データ駆動型の最適化:マーテックにおけるAIの重要な役割

公開: 2020-06-11

30秒の要約:

  • アルゴリズム、機械学習、AIを適用して、アトリビューション、インテリジェンス収集、予測ワークフロー、キャンペーンの提案などの主要なマーケティングの課題を解決することで、業界はより少ないお金でより多くの成功を収め、より幸せな顧客を獲得できるようになります。
  • グローバル、地域、ローカルレベルでデータを理解するAIの能力、およびさまざまなタイプのビジネス向けの最も機能的な種類のキャンペーンは、最適化された結果を提供し、チャネル全体で無駄を減らすために基本的に重要です。
  • データの収集、集約、および保管は、マーケターが解決する必要のある問題ではありません。これはソフトウェア会社に任せてください。 より大きな問題は、これらのチャネルとそのデータからの主要な傾向を分析および特定することです。
  • これは2段階のプロセスで行われます。1つは、必要なデータをまとめるための迅速で手頃な方法を提供するソリューションを決定すること、もう1つは、トレンドが出現している場所を知るための市場ビジョンを形成し、それらを伝達する方法を知ることに精通していることです。利害関係者。
  • 日常のマーケティング担当者が広くアクセスできるAIを使用して、同じレベルの洞察、分析、インテリジェンスをテーブルにもたらすことができることに気付くと、独立系の俊敏性、有効性、マーケティングに精通した方法で、価値の高いマーケティングの場を平準化します。コンサルタントや代理店、中小規模のブランド、フランチャイズ、メディア企業、およびそれらの企業の対応企業。

ますますデータ主導の世界では、ユーザー、アカウント、連絡先、購入、ダウンロード、リンククリック、フォーム送信、ビデオ再生、トランザクションなどの情報を含むマーケティングデータをキャプチャして理解することに大きな価値があります。 このトップレベルのイベントデータは、知識豊富なマーケティング担当者が必要とするすべてのもののように見えるかもしれませんが、最も価値のあるコンテキストを提供するのはメタデータ(イベントデータに関するデータ)です。 メタデータは、まとめて収集および分析すると、イベントデータ自体よりも明らかになる可能性があります。 しかし、最近は非常に多くのデータが利用可能であるため、麻痺を引き起こす可能性があります。 そこでAIが登場します。マーケターは、データを機能させるために高度なテクノロジーを使用することにますます熟練する必要があります。

マーケティングにおけるAIの台頭

業界全体で人工知能の使用が着実に増加しています。マーケティングも例外ではありません。 世界最大の企業の中には、さまざまな理由でAIに依存しているものもありますが、マーテックでは、業界にさらに混乱をもたらす可能性があります。

アルゴリズム、機械学習、AIを適用して、アトリビューション、インテリジェンス収集、予測ワークフロー、キャンペーンの提案などの主要なマーケティングの課題を解決することで、業界はより少ないお金でより多くの成功を収め、より幸せな顧客を獲得できるようになります。

2年前、世界中で生成されたデータの量が1日あたり2.5兆バイトという驚異的な量であると推定されたとき、業界は、2020年までに、地球上のすべての個人が毎秒1.7MBのデータを生成すると予測しました。日。

その数が実際に今日どこにあるのかはわかりませんが、世界的大流行の結果としてさらに高くなっている可能性があります。 私たちが知っていることは、レガシー分析ツールは、今日のマーテックスタックで作成されているデータの量を取り込んでそれを理解するのに十分な能力がないということです。

この分野でソフトウェアを開発している8,000以上の異なる企業があり、それらに付随するすべてのデータがあります。 生態系の成長は力を与えてきましたが、それは呪いでもあります。

そのため、データ統合および管理ソリューションを重視する必要があります。 業界の多くにとって、基本的な問題の1つは、データを効率的かつ効果的にまとめることです。

マルチチャネルまたはオムニチャネルのマ​​ーケティング環境では、さまざまなマーケティングキャンペーンから実用的な洞察をどのように開発するかが、優れたマーケティング担当者と優れたマーケティング担当者を区別するものの1つです。

優れたマーケティング担当者は、キャンペーンを最適化する方法、履歴データを活用する方法、マーケティングインテリジェンスを使用して、最適な効果を得るために次のドルをどこに費やすかをマッピングする方法を知っています。

クロスチャネル最適化におけるAI

データ密度は人工知能の重要な要素です。

ビッグテック企業は予測アルゴリズムを構築するのに十分なデータ密度を持っていますが、中小企業も同様にそれに追随するためにより機知に富む必要があります。 十分なデータを収集することで、独自のマーケティング最適化アルゴリズムの構築を開始するための基礎が築かれます。

ただし、本当の課題はチャネル内の最適化ではありません。 むしろ、クロスチャネル最適化のように、解決すべきはるかに興味深い問題です。 そして、メタデータは大きな役割を果たします。

グローバル、リージョナル、ローカルレベルのデータを理解する能力、およびさまざまなタイプのビジネス向けの最も機能的な種類のキャンペーンは、最適化された結果を提供し、チャネル全体で無駄を減らすために基本的に重要です。

AIツールを活用してデータを自動化

ソーシャル、メール、モバイル、ロケーションベース、アプリベース、ターゲットまたはリターゲット、PPCまたはSEMのすべてのマーケティングチャネルからのデータを組み合わせ、これらのチャネルからインテリジェンスを整理、分析、作成するのに役立つデータ管理機能を活用することが重要です。機能的で統一されたマーケティングスタックを開発するステップ。

データの収集、集約、および保管は、マーケターが解決する必要のある問題ではありません。これはソフトウェア会社に任せてください。 より大きな問題は、これらのチャネルとそのデータからの主要な傾向を分析および特定することです。

これは2段階のプロセスで行われます。1つは、必要なデータをまとめるための迅速で手頃な方法を提供するソリューションを決定すること、もう1つは、トレンドが出現している場所を知るための市場ビジョンを形成し、それらを伝達する方法を知ることに精通していることです。利害関係者。

統合だけでなく、データウェアハウジング、作成、および階層管理タスクを数分で自動化する方法があります。

とにかく、この問題を自分たちで解決しようとしている企業があります。それは、遅く、不格好で、高価で、古風で、エラーが発生しやすい方法です。独自の統合を行い、場合によっては別の企業を雇ってデータウェアハウスを作成します。

そのアプローチは競争上の優位性を維持しません。 これを理解したり、キャンペーンのメタデータから導き出せる洞察から利益を得たりするために、巨大企業である必要はありません。

日常のマーケティング担当者が広く利用できるテクノロジーを使用して、同じレベルの洞察、分析、インテリジェンスをテーブルにもたらすことができることに気付くと、独立系の俊敏性、有効性、マーケティングに精通した方法で、価値の高いマーケティングの場を平準化します。コンサルタントや代理店、中小規模のブランド、フランチャイズ、メディア企業、およびそれらの企業の対応企業。

ダリルMcNuttは、同社のマーケティング活動のプラットフォームのための成長イニシアチブの開発と実行のために責任を持って、TapClicksのために上級副社長、マーケティングです Darylは、デジタルテクノロジーと広告で20年以上の経験を持つ、経験豊富でダイナミックで実績のあるシニアエグゼクティブであり、マーケティング、分析、リサーチ、ビジネスインテリジェンス全体の才能と、革新的な新興企業、大規模な代理店でのリーダーシップの歴史を組み合わせてTapClicksにもたらします。とトップの消費者ブランド。