Comment utiliser l'IA et l'apprentissage automatique pour améliorer la gestion des données marketing
Publié: 2022-11-11Il y a une révolution dans la façon dont les spécialistes du marketing utilisent l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) pour aider à exécuter des stratégies et des campagnes intelligentes à grande échelle. La gestion des données de marché est un domaine important dans lequel l'IA et le ML peuvent être utilisés à bon escient.
"Cela transforme essentiellement l'IA et le ML en un outil utile pour se commercialiser", a déclaré Theresa Kushner, responsable du centre d'innovation nord-américain, NTT DATA Services, lors de la conférence MarTech .
De cette façon, les entreprises peuvent mieux comprendre toutes les données en continu qui se rapportent à ce qui se fait sur les marchés, y compris qui achète des produits et d'autres tendances d'achat importantes.
"L'IA et le ML peuvent vous aider à trier, organiser ces informations et vous les présenter d'une manière qui les rend plus digestes dans votre programme marketing", a déclaré Kushner.
Voici trois étapes principales pour faire fonctionner l'IA et le ML dans votre gestion des données de marché.
(Parmi les nombreuses façons de collecter des données de marché, l'une est le web scraping, discuté en profondeur ici.)
Connecter les données entre les équipes
Les données augmentent de façon exponentielle. Et il ne reste pas les bras croisés dans les bases de données et les plates-formes de gestion des données de votre entreprise. Il est canalisé dans les ruisseaux , a déclaré Kushner.
"Et souvent, ces données sont tout aussi importantes pour le marketing que pour les divisions de produits qui les utilisent", a-t-elle ajouté. "Ainsi, l'utilisation de l'IA et du ML peut vous aider à trier où vont les données pour le marketing, où vont les données pour la conception de produits, où les données sont les plus importantes pour la finance, etc."
Par conséquent, l'IA et le ML peuvent aider à créer des règles pour lesquelles les données vont où. Et cela aide si ces données constamment mises à jour sont visibles sur un tableau de bord dynamique, par opposition aux feuilles de calcul maladroites.
Mais pour commencer à rendre toutes ces données de marché plus gérables, les spécialistes du marketing qui possèdent les données doivent se connecter avec les autres départements qui en bénéficieront. Les spécialistes du marketing doivent également être en contact étroit avec les ingénieurs de données.
"[Les ingénieurs de données] comprennent d'où viennent les données et comment elles peuvent être transformées d'un système à un autre, où les données sont archivées ou non", a expliqué Kushner.
Parce qu'ils connaissent toutes les sources de données, les ingénieurs de données sont également les premières personnes à qui s'adresser pour tout problème de qualité des données.
Creusez plus profondément : appliquez-vous les bons modèles pour l'IA et le ML ?
Évaluer où l'IA et le ML peuvent résoudre les problèmes
Avec toutes ces données de marché provenant de différentes sources, c'est un défi constant pour les spécialistes du marketing de relier les points. Souvent, ce sont les ingénieurs de données qui entrent manuellement et s'assurent que les données financières et produit importantes sont comparées sur une base égale.
Par conséquent, ces fonctions à forte intensité de main-d'œuvre peuvent être identifiées comme des domaines dans lesquels les outils d'IA et de ML peuvent contribuer à rendre la gestion des données de marché plus efficace.
"L'IA et le ML peuvent détecter ces modèles de défauts, pour ainsi dire, et les corriger pour vous", a déclaré Kushner.
Approfondir : pourquoi nous nous soucions de l'IA dans le marketing
Mettre en œuvre des programmes clés soutenus par des rapports pour montrer les progrès
Une fois ces domaines identifiés, mettez en place un programme où l'IA et le ML peuvent être utilisés, afin que les personnes chargées des données n'aient pas à aller inspecter elles-mêmes chaque point de données à la main.
Un exemple simple serait le cas où les informations de service sont stockées à plusieurs endroits au sein de l'organisation. Dans certains endroits, les données peuvent être étiquetées comme des services, mais peut-être qu'ailleurs, ces données sont conservées comme des données sur les produits. L'utilisation d'un algorithme pour identifier et rassembler ces ensembles de données apparemment différents peut être un problème commercial très important que l'IA peut résoudre.
Dans ce cas, ou pour tout autre programme de gestion des données de marché utilisant l'IA, assurez-vous que le problème est inclus dans un rapport. De cette façon, la direction sera en mesure de comprendre, à partir du rapport, le problème qui existait et comment l'IA et le ML sont utilisés pour le résoudre.
"Vous avez besoin de rapports pour vous assurer que vous avez identifié le problème le plus important pour l'entreprise… afin que l'entreprise comprenne que cela est très précieux pour elle", a déclaré Kushner.
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