6 cazuri de utilizare a automatizării marketingului în care AI poate ajuta la calitatea datelor

Nota editorului: Aceasta este partea 2 a unei serii de patru părți despre modul în care AI va fi infuzată în platformele de automatizare a marketingului. Partea 1, Automatizarea marketingului AI: Cum funcționează și de ce ar trebui să le pese specialiștilor de marketing, este aici .

O mare parte a anului 2023, hype-ul AI s-a concentrat pe cazuri de utilizare a conținutului AI generativ (copie, imagine, video). Unii încă pun la îndoială impactul final al IA generativă, dar adoptarea generală indică faptul că o mare parte din atenția asupra capacităților concentrate pe conținut este justificată.

Și totuși, există o mișcare și mai profundă: infuzia de inteligență artificială în fiecare aplicație de tehnologie de marketing.

Pentru liderii martech, introducerea inteligenței artificiale în componentele de bază ale stivei, cum ar fi CRM și platformele de automatizare a marketingului (MAP), va crește acuratețea și productivitatea. În acest domeniu, concentrarea mea a fost prioritizarea managementului datelor, pe care cei mai mulți lideri de operațiuni de marketing îl recunosc, de asemenea, ca piatra de bază a fundației.

Managementul datelor: primul proces (semi) de limbaj natural

Înainte de punctul de inflexiune al inteligenței artificiale, gestionarea datelor a fost cea mai timpurie schimbare a „limbajului natural” care a alimentat creșterea martech. Cum? Prin transformarea fără cod care ne-a împuternicit să creăm noi câmpuri de bază de date, un privilegiu rezervat anterior pentru IT. Capacitatea de a crea câmpuri interne și orientate către clienți integrate în paginile de destinație și site-uri web a transformat angajamentul digital.

Chiar și cu automatizarea, ne bazăm foarte mult pe interacțiunea umană și pe interfețele de sistem pentru a conduce o mare parte a intrărilor. Și, în ciuda instrumentelor mai ușor de utilizat, instruirea a fost încă o barieră de adoptare pentru introducerea (corectă) a datelor. Algoritmii AI timpurii au afectat diferite procese de curățare a datelor după ce datele au fost introduse necorespunzător sau au fost incomplete. Dar, știam cu toții că este cel mai eficient să împiedicăm intrarea datelor inexacte în sistem, ceea ce ar duce la rezultate eronate în aval.

Voi folosi un cadru comun - garbage in, garbage out (GIGO) - pentru a ilustra.

„Gunoi înăuntru”

1. Introducerea datelor

Liderii Martech se încântă când utilizatorii spun că introducerea datelor este dificilă. Empatia este meritată, mai ales când au existat modificări ale interfeței de-a lungul timpului. (Dacă sunteți un magazin Salesforce și tot treceți la Classic vs. Lightning, acesta este mementoul dvs. de empatie!)

Mulți furnizori de top, inclusiv Salesforce, au prezis recent că revoluția „prompt” generativă a AI va schimba pentru totdeauna interfața cu utilizatorul. Fiecare interfață de utilizare trebuie acum să proceseze limbajul natural, reducând frecarea (sau scuza, dacă sunteți cinic) pentru ca utilizatorii să introducă date.

De exemplu, ChatSpot (interfața AI a HubSpot) folosește modelul GPT în interfața sa de utilizator. (În timp ce sunt agnostic de furnizor, am folosit instrumentul și voi extrage exemple, deoarece este disponibil pentru testare în versiunea lor publică alfa.)

Să începem cu elementele de bază — adăugarea unui contact nou.

Utilizatorii nu vor trebui să-și amintească unde în interfața standard HubSpot să facă clic pe „Adăugați contact”. În schimb, vor folosi un prompt simplu ca acesta...

În trei luni de alpha, HubSpot a adăugat și șabloane de prompt care declanșează acțiuni bazate pe activități comune, astfel încât acum puteți alege dintr-o listă de favorite ca aceasta.

2. Cercetarea și adăugarea de date despre oameni și companii

Multe MAP-uri au extras informații de bază despre clienți de pe site-uri web. AI simplifică această sarcină, iar acum o versiune rezumată a profilurilor cheie pentru a spori persoanele de contact sau pentru a completa informațiile firmografice ale companiei este la o scurtă distanță. De exemplu:

3. Infuzat în foi de calcul

Aproximativ 70% dintre specialiștii în marketing petrec mai mult de 10 ore pe săptămână lucrând pe foi de calcul, conform Sondajului MarTech privind salariile și cariera din 2023. Ele sunt fundamentale în stivele martech.

