數據驅動的優化：人工智能在營銷技術中的關鍵作用

在一個日益由數據驅動的世界中，捕獲和理解營銷數據具有巨大的價值，包括有關用戶、帳戶、聯繫人、購買、下載、鏈接點擊、表單提交、視頻播放、交易等的信息。 雖然這種頂級事件數據似乎是精明的營銷人員所需要的一切，但正是元數據（有關事件數據的數據）為其提供了最有價值的上下文。 在匯總收集和分析時，元數據可能比事件數據本身更具啟發性。 但是，這些天可用的數據太多了，它可能會導致癱瘓。 這就是人工智能的用武之地——營銷人員需要越來越擅長使用先進技術來使數據發揮作用。

人工智能在營銷領域的興起

我們一直在看到跨行業使用人工智能的穩步增長——營銷也不例外。 一些世界上最大的公司出於各種原因依賴人工智能，但在 martech，它有望給行業帶來更大的破壞。

應用算法、機器學習和人工智能來解決主要的營銷挑戰——例如歸因、情報收集、預測工作流和活動建議——將使該行業能夠更好地營銷，以更少的錢、更多的成功和更快樂的客戶。

兩年前，當全球產生的數據量估計為每天 2.5 億字節的數據時，該行業預測到今年，即 2020 年，地球上的每個人每秒將產生 1.7 MB 的數據。日。

雖然我們不知道今天這個數字的實際情況，但由於全球大流行，它可能被推得更高。 我們所知道的是，傳統的分析工具不足以攝取當今 martech 堆棧中創建的大量數據來理解它。

有超過 8,000 家不同的公司在該領域開發軟件以及與之配套的所有數據。 雖然生態系統的增長一直在賦予權力，但它也是一種詛咒。

這就是為什麼應該重視數據集成和管理解決方案的原因。 對於大部分行業而言，基本問題之一是高效地將數據整合在一起。

在多渠道或全渠道營銷環境中，您如何從一系列不同的營銷活動中獲得可操作的洞察力是區分優秀營銷人員和優秀營銷人員的重要因素之一。

優秀的營銷人員知道如何優化營銷活動、如何利用歷史數據，以及如何使用營銷情報來規劃下一筆花費在哪里以獲得最佳影響。

跨渠道優化中的人工智能

數據密度是人工智能的重要組成部分。

雖然大型科技公司有足夠的數據密度來構建預測算法，但小型公司同樣需要更足智多謀才能效仿。 收集足夠的數據將為開始構建自己的營銷優化算法奠定基礎。

然而，真正的挑戰不是渠道內優化。 相反，它是其他一切，比如跨渠道優化，這是一個更有趣的問題需要解決。 元數據發揮著重要作用。

了解全球、區域和地方層面的數據以及針對不同類型企業的最實用的活動類型的能力，對於提供優化的結果和減少跨渠道浪費至關重要。

利用人工智能工具自動化數據

結合來自所有營銷渠道的數據——社交、電子郵件、移動、基於位置、基於應用程序、有針對性或重新定位、PPC 或 SEM——並利用可以幫助組織、分析和創建來自這些渠道的情報的數據管理功能是至關重要的開發功能性、統一的營銷堆棧的步驟。

數據收集、聚合和倉儲不是營銷人員需要解決的問題——把這留給軟件公司。 更大的問題是從這些渠道及其數據中分析和識別關鍵趨勢。

這是一個兩步過程——首先，確定哪些解決方案提供了一種快速、經濟的方式來將必要的數據整合在一起，其次，形成市場願景以了解趨勢在哪裡出現，並精明地知道如何將它們傳達給利益相關者。

有多種方法可以在幾分鐘內自動執行集成以及數據倉庫、創建和分層管理任務。

無論如何，有些公司仍然試圖以一種緩慢、笨拙、昂貴、老式且容易出錯的方式自己解決這個問題——進行自己的集成，有時還聘請另一家公司來創建他們的數據倉庫。

這種方法不會保持競爭優勢。 您不必成為大型企業即可了解這一點或從營銷活動元數據所驅動的洞察中受益。

一旦您意識到您可以使用日常營銷人員廣泛使用的技術將相同水平的洞察力、分析和情報帶到桌面上，它就會以促進獨立營銷人員的敏捷性、有效性和營銷精明的方式來平衡高價值的營銷競爭環境。顧問和代理機構以及中小型品牌、特許經營和媒體公司以及他們的企業同行。

達里爾麥克納特是高級副總裁，營銷TapClicks，與發展和增長計劃的執行，為公司的營銷業務平台的責任。 Daryl 是一位經驗豐富、充滿活力且成就卓著的高級管理人員，在數字技術和廣告領域擁有 20 多年的經驗，他為 TapClicks 帶來了營銷、分析、研究和商業智能方面的人才以及在創新初創公司、大型機構的領導歷史和頂級消費品牌。