كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتعزيز إدارة بيانات التسويق
نشرت: 2022-11-11هناك ثورة في كيفية استخدام المسوقين للذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) للمساعدة في تنفيذ الاستراتيجيات والحملات الذكية على نطاق واسع. أحد المجالات المهمة حيث يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بشكل جيد هو إدارة بيانات السوق.
قالت تيريزا كوشنر ، رئيس مركز الابتكار في أمريكا الشمالية ، NTT DATA Services ، في مؤتمر MarTech : "هذا يحول بشكل أساسي الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى أداة مفيدة لتسويق نفسه".
بهذه الطريقة ، يمكن للشركات أن تفهم بشكل أفضل جميع البيانات المتدفقة التي تتعلق بما يتم القيام به في الأسواق ، بما في ذلك من يشتري المنتجات واتجاهات الشراء المهمة الأخرى.
قال كوشنر: "يمكن أن يساعدك الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في فرز تلك المعلومات وتنظيمها وتقديمها لك بطريقة تجعلها أكثر قابلية للفهم داخل برنامج التسويق الخاص بك".
فيما يلي ثلاث خطوات رئيسية لكيفية جعل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يعملان في إدارة بيانات السوق.
(من بين الطرق العديدة لجمع بيانات السوق ، أحدها هو تجريف الويب ، والذي تمت مناقشته بالتفصيل هنا.)
ربط البيانات عبر الفرق
البيانات تنمو باطراد. وهي لا تقف مكتوفة الأيدي في قواعد بيانات شركتك ومنصات إدارة البيانات. قال كوشنر إنه يتم ضخه في مجاري المياه .
وأضافت: "وفي كثير من الأحيان تكون هذه البيانات بنفس أهمية التسويق كما هي لأقسام المنتجات التي تستخدمها". "لذا فإن استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يمكن أن يساعدك في الفرز من خلال أين تذهب البيانات للتسويق ، وأين تذهب البيانات لتصميم المنتج ، حيث تكون البيانات أكثر أهمية للتمويل ، وما إلى ذلك."
لذلك ، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في إنشاء القواعد التي تذهب إليها البيانات. ويساعد إذا كانت هذه البيانات المحدثة باستمرار مرئية على لوحة معلومات ديناميكية ، بدلاً من جداول البيانات غير المرغوب فيها.
ولكن من أجل البدء في جعل كل بيانات السوق هذه أكثر قابلية للإدارة ، يحتاج المسوقون الذين يمتلكون البيانات إلى التواصل مع الأقسام الأخرى التي ستستفيد منها. يحتاج المسوقون أيضًا إلى أن يكونوا على اتصال وثيق بمهندسي البيانات.
وأوضح كوشنر أن "[مهندسي البيانات] يفهمون من أين تأتي البيانات وكيف يمكن تحويلها من نظام إلى آخر ، أو أين يتم أرشفة البيانات أو حيث لا يتم أرشفتها".
نظرًا لأنهم يعرفون جميع مصادر البيانات ، فإن مهندسي البيانات هم أيضًا أول الأشخاص الذين يجب عليهم التحقق من أي مشكلات تتعلق بجودة البيانات.
حفر أعمق: هل تطبق النماذج الصحيحة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟
قم بتقييم المكان الذي يمكن أن يحل فيه الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المشكلات
مع وصول كل بيانات السوق هذه من مصادر مختلفة ، فإنه يمثل تحديًا مستمرًا للمسوقين لتوصيل النقاط. في كثير من الأحيان ، يكون مهندسو البيانات هم من يدخلون يدويًا ويتأكدون من مقارنة البيانات المالية وبيانات المنتج المهمة على أساس متساوٍ.
لذلك ، يمكن تحديد هذه الوظائف كثيفة العمالة كمجالات يمكن أن تساعد فيها أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في جعل إدارة بيانات السوق أكثر كفاءة.
قال كوشنر: "يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي اكتشاف أنماط العيوب هذه ، إذا جاز التعبير ، وتصحيحها لك".
حفر أعمق: لماذا نهتم بالذكاء الاصطناعي في التسويق
تنفيذ البرامج الرئيسية التي تدعمها التقارير لإظهار التقدم
بمجرد تحديد هذه المجالات ، ضع برنامجًا حيث يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، بحيث لا يضطر الأشخاص إلى الذهاب لفحص كل نقطة بيانات بأنفسهم.
مثال بسيط هو المكان الذي يتم فيه تخزين معلومات الخدمة في أماكن متعددة داخل المنظمة. في بعض الأماكن ، يمكن وضع علامة على البيانات كخدمات ، ولكن ربما يتم الاحتفاظ بهذه البيانات في أماكن أخرى كبيانات منتج. يمكن أن يكون استخدام خوارزمية لتحديد مجموعات البيانات التي تبدو مختلفة وجمعها معًا مشكلة عمل مهمة جدًا يمكن للذكاء الاصطناعي حلها.
في هذه الحالة ، أو لأي برنامج آخر لإدارة بيانات السوق يستخدم الذكاء الاصطناعي ، تأكد من تضمين المشكلة في أحد التقارير. بهذه الطريقة ، ستكون القيادة قادرة على فهم ، من التقرير ، المشكلة الموجودة وكيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لحلها.
قال كوشنر: "أنت بحاجة إلى تقارير للتأكد من أنك حددت أهم قضية للشركة ... حتى تدرك الشركة أن هذا أمر مهم للغاية بالنسبة لهم".
احصل على MarTech! اليومي. حر. في بريدك الوارد.
انظر الشروط.
قصص ذات الصلة
جديد على MarTech