Ottimizzazione basata sui dati: il ruolo fondamentale dell'IA nel martech

In un mondo sempre più basato sui dati, è estremamente utile acquisire e dare un senso ai dati di marketing, comprese le informazioni su utenti, account, contatti, acquisti, download, clic sui collegamenti, invio di moduli, riproduzioni video, transazioni e così via. Sebbene questi dati sugli eventi di primo livello possano sembrare tutto ciò di cui un esperto esperto di marketing avrebbe bisogno, sono i metadati, ovvero i dati sugli eventi, a fornire il contesto più prezioso. I metadati possono essere più rivelatori dei dati degli eventi stessi se raccolti e analizzati in forma aggregata. Ma ci sono così tanti dati disponibili in questi giorni che possono causare la paralisi. È qui che entra in gioco l'intelligenza artificiale: i professionisti del marketing devono diventare sempre più abili nell'utilizzo di tecnologie avanzate per rendere funzionali i dati.

L'ascesa dell'IA nel marketing

Abbiamo assistito a un aumento costante nell'uso dell'intelligenza artificiale in tutti i settori: il marketing non è diverso. Alcune delle più grandi aziende del mondo si affidano all'intelligenza artificiale per tutti i tipi di motivi, ma nel martech mantiene promesse che porteranno ancora più interruzioni al settore.

L'applicazione di algoritmi, apprendimento automatico e intelligenza artificiale per risolvere le principali sfide di marketing, ad esempio attribuzione, raccolta di informazioni, flussi di lavoro predittivi e suggerimenti per le campagne, consentirà al settore di commercializzare meglio, con meno soldi, più successo e clienti più felici.

Due anni fa, quando si stimava che il volume di dati generati in tutto il mondo ammontasse a 2,5 quintilioni di byte al giorno, l'industria prevedeva che entro quest'anno, il 2020, ogni individuo sulla terra avrebbe generato 1,7 MB di dati ogni secondo di ogni giorno.

Anche se non sappiamo dove si trovi effettivamente quel numero oggi, probabilmente è stato spinto ancora più in alto a causa della pandemia globale. Quello che sappiamo è che gli strumenti di analisi legacy non sono abbastanza in grado di assimilare la quantità di dati creati negli stack martech di oggi per dargli un senso.

Ci sono più di 8.000 diverse aziende che sviluppano software nello spazio e tutti i dati che le accompagnano. Sebbene la crescita dell'ecosistema sia stata potenziante, è anche una maledizione.

Ecco perché si dovrebbe dare un premio alle soluzioni di integrazione e gestione dei dati. Per gran parte del settore, uno dei problemi fondamentali è riunire i dati in modo efficiente ed efficace.

In un ambiente di marketing multicanale o omnicanale, il modo in cui sviluppi informazioni fruibili da una serie di diverse campagne di marketing è una delle cose che separa un buon marketer da un grande marketer.

Un grande esperto di marketing sa come ottimizzare le campagne, come sfruttare i dati storici e come utilizzare le informazioni di marketing per mappare dove spendere il prossimo dollaro per un impatto ottimale.

AI nell'ottimizzazione cross-channel

La densità dei dati è una componente importante dell'intelligenza artificiale.

Mentre le aziende Big Tech hanno una densità di dati sufficiente per costruire algoritmi predittivi, allo stesso modo le aziende più piccole devono essere più intraprendenti per seguire l'esempio. La raccolta di dati sufficienti getterà le basi per iniziare a costruire i propri algoritmi di ottimizzazione del marketing.

Tuttavia, la vera sfida non è l'ottimizzazione in-channel. Piuttosto, è tutto il resto, come l'ottimizzazione cross-channel, che è un problema molto più interessante da risolvere. E i metadati giocano un ruolo importante.

La capacità di comprendere i dati a livello globale, regionale e locale, nonché i tipi più funzionali di campagne per diversi tipi di attività, è di fondamentale importanza per fornire risultati ottimizzati e creare meno sprechi tra i canali.

Sfruttare gli strumenti di intelligenza artificiale per automatizzare i dati

Combinare i dati da tutti i canali di marketing – social, e-mail, mobile, location-based, app-based, mirati o retargeting, PPC o SEM – e attingere a capacità di gestione dei dati che possono aiutare a organizzare, analizzare e creare intelligence da questi canali è fondamentale passo nello sviluppo di uno stack di marketing funzionale e unificato.

La raccolta, l'aggregazione e l'immagazzinamento dei dati non sono un problema che i professionisti del marketing devono risolvere: lascia questo compito alle società di software. Il problema più grande è analizzare e identificare le tendenze chiave di questi canali e dei loro dati.

Ciò avviene in un processo in due fasi: in primo luogo, determinare quali soluzioni offrono un modo rapido e conveniente per riunire i dati necessari e, in secondo luogo, formare la visione del mercato per sapere dove stanno emergendo le tendenze e l'esperto per sapere come comunicarle a parti interessate.

Esistono modi per automatizzare le integrazioni e le attività di data warehousing, creazione e gestione gerarchica in pochi minuti.

Indipendentemente da ciò, ci sono aziende che stanno ancora cercando di risolvere questo problema da sole, in un modo lento, goffo, costoso, antiquato e soggetto a errori, facendo le proprie integrazioni e talvolta assumendo un'altra azienda per creare i propri data warehouse.

Questo approccio non sosterrà un vantaggio competitivo. Non devi essere una mega azienda per capirlo o per trarre vantaggio dalle intuizioni che possono essere ricavate dai metadati della campagna.

Una volta che ti rendi conto che puoi portare lo stesso livello di intuizione, analisi e intelligenza al tavolo utilizzando tecnologie ampiamente accessibili al marketer di tutti i giorni, livella il campo di gioco del marketing di alto valore in modi che promuovono l'agilità, l'efficacia e l'esperienza di marketing di indipendenti consulenti e agenzie, nonché marchi di piccole e medie dimensioni, franchising e società di media insieme alle loro controparti aziendali.

Daryl McNutt è Senior Vice President, Marketing per TapClicks , con responsabilità per lo sviluppo e l'esecuzione di iniziative di crescita per la piattaforma delle operazioni di marketing dell'azienda. Un dirigente esperto, dinamico e ben realizzato con oltre 20 anni di esperienza nella tecnologia digitale e nella pubblicità, Daryl porta a TapClicks una combinazione di talenti tra marketing, analisi, ricerca e business intelligence e una storia di leadership in startup innovative, grandi agenzie e i migliori marchi di consumo.