Штучний інтелект не покращить вашу маркетингову діяльність, поки ви не покращите свої дані

Штучний інтелект перейшов від експериментального до оперативного в маркетингу. Сьогодні штучний інтелект створює контент, рекомендує товари, персоналізує досвід на різних платформах і каналах, а також автоматизує робочі процеси на всьому циклі взаємодії з клієнтом. Однак, попри цю швидку інтеграцію, результати часто не відповідають очікуванням.

За даними недавнього промислового звіту, хоча 73% підприємств прийняли технології штучного інтелекту, лише 52% досягають очікуваних результатів. Це свідчить про фундаментальну роз’єднаність між розгортанням і продуктивністю. Винуватцем не є проектування моделі або обчислювальна потужність; це якість даних.

Коли організації годують штучний інтелект фрагментованими, нульовими, застарілими або “поганими” даними, виходи відображають ці недоліки. Недоліки даних не тільки знижують точність, а й вводять упередженість, прискорюють дрейф і підкрадаються до довіри клієнтів. Для маркетингових команд, які залежать від штучного інтелекту для покращення ефективності при одночасному забезпеченні масштабованої персоналізації та зростання, це критична точка невдачі.

Інфраструктура визначає інтелект

Штучний інтелект – це система, яка вчиться на прикладах, і його ефективність безпосередньо пов’язана зі структурою та надійністю даних, які він отримує. Якщо системи компанії інтерпретують “Кріс Сміт”, “Крістофер Сміт” і “К. Сміт” як трьох окремих осіб, модель не може генерувати узгоджений аналіз. Він буде генерувати передбачення та аналіз, які здаються інформованими, але не мають контексту без уніфікації даних для створення єдиного профілю. Цей профіль формується шляхом синтезу бізнес-даних та даних споживачів, онлайн- та офлайн-поведінки для отримання повного огляду індивідуума, де б він не був, як би він не взаємодіяв з брендом.

Ця проблема більш поширена, ніж деякі можуть подумати. За даними Forrester, майже третина світових лідерів маркетингу вказують на дані-силоси як на одну з основних перешкод. Коли дані живуть у відключених системах, таких як платформи електронної пошти, інструменти CRM, двигуни електронної комерції тощо, стає майже неможливо пов’язати поведінку по різних точках контакту. Це не тільки плутає системи штучного інтелекту, а й перешкоджає підприємствам відповісти на базові питання про цінність клієнта, лояльність чи наміри.

У короткому, безперервність даних необхідна до того, як можна досягти узгодженості у взаємодії.

Готовність – це стратегічне рішення

Темп інвестицій у штучний інтелект часто перевершує технічну зрілість організації чи кваліфікацію працівників. Маркетингові команди під тиском інтегрувати генеративні інструменти, розгортати персоналізацію в реальному часі та зменшувати залежність від традиційної сегментації, але ці можливості вимагають стратегії, інфраструктури та кваліфікованої команди, яка може забезпечити людський нагляд за ними, щоб вони були ефективними.

За даними IBM, 68% керівників підприємств зараз розглядають корпоративну архітектуру даних як критичний фактор для міжфункціональної співпраці. Ще 72% кажуть, що власні дані будуть центральними для захоплення цінності від генеративного штучного інтелекту. Ці лідери розуміють, що суттєві результати штучного інтелекту вимагають як експериментів, так і операційної дисципліни.

Коли компанії намагаються накласти передові моделі штучного інтелекту на фрагментовані системи, результатом стає неефективність у масштабі. Штучний інтелект не може виправити курс, якщо інформація, яку він отримує, є неточною, тому він може прискоритися, але він може не рухатися в правильному напрямку з бажаною ясністю.

Також правда, що штучний інтелект, як він існує зараз, не є повною рішенням для потреб маркетологів. Це призводить до використання однієї моделі штучного інтелекту для однієї задачі, другої моделі для іншої задачі тощо, створюючи ще одну проблему у зборі узгодженого аналізу, якщо моделі штучного інтелекту не спілкуються між собою. Вихідні дані стають чимось на зразок лоскутного одягу, який потрібно шити разом, щоб отримати повний огляд всього екосистеми штучного інтелекту.

Об’єм без структури виробляє шум

Багато маркетингових команд зосереджуються на зборі даних, розширюючи свої трубопроводи для захоплення більше сигналів першої сторони, більше метрик взаємодії та більше транзакційних даних. Але без оркестрування більше даних просто погіршує проблему.

