如何使用人工智能和機器學習來促進營銷數據管理
已發表: 2022-11-11營銷人員如何使用人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 來幫助大規模執行智能策略和活動，這方面發生了一場革命。 可以充分利用 AI 和 ML 的一個重要領域是市場數據管理。
“這基本上將 AI 和 ML 變成了營銷本身的有用工具，”NTT DATA Services 北美創新中心負責人 Theresa Kushner在 MarTech 會議上說。
通過這種方式，企業可以更好地了解與市場上正在做的事情相關的所有數據流，包括誰在購買產品和其他重要的購買趨勢。
“人工智能和機器學習可以幫助你整理、組織這些信息，並以一種在你的營銷計劃中更容易消化的方式呈現給你，”庫什納說。
以下是如何讓 AI 和 ML 在您的市場數據管理中發揮作用的三個主要步驟。
（在收集市場數據的眾多方法中，一種是網絡抓取，在此深入討論。）
跨團隊連接數據
數據呈指數增長。 而且它不只是閒置在貴公司的數據庫和數據管理平台中。 庫什納說，它通過管道輸入。
她補充說：“通常，這些數據對於營銷和使用它的產品部門一樣重要。” “因此，使用 AI 和 ML 可以幫助您整理數據用於營銷的位置、數據用於產品設計的位置、數據對財務最重要的位置等。”
因此，人工智能和機器學習可以幫助創建數據去哪裡的規則。 如果這些不斷更新的數據在動態儀表板上可見，而不是笨拙的電子表格，這將有所幫助。
但為了開始使所有這些市場數據更易於管理，擁有數據的營銷人員需要與將從中受益的其他部門聯繫起來。 營銷人員還需要與數據工程師保持密切聯繫。
“[數據工程師] 了解數據的來源以及如何將其從一個系統轉換到另一個系統，數據在哪裡存檔或不存檔，”庫什納解釋說。
因為他們知道數據的所有來源，所以數據工程師也是第一個檢查任何數據質量問題的人。
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評估 AI 和 ML 可以在哪些方面解決問題
由於所有這些市場數據都來自不同的來源，營銷人員將這些點連接起來一直是一個挑戰。 通常情況下，數據工程師是手動進入的，並確保重要的財務和產品數據在均勻的基礎上進行比較。
因此，這些勞動密集型功能可以被確定為人工智能和機器學習工具可以幫助提高市場數據管理效率的領域。
“人工智能和機器學習可以檢測到這些缺陷模式，可以說，並為你糾正它們，”庫什納說。
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實施報告支持的關鍵計劃以顯示進度
一旦確定了這些區域，就可以在可以使用 AI 和 ML 的地方放置一個程序，這樣數據人員就不必親自去檢查每個數據點。
一個簡單的例子是服務信息存儲在組織內的多個位置。 在某些地方，數據可能被標記為服務，但在其他地方，這些數據可能被保存為產品數據。 使用算法來識別和整合這些看似不同的數據集可能是人工智能可以解決的一個非常重要的業務問題。
對於這種情況，或任何其他使用 AI 的市場數據管理程序，請確保將問題包含在報告中。 這樣，領導層將能夠從報告中了解存在的問題以及如何使用 AI 和 ML 來解決它。
“你需要報告來確保你已經確定了對企業最重要的問題……以便企業明白這對他們來說非常有價值，”庫什納說。
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