데이터 기반 최적화: 마테크에서 AI의 중요한 역할

점점 더 데이터 중심적인 세상에서 사용자, 계정, 연락처, 구매, 다운로드, 링크 클릭, 양식 제출, 비디오 재생, 거래 등에 대한 정보를 포함하여 마케팅 데이터를 캡처하고 이해하는 데 엄청난 가치가 있습니다. 이 최상위 이벤트 데이터는 정통한 마케터에게 필요한 모든 것처럼 보일 수 있지만 가장 가치 있는 컨텍스트를 제공하는 것은 이벤트 데이터에 대한 데이터인 메타데이터입니다. 종합적으로 수집 및 분석할 때 메타데이터는 이벤트 데이터 자체보다 더 많은 것을 드러낼 수 있습니다. 그러나 요즘에는 마비를 일으킬 수 있는 데이터가 너무 많습니다. 여기에 AI가 등장합니다. 마케터는 데이터를 기능적으로 만들기 위해 고급 기술을 사용하는 데 점점 더 능숙해져야 합니다.

마케팅에서 AI의 부상

우리는 산업 전반에 걸쳐 인공 지능의 사용이 꾸준히 증가하는 것을 보아 왔습니다. 마케팅도 다르지 않습니다. 세계 최대 기업 중 일부는 모든 종류의 이유로 AI에 의존하지만, 마테크에서는 업계에 더 큰 혼란을 가져올 약속을 가지고 있습니다.

주요 마케팅 과제(예: 귀속, 정보 수집, 예측 워크플로 및 캠페인 제안)를 해결하기 위해 알고리즘, 기계 학습 및 AI를 적용하면 업계에서 더 적은 비용으로 더 많은 성공을 거두고 더 행복한 고객을 위해 더 나은 마케팅을 할 수 있습니다.

2년 전 전 세계적으로 생성되는 데이터의 양이 하루에 무려 2500조 바이트로 추정되었을 때 업계에서는 2020년까지 지구상의 모든 개인이 1초에 1.7MB의 데이터를 생성할 것으로 예상했습니다. 일.

오늘날 그 숫자가 실제로 어디에 있는지는 알 수 없지만 전 세계적인 대유행의 결과로 그 수치는 훨씬 더 높아졌을 것입니다. 우리가 알고 있는 것은 레거시 분석 도구가 오늘날의 마테크 스택에서 생성되는 데이터의 양을 이해하기 위해 충분히 수집할 수 없다는 것입니다.

8,000개 이상의 서로 다른 회사가 이 공간에서 소프트웨어와 함께 사용할 모든 데이터를 개발하고 있습니다. 생태계의 성장은 힘을 실어주지만 저주이기도 합니다.

이것이 데이터 통합 ​​및 관리 솔루션에 프리미엄을 부여해야 하는 이유입니다. 대부분의 산업에서 근본적인 문제 중 하나는 데이터를 효율적이고 효과적으로 통합하는 것입니다.

다중 또는 옴니채널 마케팅 환경에서 다양한 마케팅 캠페인에서 실행 가능한 통찰력을 개발하는 방법은 훌륭한 마케터와 훌륭한 마케터를 구분하는 요소 중 하나입니다.

훌륭한 마케터는 캠페인을 최적화하는 방법, 과거 데이터를 활용하는 방법, 마케팅 인텔리전스를 사용하여 최적의 효과를 위해 다음 비용을 지출할 위치를 매핑하는 방법을 알고 있습니다.

교차 채널 최적화의 AI

데이터 밀도는 인공 지능의 중요한 구성 요소입니다.

빅 테크 기업은 예측 알고리즘을 구축하기에 충분한 데이터 밀도를 보유하고 있지만, 소규모 기업도 마찬가지로 이를 따르기 위해 더 많은 자원을 보유해야 합니다. 충분한 데이터를 수집하면 자체 마케팅 최적화 알고리즘을 구축하기 위한 토대가 됩니다.

그러나 실제 문제는 채널 내 최적화가 아닙니다. 오히려 교차 채널 최적화와 같은 다른 모든 것입니다. 해결해야 할 훨씬 더 흥미로운 문제입니다. 그리고 메타데이터가 큰 역할을 합니다.

다양한 유형의 비즈니스를 위한 가장 기능적인 유형의 캠페인뿐만 아니라 글로벌, 지역 및 로컬 수준의 데이터를 이해하는 능력은 최적화된 결과를 제공하고 채널 전반에 걸쳐 낭비를 줄이는 데 근본적으로 중요합니다.

AI 도구를 활용하여 데이터 자동화

소셜, 이메일, 모바일, 위치 기반, 앱 기반, 타겟 또는 리타겟팅, PPC 또는 SEM과 같은 모든 마케팅 채널의 데이터를 결합하고 이러한 채널에서 인텔리전스를 구성, 분석 및 생성하는 데 도움이 될 수 있는 데이터 관리 기능을 활용하는 것이 중요합니다. 기능적이고 통합된 마케팅 스택을 개발하는 단계입니다.

데이터 수집, 집계 및 웨어하우징은 마케터가 해결해야 하는 문제가 아닙니다. 이를 소프트웨어 회사에 맡기십시오. 더 큰 문제는 이러한 채널과 해당 데이터의 주요 추세를 분석하고 식별하는 것입니다.

이는 2단계 프로세스로 진행됩니다. 첫 번째는 필요한 데이터를 함께 가져올 수 있는 빠르고 저렴한 방법을 제공하는 솔루션을 결정하는 것이고, 두 번째는 트렌드가 나타나는 위치를 파악하고 트렌드를 전달하는 방법을 잘 아는 시장 비전을 형성하는 것입니다. 이해 관계자.

통합은 물론 데이터 웨어하우징, 생성 및 계층적 관리 작업을 몇 분 안에 자동화하는 방법이 있습니다.

그럼에도 불구하고 여전히 느리고, 투박하고, 비싸고, 구식이며, 오류가 발생하기 쉬운 방식으로 이 문제를 스스로 해결하려고 하는 회사가 있습니다.

이러한 접근 방식은 경쟁 우위를 유지하지 못합니다. 이를 이해하거나 캠페인 메타데이터에서 얻을 수 있는 통찰력의 이점을 얻기 위해 대기업일 필요는 없습니다.

일상적인 마케터가 광범위하게 액세스할 수 있는 기술을 사용하여 동일한 수준의 통찰력, 분석 및 인텔리전스를 테이블에 가져올 수 있다는 사실을 깨닫고 나면 독립 기업의 민첩성, 효율성 및 마케팅 지식을 촉진하는 방식으로 고부가가치 마케팅 경쟁의 장을 평정합니다. 컨설턴트 및 에이전시는 물론 중소 브랜드, 프랜차이즈 및 미디어 회사와 해당 기업이 함께 합니다.

대릴 맥넛 회사의 마케팅 운영 플랫폼을위한 개발과 성장 전략의 실행에 대한 책임, TapClicks 마케팅 수석 부사장이다. 디지털 기술 및 광고 분야에서 20년 이상의 경험을 가진 노련하고 역동적이며 잘 수행된 고위 간부인 Daryl은 TapClicks에 마케팅, 분석, 연구 및 비즈니스 인텔리전스 전반에 걸친 재능과 혁신적인 신생 기업, 대형 대행사에서 리더십의 역사를 제공합니다. 그리고 최고의 소비자 브랜드.