Nel 2018, i dati alimenteranno l'emergente economia insight

Approfondimenti sui dati

La prospettiva di intelligenza artificiale (AI) cambiare tutto ha generato un notevole entusiasmo nei circoli di marketing nel 2017 e ciò continuerà nel 2018 e negli anni a venire. Innovazioni come Salesforce Einstein, la prima IA completa per CRM, fornirà ai professionisti delle vendite informazioni senza precedenti sulle esigenze dei clienti, aiuterà gli agenti a risolvere i problemi prima ancora che i clienti li percepiscano e consentirà al marketing di personalizzare le esperienze a un livello che prima non era possibile.

Questi sviluppi sono la punta di diamante di un cambiamento che sta avvenendo in modo quasi impercettibile: l'emergere del Approfondimenti Economia. Proprio come l'era industriale ha inaugurato un'economia di produzione incentrata sulla produzione, l'era dell'informazione sta guidando la Insights Economy, con i dati che forniscono il carburante. I migliori strumenti di intelligenza artificiale possono trasformare i dati grezzi in informazioni utilizzabili.

Ma è importante tenere presente che, sebbene sia altamente sofisticato, al suo interno l'AI è un programma software e se i dati in esso inseriti sono incompleti o imprecisi, la qualità dell'output sarà ridotta. Per mantenere la promessa dell'IA, i professionisti del marketing devono trovare un modo per compilare dati, applicare standard, aggiornare le informazioni e ripulire i dati come appropriato.

È di vitale importanza essere in grado di identificare la qualità dei dati e convertire i dati in approfondimenti. Sebbene Insights Economy sia un fenomeno emergente, il carburante necessario per portarlo avanti è chiaro: dati di alta qualità. Nel corso del prossimo anno, più aziende implementeranno processi in quattro fasi come questo per ottenere la qualità dei dati di cui hanno bisogno per generare intuizioni rivoluzionarie:

  1. Passaggio 1: pianificazione - I marketer utilizzano i dati storici per creare piani in questa fase, collaborando con le vendite per identificare gli obiettivi e determinare la dimensione media dell'operazione, il volume di lead e la velocità necessari per raggiungere gli obiettivi. Quindi, determinano i tassi di conversione in base alle prestazioni passate e individuano ciò che devono fare (ad es. Quanti lead generare, ciclo di vendita ottimale, ecc.) Per raggiungere gli obiettivi attuali.
  2. Fase 2: raggiungimento - In questa fase, i professionisti del marketing valutano il rendimento della campagna per misurare i progressi verso gli obiettivi e dedurre informazioni. In questo modo, possono convertire i dati in approfondimenti per creare un ciclo di feedback. Un esempio di ciò sono i consigli sui prodotti "che potrebbero piacerti anche" forniti dalle piattaforme di e-commerce, che vengono aggiornati man mano che entrano nuovi dati.
  3. Passaggio 3: ottimizzazione - Come suggerisce il nome, questo passaggio comporta il miglioramento continuo dei processi, come il passaggio di consegne tra marketing e vendite. Man mano che arrivano nuove informazioni, i professionisti del marketing che stanno ottimizzando i processi conducono analisi attente e identificano le tecniche che possono utilizzare per migliorare i risultati. I processi vengono adeguati e i risultati vengono misurati.
  4. Passaggio 4: valutazione - In questa fase cruciale, i professionisti del marketing valutano i loro programmi e scoprono quali campagne hanno generato i rendimenti più elevati. Esaminano i canali, la messaggistica e altri fattori per determinare il ROI in modo da poter pianificare le campagne future in base a quale approccio si è rivelato più efficace. La conoscenza raccolta in questa fase proviene dalle intuizioni prodotte dai dati.

Man mano che sempre più leader aziendali percepiscono il passaggio alla Insights Economy, cerca le aziende che inizino a consolidare i dati su sistemi di registrazione come la loro piattaforma CRM e ad applicare questi passaggi. L'intelligenza artificiale è una componente importante nell'evoluzione del marketing, ma richiede dati a prova di proiettile per funzionare come previsto, il che significa che le vendite e il marketing hanno bisogno di un'unica fonte di dati attendibili.

Quando le vendite e il marketing utilizzano uno stack di soluzioni comune, i team possono collaborare più strettamente, utilizzando i passaggi descritti sopra per aumentare costantemente la qualità dei dati e generare informazioni sempre più preziose. La capacità di dimostrare l'impatto della campagna e accedere ai dati su un sistema centrale come Salesforce conferisce credibilità al marketing e migliora la collaborazione del team con le vendite.

Quindi, nel corso del 2018, le aziende continueranno a cercare soluzioni AI. È un passo positivo: le possibilità con le tecnologie AI come Einstein sono davvero sorprendenti. Ma è importante ricordare che i dati alimentano l'IA. Coloro che riconoscono il ruolo centrale dei dati e utilizzano una strategia consapevole come questi quattro passaggi per migliorare la qualità prospereranno man mano che la Insights Economy continua a emergere.

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