Cara menggunakan AI dan pembelajaran mesin untuk meningkatkan manajemen data pemasaran

Ada revolusi dalam cara pemasar menggunakan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) untuk membantu menjalankan strategi dan kampanye cerdas dalam skala besar. Salah satu area penting di mana AI dan ML dapat dimanfaatkan dengan baik adalah dalam pengelolaan data pasar.

“Ini pada dasarnya mengubah AI dan ML menjadi alat yang berguna untuk pemasaran itu sendiri,” kata Theresa Kushner, kepala Pusat Inovasi Amerika Utara, Layanan DATA NTT, di The MarTech Conference .

Dengan cara ini, bisnis dapat lebih memahami semua aliran data yang terkait dengan apa yang dilakukan di pasar, termasuk siapa yang membeli produk dan tren pembelian penting lainnya.

“AI dan ML dapat membantu Anda memilah-milah, mengatur informasi itu, dan menyajikannya kepada Anda dengan cara yang membuatnya lebih mudah dicerna dalam program pemasaran Anda,” kata Kushner.

Berikut adalah tiga langkah utama tentang cara membuat AI dan ML berfungsi dalam pengelolaan data pasar Anda.

(Di antara banyak cara mengumpulkan data pasar, salah satunya adalah web scraping, dibahas secara mendalam di sini.)

Menghubungkan data antar tim

Data tumbuh secara eksponensial. Dan itu tidak hanya diam di basis data dan platform manajemen data perusahaan Anda. Itu disalurkan dalam aliran , kata Kushner.

“Dan seringkali data itu sama pentingnya dengan pemasaran seperti halnya dengan divisi produk yang menggunakannya,” tambahnya. “Jadi menggunakan AI dan ML dapat membantu Anda memilah-milah ke mana data itu digunakan untuk pemasaran, ke mana data itu digunakan untuk desain produk, ke mana data itu paling penting untuk keuangan, dll.”

Oleh karena itu, AI dan ML dapat membantu membuat aturan untuk tujuan data mana. Dan itu membantu jika data yang terus diperbarui ini terlihat di dasbor dinamis, sebagai lawan dari spreadsheet yang kikuk.

Namun untuk memulai membuat semua data pasar ini lebih mudah dikelola, pemasar yang memiliki data tersebut perlu terhubung dengan departemen lain yang akan mendapat manfaat darinya. Pemasar juga perlu berhubungan dekat dengan insinyur data.

“[Insinyur data] memahami dari mana data itu berasal dan bagaimana data tersebut dapat diubah dari satu sistem ke sistem lainnya, di mana data diarsipkan atau di mana tidak diarsipkan,” jelas Kushner.

Karena mereka tahu tentang semua sumber data, insinyur data juga orang pertama yang memeriksa masalah kualitas data.

Gali lebih dalam: Apakah Anda menerapkan model yang tepat untuk AI dan ML?

Evaluasi di mana AI dan ML dapat memecahkan masalah

Dengan semua data pasar ini disalurkan dari sumber yang berbeda, merupakan tantangan konstan bagi pemasar untuk menghubungkan titik-titik tersebut. Seringkali, para insinyur data masuk secara manual dan memastikan bahwa data keuangan dan produk yang penting dibandingkan secara merata.

Oleh karena itu, fungsi padat karya ini dapat diidentifikasi sebagai area di mana alat AI dan ML dapat membantu membuat pengelolaan data pasar menjadi lebih efisien.

“AI dan ML dapat mendeteksi pola cacat tersebut, sehingga dapat dikatakan, dan memperbaikinya untuk Anda,” kata Kushner.

Gali lebih dalam: Mengapa kami peduli dengan AI dalam pemasaran

Terapkan program utama yang didukung oleh laporan untuk menunjukkan kemajuan

Setelah area ini diidentifikasi, letakkan program di mana AI dan ML dapat digunakan, sehingga orang-orang data tidak perlu memeriksa sendiri setiap titik data secara manual.

Contoh sederhana adalah di mana informasi layanan disimpan di banyak tempat dalam organisasi. Di beberapa tempat, data dapat ditandai sebagai layanan, tetapi mungkin di tempat lain data ini disimpan sebagai data produk. Menggunakan algoritme untuk mengidentifikasi dan menyatukan kumpulan data yang tampaknya berbeda ini dapat menjadi masalah bisnis yang sangat penting yang dapat dipecahkan oleh AI.

Untuk kasus ini, atau untuk program pengelolaan data pasar lainnya yang menggunakan AI, pastikan bahwa masalah tersebut disertakan dalam laporan. Dengan cara ini, kepemimpinan akan dapat memahami, dari laporan, masalah yang ada dan bagaimana AI dan ML digunakan untuk menyelesaikannya.

“Anda memerlukan laporan untuk memastikan bahwa Anda telah menunjukkan dengan tepat masalah paling penting bagi bisnis…sehingga bisnis memahami bahwa ini sangat berharga bagi mereka,” kata Kushner.

Dapatkan MarTech! Harian. Gratis. Di kotak masuk Anda.

Memproses... BERLANGGANAN

Lihat istilah.

Tambahkan MarTech ke umpan Google Berita Anda.

---