如何使用人工智能和机器学习来促进营销数据管理

已发表: 2022-11-11

营销人员如何使用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 来帮助大规模执行智能策略和活动，这方面发生了一场革命。可以充分利用 AI 和 ML 的一个重要领域是市场数据管理。

“这基本上将 AI 和 ML 变成了营销本身的有用工具，”NTT DATA Services 北美创新中心负责人 Theresa Kushner在 MarTech 会议上说。

通过这种方式，企业可以更好地了解与市场上正在做的事情相关的所有数据流，包括谁在购买产品和其他重要的购买趋势。

“人工智能和机器学习可以帮助你整理、组织这些信息，并以一种在你的营销计划中更容易消化的方式呈现给你，”库什纳说。

以下是如何让 AI 和 ML 在您的市场数据管理中发挥作用的三个主要步骤。

（在收集市场数据的众多方法中，一种是网络抓取，在此深入讨论。）

跨团队连接数据

数据呈指数增长。而且它不只是闲置在贵公司的数据库和数据管理平台中。 库什纳说，它通过管道输入。

她补充说：“通常，这些数据对于营销和使用它的产品部门一样重要。” “因此，使用 AI 和 ML 可以帮助您整理数据用于营销的位置、数据用于产品设计的位置、数据对财务最重要的位置等。”

因此，人工智能和机器学习可以帮助创建数据去哪里的规则。如果这些不断更新的数据在动态仪表板上可见，而不是笨拙的电子表格，这将有所帮助。

但为了开始使所有这些市场数据更易于管理，拥有数据的营销人员需要与将从中受益的其他部门联系起来。营销人员还需要与数据工程师保持密切联系。

“[数据工程师] 了解数据的来源以及如何将其从一个系统转换到另一个系统，数据在哪里存档或不存档，”库什纳解释说。

因为他们知道数据的所有来源，所以数据工程师也是第一个检查任何数据质量问题的人。

深入挖掘：您是否为 AI 和 ML 应用了正确的模型？

评估 AI 和 ML 可以在哪些方面解决问题

由于所有这些市场数据都来自不同的来源，营销人员将这些点连接起来一直是一个挑战。通常情况下，数据工程师是手动进入的，并确保重要的财务和产品数据在均匀的基础上进行比较。

因此，这些劳动密集型功能可以被确定为人工智能和机器学习工具可以帮助提高市场数据管理效率的领域。

“人工智能和机器学习可以检测到这些缺陷模式，可以说，并为你纠正它们，”库什纳说。

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一旦确定了这些区域，就可以在可以使用 AI 和 ML 的地方放置一个程序，这样数据人员就不必亲自去检查每个数据点。

一个简单的例子是服务信息存储在组织内的多个位置。在某些地方，数据可能被标记为服务，但在其他地方，这些数据可能被保存为产品数据。使用算法来识别和整合这些看似不同的数据集可能是人工智能可以解决的一个非常重要的业务问题。

对于这种情况，或任何其他使用 AI 的市场数据管理程序，请确保将问题包含在报告中。这样，领导层将能够从报告中了解存在的问题以及如何使用 AI 和 ML 来解决它。

“你需要报告来确保你已经确定了对企业最重要的问题……以便企业明白这对他们来说非常有价值，”库什纳说。

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