi ve veri altyapısı arasındaki eski bölünmeyi silindi. Pazarlama ve veri mühendisliği artık birleşik bir disiplin olarak işlev görüyor.

Tarihsel olarak, müşteri deneyimi iki şeyi gerektiriyordu: müşterinin kim olduğunu anlamak ve ilgili bağlamla yanıt vermek. Onlarca yıl boyunca, bu sorumluluklar iki ayrı dünya arasında bölündü. Pazarlama ekipleri, kişiselleştirme, bağlılık ve kanal yürütmesi üzerinde odaklanırken, veri mühendisliği ekipleri veri düzenleme, sistemleri birleştirme, kaliteyi koruma ve her şeyi aşağı akışa besleyen boru hatlarını oluşturma üzerinde odaklandı.

Bugün, bu dünyalar AI çağındaki rolleri ve sorumlulukları tanımlamaya çalışan organizasyonlar nedeniyle çarpışıyorlar. Veri ekipleri tarihi olarak müşteri profillerini oluşturma sorumluluğuna sahipti, जबकi pazarlama ekipleri öznitelikleri ve hedef kitle segmentlerini tanımlamaya odaklanmıştı. AI çağı, Bağlamsal Katman‘ı tanıttı, bu da AI’nin nedenli kararlar alması ve doğru sonuçları üretmesi için tarihi ve gerçek zamanlı müşteri verilerini anlamlı hale getirir. Bu katman, verileri bağlamsal olarak farkında sinyallere yapılandırarak, Müşteri Veri Zekası olarak adlandırdığım şeyin ön koşulu haline gelir. Ayrıca, veri ve pazarlama ekipleri arasındaki işbirliğini daha da önemli hale getirir, çünkü paylaşılan bağlamın kalitesi, AI’nin tüm kuruluş çapında ne kadar etkili bir şekilde çalışabileceğini belirler.

Pazar değişti, ancak temel sorun değişmedi

Bu yeni sinerjiler nedeniyle, kişiselleştirme artık yalnızca kanal taktikleriyle başarılı olmaz. Bunun yerine, her sistem ve ekibin müşteriyi anında tanıması ve sinyaller ortaya çıktığında harekete geçmesi halinde başarılı olur.

Çok sayıda martech satıcısı, pazarlama ve veri mühendisliği arasında already bir yol seçti. Bazıları neredeyse tamamen pazarlama etkinleştirme üzerinde odaklanır ve kimlik, gerçek zamanlı veri ve yönetim gibi daha zorlu sorunları başkasına bırakır. Diğerleri veri altyapısı üzerinde durur, ancak ekiplerin gerçek müşteri deneyimleri sunmasına yardımcı olmakta kısa kalırlar.

Altta yatan zorluk değişmedi. Markalar, verilerinin parçalanmış ve dağınık olması durumunda anlamlı kişiselleştirme sunamazlar ve modern bir müşteri veri temelinin kurulması için bağlamsal bir katmana ihtiyaç duyarlar.

Pazarlama ve veri mühendisliği arasındaki uçurum, hizalanmamış hedeflerden kaynaklanmıyor. Müşteri beklentilerinin artması, daha karmaşık verilerin ortaya çıkması, yeni etkileşim modelleri ve daha önce görülmemiş hız ve doğruluk talep eden iş sistemlerinin bir sonucudur.

Pazarlamacılar bu değişimi her gün hissediyor. Kişiselleştirme, eskiden segmentasyon ve yaratıcı malzemelere bağlıyken, şimdi gerçek zamanlı olarak müşterileri tanımaya, eksik sinyalleri yorumlamaya ve müşteri hikayesinin tamamını yansıtan kararlar almaya bağlı.

Hiçbiri güçlü veri mühendisliği temelleri olmadan mümkün değildir. Müşteri kimliği güvenilir değilse, kişiselleştirme parçalanır. Veri eski veya toplu iş akışlarında mahsur kalırsa, gerçek zamanlı karar verme imkansız hale gelir. Ve AI, kısmi veya eski bağlamla çalışıyorsa, güvenilir anlamlı sonuçlar üretemez.

