Trí Tuệ Nhân Tạo Không Cải Thiện Tiếp Thị Cho Đến Khi Bạn Cải Thiện Dữ Liệu Của Mình

Trí tuệ nhân tạo đã chuyển từ thí nghiệm sang hoạt động trong tiếp thị. Ngày nay, trí tuệ nhân tạo viết nội dung, đề xuất sản phẩm, cá nhân hóa trải nghiệm trên các nền tảng và kênh, và tự động hóa quy trình trên toàn vòng đời khách hàng. Tuy nhiên, mặc dù có sự tích hợp nhanh chóng này, kết quả thường không đáp ứng được kỳ vọng.

Một báo cáo ngành gần đây cho thấy rằng trong khi 73% doanh nghiệp đã áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo, chỉ 52% đạt được kết quả như mong đợi. Điều này cho thấy một sự mất kết nối cơ bản giữa triển khai và hiệu suất. Thủ phạm không phải là thiết kế mô hình hoặc sức mạnh tính toán; mà là chất lượng dữ liệu.

Khi các tổ chức cung cấp dữ liệu phân mảnh, null, lỗi thời hoặc “kém chất lượng” cho trí tuệ nhân tạo, đầu ra phản ánh những khiếm khuyết đó. Dữ liệu khiếm khuyết không chỉ giảm độ chính xác, mà còn giới thiệu sự thiên vị, tăng tốc độ trôi và làm suy yếu niềm tin của khách hàng. Đối với các đội tiếp thị phụ thuộc vào trí tuệ nhân tạo để cải thiện hiệu quả trong khi cung cấp cá nhân hóa và tăng trưởng, đây là một điểm thất bại quan trọng.

Cơ Sở Hạ Tầng Xác Định Trí Tuệ

Trí tuệ nhân tạo là một hệ thống học bằng ví dụ, và hiệu quả của nó được liên kết trực tiếp với cấu trúc và độ tin cậy của dữ liệu nó nhận được. Nếu hệ thống của một công ty giải thích “Chris Smith”, “Christopher Smith” và “C. Smith” là ba cá nhân riêng biệt, mô hình không thể tạo ra thông tin sâu sắc nhất quán. Nó sẽ tạo ra dự đoán và phân tích có vẻ thông minh nhưng thiếu ngữ cảnh mà không thống nhất các điểm dữ liệu để tạo ra một hồ sơ duy nhất. Hồ sơ này được hình thành bằng cách tổng hợp dữ liệu kinh doanh và tiêu dùng, hành vi trực tuyến và ngoại tuyến, để có được tầm nhìn 360 độ về cá nhân, ở bất kỳ nơi nào, bất kỳ cách nào họ tương tác với thương hiệu.

Vấn đề này phổ biến hơn một số người nghĩ. Theo Forrester, gần một phần ba lãnh đạo tiếp thị toàn cầu cho rằng các silo dữ liệu là một trong những chướng ngại vật hàng đầu. Khi dữ liệu sống trong các hệ thống không kết nối, như nền tảng tiếp thị qua email, công cụ CRM, động cơ thương mại điện tử, v.v., nó trở nên gần như không thể liên kết hành vi trên các điểm chạm. Điều này không chỉ làm cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo bối rối, mà còn ngăn cản các doanh nghiệp trả lời các câu hỏi cơ bản về giá trị khách hàng, lòng trung thành hoặc ý định.

Tóm lại, tính liên tục trong dữ liệu là cần thiết trước khi tính nhất quán trong tương tác có thể được đạt được.

Sẵn Sàng Là Một Quyết Định Chiến Lược

Tốc độ đầu tư vào trí tuệ nhân tạo thường vượt quá sự trưởng thành kỹ thuật hoặc năng lực của lực lượng lao động trong một tổ chức. Các đội tiếp thị đang dưới áp lực phải tích hợp các công cụ tạo ra, triển khai cá nhân hóa thời gian thực và giảm sự phụ thuộc vào phân khúc truyền thống, nhưng những khả năng này đòi hỏi chiến lược, cơ sở hạ tầng và một đội ngũ có kiến thức có thể cung cấp giám sát của con người để chúng có hiệu quả.

