Маркетинг на базе искусственного интеллекта: использование собственных и сторонних поведенческих данных для повышения эффективности использования ИИ - дайджест статьи

Forrester опубликовал отчет о синергии поведенческих данных и искусственного интеллекта на службе B2B-маркетинга. Согласно отчету, одним из ключей к успеху является качество собственных данных организации. При этом 32% глобальных маркетологов ссылаются на плохие данные как на препятствие для эффективности.

В отчете выделены некоторые наборы данных, на которых организациям, использующим ИИ, следует сфокусироваться, чтобы пересмотреть поведенческие данные и повысить эффективность своей работы, в том числе:

  • Назначенные данные - назначая ИИ для записи фирмографических и демографических данных, организации могут определять предпочтения, потребности и цели покупателя для более персонализированного покупательского опыта;
  • Наблюдаемые данные - запись конкретных заявлений и действий покупателя при взаимодействии с веб-сайтом бренда, страницей в социальных сетях и т.п. Может повысить эффективность маркетинга и продаж, поскольку ИИ записывает ключевую информацию и предоставляет рекомендации для успешного взаимодействия с покупателем;
  • Предполагаемые данные (намерения) - этот набор данных, основанный на прогнозировании, использует назначенные и наблюдаемые данные для автоматического предоставления прогнозов и рекомендуемых действий, которые необходимо предпринять, что позволяет организациям определять намерение покупки и принимать соответствующие стратегические решения.
«Типичная проблема, с которой сталкиваются маркетологи, это управление данными, - отметил Стивен Кейси, главный аналитик Forrester, в интервью Demand Gen Report, - У них просто слишком много плохих данных из слишком большого количества источников. Они не очищены, они не унифицированы. Пока вы не очистите данные, у вас будет плохое топливо для вашего ИИ».

Полностью со статьей Demand Gen Report можно ознакомиться здесь.