AIによって強化されたCDPが、マーケティングデータと真のマーケティングインテリジェンスの間のギャップをどのように埋めているか

現在のCDPランドスケープには、それぞれに異なる長所と短所を備えた多数のエンタープライズプラットフォームが含まれています。 CDPの人気はここ数年上昇しており、いくつかのベンダーがCDPを買収して、デジタルエクスペリエンススイートの機能をさらに強化しています。 最近の例は、AcquiaによるAgilOneIncの購入です。

興味深いことに、その強力な性質にもかかわらず、私たち全員が利用できる標準のCDPモデルは1つもありませんでした。 各CDPは、特定の目的を念頭に置いて、または統合する必要がある固有のソフトウェア環境向けに設計されています。

クライアントは、ブランドの現在の戦略計画に合わせてパーソナライズおよびカスタマイズすることを望んでいることがよくあります。 一部のCDPは、収集したデータを使用してマーケティングの問題のサブセットを解決するだけですが、必ずしもすべてを使用するわけではありません。

マーケティング企業に最適なCDPを選択することを常に困難にしているのは、この非常にユニークなことです。これは、それらをまったく使用していないブランドがまだかなりの数ある理由を主に説明しています。

実際、Researchscapeの調査によると、マーケターの46％だけが複数の接続されたチャネルからデータを収集しており、27％はデータチャネルがまったく接続されていないと報告しています。 これは未開発のデータが多く、別々のビジネスサイロに格納されており、無駄になっています。

しかし、それがすべての変化です。 人工知能（AI）と機械学習（ML）を使用して、CDPが「素晴らしいが必須ではない」リストから飛び出し、必須の広告申込情報として次のマーケティング予算に入るのを期待しています。

その理由を見てみましょう。

なぜCDPなのか？ なぜAI？

それらの違いにもかかわらず、これらの個々のデータ処理プラットフォームは、お客様の適度に正確なデータプロファイルをレンダリングする機能に優れています。 いくつかは、より良い、断片化されていないデータなどを受け取るため、一般的に他のものよりも堅牢で効果的であることが証明されています。

もちろん、生データと確かなマーケティングインテリジェンスの間には常に深い隔たりがあり、CDPは通常さまざまな結果をもたらしてきました。

幸いなことに、CDPエコシステムへのAIの導入のおかげで、顧客データプロファイルの豊富さと正確さがさらに向上しようとしています。

AIが注入されたアプリケーションは、複雑でデータ集約型の顧客のユースケースを解決するプロセスにインテリジェンスと非常に必要な自動化の両方を提供するように設定されています。

パーソナライズが実りある顧客体験の必須要素であることは間違いありません。 AIを活用したCDPは、理想的には、すべての顧客のタッチポイントからのデータにアクセスできます。

顧客ごとにデジタル指紋全体を作成し、最終的にはすべての気まぐれを予測し、適切な提案で応答することができます。

AIを活用したCDP：クリアなディープブルーのデータファウンテン

多くの場合、組織はデータにアクセスするために部門のサイロを分解するという堂々とした課題に直面しており、データウェアハウスであろうとデータレイクであろうと、常に一元化されたデータストアが設置されているとは限りません。

顧客のタッチポイントとチャネルは、どの顧客データをどのように使用できるかを法制化するプライバシー法とデータ規制と同時に出現し続けています。

データのホーディングは、企業全体の活動を阻害するだけでなく、法的な影響をもたらす可能性もあります。そのため、奇妙なことに、マーケターはシステム全体のデータネットワークの新しいゲートキーパーを見つけ始めています。

しかし、これはマーケターとそのAIを活用したCDPに、より多くの情報を提供するので良いことです。

予測分析を使用して、機械学習を備えたCDPは、顧客の行動の率直なスナップショットを投稿します。これにより、マーケティング担当者は、セールスジャーニー全体を通じてリアルタイムで顧客と関わりを持つことができます。

これは、彼らが聞きたいと思っているターゲットメッセージを、彼らが対処したいチャネルで、彼らが対処したいときに送信することを意味します。 これは、顧客がセールスファネルの出口に向かっているのと同じように、顧客に顔を向けさせることを意味します。 そして最終的には、これは他の人をその目標到達プロセスにうまく導入することを意味します。

MLおよびAIを利用したCDPを使用すると、このプロセスは基本的に初期設定後に実行されます。

十分に実行されたデータ準備計画とデジタルエコシステムへの統合により、AL / MLを利用したCDPは、連続する各キャンペーンからより多くのデータが収集されるため、効果的に学習できるようになります。

販売だけでなく、顧客とブランドとの関係のあらゆる側面に関連するデータをレンダリングします。

結論

ソーシャルメディア、オンラインコミュニティ、電子メールキャンペーン、カスタマーサービスコールセンター、店内、モバイルデバイスなど、複数のタッチポイントを通じて顧客がブランドに関与するようになり、顧客データの量は飛躍的に急増しました。

このデータは価値が高すぎて、さまざまなビジネスサイロに閉じ込められたままになりません。これは、AIを活用したCDPを使用することで、データが最終的にギャップを埋め、販売とロイヤルティを促進するサービス可能なビジネスインテリジェンスになるためです。

CDPの使用は、すべての企業が今すぐ検討する必要がある、または漏れのある販売ファネルと減少する顧客基盤に取り残される必要がある革新的なゲームチェンジャーです。

Dan Drapeauは、大手デジタルトランスフォーメーションエージェンシーであるBlue FountainMediaのテクノロジー責任者です。