Cómo utilizar la IA y el aprendizaje automático para mejorar la gestión de datos de marketing

La forma en que los especialistas en marketing utilizan la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para ejecutar estrategias y campañas inteligentes a escala está revolucionando. Un área clave en la que la IA y el ML pueden hacer un buen uso es la gestión de datos de mercado.

«Básicamente, esto hace que AI y ML sean una herramienta útil para el marketing en sí», dijo Theresa Kushner, directora del Centro de Innovación de América del Norte en NTT DATA Services. en la conferencia Aprendermarketing.

Esto permite a las empresas comprender mejor todos los datos entrantes relacionados con lo que sucede en los mercados, incluido quién está comprando productos y otras tendencias clave de compra.

«AI y ML pueden ayudarlo a ordenar esa información, organizarla y presentársela de una manera que la haga más digerible en su programa de marketing», dijo Kushner.

Aquí hay tres pasos principales sobre cómo usar AI y ML en su gestión de datos de mercado.

(Una de las muchas formas de recopilar datos de mercado es el raspado web, que se analiza en detalle aquí).

Conectar datos entre equipos

Los datos están creciendo exponencialmente, no solo permaneciendo inactivos en las bases de datos y las plataformas de administración de datos de su organización, sino que también están llegando a raudales, dice Kushner.

«Y, a menudo, esos datos son tan importantes para el marketing como para los departamentos de productos que los utilizan», agregó en Diseño, donde los datos son más importantes para las finanzas, etc.

Por lo tanto, AI y ML pueden ayudar a crear reglas sobre qué datos van a dónde, y ayuda cuando estos datos constantemente actualizados están visibles en un tablero dinámico, a diferencia de las hojas de cálculo torpes.

Pero para que todos estos datos de mercado sean más manejables, los especialistas en marketing que poseen los datos deben conectarse con los otros departamentos que se benefician de ellos y estar en estrecho contacto con los ingenieros de datos.

«[Data engineers] comprender de dónde provienen los datos y cómo se pueden transformar de un sistema a otro, dónde se archivan o no los datos», explicó Kushner.

Debido a que conocen todas las fuentes de datos, los ingenieros de datos también son las primeras personas en consultar sobre problemas de calidad de datos.

Profundizando: ¿Está aplicando los modelos correctos a AI y ML?

Evaluar dónde AI y ML pueden resolver problemas

Con todos estos datos de mercado provenientes de diferentes fuentes, es un desafío constante para los especialistas en marketing conectar las conexiones. A menudo, los ingenieros de datos son los que intervienen manualmente y se aseguran de que los datos financieros y de productos clave se comparen de manera consistente.

Por lo tanto, estas funciones intensivas en mano de obra pueden identificarse como áreas en las que las herramientas de IA y ML pueden ayudar a que la gestión de datos de mercado sea más eficiente.

«AI y ML pueden reconocer estos patrones de error y corregirlos por usted», dijo Kushner.

Profundice: por qué nos importa la IA en el marketing

Implementar programas clave respaldados por informes para mostrar el progreso

Una vez que se identifican estas áreas, implemente un programa que pueda usar IA y ML para que los profesionales de datos no tengan que examinar manualmente cada punto de datos.

Un ejemplo simple sería donde la información del servicio se almacena en múltiples ubicaciones dentro de la organización. En algunos lugares, los datos pueden etiquetarse como servicios, pero en otros lugares, estos datos pueden conservarse como datos de productos. Usando un algoritmo, estos conjuntos de datos aparentemente diferentes se identifican y reúnen, lo que puede ser un problema comercial muy importante que la IA puede resolver.

Para este caso, o cualquier otro programa de gestión de datos de mercado que use IA, asegúrese de que el problema esté incluido en un informe para que el liderazgo pueda utilizar el informe para comprender el problema existente y cómo la IA y el ML se utilizan para resolverlo. resolver.

«Necesitan informes para asegurarse de que haya identificado con precisión el problema más importante para la empresa… para que la empresa entienda que esto es muy valioso para ellos», dijo Kushner.

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Sobre el Autor

Chris Wood tiene más de 15 años de experiencia en reportajes como editor y periodista B2B. En DMN, se desempeñó como editor asociado y proporcionó un análisis original sobre el panorama tecnológico de marketing en evolución. Ha entrevistado a líderes en tecnología y política, incluida la directora ejecutiva de Canva, Melanie Perkins, el ex director ejecutivo de Cisco, John Chambers, y Vivek Kundra, quien fue nombrado el primer CIO federal del país por Barack Obama. Está particularmente interesado en cómo las nuevas tecnologías, incluido el lenguaje y la cadena de bloques, están revolucionando el mundo del marketing tal como lo conocemos. Moderó un panel sobre «Teatro de innovación» en el Fintech Inn en Vilnius. Además de sus informes orientados al marketing en industrias como Robotics Trends, Modern Brewery Age y AdNation News, Wood también ha escrito para KIRKUS y contribuye con ficción, crítica y poesía a varios blogs de libros importantes. Estudió inglés en la Universidad de Fairfield, nació en Springfield, Massachusetts y vive en Nueva York.

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