U 2018. godini podaci će potaknuti ekonomiju novih uvida

Uvid u podatke

Mogućnost umjetna inteligencija (AI) promjena svega stvorila je popriličnu buku u marketinškim krugovima u 2017. godini, a to će se nastaviti u 2018. godini i godinama pred nama. 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 do stupnja koji prije nije bio moguć.

Ti su razvoji vodeći rub pomaka koji se događa gotovo neprimjetno: pojava Uvidi Ekonomija. Baš kao što je industrijsko doba pokrenulo proizvodnu ekonomiju usmjerenu na proizvodnju, informacijsko doba pokreće ekonomiju uvida, a podaci pružaju gorivo. Najbolji AI alati mogu pretvoriti sirove podatke u uvide koji se mogu iskoristiti.

No 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 netočni, kvaliteta rezultata bit će smanjena. Da bi ispunili obećanje AI-a, trgovci moraju pronaći način za prikupljanje podataka, primjenu standarda, ažuriranje podataka i čišćenje podataka prema potrebi.

Od vitalne je važnosti biti u stanju prepoznati kvalitetu podataka i pretvoriti ih u uvide. Iako je ekonomija uvida fenomen u nastajanju, gorivo potrebno za njegovo kretanje naprijed je jasno: visokokvalitetni podaci. Tijekom nadolazeće godine više će tvrtki implementirati ovakve procese u četiri koraka kako bi postiglo kvalitetu podataka koja im je potrebna 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 olova i brzinu potrebnu za postizanje ciljeva. Zatim određuju stope pretvorbe na temelju prošlih performansi i određuju što trebaju učiniti (npr. Koliko potencijalnih kupaca generiraju, optimalan prodajni ciklus itd.) Kako bi se ispunili trenutni ciljevi.
  2. Korak 2: Postizanje - U ovom koraku marketinški stručnjaci procjenjuju izvedbu 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 za to su preporuke za proizvode „možda će vam se svidjeti“ koje pružaju platforme za e-trgovinu, a koje se ažuriraju kako se unose novi podaci.
  3. Korak 3: Optimizacija - Kao što i samo ime govori, ovaj korak uključuje kontinuirano poboljšanje procesa, poput prijenosa 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, a rezultati mjere.
  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 ROI kako bi mogli planirati buduće kampanje na temelju toga koji se pristup pokazao najuspješnijim. Znanje prikupljeno u ovom koraku dolazi iz uvida stvorenih podacima.

Kako sve više poslovnih čelnika uočava prelazak na ekonomiju uvida, potražite tvrtke da započnu objedinjavati podatke na sustavima 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 prodaja i marketing trebaju jedan izvor istine podataka.

Kada prodaja i marketing koriste zajednički paket rješenja, timovi mogu usko surađivati, koristeći gore opisane korake za stalno povećanje kvalitete podataka - i stvaranje sve vrijednijih uvida. Sposobnost demonstriranja utjecaja kampanje i pristup podacima na središnjem sustavu poput Salesforcea daje vjerodostojnost marketingu i poboljšava suradnju tima s prodajom.

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

Što vi mislite?

Ova web stranica koristi Akismet za smanjenje neželjene pošte. Saznajte kako se podaci vašeg komentara obrađuju.