Am vorbit despre modul în care aceste instrumente (și formulele lor, capabilitățile VLOOKUP etc.) sunt încă decodoarele noastre secrete pentru a lucra în mai multe surse de date în prezentarea mea la conferința MarTech din martie 2023. Pentru multe echipe mai mari, un analist de date cu normă întreagă sprijină aceste eforturi. Echipele mai mici au adesea un agent de marketing expert în date, cu expertiză Excel.

Cu toate acestea, programarea VLOOKUP este prea tehnică pentru mulți. Specialiştii în marketing folosesc acum solicitări AI generative pentru a crea formule. Mai multe utilitare plug-in AI infuzează solicitări create de AI direct în foile de calcul.

Aceste capacități „fără cod” în limbaj natural vor fi cele mai puternice și mai utilizate completări. Acestea vor fi încorporate direct în instrumentele de lucru de bază ale cunoștințelor (de exemplu, Google Workspace Labs și Microsoft Co-pilot). Utilizatorii vor cere unui asistent AI să extragă domenii de pe adresele de e-mail, să scoată nume/prenume, companii etc. și să creeze în mod eficient date structurate prin solicitări în limbaj natural.

'Gunoiul afara'

Să trecem acum la cealaltă parte a spectrului: utilizați cazuri în care AI vă va ajuta la ieșirea datelor.

4. Interfețe în limbaj natural pentru analiză

Cu toții am fost acolo. În loc să accesați platforma, cineva vă cere să exportați un raport în PowerPoint sau Google Slides. Obținerea raportului din aplicație prin solicitări în limbaj natural va schimba jocul.

„Poți să-mi dai un raport bazat pe <completează spațiul necompletat>” va fi un prompt care reduce bariera pentru ca mai mulți oameni să acceseze direct analizele.

De-a lungul timpului, dacă utilizatorii sunt mai înclinați să introducă datele și să le vadă reflectate în mod corespunzător, va fi mai probabil să ofere intrări de calitate. În loc să repare diagrama, poate utilizatorii o vor repara la sursă.

5. Capacități de vizualizare infuzate

Crearea de vizualizare va fi, de asemenea, capabilități infuzate. Vom putea solicita platformelor aceste vizualizări prin plug-in-uri/interfețe.

La fel ca mulți, aștept cu nerăbdare accesul la capacitățile de interpret de cod ale OpenAI. Între timp, i-am urmărit pe alții care îl pilotau, inclusiv pe Ethan Mollick, care a oferit o scurtă privire asupra capacităților din buletinul său informativ One Useful Thing - extras din recenta sa postare în buletinul informativ.

6. Date mari accesibile

Toate aceste beneficii de intrare și ieșire a datelor nu se vor limita doar la datele specifice care sunt „sursa adevărului” în CRM/MAP.

Deoarece am redus bariera de intrare pentru mai multe surse de date, atunci rezultatele unei analize pot fi legate în moduri cu altele care nu au fost luate în considerare anterior - deoarece alte măriri de date și atribute suplimentare vor fi accesibile - prin solicitări bazate pe inteligență artificială. bine.

Guvernarea și formarea sunt încă necesare pentru a evita încrederea oarbă

Liderii Martech trebuie să fie atenți să nu se bazeze doar pe inteligența artificială pentru gestionarea și calitatea datelor. Ar trebui aplicată o guvernanță suplimentară, având în vedere imaturitatea instrumentelor de inteligență artificială generativă și potențialul acestora de a afecta calitatea datelor dacă nu sunt supravegheate.

Provocarea pentru managementul datelor are un impact de două ori mai mare. Este posibil ca solicitările să nu moștenească regulile organizației dvs. pentru asocierea persoanelor de contact cu conturile; este posibil să fie nevoie să fie elaborate solicitări mai avansate care urmează acele linii directoare.

Astăzi, oricine importă date într-o foaie de calcul face o verificare a stării de spirit după aplicarea formulelor. Greșelile de scriere pot genera probleme în mii de înregistrări. Dar logica defectuoasă introdusă de AI poate corupe mii de înregistrări dacă utilizatorii nu au creat promptul corespunzător pentru început.

Ce urmeaza? În partea a 3-a a acestei serii, voi explora infuzia AI în procesele campaniei MAP.