Фактична вартість виникає, коли дані організовані, контекстуалізовані та пов’язані в реальному часі. Це включає нульові партійні переваги, поведінку першої сторони, партнерства другої сторони та збагачення третьої сторони. Кожен грає роль у розумінні клієнта. Найважливіше, що всі ці дані повинні об’єднатися для створення спільних ідентифікаторів.

Дослідження Google та Econsultancy показують, що 92% провідних маркетологів вважають дані першої сторони суттєвими для зростання. Але навіть високоякісні дані втрачають вартість, якщо їх не можна інтерпретувати в рамках більш широкого огляду клієнтського шляху. Інше дослідження виявило, що 72% споживачів більш ймовірно взаємодіятимуть з брендами, які розуміють їхню повну ідентичність. Це вимагає систем, які можуть примирити записи в часі, каналах та форматах.

Ідентичність – це дозволяючий фактор

Штучний інтелект не може персоналізувати те, чого він не розпізнає. Розпізнавання ідентичності залишається однією з найбільш технічних – і найбільш недооцінених – аспектів сучасного маркетингу. Постійна клієнтська ідентичність дозволяє моделям асоціювати поведінку з окремими людьми, а не тільки з сесіями чи пристроями. Вона створює безперервність, необхідну для відстежування еволюції переваг, виявлення аномалій та передбачення потреб.

Ефективні рамки ідентичності залежать від чистих даних та послідовної логіки. Вони не досягаються лише за допомогою придбання. Вони вимагають алгоритмів для збігу, управління даними та примирення поведінки в реальному часі. Коли вони реалізовані правильно, вони надають штучному інтелекту ясність, необхідну для генерації результатів, які відповідають очікуванням клієнтів.

Без єдиної ідентичності персоналізація руйнується. Штучний інтелект за замовчуванням перейде до нерелевантного повідомлення, надлишкових точок контакту та неефективної торгівлі. Це не тільки поверхневі незручності. Вони підкрадаються до довіри, знижують ROI та зупиняють прогрес.

Гігієна даних – це маркетинговий імператив

Історично маркетингові команди могли покладатися на IT для управління системами ззаду, зосереджуючись на творчості та стратегії. Цей поділ більше не застосовується. Для успіху зі штучним інтелектом маркетологи та вчені-дані повинні розуміти, як рухаються дані, де вони ламаються, та як вирішувати несучості у масштабі.

Це включає валідацію, видалення дублікатів, узгодження метаданих та протоколи управління, які забезпечують якість. Це також означає встановлення чітких таксонів, управління контролем версій та будівництво систем, які можуть адаптуватися, коли з’являються нові сигнали та платформи.

Хоча ця робота може здаватися операційною, вона все частіше стратегічною. Вона забезпечує, щоб виходи штучного інтелекту були засновані на фактах, а не на шумі. Вона дозволяє командам тестувати, навчатися та ітерувати з впевненістю. Найважливіше, що вона забезпечує, щоб клієнтські переживання відчували себе узгодженими, релевантними та поважними.

Майбутнє маркетингу залежить від лідерства даних

З темпом інвестицій у штучний інтелект, який очікується подвоїться протягом наступних двох років, маркетингові організації повинні швидко рухатися до будівництва структурованих, керованих та доступних середовищ даних. Конкурентна перевага не буде походити лише від складності моделі. Вона буде походити від здатності доставляти аналіз на швидкості на кожному клієнтському взаємодії.

У Data Axle більшість клієнтів, з якими я спілкуюся, зосереджені на будівництві центрального озера даних з спільною ідентичністю по всіх своїх даних. Це дозволяє штучному інтелекту не тільки генерувати аналіз, а й робити його дієвим.

Пропуск між амбіціями штучного інтелекту та продуктивністю штучного інтелекту розширюється, але є кроки, які бренди можуть зробити, щоб звузити цей пропуск, починаючи з команд, які розуміють, що справжній двигун за інтелектуальним маркетингом – це чисті, пов’язані, відповідні дані. Це не станеться за одну ніч, але з інвестиціями в підвищення кваліфікації для будівництва розуміння працівників інструментів штучного інтелекту та найкращих практик та сили даних, це закладає сильний фундамент для успішної реалізації штучного інтелекту.