วิธีใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเพิ่มการจัดการข้อมูลการตลาด
เผยแพร่แล้ว: 2022-11-11มีการปฏิวัติวิธีที่นักการตลาดใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) เพื่อช่วยดำเนินการตามกลยุทธ์และแคมเปญอัจฉริยะในวงกว้าง ประเด็นสำคัญประการหนึ่งที่ AI และ ML สามารถนำไปใช้ให้เกิดประโยชน์ได้คือการจัดการข้อมูลตลาด
“โดยพื้นฐานแล้วสิ่งนี้ทำให้ AI และ ML เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการตลาด” Theresa Kushner หัวหน้าศูนย์นวัตกรรมอเมริกาเหนือของ NTT DATA Services ที่งาน The MarTech Conference กล่าว
ด้วยวิธีนี้ ธุรกิจสามารถเข้าใจการสตรีมข้อมูลทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับสิ่งที่กำลังทำในตลาดได้ดีขึ้น รวมถึงผู้ที่ซื้อผลิตภัณฑ์และแนวโน้มการซื้อที่สำคัญอื่นๆ
“AI และ ML สามารถช่วยคุณจัดเรียงข้อมูล จัดระเบียบข้อมูลนั้น และนำเสนอให้คุณในลักษณะที่ทำให้เข้าใจได้ง่ายยิ่งขึ้นภายในโปรแกรมการตลาดของคุณ” Kushner กล่าว
ต่อไปนี้คือสามขั้นตอนหลักในการทำให้ AI และ ML ทำงานในการจัดการข้อมูลการตลาดของคุณ
(ในบรรดาวิธีการต่างๆ ในการรวบรวมข้อมูลตลาด วิธีหนึ่งคือการขูดเว็บ ที่กล่าวถึงในเชิงลึกที่นี่)
การเชื่อมต่อข้อมูลระหว่างทีม
ข้อมูลมีการเติบโตแบบทวีคูณ และไม่เพียงแค่นั่งเฉยๆ ในฐานข้อมูลของบริษัทและแพลตฟอร์มการจัดการข้อมูล มันถูกวางลง ในลำธาร Kushner กล่าว
“และบ่อยครั้งที่ข้อมูลนั้นมีความสำคัญต่อการตลาดพอๆ กับแผนกผลิตภัณฑ์ที่ใช้ข้อมูลนั้น” เธอกล่าวเสริม “ดังนั้น การใช้ AI และ ML สามารถช่วยคุณแยกแยะว่าข้อมูลไปอยู่ที่ใดสำหรับการตลาด ข้อมูลไปอยู่ที่ใดสำหรับการออกแบบผลิตภัณฑ์ ข้อมูลที่สำคัญที่สุดสำหรับการเงิน ฯลฯ”
ดังนั้น AI และ ML สามารถช่วยในการสร้างกฎที่ข้อมูลจะไปที่ใด และจะช่วยได้ถ้าข้อมูลที่อัปเดตอย่างต่อเนื่องนี้ปรากฏบนแดชบอร์ดแบบไดนามิก ซึ่งต่างจากสเปรดชีตที่เกะกะ
แต่เพื่อเริ่มต้นในการทำให้ข้อมูลตลาดทั้งหมดนี้สามารถจัดการได้มากขึ้น นักการตลาดที่เป็นเจ้าของข้อมูลจำเป็นต้องเชื่อมต่อกับแผนกอื่นๆ ที่จะได้รับประโยชน์จากข้อมูลดังกล่าว นักการตลาดยังต้องติดต่อกับวิศวกรข้อมูลอย่างใกล้ชิด
“[วิศวกรข้อมูล] เข้าใจว่าข้อมูลมาจากไหนและสามารถเปลี่ยนจากระบบหนึ่งไปอีกระบบหนึ่งได้อย่างไร โดยข้อมูลจะถูกเก็บถาวรหรือไม่ถูกเก็บถาวร” Kushner อธิบาย
เนื่องจากพวกเขารู้เกี่ยวกับแหล่งที่มาของข้อมูลทั้งหมด วิศวกรข้อมูลจึงเป็นคนแรกที่ตรวจสอบเกี่ยวกับปัญหาด้านคุณภาพของข้อมูล
เจาะลึก: คุณกำลังใช้โมเดลที่เหมาะสมสำหรับ AI และ ML หรือไม่?
ประเมินจุดที่ AI และ ML สามารถแก้ปัญหาได้
เนื่องจากข้อมูลตลาดทั้งหมดนี้ถูกส่งมาจากแหล่งต่างๆ จึงเป็นความท้าทายอย่างต่อเนื่องสำหรับนักการตลาดในการเชื่อมโยงจุดต่างๆ บ่อยครั้งที่วิศวกรข้อมูลเป็นผู้ดำเนินการด้วยตนเอง และทำให้แน่ใจว่าข้อมูลทางการเงินและผลิตภัณฑ์ที่สำคัญมีการเปรียบเทียบอย่างเท่าเทียมกัน
ดังนั้น ฟังก์ชันที่ใช้แรงงานมากเหล่านี้จึงสามารถระบุเป็นพื้นที่ที่เครื่องมือ AI และ ML สามารถช่วยทำให้การจัดการข้อมูลการตลาดมีประสิทธิภาพมากขึ้น
“AI และ ML สามารถตรวจจับรูปแบบของข้อบกพร่องเหล่านั้นได้ ดังนั้นพูดและแก้ไขให้คุณ” Kushner กล่าว
เจาะลึก: ทำไมเราถึงสนใจ AI ในด้านการตลาด
ใช้โปรแกรมหลักที่สนับสนุนโดยรายงานเพื่อแสดงความคืบหน้า
เมื่อระบุพื้นที่เหล่านี้แล้ว ให้วางโปรแกรมที่สามารถใช้ AI และ ML ได้ เพื่อให้ข้อมูลไม่ต้องไปตรวจสอบทุกจุดข้อมูลด้วยตนเอง
ตัวอย่างง่ายๆ คือ ข้อมูลการบริการถูกจัดเก็บไว้หลายที่ภายในองค์กร ในบางสถานที่ ข้อมูลอาจถูกแท็กเป็นบริการ แต่อาจมีการจัดเก็บที่อื่นเป็นข้อมูลผลิตภัณฑ์ การใช้อัลกอริธึมเพื่อระบุและรวบรวมชุดข้อมูลที่ดูเหมือนต่างกันเหล่านี้อาจเป็นปัญหาทางธุรกิจที่สำคัญมากที่ AI สามารถแก้ไขได้
สำหรับกรณีนี้ หรือสำหรับโปรแกรมการจัดการข้อมูลการตลาดอื่นๆ ที่ใช้ AI ตรวจสอบให้แน่ใจว่าปัญหานั้นรวมอยู่ในรายงานแล้ว ด้วยวิธีนี้ ผู้นำจะสามารถเข้าใจจากรายงาน ปัญหาที่มีอยู่ และวิธีการใช้ AI และ ML เพื่อแก้ไข
“คุณต้องการรายงานเพื่อให้แน่ใจว่าคุณได้ระบุประเด็นที่สำคัญที่สุดสำหรับธุรกิจ…เพื่อให้ธุรกิจเข้าใจว่าสิ่งนี้มีค่ามากสำหรับพวกเขา” Kushner กล่าว
รับมาร์เทค! รายวัน. ฟรี. ในอินบ็อกซ์ของคุณ
ดูเงื่อนไข
เรื่องที่เกี่ยวข้อง
ใหม่ใน MarTech