Jak wykorzystać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do usprawnienia zarządzania danymi marketingowymi
Opublikowany: 2022-11-11Nastąpiła rewolucja w wykorzystywaniu przez marketerów sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) do realizacji inteligentnych strategii i kampanii na dużą skalę. Jednym z ważnych obszarów, w których można dobrze wykorzystać sztuczną inteligencję i ML, jest zarządzanie danymi rynkowymi.
„To zasadniczo zmienia sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w przydatne narzędzie dla samego marketingu” – powiedziała Theresa Kushner, szefowa North American Innovation Center, NTT DATA Services, podczas konferencji MarTech .
W ten sposób firmy mogą lepiej zrozumieć wszystkie dane przesyłane strumieniowo, które odnoszą się do tego, co dzieje się na rynkach, w tym kto kupuje produkty i inne ważne trendy zakupowe.
„AI i ML mogą pomóc w sortowaniu, porządkowaniu tych informacji i prezentowaniu ich w sposób, który czyni je bardziej przyswajalnymi w ramach programu marketingowego” – powiedział Kushner.
Oto trzy główne kroki, jak sprawić, by sztuczna inteligencja i ML działały w zarządzaniu danymi rynkowymi.
(Wśród wielu sposobów zbierania danych rynkowych, jednym z nich jest web scraping, szczegółowo omówiony tutaj.)
Łączenie danych między zespołami
Dane rosną wykładniczo. I nie siedzi bezczynnie w bazach danych Twojej firmy i platformach zarządzania danymi. Jest przesyłany strumieniami , powiedział Kushner.
„I często te dane są tak samo ważne dla marketingu, jak dla działów produktów, które z nich korzystają” – dodała. „Tak więc korzystanie z AI i ML może pomóc w sortowaniu, gdzie dane trafiają do marketingu, gdzie dane trafiają do projektowania produktu, gdzie dane są najważniejsze dla finansów itp.”
Dlatego AI i ML mogą pomóc w tworzeniu reguł, dla których dane trafiają gdzie. I pomaga, jeśli te stale aktualizowane dane są widoczne na dynamicznym pulpicie nawigacyjnym, w przeciwieństwie do niezgrabnych arkuszy kalkulacyjnych.
Aby jednak zacząć łatwiej zarządzać wszystkimi tymi danymi rynkowymi, marketerzy, którzy są właścicielami danych, muszą połączyć się z innymi działami, które z nich skorzystają. Marketerzy muszą również być w bliskim kontakcie z inżynierami danych.
„[Inżynierowie danych] rozumieją, skąd pochodzą dane i jak można je przekształcać z jednego systemu do drugiego, gdzie dane są archiwizowane lub gdzie nie są archiwizowane” — wyjaśnił Kushner.
Ponieważ wiedzą o wszystkich źródłach danych, inżynierowie danych są również pierwszymi osobami, które sprawdzają wszelkie problemy z jakością danych.
Kop głębiej: czy stosujesz odpowiednie modele dla AI i ML?
Oceń, gdzie AI i ML mogą rozwiązać problemy
Ponieważ wszystkie te dane rynkowe są przesyłane z różnych źródeł, łączenie kropek jest nieustannym wyzwaniem dla marketerów. Często inżynierowie danych pracują ręcznie i upewniają się, że ważne dane finansowe i produktowe są porównywane na równych zasadach.
Dlatego te pracochłonne funkcje można zidentyfikować jako obszary, w których narzędzia AI i ML mogą pomóc w usprawnieniu zarządzania danymi rynkowymi.
„AI i ML mogą, że tak powiem, wykrywać te wzorce defektów i korygować je dla Ciebie” – powiedział Kushner.
Kop głębiej: dlaczego zależy nam na sztucznej inteligencji w marketingu
Wdrażaj kluczowe programy wspierane raportami, aby pokazać postępy
Po zidentyfikowaniu tych obszarów należy wprowadzić program, w którym można używać AI i ML, aby osoby zajmujące się danymi nie musiały samodzielnie sprawdzać każdego punktu danych.
Prostym przykładem może być przechowywanie informacji o usługach w wielu miejscach w organizacji. W niektórych miejscach dane mogą być otagowane jako usługi, ale być może w innych miejscach te dane są przechowywane jako dane produktów. Wykorzystanie algorytmu do identyfikacji i zestawienia tych pozornie różnych zestawów danych może być bardzo ważnym problemem biznesowym, który może rozwiązać sztuczna inteligencja.
W tym przypadku lub w przypadku dowolnego innego programu do zarządzania danymi rynkowymi wykorzystującego sztuczną inteligencję upewnij się, że problem został uwzględniony w raporcie. W ten sposób przywództwo będzie w stanie zrozumieć, z raportu, istniejący problem oraz sposób, w jaki AI i ML są wykorzystywane do jego rozwiązania.
„Potrzebujesz raportów, aby upewnić się, że wskazałeś najważniejszą kwestię dla firmy… aby firma zrozumiała, że jest to dla nich bardzo cenne” – powiedział Kushner.
Zdobądź MarTech! Codzienny. Bezpłatny. W Twojej skrzynce odbiorczej.
Zobacz warunki.
powiązane historie
Nowość w MarTech