Cómo utilizar la IA y el aprendizaje automático para impulsar la gestión de datos de marketing
Publicado: 2022-11-11Hay una revolución en la forma en que los especialistas en marketing utilizan la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML) para ayudar a ejecutar estrategias y campañas inteligentes a escala. Un área importante en la que se puede hacer un buen uso de la IA y el ML es en la gestión de datos de mercado.
“Esto básicamente está convirtiendo a AI y ML en una herramienta útil para el marketing en sí”, dijo Theresa Kushner, directora del Centro de Innovación de América del Norte, NTT DATA Services, en The MarTech Conference .
De esta manera, las empresas pueden comprender mejor toda la transmisión de datos relacionada con lo que se está haciendo en los mercados, incluido quién está comprando productos y otras tendencias de compra importantes.
“AI y ML pueden ayudarlo a clasificar, organizar esa información y presentársela de una manera que la haga más digerible dentro de su programa de marketing”, dijo Kushner.
Aquí hay tres pasos principales sobre cómo hacer que AI y ML funcionen en su gestión de datos de mercado.
(Entre las muchas formas de recopilar datos de mercado, una es el raspado web, discutido en profundidad aquí).
Conexión de datos entre equipos
Los datos están creciendo exponencialmente. Y no se queda de brazos cruzados en las bases de datos y las plataformas de gestión de datos de su empresa. Se canaliza en los arroyos , dijo Kushner.
“Y, a menudo, esos datos son tan importantes para el marketing como para las divisiones de productos que los utilizan”, agregó. “Entonces, usar AI y ML puede ayudarlo a determinar dónde van los datos para el marketing, dónde van los datos para el diseño del producto, dónde los datos son más importantes para las finanzas, etc.”
Por lo tanto, AI y ML pueden ayudar a crear reglas para qué datos van a dónde. Y ayuda si estos datos constantemente actualizados están visibles en un tablero dinámico, a diferencia de las hojas de cálculo torpes.
Pero para comenzar a hacer que todos estos datos de mercado sean más manejables, los especialistas en marketing que poseen los datos deben conectarse con los otros departamentos que se beneficiarán de ellos. Los especialistas en marketing también deben estar en estrecho contacto con los ingenieros de datos.
“[Los ingenieros de datos] entienden de dónde provienen los datos y cómo pueden transformarse de un sistema a otro, dónde se archivan o no los datos”, explicó Kushner.
Debido a que conocen todas las fuentes de los datos, los ingenieros de datos también son las primeras personas con las que consultar cualquier problema de calidad de los datos.
Profundice más: ¿Está aplicando los modelos correctos para AI y ML?
Evaluar dónde AI y ML pueden resolver problemas
Con todos estos datos de mercado provenientes de diferentes fuentes, es un desafío constante para los especialistas en marketing conectar los puntos. Con frecuencia, los ingenieros de datos son los que ingresan manualmente y se aseguran de que los datos financieros y de productos importantes se comparen de manera uniforme.
Por lo tanto, estas funciones intensivas en mano de obra pueden identificarse como áreas en las que las herramientas de IA y ML pueden ayudar a que la gestión de datos de mercado sea más eficiente.
“AI y ML pueden detectar esos patrones de defectos, por así decirlo, y corregirlos por usted”, dijo Kushner.
Profundice: por qué nos importa la IA en el marketing
Implementar programas clave respaldados por informes para mostrar el progreso
Una vez que se identifiquen estas áreas, implemente un programa donde se puedan usar AI y ML, para que las personas que manejan los datos no tengan que ir a inspeccionar cada punto de datos a mano.
Un ejemplo simple sería donde la información del servicio se almacena en varios lugares dentro de la organización. En algunos lugares, los datos podrían etiquetarse como servicios, pero tal vez en otros lugares estos datos se mantengan como datos de productos. El uso de un algoritmo para identificar y reunir estos conjuntos de datos aparentemente diferentes puede ser un problema comercial muy importante que la IA puede resolver.
Para este caso, o para cualquier otro programa de gestión de datos de mercado que use IA, asegúrese de que el problema esté incluido en un informe. De esta manera, el liderazgo podrá comprender, a partir del informe, el problema que existía y cómo se está utilizando AI y ML para resolverlo.
“Necesita informes para asegurarse de que ha identificado el tema más importante para el negocio... para que el negocio entienda que esto es muy valioso para ellos”, dijo Kushner.
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