Gerçek zamanlı profiller, olaya dayalı yolculuklar ve kimlik çözümü gibi yetenekler, soyut veri projeleri değildir. Bunlar, sadakat tanımlayan anların omurgasını oluşturur – müşterinin katılımına veya devam etmesine karar verdiği değerli saniyeler. Pazarlama ekipleri hız, hassasiyet ve doğruluk istiyor, bunlar ancak temel, ölçek, hız ve doğruluk için tasarlanırsa elde edilebilir.

Veri mühendisliği, son milin anlaşıldığı bir sistem gerektirir

Pazarlamacılar, veri mühendisliğinin temel rolünü anladıkları halde, veri ekipleri kendileri, bağlamsal katmanı oluşturmak için parmaklarının ucunda bulunan withoutprecedan veri hacmini anlamlı hale getirmekle karşı karşıyalar. Bunu başarmak için, mühendisler, müşteri verilerini organize etmek ve yapılandırmak için AI çözümlerine ihtiyaç duyar, bu da canlı davranışın, yolculuk durumunun ve niyetin sürekli değerlendirilmesini sağlar.

Bu arada, mühendislik ekipleri, orkestrasyon, lakehouse ortamları, veri boru hatları, gizlilik kontrolleri, yönetim modelleri, bilgi güvenliği koruma önlemleri ve yeni ve güncellenmiş sistemlerin kuruluşun tamamına dağıtılmasını yönetmelidir. Mimariyle temiz bir şekilde entegre olan, veri kalitesini koruyan ve manuel işi azaltan araçlara ihtiyaçları vardır.

Verileri birleştirebilen, kaliteyi makine öğrenimiyle geliştirebilen ve tekrarlayan mühendislik görevlerini otomatikleştirebilen bir çözüm, bu ekiplere kaldıraç sağlar, ancak bu kaldıraç, sonuçlara dönüşmelidir. Pazarlamada daha yüksek eşleşme oranları, daha doğru tahminler ve sinyalden içgörüye, etkinleştirme ve sonuçlara daha hızlı zaman olarak ortaya çıkan etki, hedefi değildir. Veri boru hatları, kendi başlarına bir hedef değildir. Etki, hedeftir. Bir platform, bu sonuçları sağlamayı bırakırsa, değeri masada bırakır ve kuruluşun müşteri verisi üzerindeki getirisini sınırlar.

Müşteri Veri Zekası Tek Çözümü

AI, denklemi değiştirdi. Performansı, verilerin sahibi olan ekibe bağlı değil, çalıştığı bağlamla belirlenir.

Bu nedenle, veri-pazarlama uçurumunu bağlamsal bir katmanla köprülemek artık isteğe bağlı değil. Uçurum, yalnızca araçlar veya yetenekler hakkında değil. Pazarlama ekipleri, hız, deney ve hızlı hareket etme özgürlüğü için çaba sarf ediyor. Veri mühendisliği ekipleri, yönetim, istikrar ve merkezileştirilmiş kontrolü önceliklendiriyor. Bağlamsal bir katman, her iki tarafın da ihtiyaç duyduğu şekilde çalışmasına yardımcı olur. Pazarlama ekiplerine, canlı, niyet zengin müşteri anlama sağlar ve veri ekiplerine, mimariyle uyumlu, güvenilir ve iyi yönetilen bir kaynak sağlar, ancak bunu korumak için başka bir boru hattı eklenmez.

Başarılı olacak organizasyonlar, müşteri veri temelini, pazarlama aracı veya mühendislik aracı olarak değil, her iki tarafı da bağlayan paylaşılan bağlamsal zeka sistemi olarak – “Müşteri Veri Zekası” olarak adlandırdığım şey olarak ele alacaklar.

Gelecek, bu fonksiyonları birleştiren markalara aittir, yalnızca dengeler değil. Güçlü veri mühendisliği, gerçek zamanlı müşteri anlama ile birleştiğinde, şirketler, ilgili ve sorumlu hisseden deneyimler sunar.

Yeni mimari, ajan karar döngüleri, durum tabanlı yolculuklar, anlamsal zenginleştirme ve akıl yürütme sağlar. Bir araya getirildiğinde, müşterileri memnun eden ve gerçek iş sonuçları üreten deneyimler üretebilirler.