Theo IBM, 68% CEO hiện coi kiến trúc dữ liệu toàn doanh nghiệp là một yếu tố quan trọng cho sự hợp tác giữa các chức năng. 72% cho biết dữ liệu độc quyền sẽ là trung tâm để nắm bắt giá trị từ trí tuệ nhân tạo tạo ra. Những nhà lãnh đạo này hiểu rằng kết quả trí tuệ nhân tạo có ý nghĩa đòi hỏi cả thí nghiệm và kỷ luật hoạt động.

Khi các công ty cố gắng chồng các mô hình trí tuệ nhân tạo tiên tiến lên các hệ thống phân mảnh, kết quả là sự không hiệu quả trên quy mô lớn. Trí tuệ nhân tạo không thể điều chỉnh nếu thông tin nó nhận được là không chính xác, vì vậy nó có thể tăng tốc, nhưng nó có thể không di chuyển theo hướng mong muốn với sự rõ ràng mong muốn.

Điều này cũng đúng rằng trí tuệ nhân tạo, như nó hiện tại, không phải là một giải pháp toàn diện cho nhu cầu của các nhà tiếp thị. Điều này dẫn đến việc sử dụng một mô hình trí tuệ nhân tạo cho một nhiệm vụ, một mô hình khác cho nhiệm vụ khác, và như vậy, tạo ra một thách thức khác trong việc thu thập thông tin sâu sắc nhất quán nếu các mô hình trí tuệ nhân tạo không giao tiếp. Đầu ra trở thành một loại thảm patchwork cần được khâu lại để có được tầm nhìn toàn diện về toàn bộ hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo.

Khối Lượng Không Có Cấu Trúc Sản Xuất Tiếng ồn

Nhiều đội tiếp thị tập trung vào việc thu thập dữ liệu, mở rộng đường ống của họ để thu thập nhiều tín hiệu đầu tiên, nhiều chỉ số tương tác và nhiều chi tiết giao dịch. Nhưng không có sự điều phối, nhiều dữ liệu hơn chỉ làm cho vấn đề trở nên trầm trọng hơn.

Giá trị thực đến khi dữ liệu được tổ chức, ngữ cảnh hóa và kết nối trong thời gian thực. Điều đó bao gồm sở thích không có bên thứ ba, hành vi của bên thứ nhất, quan hệ đối tác của bên thứ hai và làm giàu của bên thứ ba. Mỗi yếu tố đóng vai trò trong việc hiểu khách hàng. Điều quan trọng nhất là tất cả dữ liệu này cần được kết hợp để tạo ra các định danh được chia sẻ.

Nghiên cứu của Google và Econsultancy cho thấy rằng 92% nhà tiếp thị hàng đầu coi dữ liệu của bên thứ nhất là thiết yếu cho sự tăng trưởng. Nhưng ngay cả dữ liệu chất lượng cao cũng mất giá trị nếu nó không thể được giải thích trong một tầm nhìn rộng hơn về hành trình của khách hàng. Một nghiên cứu khác cho thấy rằng 72% khách hàng có nhiều khả năng tương tác với các thương hiệu hiểu rõ toàn bộ danh tính của họ. Điều này đòi hỏi các hệ thống có thể hòa giải các bản ghi trên thời gian, kênh và định dạng.

 Danh Tính Là Yếu Tố Kích Hoạt

Trí tuệ nhân tạo không thể cá nhân hóa những gì nó không nhận ra. Giải quyết danh tính vẫn là một trong những khía cạnh kỹ thuật nhất – và bị bỏ qua nhất – của tiếp thị hiện đại. Một danh tính khách hàng nhất quán cho phép các mô hình liên kết hành vi với các cá nhân, không chỉ là phiên hoặc thiết bị. Nó tạo ra sự liên tục cần thiết để theo dõi các sở thích phát triển, phát hiện các bất thường và dự đoán nhu cầu.

