في عام 2018 ، ستدعم البيانات اقتصاد الرؤى الناشئة

رؤى البيانات

احتمال الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) أدى تغيير كل شيء إلى إحداث ضجة كبيرة في دوائر التسويق في عام 2017 ، وسيستمر ذلك في عام 2018 والسنوات المقبلة. ابتكارات مثل Salesforce آينشتاين، أول ذكاء اصطناعي شامل لإدارة علاقات العملاء ، سيوفر لمهنيي المبيعات رؤى غير مسبوقة لاحتياجات العملاء ، ويساعد وكلاء الدعم على حل المشكلات قبل أن يدركها العملاء ، والسماح للتسويق بتخصيص التجارب إلى درجة لم تكن ممكنة من قبل.

هذه التطورات هي الطليعة الرائدة في التحول الذي يحدث بشكل غير محسوس تقريبًا: ظهور رؤى الاقتصاد. تمامًا كما بدأ العصر الصناعي في اقتصاد إنتاج يركز على التصنيع ، فإن عصر المعلومات يقود الاقتصاد البصري ، مع البيانات التي توفر الوقود. يمكن لأفضل أدوات الذكاء الاصطناعي تحويل البيانات الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ.

لكن من المهم أن تضع في اعتبارك أنه على الرغم من كونه معقدًا للغاية ، إلا أنه في جوهره ، فإن الذكاء الاصطناعي هو برنامج ، وإذا كانت البيانات التي يتم إدخالها فيه غير كاملة أو غير دقيقة ، فسيتم تقليل جودة المخرجات. للوفاء بوعد الذكاء الاصطناعي ، يحتاج المسوقون إلى إيجاد طريقة لتجميع البيانات وتطبيق المعايير وتحديث المعلومات وتنظيف البيانات حسب الاقتضاء.

من المهم للغاية أن تكون قادرًا على تحديد جودة البيانات وتحويل البيانات إلى رؤى. في حين أن Insights Economy ظاهرة ناشئة ، فإن الوقود اللازم لدفعها إلى الأمام واضح: بيانات عالية الجودة. خلال العام المقبل ، ستنفذ المزيد من الشركات عمليات من أربع خطوات مثل هذه لتحقيق جودة البيانات التي يحتاجونها لتوليد رؤى تغير قواعد اللعبة:

  1. الخطوة 1: التخطيط - يستخدم المسوقون البيانات التاريخية لإنشاء خطط في هذه الخطوة ، والعمل مع المبيعات لتحديد الأهداف وتحديد متوسط ​​حجم الصفقة وحجم العملاء المتوقعين والسرعة اللازمة لتحقيق الأهداف. بعد ذلك ، يقومون بتحديد معدلات التحويل بناءً على الأداء السابق وتحديد ما يحتاجون إلى القيام به (على سبيل المثال ، عدد العملاء المحتملين لتوليدهم ، ودورة المبيعات المثلى ، وما إلى ذلك) لتحقيق الأهداف الحالية.
  2. الخطوة الثانية: تحقيق - في هذه الخطوة ، يقوم المسوقون بتقييم أداء الحملة لقياس مدى تقدمهم نحو الأهداف واستنتاج الرؤى. بهذه الطريقة ، يمكنهم تحويل البيانات إلى رؤى لإنشاء حلقة ملاحظات. أحد الأمثلة على ذلك هو توصيات منتجات "قد تعجبك أيضًا" التي توفرها منصات التجارة الإلكترونية ، والتي يتم تحديثها مع تدفق البيانات الجديدة.
  3. الخطوة 3: التحسين - كما يوحي الاسم ، تتضمن هذه الخطوة التحسين المستمر للعمليات ، مثل التسليم بين التسويق والمبيعات. مع ورود معلومات جديدة ، يقوم المسوقون الذين يقومون بتحسين العمليات بإجراء مراجعات دقيقة وتحديد الأساليب التي يمكنهم استخدامها لتحسين النتائج. يتم تعديل العمليات وقياس النتائج.
  4. الخطوة 4: التقييم - في هذه الخطوة الحاسمة ، يقوم المسوقون بتقييم برامجهم ومعرفة الحملات التي حققت أعلى عوائد. يلقون نظرة على القنوات والرسائل وعوامل أخرى لتحديد عائد الاستثمار حتى يتمكنوا من التخطيط للحملات المستقبلية بناءً على النهج الذي أثبت نجاحه. المعرفة المستقاة في هذه الخطوة تأتي من الرؤى التي تنتجها البيانات.

نظرًا لأن المزيد من قادة الأعمال يدركون التحول إلى اقتصاد Insights ، ابحث عن الشركات لبدء دمج البيانات على أنظمة السجل مثل نظام CRM الأساسي وتطبيق هذه الخطوات. يعد الذكاء الاصطناعي مكونًا مهمًا في تطور التسويق ، ولكنه يتطلب بيانات مضادة للرصاص لتعمل على النحو المنشود ، مما يعني أن المبيعات والتسويق بحاجة إلى مصدر واحد لحقيقة البيانات.

عندما تستخدم المبيعات والتسويق مجموعة حلول مشتركة ، يمكن للفرق العمل معًا بشكل أوثق ، باستخدام الخطوات الموضحة أعلاه لزيادة جودة البيانات باستمرار - وإنشاء رؤى ذات قيمة متزايدة. تضفي القدرة على إثبات تأثير الحملة والوصول إلى البيانات على نظام مركزي مثل Salesforce مصداقية للتسويق وتعزز تعاون الفريق مع المبيعات.

لذلك ، مع حلول عام 2018 ، ستستمر الشركات في البحث عن حلول للذكاء الاصطناعي. إنها خطوة إيجابية - الاحتمالات مع تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل أينشتاين مذهلة حقًا. لكن من المهم أن نتذكر أن البيانات تغذي الذكاء الاصطناعي. أولئك الذين يدركون الدور المركزي للبيانات ويستخدمون استراتيجية واعية مثل هذه الخطوات الأربع لتحسين الجودة سوف يزدهرون مع استمرار ظهور Insights Economy.

ما رأيك؟

يستخدم هذا الموقع نظام Akismet لتقليل الرسائل الضارة. تعرف كيف تتم معالجة بيانات تعليقك.