数据驱动的优化：人工智能在营销技术中的关键作用

在一个日益由数据驱动的世界中，捕获和理解营销数据具有巨大的价值，包括有关用户、帐户、联系人、购买、下载、链接点击、表单提交、视频播放、交易等的信息。 虽然这种顶级事件数据似乎是精明的营销人员所需要的一切，但正是元数据（有关事件数据的数据）为其提供了最有价值的上下文。 在汇总收集和分析时，元数据可能比事件数据本身更具启发性。 但是，这些天可用的数据太多了，它可能会导致瘫痪。 这就是人工智能的用武之地——营销人员需要越来越擅长使用先进技术来使数据发挥作用。

人工智能在营销领域的兴起

我们一直在看到跨行业使用人工智能的稳步增长——营销也不例外。 一些世界上最大的公司出于各种原因依赖人工智能，但在 martech，它有望给行业带来更大的破坏。

应用算法、机器学习和人工智能来解决主要的营销挑战——例如归因、情报收集、预测工作流和活动建议——将使该行业能够更好地营销，以更少的钱、更多的成功和更快乐的客户。

两年前，当全球产生的数据量估计为每天 2.5 亿字节的数据时，该行业预测到今年，即 2020 年，地球上的每个人每秒将产生 1.7 MB 的数据。日。

虽然我们不知道今天这个数字的实际情况，但由于全球大流行，它可能被推得更高。 我们所知道的是，传统的分析工具不足以摄取当今 martech 堆栈中创建的大量数据来理解它。

有超过 8,000 家不同的公司在该领域开发软件以及与之配套的所有数据。 虽然生态系统的增长一直在赋予权力，但它也是一种诅咒。

这就是为什么应该重视数据集成和管理解决方案的原因。 对于大部分行业而言，基本问题之一是高效地将数据整合在一起。

在多渠道或全渠道营销环境中，您如何从一系列不同的营销活动中获得可操作的洞察力是区分优秀营销人员和优秀营销人员的重要因素之一。

优秀的营销人员知道如何优化营销活动、如何利用历史数据，以及如何使用营销情报来规划下一笔花费在哪里以获得最佳影响。

跨渠道优化中的人工智能

数据密度是人工智能的重要组成部分。

虽然大型科技公司有足够的数据密度来构建预测算法，但小型公司同样需要更足智多谋才能效仿。 收集足够的数据将为开始构建自己的营销优化算法奠定基础。

然而，真正的挑战不是渠道内优化。 相反，它是其他一切，比如跨渠道优化，这是一个更有趣的问题需要解决。 元数据发挥着重要作用。

了解全球、区域和地方层面的数据以及针对不同类型企业的最实用的活动类型的能力，对于提供优化的结果和减少跨渠道浪费至关重要。

利用人工智能工具自动化数据

结合来自所有营销渠道的数据——社交、电子邮件、移动、基于位置、基于应用程序、有针对性或重新定位、PPC 或 SEM——并利用可以帮助组织、分析和创建来自这些渠道的情报的数据管理功能是至关重要的开发功能性、统一的营销堆栈的步骤。

数据收集、聚合和仓储不是营销人员需要解决的问题——把这留给软件公司。 更大的问题是从这些渠道及其数据中分析和识别关键趋势。

这是一个两步过程——首先，确定哪些解决方案提供了一种快速、经济的方式来将必要的数据整合在一起，其次，形成市场愿景以了解趋势在哪里出现，并精明地知道如何将它们传达给利益相关者。

有多种方法可以在几分钟内自动执行集成以及数据仓库、创建和分层管理任务。

无论如何，有些公司仍然试图以一种缓慢、笨拙、昂贵、老式且容易出错的方式自己解决这个问题——进行自己的集成，有时还聘请另一家公司来创建他们的数据仓库。

这种方法不会保持竞争优势。 您不必成为大型企业即可了解这一点或从营销活动元数据所驱动的洞察中受益。

一旦您意识到您可以使用日常营销人员广泛使用的技术将相同水平的洞察力、分析和情报带到桌面上，它就会以促进独立营销人员的敏捷性、有效性和营销精明的方式来平衡高价值的营销竞争环境。顾问和代理机构以及中小型品牌、特许经营和媒体公司以及他们的企业同行。

达里尔麦克纳特是高级副总裁，营销TapClicks，与发展和增长计划的执行，为公司的营销业务平台的责任。 Daryl 是一位经验丰富、充满活力且成就卓著的高级管理人员，在数字技术和广告领域拥有 20 多年的经验，他为 TapClicks 带来了营销、分析、研究和商业智能方面的人才以及在创新初创公司、大型机构的领导历史和顶级消费品牌。