Den AI-drevne vej til mere intelligent markedsføring

Fremkomsten af generativ AI driver en eksplosion af data og skaber enormt potentiale for markedsførere. Dog kræver det at navigere i denne overflod sofistikerede værktøjer til at udtrække handlingsdygtige indsigter fra støjen.

Med indsigter fra Tooba Durraze, Ph.D., grundlægger og administrerende direktør for dataanalysefirmaet Amoeba, lad os udforske, hvordan AI-drevne løsninger kan forvandle overvældende data til handlingsorienteret marketingintelligens.

Dataeksplosionen og dens udfordringer

Mængden af data, der skabes globalt, er overvældende. Durraze påpeger: “Ifølge IDC forventes den globale dataoprettelse at stige fra 64,2 zettabyte i 2020 til 181 zettabyte inden 2025.” Hvis det blev gemt på 64 GB flash-drev, ville 181 zettabyte fylde omtrent 2,8 trillioner USB-stik.

Den stigende brug af generativ AI har skabt en dataeksplosion, der præsenterer en tveægget sværd. På den ene side tilbyder den fantastiske muligheder for markedsførere at opdage indsigter, der kan hjælpe med at flytte nålen. På den anden side fremhæver den en akut udfordring: manglende evne til at oversætte det til handlingsdygtige indsigter.

Durraze bemærker yderligere:

“Markedsførere drukner i data fra webanalyse, CRM-systemer, sociale medier, e-mailkampagner og transaktioner. Hver kontaktpunkt producerer mere indhold, mere personalisering, og – vigtigst af alt – mere data, der skal analyseres. Hvad der engang var et par KPI’er, er nu et uoverskueligt netværk af information. Markedsførere ved, at noget værdifuldt ligger i disse signaler, men ofte overskygger den enorme mængde af støj klarheden.”

Uden de rette værktøjer kan denne mængde data overvælde selv de mest dygtige teams. For eksempel kan et e-handelsfirma modtage data fra sin webanalyse, CRM, e-handelsplatform samt sociale medier og PPC-kampagner, blandt andre.

Grav dybere: Dataanalysehierarkiet: Hvor passer generativ AI ind

AI-drevne løsninger: Transformation af udfordringer til muligheder

Svaret på denne kompleksitet er AI-drevne systemer. Designet til at sortere gennem enorme datasæt, identificerer de mønstre og leverer handlingsorienterede indsigter på måder, som menneskelige teams umuligt kan efterligne.

Durraze forklarer, at disse systemer kan hjælpe med to nøgleområder:

Identifikation af mønstre i stor skala

AI kan afdække ikke-lineære relationer og tendenser skjult inden for enorme datasæt. For eksempel kan det afsløre, at et specifikt publikum segment konverterer bedre til videoindhold, der postes torsdag eftermiddage.

“AI-værktøjer behandler ikke kun data; de knytter det til forretningsresultater ved at finde muligheder, der tidligere var usynlige,” siger Durraze.

Sikring af forudsigende indsigter

Udover at forstå fortiden kan AI forudsige fremtidige resultater.

“Forudsigende modeller kan estimere kundernes livstidsværdi, forudsige ROI for kampagner og konverteringspotentiale. Dette giver markedsførere mulighed for at allokere ressourcer, hvor de vil have den største effekt,” bekræfter Durraze. “Denne tilgang forvandler marketinganalyse fra en reaktiv rapporteringsfunktion til en proaktiv driver af forretningsvækst.”

Grav dybere: 3 måder at bruge forudsigende analyse til at træffe bedre beslutninger

AI’s rolle som et augmentationsværktøj

Husk, at AI ikke er en erstatning for menneskelig kreativitet eller beslutningstagning, men et augmentationsværktøj. Det kan give klarhed ved at analysere data og præsentere indsigter. Folk forbliver ansvarlige for strategisk beslutningstagning. Som Durraze siger, “Værdien af AI er ikke at eliminere kreativ strategi eller menneskelig dømmekraft, men at empower teams med bedre information.”

