Суть
Важность данных. Высококачественные данные имеют решающее значение для точных генеративных идей и прогнозов ИИ.
Влияние персонализации. Низкое качество данных приводит к неэффективной персонализации генеративного ИИ.
Улучшение ИИ. Надежные данные поддерживают ИИ в сегментации, определении тенденций, оптимизации и автоматизации маркетинговых усилий.
Недавнее исследование CMO Survey показало, что, хотя Список рассылки потребителей в Бразилии медиа-ажиотаж вокруг генеративного ИИ находится на рекордно высоком уровне, компании используют ИИ в маркетинговых мероприятиях только в 7% случаев. Кроме того, только 10% организаций имеют большие языковые модели (LLM) в активном производстве, а 40% организаций вообще не использовали LLM.
Какие проблемы возникают при использовании ИИ в маркетинге?
Как это может быть? Что ж, вокруг генеративного ИИ все еще существует множество проблем, в том числе:
Точность и подлинность генерации контента.
Безопасность данных, используемых генеративным ИИ и LLM.
Глубина возможностей принятия решений.
Внутренние ресурсы и экспертные знания.
Хотя вокруг конечных «трансформационных» возможностей генеративного ИИ в маркетинге существует много вопросов, известно одно: приложения генеративного ИИ, размещенные в технологической экосистеме организации, настолько хороши, насколько хороша их база данных и аналитики.
Почему?
Высококачественные данные необходимы для генеративного ИИ в маркетинге для создания значимых идей и прогнозов. Низкое качество данных часто приводит к неверным выводам о контенте, аудитории и методах активации, которые должны делать решения по привлечению клиентов .
Это имеет долгосрочный отток маркетинговых стратегий и их эффективности. Данные, которые являются согласованными, хорошо сформированными и структурированными и богатыми с точки зрения профиля клиента, гарантируют, что предиктивные модели , начиная от простых моделей склонности и заканчивая более сложными моделями на основе ИИ, обучаются на единообразной информации. Повышение надежности генеративных результатов ИИ должно быть сегодня главным приоритетом для организаций.
Крупный план пчел, работающих над сотами, символизирующий сложные взаимосвязанные сети и коллективную эффективность генеративного ИИ в маркетинге, где данные и сотрудничество приводят к продуктивным результатам.
Согласованные, хорошо сформированные и структурированные данные, а также подробные данные с точки зрения профиля клиента, гарантируют, что прогностические модели, от простых моделей склонности до более сложных моделей на основе ИИ, обучаются на единообразной информации.
Jag_cz на Adobe Stock Images
Сопутствующая статья: Непредвиденные последствия использования ИИ в маркетинговых стратегиях
Без надежных данных и аналитики генеративная персонализация на основе ИИ терпит неудачу
Не секрет, что технологии взаимодействия с клиентами трансформируются, становясь все более и более ориентированными на генеративный ИИ. От подсказок о типах аудитории для создания и о том, какой контент использовать, до волшебников, сообщающих о результатах взаимодействия, и итеративных предложений — генеративный ИИ в маркетинге имеет потенциал перейти от постепенного улучшения технологий в рамках взаимодействия с клиентами к действительно преобразующему.
Однако если ваши стратегии персонализации и последующие действия основаны на данных и аналитике, которые неточно отражают поведение, предпочтения и тенденции клиентов, пострадают последующий маркетинговый контент, кампании, процессы и результаты.
