Lớp Contextual: Tại sao AI thống nhất các đội Marketing và Kỹ thuật Dữ liệu

AI đã xóa bỏ ranh giới cũ giữa trải nghiệm khách hàng và cơ sở hạ tầng dữ liệu. Marketing và kỹ thuật dữ liệu hiện hoạt động như một kỷ luật kết nối.

Trong lịch sử, trải nghiệm khách hàng đòi hỏi hai điều: hiểu ai là khách hàng và phản hồi với ngữ cảnh phù hợp. Trong nhiều thập kỷ, những trách nhiệm này được chia cắt giữa hai thế giới. Các đội Marketing tập trung vào cá nhân hóa, trung thành và thực hiện kênh, trong khi các đội kỹ thuật dữ liệu tập trung vào xử lý dữ liệu, thống nhất hệ thống, duy trì chất lượng và xây dựng các đường ống dẫn dữ liệu cho mọi thứ phía dưới.

Ngày nay, những thế giới này đang va chạm khi các tổ chức cố gắng xác định vai trò và trách nhiệm trong kỷ nguyên AI. Các đội dữ liệu trước đây chịu trách nhiệm xây dựng hồ sơ khách hàng trong khi các đội Marketing tập trung vào việc xác định thuộc tính và phân khúc khán giả. Kỷ nguyên AI đã giới thiệu Lớp Contextual, giúp hiểu dữ liệu khách hàng lịch sử và thời gian thực để AI có thể đưa ra quyết định hợp lý và thúc đẩy kết quả phù hợp. Bằng cách cấu trúc dữ liệu thành tín hiệu nhận thức ngữ cảnh, lớp này trở thành điều kiện tiên quyết cho điều tôi gọi là Trí tuệ Dữ liệu Khách hàng. Nó cũng làm cho sự hợp tác giữa các đội dữ liệu và Marketing trở nên quan trọng hơn bao giờ hết, vì chất lượng ngữ cảnh chung này quyết định hiệu quả AI hoạt động trên toàn doanh nghiệp.

Thị trường đã phát triển, nhưng vấn đề cốt lõi vẫn không thay đổi

Do những sự kết hợp mới này, cá nhân hóa không còn thành công chỉ dựa trên chiến thuật kênh. Thay vào đó, nó thành công khi mọi hệ thống và đội biết khách hàng ngay lập tức và có thể hành động trên tín hiệu khi chúng xuất hiện.

Nhiều nhà cung cấp công nghệ Marketing đã chọn một làn đường giữa Marketing và kỹ thuật dữ liệu. Một số tập trung gần như hoàn toàn vào kích hoạt Marketing và để lại những vấn đề khó hơn về danh tính, dữ liệu thời gian thực và quản lý cho người khác. Những người khác nhấn mạnh vào cơ sở hạ tầng dữ liệu nhưng dừng lại trước khi giúp các đội cung cấp trải nghiệm khách hàng thực tế.

Thử thách cơ bản vẫn không thay đổi. Các thương hiệu không thể cung cấp cá nhân hóa có ý nghĩa nếu dữ liệu của họ bị phân mảnh và lộn xộn, và họ không thể chạy một nền tảng dữ liệu khách hàng hiện đại mà không có một lớp ngữ cảnh kết nối nó trực tiếp với những khoảnh khắc quyết định và trải nghiệm khách hàng được tạo ra.

Khoảng cách giữa Marketing và kỹ thuật dữ liệu không phải là kết quả của mục tiêu không phù hợp. Đó là kết quả của kỳ vọng khách hàng ngày càng tăng, dữ liệu phức tạp hơn, các phương thức tương tác mới và hệ thống kinh doanh đòi hỏi độ chính xác và tốc độ cao hơn bao giờ hết.

Các nhà Marketing cảm nhận sự thay đổi này mỗi ngày. Trong khi cá nhân hóa trước đây phụ thuộc vào phân khúc và tài liệu sáng tạo, nó hiện phụ thuộc vào việc nhận biết khách hàng trong thời gian thực, giải thích tín hiệu không đầy đủ và đưa ra quyết định phản ánh toàn bộ câu chuyện khách hàng.

Không có gì trong số đó là có thể nếu không có nền tảng kỹ thuật dữ liệu vững chắc. Nếu danh tính khách hàng không đáng tin cậy, cá nhân hóa sẽ bị phá vỡ. Nếu dữ liệu bị cũ hoặc bị mắc kẹt trong các công việc theo lô, việc ra quyết định thời gian thực sẽ trở nên không thể. Và nếu AI hoạt động với ngữ cảnh không đầy đủ hoặc lỗi thời, nó không thể tạo ra kết quả có ý nghĩa và đáng tin cậy.