For eksempel kan AI foreslå, at en produktdiscount vil drive højere konverteringer. Men det er op til marketingteamet at bestemme, hvordan man skal positionere og promovere det tilbud. Selv hvis AI identificerer et publikum segment, der reagerer bedre på video, skal marketingfolk stadig skabe indhold, som engagerer dem.

Dette samspil mellem AI og menneskelig ekspertise ændrer rollen for marketingledere. I stedet for at bruge tid på at sortere data, kan de fokusere på at stille de rigtige spørgsmål:

• Hvordan kan vi forbedre næste kvartal?
• Hvad driver kundernes frafald?
• Hvilke markeder tilbyder uudnyttet vækstpotentiale?

Durraze bemærker: “AI giver svar, men det er op til markedsførere at handle på dem.”

Succeskriterier: Få AI til at fungere for marketing

For at AI-drevne analyser kan levere reel værdi, skal virksomhederne tackle to kritiske forudsætninger:

Enhedlig data systemer

“Siloed data forbliver en stor hindring,” siger Durraze. Mange marketingteams arbejder med separate systemer til CRM-data, webanalyse og annonceydelse, hvilket forhindrer AI-værktøjer i at skabe et omfattende billede af kundeadfærd. Han understreger: “AI-værktøjer fungerer bedst, når data er samlet, og skaber et helhedsbillede af kundeadfærd.”

Klar forretningsmål

Durraze understreger: “AI uden fokus producerer støj.” Teams skal justere analyseinitiativerne med specifikke mål, såsom at reducere kundeanskaffelsesomkostninger, forbedre fastholdelse eller øge kampagne-ROAS. “At justere AI-indsatser med forretningsresultater sikrer, at teknologien skaber meningsfuld indvirkning i stedet for at generere mere forvirring.”

For eksempel, tænk på et firma fokuseret på at erhverve nye kunder, men som måler PPC-succes udelukkende baseret på ROAS, uden at tildele værdi til nye kunder. Disse mål kræver fundamentalt forskellige strategier, og misforholdte KPI’er kan føre til suboptimale resultater, hvilket fremhæver nødvendigheden af at justere mål med målbare resultater.

Grav dybere: AI og maskinlæring i marketinganalyse: En indtægtsdrevet tilgang

Den konkurrencemæssige fordel ved AI

Organisationer, der effektivt implementerer AI-drevne analyser, opnår en klar konkurrencefordel. “De kan optimere ressourceallokering, minimere spild og drive højere indtægtsresultater,” forklarer Durraze. “Fremtiden for marketing handler ikke om at skabe mere data. Det handler om at træffe de rigtige beslutninger med de data, vi allerede har.”

“Uden værktøjer der kan håndtere datakompleksitet og skala, er virksomheder afhængige af intuition, erfaring eller forenklede dashboards til at træffe beslutninger. Resultatet er marketingstrategier, der virker rigtige, men som mangler præcision,” siger Durraze.

Omfavn AI for smartere marketing

Dataeksplosionen har hævet indsatsen for markedsførere. Kunder forventer nu kampagner, der er skræddersyet til deres behov, og virksomheder kan ikke længere tillade sig at handle på formodninger. AI-drevne marketinganalyser bygger bro mellem dataoverflod og handlingsdygtige indsigter og forvandler udfordringer til muligheder.

Men succes afhænger af markedsførernes evne til at integrere data, definere klare mål og omfavne AI som en muliggører. Som Durraze minder os om: “Succesen vil tilhøre de virksomheder, der kan få mening ud af det.” For marketingledere er udfordringen klar: at adoptere værktøjer, der låser dataens fulde potentiale op, og fokusere på meningsfulde resultater.

Grav dybere: Hvorfor kausal AI er svaret for smartere marketing