Cómo puede ayudar AI a los profesionales de marketing con el & # 039; momento correcto & # 039; para la compra del consumidor

Para los profesionales de marketing de hoy, todo se trata de datos y diferenciación. Obtenga los mejores conocimientos de los datos que tiene y reúna algo que difiera de la multitud. La inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML) pueden ayudar en esta búsqueda, pero no es tan simple como pulsar un interruptor y "ser AI".

Esta brecha entre la recopilación de datos y la utilización de datos es donde entra en juego Zeta Global, un proveedor de soluciones de marketing impulsado por datos. Ron Sadi, director senior de desarrollo comercial de la división de nube de datos de Zeta, explica los desafíos que está viendo en el mercado, independientemente de dónde se encuentren. Las organizaciones están en su viaje de datos.

"Algunos clientes que vienen a nosotros simplemente están desarrollando su estrategia de datos, y luego hay otros que son ultra sofisticados en la forma en que monitorean los datos, pero todavía existen desafíos para obtener información de alto valor y un entendimiento práctico para sus clientes", dice. Noticias IoT. "Se trata de definir claramente los objetivos comerciales y luego crear herramientas inteligentes, específicamente AI y aprendizaje automático, en torno a esos casos de uso muy claramente definidos".

Sadi señala una tienda de mascotas como ejemplo de un negocio que está haciendo las cosas bien. Decidieron diferenciarse en productos y servicios relacionados con el cuidado de las mascotas y el cuidado de los animales, que deben administrarse en un lugar físico. Al analizar patrones de comportamiento sencillos, al encontrar que los propietarios que eran más activos con sus mascotas tenían más probabilidades de necesitar un servicio de cuidado de mascotas, por ejemplo, lo desarrollaron aún más para armar un análisis de perfil de comportamiento. "Literalmente, hasta el punto de identificar a quienes iban a visitar los parques nacionales en los próximos 90 días", señala Sadi.

En última instancia, se trata de obtener el momento adecuado: anticipar cuándo un consumidor podría comprar. Sadi comparte sus simpatías con los comerciantes que luchan con este cambio. "Francamente, estas tecnologías son complicadas y es muy difícil comenzar a integrar una gran cantidad de datos de alto volumen con un modelo que realmente tiene sentido para el caso de uso específico de ese cliente o marca", dice.

"Tradicionalmente, los datos grandes se han centrado en los datos en reposo: datos demográficos, edad, ingresos, ingresos del hogar", agrega Sadi. "Pero esas cosas son un tanto inmutables. Realmente creemos que los datos de comportamiento son realmente la clave para identificar a los usuarios y comprender realmente los patrones de esos usuarios para derivar la intención … y luego activar el marketing contra esa intención ".

Sadi llegó a Zeta a través de la adquisición por parte de la compañía de la plataforma de comentarios Disqus, donde había liderado iniciativas de asociación de datos. Como resultado, fue algo natural para él pasar a la división de nube de datos de Zeta.

"Zeta ha estado desarrollando esta solución líder en la pila de marketing durante más de 10 años, y el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y el aprendizaje automático son realmente nuestra base para poder descifrar los datos que tenemos disponibles a escala", dice. . “Por supuesto, los mercadólogos se están moviendo hacia el intento de personalizar los mensajes para que sean lo que llamamos marketing de persona a persona, uno a uno. Hacerlo a escala es muy difícil si no tiene alguna solución de AI patentada en su lugar ".

Sadi hablará hoy en la IoT Tech Expo North America sobre cómo aprovechar la NLP y ML para los consumidores de "alto valor", y el tema principal será no tener un segundo que perder. "La sesión de la que hablaremos es sobre cómo los profesionales de marketing pueden hacer eso, y cómo pueden aprovechar y realmente obtener una comprensión más profunda de sus consumidores a través de los datos que están disponibles para ellos, ya sean datos de primera parte que están recopilando, o aprovechando otros datos disponibles para ellos ", dice.

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