Como usar IA e aprendizado de máquina para impulsionar o gerenciamento de dados de marketing

Há uma revolução na forma como os profissionais de marketing estão usando inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) para ajudar a executar estratégias e campanhas inteligentes em escala. Uma área importante em que a IA e o ML podem ser bem usados ​​é no gerenciamento de dados de mercado.

“Isso está basicamente transformando IA e ML em uma ferramenta útil para o próprio marketing”, disse Theresa Kushner, chefe do North American Innovation Center, NTT DATA Services, na The MarTech Conference .

Dessa forma, as empresas podem entender melhor todo o fluxo de dados relacionado ao que está sendo feito nos mercados, incluindo quem está comprando produtos e outras tendências de compra importantes.

“IA e ML podem ajudá-lo a classificar, organizar essas informações e apresentá-las a você de uma maneira que as torne mais digeríveis em seu programa de marketing”, disse Kushner.

Aqui estão três etapas principais de como fazer com que IA e ML funcionem em seu gerenciamento de dados de mercado.

(Entre as muitas maneiras de coletar dados de mercado, uma é a raspagem na web, discutida em profundidade aqui.)

Conectando dados entre equipes

Os dados estão crescendo exponencialmente. E não fica apenas de braços cruzados nos bancos de dados e plataformas de gerenciamento de dados da sua empresa. Ele é canalizado em fluxos , disse Kushner.

“E muitas vezes esses dados são tão importantes para o marketing quanto para as divisões de produtos que os utilizam”, acrescentou. “Portanto, usar IA e ML pode ajudá-lo a classificar onde os dados vão para o marketing, onde os dados vão para o design do produto, onde os dados são mais importantes para as finanças etc.”

Portanto, IA e ML podem ajudar a criar regras para quais dados vão para onde. E ajuda se esses dados constantemente atualizados estiverem visíveis em um painel dinâmico, em vez de planilhas desajeitadas.

Mas, para começar a tornar todos esses dados de mercado mais gerenciáveis, os profissionais de marketing que possuem os dados precisam se conectar com os outros departamentos que se beneficiarão deles. Os profissionais de marketing também precisam estar em contato próximo com os engenheiros de dados.

“[Os engenheiros de dados] entendem de onde os dados vêm e como podem ser transformados de um sistema para outro, onde os dados estão sendo arquivados ou onde não estão sendo arquivados”, explicou Kushner.

Como eles conhecem todas as fontes dos dados, os engenheiros de dados também são as primeiras pessoas a verificar quaisquer problemas de qualidade de dados.

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Avalie onde a IA e o ML podem resolver problemas

Com todos esses dados de mercado sendo canalizados de diferentes fontes, é um desafio constante para os profissionais de marketing conectar os pontos. Freqüentemente, os engenheiros de dados são os que entram manualmente e garantem que dados financeiros e de produtos importantes sejam comparados de maneira uniforme.

Portanto, essas funções de trabalho intensivo podem ser identificadas como áreas em que as ferramentas de IA e ML podem ajudar a tornar o gerenciamento de dados de mercado mais eficiente.

“IA e ML podem detectar esses padrões de defeitos, por assim dizer, e corrigi-los para você”, disse Kushner.

Aprofunde-se: Por que nos preocupamos com a IA no marketing

Implementar programas-chave apoiados por relatórios para mostrar o progresso

Depois que essas áreas forem identificadas, coloque um programa em funcionamento onde IA e ML possam ser usados, para que as pessoas de dados não precisem inspecionar todos os pontos de dados manualmente.

Um exemplo simples seria onde as informações de serviço são armazenadas em vários locais dentro da organização. Em alguns lugares, os dados podem ser marcados como serviços, mas talvez em outros lugares esses dados sejam mantidos como dados de produtos. Usar um algoritmo para identificar e reunir esses conjuntos de dados aparentemente diferentes pode ser um problema de negócios muito importante que a IA pode resolver.

Para este caso, ou para qualquer outro programa de gerenciamento de dados de mercado usando IA, certifique-se de que o problema esteja incluído em um relatório. Dessa forma, a liderança poderá entender, a partir do relatório, o problema que existia e como a IA e o ML estão sendo usados ​​para resolvê-lo.

“Você precisa de relatórios para ter certeza de que identificou o problema mais importante para o negócio... para que o negócio entenda que isso é muito valioso para eles”, disse Kushner.

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