Автоматизация Защо маркетолозите се провалят поради големи данни - и как могат да използват AI за себе си
Независимо дали в индустрията, ИТ или маркетинга: Големите данни са мощен инструмент - с който много компании не могат да се справят. Например, най-новото проучване „Future Ready“ на дигиталната агенция Wunderman показва това в областта на маркетинга. Може да е толкова просто: Когато се използват правилно, инструментите за анализ могат да помогнат да се справите с големи данни и да откриете съкровища от данни. Освен разбирането, в момента в маркетинговите кръгове циркулират два безполезни слухове.
От една страна, що се отнася до изкуствения интелект, много търговци бързо мислят, че ще бъдат заменени от роботи, а от друга страна, че технологиите ще ги облекчат от по-голямата част от работата им и че вече не трябва да участват в изпълнението на кампанията. Време е да го почистите. ИИ може много, но не всичко. Тези, които разбират как работи, стават по-продуктивни - и си осигуряват работата в цифровото бъдеще. За да станат професионалисти по маркетинг на данни, търговците трябва да залепят тези шест бележки на екрана си:
1. Предайте всички повтарящи се задачи!
2. Опознайте целевите групи чрез данни!
Кога клиентът влиза онлайн? На кое устройство? Кога купува? Кога той просто разглежда? Данните за употреба помагат на търговците да контролират своите мерки още по-точно, защото знаят кога е най-вероятно да работят. И тук ИИ им помага - в истинския смисъл на изкуствения интелект. Автоматизмите все още не са изкуствен интелект, той започва едва когато решението се научи. Това е машинно обучение, което често се използва като синоним на ИИ.
Колкото повече данни AI решението събира за даден потребител, толкова повече закономерности извлича от него. Например решението AI в онлайн магазин за детски консумативи помни пола на детето на клиента. Той извежда възрастта на закупените продукти и предлага устройства за защита на гнездата или детска площадка своевременно, преди детето да започне да пълзи, например. Колкото по-дълго машината се учи, толкова по-ефективни правила за вземане на решения създава - които маркетологът може дори да не измисли.
3. Винаги наблюдавайте програмите!
Най-голямата грешка, която търговците правят, особено когато използват инструменти, базирани на AI, е: Те настройват автоматизираните процеси и правилата за филтриране и просто пускат програмата да работи. Важно е маркетологът да проверява отново и отново: Съвместими ли са генерираните данни с други открития?
Ако например инструментът регистрира особено голям брой кликвания върху червени обувки и автоматично показва реклама и друго съдържание, но сините се продават много по-добре, тогава правилата за филтриране трябва да бъдат променени. Може да се мисли, че архитектурата на страницата ще доведе до това потребителите да достигнат до зоната на обувките чрез червените обувки, но те изобщо не се интересуват от този избор на цветове.
Поради това добрите маркетингови пакети, които съдържат решения за изкуствен интелект, позволяват на потребителите да проверяват своите мерки и KPI в реално време. Той може с един поглед да види кое правило на филтъра се отплаща и кое не. И след това коригира, ако е необходимо.
4. Програмите не са креативни!
5. Само роботи се взират в колони с цифри!
Колкото по-обширни са събраните данни, толкова по-трудно е за търговците да ги следят. Следователно визуализацията на данните играе специална роля. Всяка точка от данни се обобщава в единица, която се подготвя визуално, например под формата на графики. По този начин се изключват данни, които са маловажни за маркетолога и обикновено причиняват объркване в безкрайните информационни листове.
Има и източници на грешки при визуализацията на данните. И тук данните трябва да се проверяват за правдоподобност и маркетолозите не трябва да са склонни да прекалено обобщават. Тъй като персонализираната комуникация се обръща към клиента възможно най-точно, за да създаде успешна връзка.
6. Изчистете инструментите!
Много компании използват най-добрия от породите подход при закупуване на инструменти. Те не искат стандартно решение от един доставчик; те винаги избират най-доброто от наличните за съответния проблем. Това не е лош подход сам по себе си - но причинява запушени работни процеси в много маркетингови отдели. В един момент предимството, което произтича от най-доброто решение във всеки отделен случай, се превръща в недостатък.
Твърде много решения правят работата ненужно сложна, тъй като работните стъпки не могат да се комбинират. И всеки нов служител често трябва да бъде обучен по различни програми. Това също така гарантира, че маркетингът, управляван от данни, наистина не тръгва. Така че търговците трябва да проверят дали могат да комбинират някои от функциите.
Например много компании използват отделно решение за бизнес разузнаване за визуализация на своите данни в допълнение към своя маркетинг пакет. Междувременно обаче има и маркетингови пакети, които вече са интегрирали визуализацията на данни.