Bağlamsal Katman: AI Neden Pazarlama ve Veri Mühendisliği Ekiplerini Birleştirdi

AI, müşteri deneyimi ve veri altyapısı arasındaki eski ayrılmayı silmiştir. Pazarlama ve veri mühendisliği artık birleşik bir disiplin olarak işlev görür.

Tarihsel olarak, müşteri deneyimi iki şeye ihtiyaç duymuştur: müşterinin kim olduğunu anlamak ve ilgili bağlamda yanıt vermek. Onlarca yıl boyunca, bu sorumluluklar iki farklı dünya arasında paylaşıldı. Pazarlama ekipleri, kişiselleştirme, sadakat ve kanal yürütmesi üzerinde odaklanırken, veri mühendisliği ekipleri veri işleme, sistemleri birleştirme, kaliteyi koruma ve her şeyin akışını sağlayan boru hatlarını inşa etme üzerinde odaklandı.

Bugün, bu dünyalar AI çağındaki rolleri ve sorumlulukları tanımlamaya çalışan organizasyonlar olarak çarpışıyor. Veri ekipleri tarihsel olarak müşteri profillerini oluşturma sorumluluğuna sahipken, pazarlama ekipleri öznitelikleri ve hedef kitle segmentlerini tanımlamaya odaklandı. AI çağı, Bağlamsal Katmanı tanıttı, bu da AI’nin nedenli kararlar almasına ve doğru sonuçları üretmesine olanak tanıyan tarihi ve gerçek zamanlı müşteri verilerini anlar. Bu katman, müşteri verilerini bağlamsal olarak farkında olan sinyallere dönüştürerek, Müşteri Veri Zekası olarak adlandırdığım şeyin ön koşulu haline gelir. Ayrıca, veri ve pazarlama ekipleri arasındaki işbirliğini daha da önemli hale getirir, çünkü bu paylaşılan bağlamın kalitesi, AI’nin tüm şirket genelinde nasıl çalışabileceğini belirler.

Pazar değişti, ancak temel sorun değişmedi

Bu yeni sinerjiler nedeniyle, kişiselleştirme artık yalnızca kanal taktiklerine bağlı olarak başarılı olmaz. Başarılı olur, çünkü her sistem ve ekip müşteriyi anında tanır ve sinyaller göründüğünde harekete geçebilir.

Çok sayıda martech satıcısı zaten pazarlama ve veri mühendisliği arasında 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 olmak için yeterli olmaz.

Altta yatan zorluk değişmedi. Markalar, veri parçalanmış ve karmaşaysa, anlamlı kişiselleştirme sunamaz ve modern bir müşteri veri temelini, kararların alındığı ve müşteri deneyimleri oluşturulduğu anlara doğrudan bağlanan bir bağlamsal katman olmadan çalıştıramaz.

Pazarlama ve veri mühendisliği arasındaki uçurum, hizalanmamış hedeflerin sonucu değildir. Müşteri beklentilerinin artması, daha karmaşık verilerin ortaya çıkması, yeni etkileşim modelleri ve daha yüksek doğruluk ve hız gerektiren iş sistemlerinin sonucudur.

Pazarlamacılar bu değişimi her gün hisseder. Kişiselleştirme, eskiden segmentasyon ve yaratıcı materyallere bağlıyken, şimdi gerçek zamanlı olarak müşterileri tanıyarak, eksik sinyalleri yorumlayarak ve müşteri hikayesinin tamamını yansıtan kararlar almasına bağlıdır.

Bunun hiçbiri güçlü veri mühendisliği temelleri olmadan mümkün değildir. Müşteri kimliği güvenilir değilse, kişiselleştirme bozulur. Veri eskimişse veya toplu iş akışlarında hapsolmuşsa, gerçek zamanlı karar alma imkansız hale gelir. Ve AI, kısmi veya eski bağlamla çalışıyorsa, güvenilir ve anlamlı sonuçlar üretemez.

Gerçek zamanlı profiller, olaya dayalı yolculuklar ve kimlik çözümü gibi yetenekler soyut veri projeleri değildir. Bunlar, sadakatın tanımladığı anların omurgasını oluşturur – müşteri ile etkileşime girmeye veya devam etmeye karar verdiği o değerli saniyeler. Pazarlama ekipleri hız, doğruluk ve gerçeklik istiyor; bunlar, ancak temel, ölçek, hız ve doğruluk için tasarlandığında elde edilebilir.

Veri mühendisliği, son milimi anlayan bir sisteme ihtiyaç duyar

Pazarlamacılar, veri mühendisliğinin temel rolünü anladıkları halde, veri ekipleri kendilerine ait bağlamsal katmanı oluşturmak için histórik ve gerçek zamanlı müşteri verilerini anlamakla karşı karşıya kalıyor. Bunu başarmak için, mühendisler, müşteri verilerini organize etmek ve yapılandırmak için AI çözümlerine ihtiyaç duyar, böylece canlı davranış, yolculuk durumu ve niyetin sürekli olarak değerlendirilmesi ermöglenir.

Öte yandan, mühendislik ekipleri, orkestrasyon, gölet evleri, veri boru hatları, gizlilik kontrolleri, yönetim modelleri, bilgi güvenliği önlemleri ve yeni ve güncellenmiş sistemlerin şirket genelinde dağıtımı ile ilgilenmelidir. Mimari ile temiz bir şekilde entegre olan, veri kalitesini koruyan ve manuel işi azaltan araçlara ihtiyaçları vardır.

Verileri birleştirebilen, makine öğrenimi ile kaliteyi iyileştirebilen ve tekrarlayan mühendislik görevlerini otomatikleştirebilen bir çözüm, bu ekiplere avantaj sağlar, ancak bu avantaj, sonuçlara dönüşmelidir. Data boru hatları, kendi başlarına amaç değildir. Etki, amaçtır. Etki, pazarlamada daha yüksek eşleştirme oranları, daha doğru tahminler ve sinyalden içgörüye, etkinleştirmeye ve sonuçlara daha hızlı zaman olarak ortaya çıkar.

Bir platform, bu sonuçları ermögilmeye kısa kalırsa, değeri masada bırakır ve organizasyonun müşteri verisi üzerindeki getirisini sınırlar.

Müşteri Veri Zekasının Tek Çözümü

AI, denklemini değiştirdi. Performansı, hangi ekibin veriye sahip olduğuyla değil, çalışabileceği bağlamla belirlenir.

Bu nedenle, pazarlama-veri uçurumunu bir bağlamsal katmanla köprülemek artık isteğe bağlı değildir. Uçurum, yalnızca araçlar veya yetenekler hakkında değildir. Pazarlama ekipleri, hız, deney ve hızlı hareket etme özgürlüğü için baskı yapar. Veri mühendisliği ekipleri, yönetim, istikrar ve merkezileştirilmiş kontrolü önceliklendirir. Bir bağlamsal katman, her iki tarafın da ihtiyaç duyduğu şekilde çalışmasına yardımcı olur. Pazarlama ekiplerine, AI ile kullanabileceği canlı, niyet zengin müşteri anlama sağlar ve veri ekiplerine, mimariye uyumlu, güvenilir ve yönetilen bir kaynak sağlar.

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

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 ermögilir. Bir araya geldiklerinde, müşterileri memnun eden ve gerçek iş sonuçları üreten deneyimler yaratabilir.