Come utilizzare l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per migliorare la gestione dei dati di marketing
Pubblicato: 2022-11-11C'è una rivoluzione nel modo in cui i marketer utilizzano l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) per aiutare a eseguire strategie e campagne intelligenti su larga scala. Un'area importante in cui l'IA e il ML possono essere utilizzati al meglio è la gestione dei dati di mercato.
"Questo sta fondamentalmente trasformando l'IA e il ML in uno strumento utile per il marketing stesso", ha affermato Theresa Kushner, capo del North American Innovation Center, NTT DATA Services, alla MarTech Conference .
In questo modo, le aziende possono comprendere meglio tutti i dati in streaming relativi a ciò che viene fatto nei mercati, incluso chi sta acquistando prodotti e altre importanti tendenze di acquisto.
"AI e ML possono aiutarti a selezionare, organizzare tali informazioni e presentartele in un modo che le renda più digeribili all'interno del tuo programma di marketing", ha affermato Kushner.
Ecco tre passaggi principali su come far funzionare AI e ML nella gestione dei dati di mercato.
(Tra i molti modi di raccogliere dati di mercato, uno è il web scraping, discusso in modo approfondito qui.)
Collegamento dei dati tra i team
I dati crescono in modo esponenziale. E non si limita a rimanere inattivo nei database e nelle piattaforme di gestione dei dati della tua azienda. Viene convogliato nei flussi , ha detto Kushner.
"E spesso quei dati sono tanto importanti per il marketing quanto lo sono per le divisioni di prodotto che li utilizzano", ha aggiunto. "Quindi, l'utilizzo di AI e ML può aiutarti a capire dove vanno i dati per il marketing, dove vanno i dati per la progettazione del prodotto, dove i dati sono più importanti per la finanza, ecc."
Pertanto, AI e ML possono aiutare a creare regole per le quali i dati vanno dove. E aiuta se questi dati costantemente aggiornati sono visibili su una dashboard dinamica, al contrario di fogli di calcolo goffi.
Ma per iniziare a rendere più gestibili tutti questi dati di mercato, i professionisti del marketing che possiedono i dati devono connettersi con gli altri dipartimenti che ne trarranno vantaggio. I marketer devono anche essere in stretto contatto con i data engineer.
"[I tecnici dei dati] capiscono da dove provengono i dati e come possono essere trasformati da un sistema all'altro, dove i dati vengono archiviati o dove non vengono archiviati", ha spiegato Kushner.
Poiché conoscono tutte le origini dei dati, i data engineer sono anche le prime persone con cui verificare eventuali problemi di qualità dei dati.
Scava più a fondo: stai applicando i modelli giusti per AI e ML?
Valuta dove AI e ML possono risolvere i problemi
Con tutti questi dati di mercato convogliati da diverse fonti, è una sfida costante per i professionisti del marketing collegare i punti. Spesso, gli ingegneri dei dati entrano manualmente e si assicurano che i dati finanziari e di prodotto importanti vengano confrontati in modo uniforme.
Pertanto, queste funzioni ad alta intensità di lavoro possono essere identificate come aree in cui gli strumenti di intelligenza artificiale e ML possono aiutare a rendere più efficiente la gestione dei dati di mercato.
"AI e ML possono rilevare quei modelli di difetti, per così dire, e correggerli per te", ha affermato Kushner.
Scava più a fondo: perché ci preoccupiamo dell'IA nel marketing
Implementare programmi chiave supportati da report per mostrare i progressi
Una volta identificate queste aree, metti in atto un programma in cui è possibile utilizzare l'IA e il ML, in modo che gli addetti ai dati non debbano ispezionare manualmente ogni punto dati.
Un semplice esempio potrebbe essere dove le informazioni sul servizio sono archiviate in più posizioni all'interno dell'organizzazione. In alcuni luoghi, i dati potrebbero essere contrassegnati come servizi, ma forse altrove questi dati vengono conservati come dati di prodotto. L'uso di un algoritmo per identificare e riunire questi set di dati apparentemente diversi può essere un problema aziendale molto importante che l'IA può risolvere.
In questo caso, o per qualsiasi altro programma di gestione dei dati di mercato che utilizza l'IA, assicurati che il problema sia incluso in un rapporto. In questo modo, la leadership sarà in grado di capire, dal rapporto, il problema che esisteva e come l'IA e il ML vengono utilizzati per risolverlo.
"Hai bisogno di rapporti per assicurarti di aver individuato il problema più importante per l'azienda... in modo che l'azienda capisca che questo è molto prezioso per loro", ha affermato Kushner.
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