Как использовать ИИ и машинное обучение для повышения эффективности управления маркетинговыми данными
Опубликовано: 2022-11-11Произошла революция в том, как маркетологи используют искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) для реализации интеллектуальных стратегий и кампаний в масштабе. Одной из важных областей, где можно эффективно использовать ИИ и машинное обучение, является управление рыночными данными.
«По сути, это превращает AI и ML в полезный инструмент для маркетинга», — сказала Тереза Кушнер, глава Североамериканского инновационного центра NTT DATA Services, на конференции MarTech .
Таким образом, предприятия могут лучше понять все потоки данных, которые относятся к тому, что происходит на рынках, в том числе, кто покупает продукты и другие важные покупательские тенденции.
«Искусственный интеллект и машинное обучение могут помочь вам отсортировать, организовать эту информацию и представить ее вам таким образом, чтобы она была более удобоваримой в рамках вашей маркетинговой программы», — сказал Кушнер.
Вот три основных шага, как заставить AI и ML работать в вашем управлении рыночными данными.
(Среди множества способов сбора рыночных данных одним из них является веб-скрапинг, который подробно обсуждается здесь.)
Соединение данных между командами
Данные растут в геометрической прогрессии. И он не просто сидит без дела в базах данных вашей компании и платформах управления данными. По словам Кушнера, он поступает ручьями .
«И часто эти данные так же важны для маркетинга, как и для продуктовых подразделений, которые их используют», — добавила она. «Поэтому использование AI и ML может помочь вам разобраться, где данные используются для маркетинга, где данные используются для разработки продукта, где данные наиболее важны для финансов и т. д.».
Поэтому AI и ML могут помочь в создании правил, согласно которым данные куда направляются. И это помогает, если эти постоянно обновляемые данные видны на динамической панели, а не в неуклюжих электронных таблицах.
Но для того, чтобы начать делать все эти рыночные данные более управляемыми, маркетологам, владеющим данными, необходимо связаться с другими отделами, которым они пригодятся. Маркетологи также должны быть в тесном контакте с инженерами данных.
«[Инженеры данных] понимают, откуда поступают данные и как они могут быть преобразованы из одной системы в другую, где данные архивируются или где они не архивируются», — пояснил Кушнер.
Поскольку они знают обо всех источниках данных, специалисты по обработке данных также первыми обращаются к нам за консультацией по поводу любых проблем с качеством данных.
Копните глубже: применяете ли вы правильные модели для искусственного интеллекта и машинного обучения?
Оцените, где AI и ML могут решить проблемы
Поскольку все эти рыночные данные поступают из разных источников, маркетологам постоянно сложно соединить точки. Часто именно инженеры по обработке данных вступают в процесс вручную и следят за тем, чтобы важные финансовые данные и данные о продуктах сравнивались на равной основе.
Таким образом, эти трудоемкие функции можно определить как области, в которых инструменты ИИ и МО могут помочь сделать управление рыночными данными более эффективным.
«Искусственный интеллект и машинное обучение могут, так сказать, обнаруживать эти шаблоны дефектов и исправлять их для вас», — сказал Кушнер.
Копните глубже: почему мы заботимся об ИИ в маркетинге
Реализуйте ключевые программы, поддерживаемые отчетами, чтобы показать прогресс
Как только эти области будут определены, разместите программу, в которой можно использовать AI и ML, чтобы специалистам по данным не приходилось самостоятельно проверять каждую точку данных вручную.
Простым примером может служить ситуация, когда служебная информация хранится в нескольких местах внутри организации. В некоторых местах данные могут быть помечены как услуги, но, возможно, в других местах эти данные хранятся как данные о продуктах. Использование алгоритма для идентификации и объединения этих, казалось бы, разных наборов данных может стать очень важной бизнес-задачей, которую может решить ИИ.
В этом случае или для любой другой программы управления рыночными данными, использующей ИИ, убедитесь, что проблема включена в отчет. Таким образом, руководство сможет понять из отчета о существующей проблеме и о том, как ИИ и МО используются для ее решения.
«Вам нужны отчеты, чтобы убедиться, что вы точно определили самую важную проблему для бизнеса… чтобы бизнес понял, что это очень ценно для них», — сказал Кушнер.
Получите МарТех! Повседневная. Свободно. В вашем почтовом ящике.
См. условия.
Похожие истории
Новое на МарТех