Im Jahr 2018 werden Daten die aufstrebende Insights-Wirtschaft befeuern

Dateneinblicke

Die Aussicht auf künstliche Intelligenz (AI) Änderungen haben 2017 in Marketingkreisen für großes Aufsehen gesorgt, und das wird auch 2018 und in den kommenden Jahren so bleiben. Innovationen wie Salesforce Einstein, die erste umfassende KI für CRM, bietet Vertriebsprofis beispiellose Einblicke in die Kundenbedürfnisse, hilft Supportmitarbeitern, Probleme zu lösen, bevor Kunden sie überhaupt wahrnehmen, und lässt das Marketing die Erfahrungen in einem zuvor nicht möglichen Ausmaß personalisieren.

Diese Entwicklungen sind die Spitze einer Verschiebung, die fast unmerklich stattfindet: die Entstehung der Einblicke in die Wirtschaft. So wie das Industriezeitalter eine produktionsorientierte Produktionswirtschaft einleitete, treibt das Informationszeitalter die Insights Economy an, wobei Daten den Treibstoff liefern. Die besten KI-Tools können Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln.

Es ist jedoch wichtig zu bedenken, dass AI, obwohl es hochentwickelt ist, im Kern ein Softwareprogramm ist. Wenn die eingegebenen Daten unvollständig oder ungenau sind, wird die Qualität der Ausgabe verringert. Um das Versprechen von AI zu erfüllen, müssen Vermarkter einen Weg finden, Daten zusammenzustellen, Standards anzuwenden, die Informationen zu aktualisieren und die Daten entsprechend zu bereinigen.

Es ist von entscheidender Bedeutung, die Datenqualität identifizieren und in Erkenntnisse umwandeln zu können. Während die Insights Economy ein aufstrebendes Phänomen ist, ist der Treibstoff, der benötigt wird, um sie voranzutreiben, klar: qualitativ hochwertige Daten. Im kommenden Jahr werden mehr Unternehmen solche vierstufigen Prozesse implementieren, um die Datenqualität zu erreichen, die sie benötigen, um bahnbrechende Erkenntnisse zu gewinnen:

  1. Schritt 1: Planung - Vermarkter verwenden historische Daten, um in diesem Schritt Pläne zu erstellen. Sie arbeiten mit dem Vertrieb zusammen, um Ziele zu identifizieren und die durchschnittliche Geschäftsgröße, das Lead-Volumen und die Geschwindigkeit zu bestimmen, die zur Erreichung der Ziele erforderlich sind. Anschließend bestimmen sie die Conversion-Raten basierend auf der Leistung in der Vergangenheit und legen fest, was zu tun ist (z. B. wie viele Leads generiert werden müssen, optimaler Verkaufszyklus usw.), um die aktuellen Ziele zu erreichen.
  2. Schritt 2: Erreichen - In diesem Schritt bewerten Marketer die Kampagnenleistung, um ihren Fortschritt in Richtung Ziele zu messen und Erkenntnisse zu gewinnen. Auf diese Weise können sie Daten in Erkenntnisse umwandeln, um eine Rückkopplungsschleife zu erstellen. Ein Beispiel hierfür sind die Produktempfehlungen, die E-Commerce-Plattformen möglicherweise auch mögen und die aktualisiert werden, wenn neue Daten einfließen.
  3. Schritt 3: Optimieren - Wie der Name schon sagt, beinhaltet dieser Schritt die kontinuierliche Verbesserung von Prozessen, beispielsweise die Übergabe zwischen Marketing und Vertrieb. Sobald neue Informationen eingehen, führen Vermarkter, die Prozesse optimieren, sorgfältige Überprüfungen durch und identifizieren Techniken, mit denen sie die Ergebnisse verbessern können. Prozesse werden angepasst und die Ergebnisse gemessen.
  4. Schritt 4: Auswerten - In diesem entscheidenden Schritt bewerten Vermarkter ihre Programme und finden heraus, welche Kampagnen die höchsten Renditen erzielten. Sie werfen einen Blick auf Kanäle, Messaging und andere Faktoren, um den ROI zu bestimmen, damit sie zukünftige Kampagnen planen können, basierend darauf, welcher Ansatz sich als am erfolgreichsten erwiesen hat. Das bei diesem Schritt gewonnene Wissen stammt aus Erkenntnissen, die aus den Daten gewonnen wurden.

Wenn immer mehr Führungskräfte die Verlagerung in die Insights Economy wahrnehmen, sollten Sie nach Unternehmen suchen, die Daten auf Aufzeichnungssystemen wie ihrer CRM-Plattform konsolidieren und diese Schritte anwenden. KI ist eine wichtige Komponente in der Entwicklung des Marketings, erfordert jedoch kugelsichere Daten, um wie beabsichtigt zu funktionieren. Dies bedeutet, dass Vertrieb und Marketing eine einzige Quelle für die Wahrheit der Daten benötigen.

Wenn Vertrieb und Marketing einen gemeinsamen Lösungsstapel verwenden, können die Teams enger zusammenarbeiten und die oben beschriebenen Schritte ausführen, um die Datenqualität ständig zu verbessern - und zunehmend wertvolle Erkenntnisse zu generieren. Die Möglichkeit, die Auswirkungen von Kampagnen zu demonstrieren und auf Daten in einem zentralen System wie Salesforce zuzugreifen, verleiht dem Marketing Glaubwürdigkeit und verbessert die Zusammenarbeit des Teams mit dem Vertrieb.

Im Laufe des Jahres 2018 werden Unternehmen weiterhin nach KI-Lösungen suchen. Es ist ein positiver Schritt - die Möglichkeiten mit KI-Technologien wie Einstein sind wirklich erstaunlich. Es ist jedoch wichtig, sich daran zu erinnern, dass Daten die KI antreiben. Diejenigen, die die zentrale Rolle von Daten erkennen und eine bewusste Strategie wie diese vier Schritte zur Qualitätsverbesserung anwenden, werden im Zuge der Weiterentwicklung der Insights Economy erfolgreich sein.

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