Важность качества данных в маркетинге в эпоху GenAI

Недавнее исследование выявило, что руководители отделов маркетинга (CMO) по всему миру оптимистично настроены относительно будущих возможностей GenAI по повышению продуктивности и созданию конкурентных преимуществ. Семьдесят процентов уже используют GenAI, а 19 процентов тестируют его. Основные области исследования включают персонализацию (67%), создание контента (49%) и сегментацию рынка (41%).

Однако для многих потребительских брендов разрыв между ожиданиями и реальностью остается значительным. Маркетологи, мечтающие о бесшовном, волшебном взаимодействии с клиентами, должны признать, что эффективность ИИ напрямую зависит от качества используемых данных. Без этого ИИ не сможет показать ожидаемые результаты, оставляя маркетологов с менее чем волшебной реальностью.

Подумаем о маркетинге с использованием ИИ на примере магазина спортивной одежды и товаров для активного отдыха. Представим, что я — клиент, планирующий свою ежегодную зимнюю лыжную поездку и решивший воспользоваться ИИ-консьержем для покупок. Из-за разрозненных данных о мне, которые разбросаны по различным системам бренда, ИИ не может создать полноценный образ моего профиля и предлагает неактуальные рекомендации, что заставляет меня обратиться в другой магазин.

Теперь представим, что ИИ-консьерж работает на основе точных, объединенных данных, включающих полную историю моих взаимодействий с брендом. В этом случае система предлагает мне персонализированные и точные рекомендации, что значительно повышает мою лояльность и вероятность покупки.

Решение проблемы качества данных начинается с создания единой основы данных о клиентах, что является сложной задачей из-за масштаба и сложности данных. Использование ИИ для объединения данных может помочь создать точные профили клиентов, что, в свою очередь, повышает эффективность маркетинговых стратегий на основе ИИ.

Лучшее качество данных приводит к лучшим результатам в маркетинге на основе ИИ, что помогает брендам создавать неповторимый клиентский опыт, повышать операционную эффективность и снижать затраты на вычисления.