Как найти нужные источники данных
В огромном количестве данных трудно найти ценные маркетинговые идеи, особенно сложно переработать все эти данные вручную. Машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) в этом отношении вышли на первый план. 92% компаний увеличили свои инвестиции в ИИ и big data в этом году. Но первопроходцы признают, что им все еще приходится самостоятельно «управлять данными». В чем проблема такого несоответствия между инвестициями и ощутимыми результатами?
Введение в работу искусственного интеллекта – это процесс, который требует создания прочной основы. Для начала нужно определить, какие источники данных вам необходимо принять во внимание для анализа, и прорисовать инфраструктуру вокруг них.
Ключом к поиску наиболее подходящих источников данных для маркетинга является умение задавать правильные вопросы.
1. Цели определят нужные вам данные
У машинного обучения и ИИ теперь есть множество вариантов использования в маркетинге. Знание того, какие результаты вы хотите получить, определит, какие данные смогут стать наиболее полезными для сбора и использования.
2. Сначала проведите аудит внутренних источников
Очевидно, у вас на руках уже есть много данных, но вам не нужен каждый их бит. На начальном этапе работы с анализом данных лучше избегать сложных задач.
3. Рассмотрение внешних источников данных
Внутренние источники данных могут помочь вам узнать, кто является вашими лучшими клиентами и как они взаимодействуют с вашим брендом. Но каждая компания в конечном итоге хочет найти больше «похожих» перспектив на других рынках. Именно тогда вы можете добавить некоторые внешние источники данных для анализа.
Лояльность и бизнес-результаты
В наше время установление лояльности стало для брендов одной из самых трудных задач. Новое исследование лояльности и взаимодействия с клиентами компании Brand Keys представило уникальный набор данных о лояльности, эмоциональной вовлеченности и коммуникациях с брендами. Самый главный вывод, который был сделан, говорит, что данные о лояльности бренда предсказывают результаты бизнеса с исключительно высокой точностью в соответствии с трафиком, продажами и связанными с ними показателями эффективности.
Лояльность является опережающим индикатором поведения потребителей в будущем. Чем больше вовлечен потребитель, тем более позитивно он поведет себя в отношении покупки и рекомендации бренда. Компании, которые делают лояльность и эмоциональную вовлеченность стратегическим приоритетом, всегда значатся в списке лидеров и, что более важно, обязательно появляются в списках покупок потребителей.
Разрыв между доверием к данным и их качеством
Новое исследование, проведенное компанией Syncsort, занимающейся разработкой программного обеспечения для обработки данных, исследовало качество данных компаний и их доверие к этим данным. Хотя большинство респондентов оценили качество данных своей организации как «хорошее» (38%) или «очень хорошее» (27%), опрос выявил разрыв в понимании качества данных и доверия к ним, а также в том, как они влияют на бизнес-решения. Тремя основными проблемами, с которыми сталкиваются компании при обеспечении высокого качества данных, были названы использование множества источников данных (70%), применение процессов управления данными (50%) и объемы данных (48%). Последствия низкого качества данных могут быть самыми разными: от неудовлетворенности клиентов до препятствий на пути внедрения новых технологий. 25% респондентов, которые сообщили о неоптимальном качестве данных, говорят, что они, в итоге, помешали их компаниям внедрить новые технологии и методы (такие как ИИ, машинное обучение и блокчейн). Только 16% респондентов уверены, что они не подают неверные данные в приложения ИИ и машинного обучения.
Классическая фраза «из мусора в мусор» давно используется для описания важности качества данных. Недостаточно хорошее качество данных является серьезным препятствием для бизнеса, особенно в использовании технологий искусственного интеллекта и машинного обучения.