Các khuôn khổ danh tính hiệu quả phụ thuộc vào dữ liệu sạch và logic nhất quán. Chúng không được đạt được thông qua việc mua lại alone. Chúng đòi hỏi các thuật toán khớp, quản lý dữ liệu và hòa giải hành vi trong thời gian thực. Khi được triển khai đúng, chúng cung cấp cho trí tuệ nhân tạo sự rõ ràng cần thiết để tạo ra kết quả phù hợp với kỳ vọng của khách hàng.

Không có danh tính thống nhất, cá nhân hóa bị phá vỡ. Trí tuệ nhân tạo mặc định sang thông điệp không liên quan, điểm chạm dư thừa và đấu giá không hiệu quả. Những điều này không chỉ là những phiền toái trên bề mặt. Chúng xói mòn niềm tin, giảm ROI và làm chậm tiến bộ.

Vệ Sinh Dữ Liệu Là Yếu Tố Tiếp Thị then chốt

Trong quá khứ, các đội tiếp thị có thể dựa vào bộ phận CNTT để quản lý các hệ thống phía sau trong khi tập trung vào sáng tạo và chiến lược. Sự chia cắt này không còn áp dụng được nữa. Để thành công với trí tuệ nhân tạo, các nhà tiếp thị và nhà khoa học dữ liệu phải hiểu cách dữ liệu di chuyển, nơi nó bị hỏng và cách giải quyết các sự không nhất quán trên quy mô lớn.

Điều này bao gồm xác thực, xóa trùng lặp, sắp xếp siêu dữ liệu và các giao thức quản lý chất lượng. Điều này cũng có nghĩa là thiết lập các phân loại rõ ràng, quản lý kiểm soát phiên bản và xây dựng các hệ thống có thể thích ứng khi có các tín hiệu và nền tảng mới xuất hiện.

Mặc dù công việc này có vẻ như là hoạt động, nhưng nó ngày càng trở nên chiến lược. Nó đảm bảo rằng đầu ra của trí tuệ nhân tạo được dựa trên thực tế, không phải là tiếng ồn. Nó cho phép các đội kiểm tra, học hỏi và lặp lại với sự tự tin. Điều quan trọng nhất là nó đảm bảo rằng các trải nghiệm của khách hàng cảm thấy nhất quán, phù hợp và tôn trọng.

Tương Lai Của Tiếp Thị Phụ Thuộc Vào Lãnh Đạo Dữ Liệu

Với tốc độ đầu tư vào trí tuệ nhân tạo dự kiến sẽ gấp đôi trong hai năm tới, các tổ chức tiếp thị phải nhanh chóng xây dựng các môi trường dữ liệu có cấu trúc, được quản lý và có thể tiếp cận. Ưu thế cạnh tranh sẽ không đến từ sự tinh vi của mô hình alone. Nó sẽ đến từ khả năng cung cấp thông tin sâu sắc tại tốc độ trên mọi tương tác của khách hàng.

Tại Data Axle, hầu hết khách hàng tôi nói chuyện với đang tập trung vào việc xây dựng một hồ dữ liệu trung tâm với danh tính chung trên tất cả dữ liệu của họ. Điều này cho phép trí tuệ nhân tạo không chỉ thúc đẩy thông tin sâu sắc mà còn khiến chúng trở nên có thể hành động.

Khoảng cách giữa tham vọng trí tuệ nhân tạo và hiệu suất trí tuệ nhân tạo đang ngày càng rộng, nhưng có những bước mà các thương hiệu có thể thực hiện để bắc cầu, bắt đầu với các đội hiểu rằng động cơ thực sự đằng sau tiếp thị thông minh là dữ liệu sạch, kết nối, tuân thủ. Điều này sẽ không xảy ra qua đêm, nhưng với đầu tư vào việc nâng cao kỹ năng để xây dựng sự hiểu biết của nhân viên về các công cụ trí tuệ nhân tạo và các phương pháp hay nhất cũng như sức mạnh của dữ liệu, nó đặt nền tảng vững chắc cho việc triển khai trí tuệ nhân tạo thành công.