Yapay zeka destekli CDP'ler, pazarlama verileri ile gerçek pazarlama zekası arasındaki boşluğu nasıl kapatıyor?

Mevcut CDP ortamı, her biri farklı güçlü ve zayıf yönlerle donatılmış bir dizi kurumsal platform içermektedir. CDP popülaritesinde son birkaç yılda bir artış oldu ve birkaç satıcı, dijital deneyim paketinin yeteneklerini daha da artırmak için CDP'leri satın aldı. Yakın tarihli bir örnek, Acquia'nın AgilOne Inc.'i satın alması olmuştur.

Unutulmaması gereken şey, güçlü doğalarına rağmen, hepimizin yararlanabileceği tek bir standart CDP modeli olmamıştır. Her CDP, belirli hedefler göz önünde bulundurularak veya entegre edilmesi gereken benzersiz yazılım ortamları için tasarlanmıştır.

Müşteriler genellikle markalarının mevcut stratejik planına uyacak şekilde kişiselleştirilmelerini ve özelleştirilmelerini ister. Bazı CDP'ler toplanan verileri yalnızca pazarlama sorunlarının bir alt kümesini çözmek için kullanır, ancak hepsini değil.

Pazarlama girişiminiz için en iyi CDP'yi seçmeyi her zaman zorlaştıran işte bu benzersizliktir ve bu, hala neden onları hiç kullanmayan çok sayıda marka olduğunu büyük ölçüde açıklamaktadır.

Aslında, Researchscape tarafından yapılan bir araştırmaya göre, pazarlamacıların yalnızca %46'sı birbirine bağlı birkaç kanaldan veri topluyor ve %27'si herhangi bir bağlantılı veri kanalına sahip olmadığını bildiriyor. Bu, ayrı iş silolarında barındırılan ve boşa gidecek çok sayıda kullanılmayan veri.

Ama bu tamamen değişimle ilgili. Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) kullanarak, görücü CDP'lerin "güzel ama gerekli değil" listesinden atlayıp bir sonraki pazarlama bütçenize zorunlu satır öğesi olarak geçmesini istiyoruz.

Nedenine bakalım.

Neden CDP'ler? Neden AI?

Farklılıklarına rağmen, bu bireysel veri işleme platformları, müşterilerimizin makul ölçüde doğru veri profillerini oluşturma becerisinde mükemmeldir. Bazıları daha iyi, daha az parçalanmış veri ve daha fazlasını aldıkları için diğerlerinden daha sağlam ve etkili olduğunu kanıtlıyor.

Tabii ki, ham veriler ile sağlam pazarlama zekası arasında her zaman derin bir uçurum olmuştur ve CDP'lerin tipik olarak karışık sonuçlara sahip olduğu yer burasıdır.

İyi haber şu ki, yapay zekanın CDP ekosistemine dahil edilmesi sayesinde müşteri veri profillerinin zenginliği ve doğruluğu daha da artmak üzere.

Yapay zeka destekli uygulamalar, karmaşık, yoğun verili müşteri kullanım durumlarını çözme sürecine hem zeka hem de çok ihtiyaç duyulan otomasyonu sağlayacak şekilde ayarlanmıştır.

Kişiselleştirmenin verimli bir müşteri deneyiminin zorunlu bileşeni olduğuna şüphe yok. Yapay zeka destekli bir CDP, ideal olarak, tüm müşteri temas noktalarından gelen verilere erişime sahip olacaktır.

Her müşteri için eksiksiz bir dijital parmak izi geliştirilebilir, sonuçta her hevesini tahmin eder ve uygun bir teklifle yanıt verir.

Yapay zeka destekli CDP'ler: Açık, koyu mavi bir veri kaynağı

Çoğu zaman, kuruluşlar verilere erişmek için departman silolarını parçalamak gibi zorlu bir görevle karşı karşıya kalırlar ve ister veri ambarı ister veri gölü olsun, her zaman merkezi bir veri deposuna sahip olmazlar.

Müşteri temas noktaları ve kanalları, gizlilik yasaları ve hangi müşteri verilerinin nasıl kullanılabileceğini düzenleyen veri düzenlemeleriyle eş zamanlı olarak ortaya çıkmaya devam ediyor.

Hording verileri yalnızca kuruluş genelindeki faaliyetleri boğmakla kalmaz, aynı zamanda yasal sonuçları da olabilir; bu nedenle, garip bir şekilde, pazarlamacılar kendilerini sistem çapında veri ağlarının yeni kapı bekçileri bulmaya başlıyor.

Ancak bu, pazarlamacılara ve yapay zeka destekli CDP'lerine oynamaları için daha fazla bilgi sağladığı için iyi bir şeydir.

Tahmine dayalı analitiği kullanarak, makine öğrenimine sahip CDP'ler, müşteri davranışının samimi bir görüntüsünü yayınlayarak, pazarlamacılar olarak satış yolculuğu boyunca onlarla gerçek zamanlı olarak etkileşim kurmanıza olanak tanır.

Bu, onlara duymak istedikleri hedefe yönelik mesajları, kendilerine hitap edilmek istedikleri bir kanalda, kendilerine hitap edilmek istedikleri zamanda göndermek anlamına gelir. Bu, müşteriyi satış hunisinden çıkışa doğru yönelirken karşı karşıya gelmeye zorlamak anlamına gelir. Ve nihayetinde bu, başkalarını bu huniye başarılı bir şekilde dahil etmek anlamına gelir.

Makine öğrenimi ve yapay zeka destekli CDP'ler ile bu süreç, esasen ilk kurulumdan sonra kendi kendine çalışacaktır.

İyi yürütülen bir veri hazırlığı planı ve dijital ekosisteminize entegrasyon ile, AL/ML ile güçlendirilmiş CDP'ler, birbirini takip eden her kampanyadan daha fazla veri toplandıkça etkili bir şekilde öğrenebilecekler.

Yalnızca satışlarla ilgili değil, müşterinin markanızla olan ilişkisinin tüm yönleriyle ilgili verileri oluşturma.

Çözüm

Sosyal medya, çevrimiçi topluluklar, e-posta kampanyası, müşteri hizmetleri çağrı merkezleri, mağaza içi ve mobil cihazlar dahil olmak üzere birden fazla temas noktası aracılığıyla markanızla etkileşime geçen müşterilerle, müşteri verilerinin hacmi katlanarak arttı.

Bu veriler, çeşitli iş silolarında kilitli kalamayacak kadar değerlidir, çünkü yapay zeka destekli CDP'leri kullanarak, veriler sonunda boşluğu kapatabilir ve satışları ve sadakati artıracak hizmet verilebilir iş zekası haline gelebilir.

CDP'lerin kullanımı, her işletmenin şu anda dikkate alması veya sızdıran satış hunileri ve azalan bir müşteri tabanının arkasında bırakılması gereken dönüştürücü bir oyun değiştiricidir.

Dan Drapeau, önde gelen bir dijital dönüşüm ajansı olan Blue Fountain Media'da Teknoloji Başkanıdır .