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营销人员,你在浪费你的数据

数据对营销成功从来都不重要。公司正在努力运用最新的分析来推动所有领域的改进。
好消息是,大多数消费者愿意提供数据,给出正确的条件。事实上,Acxiom公司2018年的一项调查发现,58%的美国人愿意向一家公司提供一些数据,如果他们知道自己从中得到了什么。再加上人工智能分析方法的兴起,我们应该期待业务洞察力和精明的、数据驱动的决策的稳步增长。
充分利用数据
首先,如果你还没有使用人工智能,你应该是。根据Demandbase的数据,早在2016年,80%的B2B营销人员认为到2020年,人工智能将在该行业中发挥重要作用。
然而,并非所有公司都在最大化AI方法来进行数据收集和分析。只有26%的市场营销人员有信心使用人工智能,而此时只有10%的市场营销人员将人工智能应用到他们的策略中。
然而,AI为营销人员打开了一个全新的可能性领域。例如,零售商可以使用人工智能来分析每周的SKU性能数据,从而允许商店对促销进行微调,以获得最佳效果。而且由于人工智能能够实时分析客户的行为,所以它能够促使自动化系统足够快地做出响应,从而对消费者行为产生有利的影响。这不仅在零售业,而且在银行业、电信业、娱乐业以及许多其他领域都有重要的应用。
数据点思考
由于这些原因和更多,充分利用您的数据是至关重要的,以提高整体性能。这三种策略应该推动您的数据和AI集成的方法。
1.让你的团队做艰苦的思考。
人工智能可以提供自适应和定制的用户体验,其速度和精度是人类客户服务代表无法实现的。尤其是因为软件可以连接来自各种来源的客户数据——社交媒体和网站使用是最大的两个来源——人工智能可以帮助放置和修改广告的方式与特定用户匹配并形成他们的购买决策。
但在人事方面,这实际上是个好消息,因为你需要你的人力营销人员把他们的精力分配到诸如确定长期战略和设计客户体验之类的事情上。正如Mindshare全球首席执行长兼首席数字官Norm Johnston所言,“媒体人工智能的迅速发展将使我们的员工能够专注于创新和智能,而不是重复和报道。”
2.在产品中建立数据收集。
在您的产品的初始设计中,无论是物理对象还是应用程序,您都应该考虑从终端用户收集数据的方法。例如,一些网站要求访问者注册并共享个人数据(例如连接LinkedIn或脸谱网帐户)以充分利用他们的网站。
记住数据并不总是仅仅是消费者行为数据。人工智能机器也收集诸如语音模式之类的数据,这对于语音识别软件的迭代改进是至关重要的。CMOS,反过来,使用语音识别产品,如Alexa和西丽指导和改善客户体验。例如,现代最近与谷歌合作,将谷歌家用语音助手整合到其豪华创世纪品牌中。司机可以启动和锁定他们的汽车,并要求导航帮助,所有不按下任何按钮。这是一个顾客和营销者的梦想。
3.保持你的数据干净整洁。
在人工智能机器上很容易被遗忘,只需尽可能快地扔尽可能多的数据。在某些情况下,营销人员收集了太多的错误数据;在其他情况下,他们还没有收集到足够的数据。但质量往往比数量更重要。
正如Manifold的董事总经理和机器学习负责人Sourav Dey所说:“记住AI不确定性原理。当数据丢失、不完整或脏乱时,您将无法从您的AI中得到多少价值。最终,该公司使用来自其数据集的300多个潜在预测特性创建了客户预测工具,并且这些工具允许注册中心在客户注册后几天内估计其客户的生命周期价值
对于AI系统来说,Excel必须对相关数据进行培训。为了产生最有用的结果,人类应该对一些数据进行排序,以确保这些数据能够代表他们试图分析的任何内容。任何多余的东西,如HTML标签或随机乱码,都需要删除。
市场营销人员委托他们的团队进行深入的思考,帮助将传入数据的管道构建到产品和服务中,并确保清理他们收集的数据,这将在市场上获得显著的优势。那些早起并不断优化这些系统的人,可以期待未来几年的回报。
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