2018年、データは新たな洞察経済を刺激します

データインサイト

の見通し 人工知能 (AI)すべてを変えることは、2017年にマーケティング界でかなりの話題を生み出しました、そしてそれは2018年とそれ以降も続くでしょう。 のような革新 Salesforce EinsteinCRM向けの最初の包括的なAIは、営業担当者に顧客のニーズに対する前例のない洞察を提供し、サポートエージェントが顧客が問題を認識する前に問題を解決するのを支援し、マーケティングがこれまで不可能だった程度にエクスペリエンスをパーソナライズできるようにします。

これらの開発は、ほとんど気付かれずに起こっているシフトの最先端です:の出現 インサイトエコノミー。 産業時代が製造業中心の生産経済の到来を告げたように、情報化時代はインサイト経済を推進しており、データが燃料を提供しています。 最高のAIツールは、生データを実用的な洞察に変換できます。

ただし、AIは高度に洗練されていますが、その核となるのはソフトウェアプログラムであり、入力されるデータが不完全または不正確であると、出力の品質が低下することを覚えておくことが重要です。 AIの約束を果たすために、マーケターはデータをコンパイルし、標準を適用し、情報を更新し、必要に応じてデータをクリーンアップする方法を見つける必要があります。

データ品質を識別し、データを洞察に変換できることは非常に重要です。 インサイトエコノミーは新たな現象ですが、それを推進するために必要な燃料は明らかです。それは高品質のデータです。 今後XNUMX年間で、ゲームを変える洞察を生成するために必要なデータ品質を達成するために、このようなXNUMXつのステップのプロセスを実装する企業が増えるでしょう。

  1. ステップ1:計画 —マーケターは、履歴データを使用してこのステップで計画を作成し、販売と協力して目標を特定し、目標を達成するために必要な平均取引サイズ、リード量、および速度を決定します。 次に、過去のパフォーマンスに基づいてコンバージョン率を決定し、現在の目標を達成するために何をする必要があるか(たとえば、生成するリードの数、最適な販売サイクルなど)を特定します。
  2. ステップ2:達成— このステップでは、マーケターはキャンペーンのパフォーマンスを評価して、目標に向けた進捗状況を評価し、洞察を推測します。 このようにして、データを洞察に変換してフィードバックループを作成できます。 この一例は、eコマースプラットフォームが提供する「あなたも好きかもしれない」製品の推奨事項です。これは、新しいデータが流入すると更新されます。
  3. ステップ3:最適化— 名前が示すように、このステップには、マーケティングと販売の間の引き継ぎなど、プロセスの継続的な改善が含まれます。 新しい情報が届くと、プロセスを最適化しているマーケターは注意深いレビューを行い、結果を改善するために使用できる手法を特定します。 プロセスが調整され、結果が測定されます。
  4. ステップ4:評価 —この重要なステップでは、マーケターはプログラムを評価し、どのキャンペーンが最高の利益を生み出したかを見つけます。 彼らは、チャネル、メッセージング、およびその他の要因を調べてROIを決定し、どのアプローチが最も成功したかに基づいて将来のキャンペーンを計画できるようにします。 このステップで収集された知識は、データによって生成された洞察から得られます。

より多くのビジネスリーダーがインサイトエコノミーへの移行を認識しているので、CRMプラットフォームなどの記録システムでデータを統合し、これらの手順を適用し始める企業を探してください。 AIはマーケティングの進化における重要なコンポーネントですが、意図したとおりに機能するには防弾データが必要です。つまり、販売とマーケティングには単一のデータの真実が必要です。

販売とマーケティングが共通のソリューションスタックを使用する場合、チームは上記の手順を使用してより緊密に連携し、データ品質を絶えず向上させ、ますます価値のある洞察を生み出すことができます。 Salesforceのような中央システムでキャンペーンの影響を示し、データにアクセスする機能は、マーケティングの信頼性を高め、チームの営業とのコラボレーションを強化します。

そのため、2018年が始まると、企業はAIソリューションを探し続けます。 これは前向きな一歩です。アインシュタインのようなAIテクノロジーの可能性は本当に驚くべきものです。 ただし、データがAIを促進することを覚えておくことが重要です。 データの中心的な役割を認識し、品質を向上させるためにこれらのXNUMXつのステップのような意識的な戦略を使用する人々は、インサイトエコノミーが出現し続けるにつれて繁栄します。

どう思いますか?

このサイトはAkismetを使用して迷惑メールを減らします。 コメントの処理方法を学ぶ.