Оптимизация на основе данных: критическая роль искусственного интеллекта в маркетинге

В мире, который все больше ориентируется на данные, огромная ценность приобретает сбор и анализ маркетинговых данных, включая информацию о пользователях, учетных записях, контактах, покупках, загрузках, переходах по ссылкам, отправке форм, воспроизведении видео, транзакциях и т. Д. Хотя данные о событиях верхнего уровня могут показаться всем, что может понадобиться опытному маркетологу, именно метаданные - данные о данных события - придают им наиболее ценный контекст. Метаданные могут быть более информативными, чем сами данные о событиях, когда они собираются и анализируются в совокупности. Но в наши дни доступно так много данных, что это может вызвать паралич. И здесь на помощь приходит ИИ - маркетологам необходимо все больше разбираться в использовании передовых технологий для обеспечения функциональности данных.

Рост ИИ в маркетинге

Мы наблюдаем неуклонный рост использования искусственного интеллекта в различных отраслях, и маркетинг не исключение. Некоторые из крупнейших мировых компаний полагаются на ИИ по разным причинам, но в сфере маркетинга он дает обещания, которые принесут еще больше потрясений отрасли.

Применение алгоритмов, машинного обучения и искусственного интеллекта для решения основных маркетинговых задач - например, атрибуции, сбора информации, прогнозных рабочих процессов и предложений для кампаний - позволит отрасли лучше продвигать рынок с меньшими затратами, большим успехом и более счастливыми клиентами.

Два года назад, когда объем данных, генерируемых во всем мире, оценивался в ошеломляющие 2,5 квинтиллиона байтов данных в день, отрасль прогнозировала, что к этому, 2020 году, каждый человек на Земле будет генерировать 1,7 МБ данных каждую секунду. день.

Хотя мы не знаем, где это число на самом деле сегодня, оно, вероятно, еще больше увеличилось в результате глобальной пандемии. Что мы действительно знаем, так это то, что унаследованные инструменты аналитики не способны воспринимать объем данных, создаваемых в современных стеках martech, чтобы понять их смысл.

В этой сфере более 8000 различных компаний, разрабатывающих программное обеспечение и все необходимые данные. Хотя рост экосистемы расширяет возможности, это также проклятие.

Вот почему следует уделять особое внимание решениям для интеграции и управления данными. Для большей части отрасли одной из фундаментальных проблем является эффективное и действенное объединение данных.

В многоканальной или многоканальной маркетинговой среде то, как вы разрабатываете действенные идеи на основе ряда различных маркетинговых кампаний, - это одна из вещей, которая отличает хорошего маркетолога от отличного маркетолога.

Хороший маркетолог знает, как оптимизировать кампании, как использовать исторические данные и как использовать маркетинговую аналитику, чтобы определить, куда потратить свой следующий доллар для оптимального воздействия.

ИИ в кросс-канальной оптимизации

Плотность данных - важный компонент искусственного интеллекта.

В то время как крупные технологические компании обладают достаточной плотностью данных для создания алгоритмов прогнозирования, более мелкие компании также должны быть более изобретательными, чтобы последовать их примеру. Сбор достаточного количества данных заложит основу для создания собственных алгоритмов маркетинговой оптимизации.

Однако настоящая проблема не в внутриканальной оптимизации. Скорее всего, это все остальное, например, многоканальная оптимизация, которая является гораздо более интересной проблемой для решения. И метаданные играют большую роль.

Способность понимать данные на глобальном, региональном и локальном уровнях, а также наиболее функциональные виды кампаний для различных типов бизнеса принципиально важна для достижения оптимальных результатов и сокращения потерь по каналам.

Использование инструментов искусственного интеллекта для автоматизации данных

Объединение данных из всех маркетинговых каналов - социальных сетей, электронной почты, мобильных, на основе местоположения, приложений, таргетинга или ретаргетинга, PPC или SEM - и использование возможностей управления данными, которые могут помочь организовать, проанализировать и создать информацию из этих каналов, является критически важным. шаг в разработке функционального единого маркетингового стека.

Сбор, агрегация и хранение данных - это не проблема, которую маркетологи должны решать - оставьте это компаниям-разработчикам программного обеспечения. Более серьезная проблема заключается в анализе и выявлении ключевых тенденций по этим каналам и их данным.

Это происходит в два этапа: во-первых, определяется, какие решения предлагают быстрый и доступный способ собрать необходимые данные, а во-вторых, формируется видение рынка, чтобы знать, где появляются тенденции, и умение знать, как их сообщить. заинтересованные стороны.

Есть способы автоматизировать интеграцию, а также задачи хранения данных, создания и иерархического управления за считанные минуты.

Тем не менее, есть компании, которые все еще пытаются решить эту проблему самостоятельно, медленным, неуклюжим, дорогим, старомодным и подверженным ошибкам способом - выполняя собственные интеграции и иногда нанимая другую компанию для создания своих хранилищ данных.

Такой подход не обеспечит конкурентного преимущества. Необязательно быть мегакорпорацией, чтобы понять это или извлечь выгоду из аналитических данных, которые можно получить на основе метаданных кампании.

Как только вы поймете, что можете использовать тот же уровень понимания, аналитики и интеллекта, используя технологии, широко доступные для повседневного маркетолога, это выравнивает игровое поле для ценных маркетинговых инструментов таким образом, чтобы способствовать гибкости, эффективности и маркетинговой смекалке независимых консультанты и агентства, а также малые и средние бренды, франшизы и медиа-компании, а также их корпоративные партнеры.

Дэрил МакНатт - старший вице-президент по маркетингу TapClicks , отвечающий за разработку и реализацию инициатив по развитию платформы маркетинговых операций компании. Опытный, динамичный и высокообразованный руководитель с более чем 20-летним опытом работы в цифровых технологиях и рекламе, Дэрил привносит в TapClicks свои таланты в области маркетинга, аналитики, исследований и бизнес-аналитики, а также историю лидерства в инновационных стартапах и крупных агентствах. и ведущие потребительские бренды.