Pazarlama veri yönetimini artırmak için yapay zeka ve makine öğrenimi nasıl kullanılır?
Yayınlanan: 2022-11-11Pazarlamacıların, akıllı stratejileri ve kampanyaları geniş ölçekte yürütmeye yardımcı olmak için yapay zekayı (AI) ve makine öğrenimini (ML) nasıl kullandığı konusunda bir devrim var. AI ve ML'nin iyi bir şekilde kullanılabileceği önemli bir alan, piyasa veri yönetimidir.
The MarTech Konferansı'nda Kuzey Amerika İnovasyon Merkezi, NTT DATA Services başkanı Theresa Kushner, "Bu, temel olarak AI ve ML'yi pazarlamak için yararlı bir araca dönüştürüyor" dedi.
Bu şekilde işletmeler, ürünleri kimin satın aldığı ve diğer önemli satın alma eğilimleri de dahil olmak üzere pazarlarda yapılanlarla ilgili tüm veri akışını daha iyi anlayabilir.
Kushner, "AI ve ML, bu bilgileri sıralamanıza, düzenlemenize ve pazarlama programınızda daha sindirilebilir hale getirecek şekilde size sunmanıza yardımcı olabilir" dedi.
AI ve ML'nin piyasa veri yönetiminizde nasıl çalışacağını gösteren üç ana adım.
(Piyasa verilerini toplamanın birçok yolu arasından biri, burada derinlemesine tartışılan web kazımadır.)
Ekipler arasında veri bağlantısı
Veriler katlanarak büyüyor. Ve şirketinizin veritabanlarında ve veri yönetimi platformlarında boş boş oturmakla kalmaz. Kushner , akarsularda borularla aktarıldığını söyledi.
"Ve çoğu zaman bu veriler, onu kullanan ürün bölümleri için olduğu kadar pazarlama için de önemlidir" diye ekledi. "Yani AI ve ML kullanmak, verilerin pazarlama için nereye gittiğini, verilerin ürün tasarımı için nereye gittiğini, verilerin finans için en önemli olduğu yerleri vb. sıralamanıza yardımcı olabilir."
Bu nedenle, AI ve ML, verilerin nereye gittiğine ilişkin kurallar oluşturmaya yardımcı olabilir. Bu sürekli güncellenen verilerin, karmaşık elektronik tabloların aksine dinamik bir gösterge panosunda görünür olması da yardımcı olur.
Ancak, tüm bu pazar verilerini daha yönetilebilir hale getirmeye başlamak için, verilere sahip olan pazarlamacıların, bundan yararlanacak diğer departmanlarla bağlantı kurması gerekir. Pazarlamacıların ayrıca veri mühendisleriyle yakın temas halinde olmaları gerekir.
Kushner, "[Veri mühendisleri] verilerin nereden geldiğini ve bir sistemden diğerine nasıl dönüştürülebileceğini, verilerin nerede arşivlendiğini veya nerede arşivlenmediğini anlıyor" dedi.
Verilerin tüm kaynaklarını bildikleri için, veri mühendisleri ayrıca herhangi bir veri kalitesi sorununu kontrol eden ilk kişilerdir.
Daha derine inin: AI ve ML için doğru modelleri mi uyguluyorsunuz?
AI ve ML'nin sorunları nerede çözebileceğini değerlendirin
Tüm bu piyasa verilerinin farklı kaynaklardan aktarılmasıyla, pazarlamacıların noktaları birleştirmesi sürekli bir zorluktur. Veri mühendisleri genellikle manuel olarak giren ve önemli finansal ve ürün verilerinin eşit bir şekilde karşılaştırıldığından emin olan kişilerdir.
Bu nedenle, yoğun emek gerektiren bu işlevler, yapay zeka ve makine öğrenimi araçlarının pazar veri yönetimini daha verimli hale getirmeye yardımcı olabileceği alanlar olarak tanımlanabilir.
Kushner, "AI ve ML, tabiri caizse bu kusur modellerini tespit edebilir ve sizin için düzeltebilir" dedi.
Daha derine inin: Pazarlamada yapay zekayı neden önemsiyoruz?
İlerlemeyi göstermek için raporlarla desteklenen temel programları uygulayın
Bu alanlar belirlendikten sonra, AI ve ML'nin kullanılabileceği bir program koyun, böylece veri insanları her veri noktasını elle incelemek zorunda kalmazlar.
Hizmet bilgilerinin kuruluş içinde birden çok yerde depolandığı basit bir örnek olabilir. Bazı yerlerde veriler hizmet olarak etiketlenebilir, ancak başka yerlerde bu veriler ürün verileri olarak tutulabilir. Bu görünüşte farklı veri kümelerini tanımlamak ve bir araya getirmek için bir algoritma kullanmak, yapay zekanın çözebileceği çok önemli bir iş sorunu olabilir.
Bu durumda veya AI kullanan diğer herhangi bir piyasa veri yönetimi programı için, sorunun bir rapora dahil edildiğinden emin olun. Bu şekilde, liderlik rapordan var olan sorunu ve bunu çözmek için AI ve ML'nin nasıl kullanıldığını anlayabilecektir.
Kushner, "İşle ilgili en önemli sorunu tam olarak belirlediğinizden emin olmak için raporlara ihtiyacınız var... böylece iş, bunun onlar için çok değerli olduğunu anlar," dedi.
MarTech'i edinin! Günlük. Özgür. Gelen kutunuzda.
Şartlara bakın.
İlgili Öyküler
MarTech'te yeni