U 2018. godini podaci će podstaći ekonomiju novih uvida

Data Insights

Izgledi za umjetne inteligencije (AI) promjena svega stvorila je popriličnu buku u marketinškim krugovima u 2017. godini, a to će se nastaviti u 2018. i godinama koje dolaze. Inovacije poput Salesforce Einstein, prvi sveobuhvatni AI za CRM, pružit će profesionalcima prodaje neviđeni uvid u potrebe kupaca, pomoći agentima za podršku u rješavanju problema prije nego što ih kupci uopće uoče i omogućiti marketingu da personalizira iskustva u mjeri koja prije nije bila moguća.

Ovi su događaji vodeća oštrica pomaka koji se odvija gotovo neprimjetno: pojava Uvid u ekonomiju. Baš kao što je industrijsko doba pokrenulo proizvodnu ekonomiju fokusiranu na proizvodnju, informatičko doba pokreće ekonomiju uvida, a podaci pružaju gorivo. Najbolji AI alati mogu pretvoriti sirove podatke u uvide koji se mogu iskoristiti.

Ali važno je imati na umu da, iako je u svojoj osnovi vrlo sofisticiran, AI je softverski program i ako su podaci koji se u njega unose nepotpuni ili netačni, kvalitet rezultata će se smanjiti. Da bi ispunili obećanje AI-a, trgovci moraju pronaći način za prikupljanje podataka, primjenu standarda, ažuriranje podataka i čišćenje podataka po potrebi.

Od vitalne je važnosti biti u stanju prepoznati kvalitet podataka i pretvoriti ih u uvide. Iako je ekonomija uvida fenomen u nastajanju, gorivo potrebno za njegovo pokretanje je jasno: visokokvalitetni podaci. Tokom naredne godine, više kompanija će implementirati ovakve procese u četiri koraka kako bi postiglo kvalitet podataka koji su im potrebni za stvaranje uvida koji mijenjaju igru:

  1. Korak 1: Planiranje - Marketinški stručnjaci koriste povijesne podatke za izradu planova u ovom koraku, radeći s prodajom kako bi identificirali ciljeve i odredili prosječnu veličinu posla, količinu potencijalnog kupca i brzinu potrebnu za postizanje ciljeva. Zatim određuju stope konverzije na osnovu prošlih performansi i određuju šta trebaju učiniti (npr. Koliko potencijalnih kupaca generiraju, optimalan prodajni ciklus, itd.) Da bi ispunili trenutne ciljeve.
  2. Korak 2: Postizanje - U ovom koraku marketinški stručnjaci procjenjuju učinak kampanje kako bi odmjerili svoj napredak prema ciljevima i zaključili uvide. Na taj način mogu pretvoriti podatke u uvide kako bi stvorili povratnu spregu. Jedan od primjera ovoga su preporuke za proizvode „možda će vam se svidjeti“ koje pružaju platforme za e-trgovinu, a koje se ažuriraju u toku novih tokova podataka.
  3. Korak 3: Optimizacija - Kao što i samo ime govori, ovaj korak uključuje kontinuirano poboljšanje procesa, poput primopredaje između marketinga i prodaje. Kako dolaze nove informacije, trgovci koji optimiziraju procese pažljivo pregledavaju i identificiraju tehnike koje mogu koristiti za poboljšanje rezultata. Procesi se prilagođavaju i mjere se rezultati.
  4. Korak 4: Procjena - U ovom ključnom koraku marketinški stručnjaci procjenjuju svoje programe i otkrivaju koje su kampanje generirale najveći povrat. Oni proučavaju kanale, razmjenu poruka i druge čimbenike kako bi odredili povrat ulaganja kako bi mogli planirati buduće kampanje na osnovu toga koji se pristup pokazao najuspješnijim. Znanje prikupljeno u ovom koraku dolazi iz uvida proizvedenog iz podataka.

Kako sve više poslovnih lidera opaža prelazak na ekonomiju uvida, tražite da kompanije počnu objedinjavati podatke o sistemima evidencije poput njihove CRM platforme i primjenjuju ove korake. AI je važna komponenta u evoluciji marketinga, ali zahtijeva neprobojne podatke da bi radili kako je predviđeno, što znači da je prodaji i marketingu potreban jedan izvor istine podataka.

Kada prodaja i marketing koriste zajednički paket rješenja, timovi mogu usko surađivati, koristeći prethodno opisane korake, za stalno povećanje kvaliteta podataka - i stvaranje sve vrijednijih uvida. Sposobnost demonstriranja uticaja kampanje i pristupa podacima na centralnom sistemu kao što je Salesforce daje vjerodostojnost marketingu i poboljšava suradnju tima s prodajom.

Dakle, kako se 2018. godina bude razvijala, kompanije će i dalje tražiti AI rješenja. To je pozitivan korak - mogućnosti AI tehnologija poput Einsteina zaista su nevjerovatne. Ali važno je zapamtiti da podaci potiču AI. Oni koji prepoznaju središnju ulogu podataka i koriste svjesnu strategiju poput ova četiri koraka za poboljšanje kvaliteta napredovat će kako se ekonomija uvida nastavlja razvijati.

Šta ti misliš?

Ova stranica koristi Akismet kako bi smanjila neželjenu poštu. Saznajte kako se podaci vašeg komentara obrađuju.