Контекстний шар: чому AI об’єднує маркетинг та інженерні команди даних

AI стер стару розмежувальну лінію між досвідом клієнта та інфраструктурою даних. Маркетинг і інженерія даних тепер функціонують як одна пов’язана дисципліна.

Історично, досвід клієнта вимагав двох речей: розуміння, хто такий клієнт, і відповідь з відповідним контекстом. Десятиліттями ці відповідальності були розділені між двома світами. Маркетингові команди зосереджувалися на персоналізації, лояльності та виконанні каналів, тоді як інженерні команди даних зосереджувалися на обробці даних, уніфікації систем, підтримці якості та будівництві трубопроводів, які годували все вниз за течією.

Сьогодні ці світи зіштовхуються, оскільки організації намагаються визначити ролі та відповідальність у добу AI. Команди даних історично були відповідальними за будівництво профілів клієнтів, тоді як маркетингові команди зосереджувалися на ідентифікації атрибутів та сегментів аудиторії. Доба AI ввела Контекстний шар, який дає змогу зрозуміти історичні та дані клієнта в реальному часі, щоб AI могла приймати обґрунтовані рішення та забезпечувати правильні результати. Структуризація даних у контекстно-чутливі сигнали робить цей шар передумовою для того, що я називаю Інтелектом даних клієнта. Це також робить співпрацю між командами даних та маркетингу більш важливою, ніж будь-коли раніше, оскільки якість цього спільного контексту визначає, наскільки ефективно AI може працювати по всьому підприємству.

Ринок еволюціонував, але основна проблема залишилася

Через ці нові синергії персоналізація вже не вдавалося лише завдяки тактиці каналів. Натомість, вона вдавалася тоді, коли кожна система та команда знала клієнта миттєво і могла діяти на сигналах у момент їх появи.

Багато постачальників маркетингових технологій вже обрали свій шлях між маркетингом та інженерією даних. Деякі зосереджуються майже повністю на маркетинговій активності та залишають більш складні проблеми ідентифікації, даних у реальному часі та управління кому-некому іншому. Інші підкреслюють інфраструктуру даних, але зупиняються перед тим, як допомогти командам доставити фактичний досвід клієнта.

Підосновна проблема не змінилася. Бренди не можуть доставити значущу персоналізацію, якщо їх дані фрагментовані та неорганізовані, і вони не можуть керувати сучасною основою даних клієнта без контекстного шару, який безпосередньо зв’язує її з моментами, коли приймаються рішення та створюються досвіди клієнта.

Пропуск між маркетингом та інженерією даних не викликаний неправильно спрямованими цілями. Це результат зростаючих очікувань клієнтів, більш складних даних, нових модальностей взаємодії та бізнес-систем, які вимагають вищої точності та швидкості, ніж будь-коли раніше.

Маркетологи відчувають цей зсув кожен день. Хоча персоналізація раніше залежала від сегментації та творчих матеріалів, вона тепер залежить від розпізнавання клієнтів у реальному часі, інтерпретації неповних сигналів та прийняття рішень, які відображають повну історію клієнта.

Нічого з цього не було б можливим без сильних основ інженерії даних. Якщо ідентифікація клієнта ненадійна, персоналізація руйнується. Якщо дані застаріли або захоплені у пакетних робочих процесах, прийняття рішень у реальному часі стає неможливим. І якщо AI працює з частковим або застарілим контекстом, вона не може забезпечити надійні значущі результати.

КапабILITIES, такі як профілі у реальному часі, події-орієнтовані мандрівки та вирішення ідентифікації, не є абстрактними проєктами даних. Вони є основою моментів, які визначають лояльність – тих дорогоцінних секунд, протягом яких клієнт обирає взаємодіяти або рухатися далі. Маркетингові команди хочуть швидкості, точності та правди, яких можна досягти лише тоді, коли основа інженерії даних спроєктована для масштабу, швидкості та точності.

Інженерія даних потребує системи, яка розуміє останню милю

Хоча маркетологи розуміють важливу роль інженерії даних, інженерні команди самі стикаються з будівництвом контекстного шару, надаючи змогу зрозуміти безпрецедентний обсяг даних на їхньому розсуді. Для досягнення цього інженерам потрібні рішення AI, щоб організувати та структуризувати дані клієнта, забезпечуючи безперервну оцінку поведінки клієнта, стану мандрівки та намірів.

Тим часом інженерні команди повинні керувати оркестрацією, середовищами lakehouse, трубопроводами даних, моделями управління, моделями безпеки даних, моделями охорони інформації та впровадженням нових та оновлених систем по всьому підприємству. їм потрібні інструменти, які інтегруються чисто з їхньою архітектурою, захищають якість даних та зменшують ручну роботу.

Рішення, яке може уніфікувати дані, покращити якість за допомогою машинного навчання та автоматизувати повторювані інженерні завдання, надає цим командам перевагу, але ця перевага повинна перекладатися в результати. Трубопроводи даних самі по собі не є метою. Метою є вплив. Вплив з’являється найшвидше в маркетингу у вигляді вищого рівня збігів, більш точних прогнозів та швидшого часу від сигналу до інсайту до активації до результату.

Платформа, яка зупиняється перед тим, щоб забезпечити ці результати, залишає цінність на столі та обмежує повернення підприємства на його дані клієнта.

Єдина розв’язання Інтелекту даних клієнта

AI змінила рівняння. Її продуктивність не визначається тим, яка команда володіє даними, а тим контекстом, з яким вона працює.

Це пояснює, чому містіння розриву між маркетингом та інженерією даних за допомогою контекстного шару вже не є необов’язковим. Розрив не лише про інструменти чи можливості. Маркетингові команди штовхнуть до швидкості, експериментів та свободи руху. Інженерні команди даних пріоритезують управління, стабільність та централізований контроль. Контекстний шар допомагає обидвом сторонам працювати так, як їм потрібно. Він надає маркетингу живе, намір-багате розуміння клієнта, яке можна використовувати з впевненістю, і надає інженерним командам даних надійний, спостережуваний та добре керований ресурс, який пасує їхній архітектурі без додавання ще одного трубопроводу для підтримки.

Організації, які успішно справляються, будуть розглядати свою основу даних клієнта як спільну систему контекстної інтелектуальності – не маркетинговий інструмент чи інструмент інженерії, а платформу, яка з’єднує обидві сторони підприємства.

Майбутнє належить брендам, які уніфікують ці функції, а не просто балансують їх. Коли сильна інженерія даних зустрічається з розумінням клієнта в реальному часі, компанії доставляють досвід, який відчувається як відповідний і відповідальний.

Нова архітектура забезпечує агентські цикли прийняття рішень, мандрівки на основі стану, семантичне збагачення та висновок. Коли все це поєднано, це може створити досвід, який радує клієнтів та забезпечує реальні бізнес-результати.