Các khả năng như hồ sơ thời gian thực, hành trình dựa trên sự kiện và giải quyết danh tính không phải là dự án dữ liệu trừu tượng. Chúng là xương sống của những khoảnh khắc định nghĩa lòng trung thành – những giây quý giá mà khách hàng chọn tham gia hoặc rời đi. Các đội Marketing muốn tốc độ, độ chính xác và sự thật, điều này chỉ có thể đạt được khi nền tảng được thiết kế để mở rộng quy mô, tốc độ và độ chính xác.

Kỹ thuật dữ liệu cần một hệ thống hiểu được dặm cuối cùng

Trong khi các nhà Marketing nhận ra vai trò quan trọng của kỹ thuật dữ liệu, các đội dữ liệu chính họ phải đối mặt với việc xây dựng lớp ngữ cảnh bằng cách hiểu khối lượng dữ liệu chưa từng có tại tầm tay họ. Để đạt được điều này, các kỹ sư cần giải pháp AI để tổ chức và cấu trúc dữ liệu khách hàng, cho phép đánh giá liên tục hành vi trực tiếp, trạng thái hành trình và ý định.

Trong khi đó, các đội kỹ thuật phải quản lý việc dàn xếp, môi trường nhà kho, đường ống dữ liệu, kiểm soát quyền riêng tư, mô hình quản lý, rào cản bảo mật thông tin và việc triển khai các hệ thống mới và cập nhật trên toàn doanh nghiệp. Họ cần các công cụ tích hợp sạch với kiến trúc của họ, bảo vệ chất lượng dữ liệu và giảm công việc thủ công.

Một giải pháp có thể thống nhất dữ liệu, cải thiện chất lượng với học máy và tự động hóa các nhiệm vụ kỹ thuật lặp đi lặp lại sẽ mang lại cho các đội này đòn bẩy, nhưng đòn bẩy đó phải chuyển thành kết quả. Đường ống dữ liệu vì lợi ích của chúng không phải là mục tiêu. Tác động là mục tiêu. Tác động xuất hiện nhanh nhất trong Marketing dưới dạng tỷ lệ trùng khớp cao hơn, dự đoán chính xác hơn và thời gian từ tín hiệu đến thông tin đến kích hoạt đến kết quả nhanh hơn.

Một nền tảng dừng lại trước khi cho phép những kết quả đó sẽ để lại giá trị trên bàn và hạn chế lợi nhuận của tổ chức từ dữ liệu khách hàng của họ.

Giải pháp Đơn nhất của Trí tuệ Dữ liệu Khách hàng

AI đã thay đổi phương trình. Hiệu suất của nó không được xác định bởi đội nào sở hữu dữ liệu, mà bởi ngữ cảnh nó phải làm việc.

Đây là lý do tại sao việc bắc cầu khoảng cách giữa dữ liệu và Marketing với một lớp ngữ cảnh không còn là tùy chọn. Khoảng cách không chỉ là về công cụ hoặc khả năng. Các đội Marketing thúc đẩy tốc độ, thử nghiệm và tự do di chuyển nhanh. Các đội kỹ thuật dữ liệu ưu tiên quản lý, ổn định và kiểm soát tập trung. Một lớp ngữ cảnh giúp cả hai bên hoạt động theo cách họ cần. Nó cung cấp cho Marketing sự hiểu biết khách hàng trực tiếp, phong phú về ý định mà họ có thể sử dụng với sự tự tin, và nó cung cấp cho các đội dữ liệu một nguồn lực đáng tin cậy, có thể quan sát được và được quản lý tốt, phù hợp với kiến trúc của họ mà không cần thêm một đường ống để duy trì.

Các tổ chức thành công sẽ coi nền tảng dữ liệu khách hàng của họ là một hệ thống thông minh ngữ cảnh chung – không phải là công cụ Marketing hay công cụ kỹ thuật, mà là một nền tảng kết nối cả hai bên của doanh nghiệp.

Tương lai thuộc về các thương hiệu thống nhất các chức năng này, không chỉ là cân bằng chúng. Khi kỹ thuật dữ liệu mạnh mẽ gặp hiểu biết khách hàng thời gian thực, các công ty cung cấp trải nghiệm cảm giác phù hợp và có trách nhiệm.

Kiến trúc mới cho phép các vòng quyết định có chủ đích, hành trình dựa trên trạng thái, làm giàu ngữ nghĩa và lý luận. Khi kết hợp lại, những điều này có thể tạo ra trải nghiệm làm hài lòng khách hàng và thúc đẩy kết quả kinh doanh thực sự.