En 2018, les données alimenteront l'économie émergente des Insights

Informations sur les données

La perspective de intelligence artificielle (AI) tout changer a généré un buzz considérable dans les cercles marketing en 2017, et cela se poursuivra en 2018 et dans les années à venir. Des innovations comme Salesforce Einstein, la première IA complète pour le CRM, donnera aux professionnels de la vente des informations sans précédent sur les besoins des clients, aidera les agents de support à résoudre les problèmes avant même que les clients ne les perçoivent et laissera le marketing personnaliser les expériences à un degré qui n'était pas possible auparavant.

Ces évolutions sont à l'avant-garde d'un changement qui s'opère presque imperceptiblement: l'émergence de la Économie Insights. Tout comme l'ère industrielle a inauguré une économie de production axée sur la fabrication, l'ère de l'information est le moteur de l'économie de l'insights, les données fournissant le carburant. Les meilleurs outils d'IA peuvent transformer les données brutes en informations exploitables.

Mais il est important de garder à l'esprit que, bien qu'elle soit très sophistiquée, à la base, l'IA est un programme logiciel, et si les données qui y sont introduites sont incomplètes ou inexactes, la qualité de la sortie sera réduite. Pour tenir la promesse de l'IA, les spécialistes du marketing doivent trouver un moyen de compiler des données, d'appliquer des normes, de mettre à jour les informations et de nettoyer les données le cas échéant.

Il est extrêmement important de pouvoir identifier la qualité des données et de convertir les données en informations. Si la Insights Economy est un phénomène émergent, le carburant nécessaire pour le faire avancer est clair: des données de haute qualité. Au cours de l'année à venir, de plus en plus d'entreprises mettront en œuvre des processus en quatre étapes comme celui-ci pour obtenir la qualité de données dont elles ont besoin pour générer des informations révolutionnaires:

  1. Étape 1: Planification - Les spécialistes du marketing utilisent des données historiques pour créer des plans à cette étape, en travaillant avec les ventes pour identifier les objectifs et déterminer la taille moyenne de la transaction, le volume de prospects et la vitesse nécessaires pour atteindre les objectifs. Ensuite, ils déterminent les taux de conversion en fonction des performances passées et identifient ce qu'ils doivent faire (par exemple, combien de prospects à générer, cycle de vente optimal, etc.) pour atteindre les objectifs actuels.
  2. Étape 2: Atteindre - À cette étape, les spécialistes du marketing évaluent les performances de la campagne pour mesurer leur progression vers les objectifs et en déduire des informations. De cette manière, ils peuvent convertir les données en informations pour créer une boucle de rétroaction. Un exemple de ceci est les recommandations de produits que les plates-formes de commerce électronique fournissent, qui sont mises à jour à mesure que de nouvelles données affluent.
  3. Étape 3: Optimiser - Comme son nom l'indique, cette étape implique une amélioration continue des processus, comme le transfert entre le marketing et les ventes. À mesure que de nouvelles informations arrivent, les spécialistes du marketing qui optimisent les processus effectuent des examens minutieux et identifient les techniques qu'ils peuvent utiliser pour améliorer les résultats. Les processus sont ajustés et les résultats mesurés.
  4. Étape 4: évaluation - Dans cette étape cruciale, les spécialistes du marketing évaluent leurs programmes et découvrent quelles campagnes ont généré les meilleurs rendements. Ils examinent les canaux, la messagerie et d'autres facteurs pour déterminer le retour sur investissement afin de pouvoir planifier de futures campagnes en fonction de l'approche qui s'est avérée la plus efficace. Les connaissances glanées à cette étape proviennent des informations produites par les données.

Alors que de plus en plus de chefs d'entreprise perçoivent le passage à l'économie de l'insights, recherchez les entreprises pour commencer à consolider les données sur des systèmes d'enregistrement comme leur plate-forme CRM et à appliquer ces étapes. L'IA est un élément important de l'évolution du marketing, mais elle nécessite des données à toute épreuve pour fonctionner comme prévu, ce qui signifie que les ventes et le marketing ont besoin d'une source unique de vérité des données.

Lorsque les ventes et le marketing utilisent une pile de solutions commune, les équipes peuvent travailler ensemble plus étroitement, en utilisant les étapes décrites ci-dessus pour améliorer constamment la qualité des données et générer des informations de plus en plus précieuses. La capacité de démontrer l'impact de la campagne et d'accéder aux données sur un système central comme Salesforce confère de la crédibilité au marketing et améliore la collaboration de l'équipe avec les ventes.

Ainsi, à mesure que 2018 se déroule, les entreprises continueront de rechercher des solutions d'IA. C'est une étape positive - les possibilités avec les technologies d'IA comme Einstein sont vraiment incroyables. Mais il est important de se rappeler que les données alimentent l'IA. Ceux qui reconnaissent le rôle central des données et utilisent une stratégie consciente comme ces quatre étapes pour améliorer la qualité prospéreront à mesure que l'économie de l'Insights continue d'émerger.

Que pensez-vous?

Ce site utilise Akismet pour réduire les spams. Découvrez comment sont traitées les données de vos commentaires..