5 KI- und Analytics-Trends Vermarkter und Marken sollten in
Offensichtlich gibt es einige große KI- und Analysetrends für 2020. Der große Elefant im Raum: Was nun? Wie nutzen Unternehmen bei so vielen neuen Möglichkeiten in der Analytik nicht nur Trends, sondern auch den Wert, den diese Technologien für ihre Unternehmen und Kunden schaffen können? Wenn wir in das nächste Jahrzehnt gehen, glaube ich, dass der größte Wert von Analytik in Form klarer, schneller Entscheidungsfindung, vorhersagerischer Trends und ROI (was wiederum zu besseren Entscheidungen führen wird) kommen wird. Im Folgenden sind einige Trends, die dazu beitragen können, Wachsen und verbessern Sie Ihr Unternehmen in diesem Jahr.
Das Erkennen von Basisdaten reicht nicht aus Ein Excel-Dokument – flache Zahlen auf einer Seite – wird es im Jahr 2020 nicht schneiden, egal wie groß Ihre Excel-Fähigkeiten sind. Aufgrund der enormen Datenmengen und der Fähigkeit, komplexe Verbindungen daraus herzustellen, müssen Marketingteams lernen, ihre Daten mit machine Learning und KI zu erweitern. Die flachen Daten – Basisdaten – sind ein Ausgangspunkt. Aber der Wert kommt in der Erstellung aktiver Beobachtungen, das Finden von Mustern und das Entwickeln neuer Abfragen basierend auf den gefundenen Verbindungen. Oh, und diese Verbindungen müssen schnell hergestellt werden. Wie – gerade jetzt. Wenn Sie sich Ihr Budget ansehen und ausflippen, machen Sie sich keine Sorgen. Während die Nachfrage nach Echtzeitanalysen gestiegen ist, sind auch die Kosten für die In-Memory-Verarbeitung gesunken, wodurch sie für mehr Unternehmen zugänglicher wird. Auch konvergente Datenbanken, gängige Datenmodelle und Cloud-Anwendungen machen es besser möglich, Daten zu optimieren und Analysen aus Ihren bevorzugten Analysetools wie SAP, Tableau (Salesforce), Microsoft Power BI, Oracle oder SAS zu nutzen. Meine Empfehlung für die Zukunft ist, sich nicht nur auf das Sammeln von mehr Daten zu konzentrieren. Aber konzentrieren Sie sich auch auf das Sammeln der Technologie, die Ihnen helfen wird, es am sinnvollsten zu knacken. Wissen Sie, der große Wert kommt in Vorhersage, nicht Beschreibung Dies ist nicht gerade ein neuer Trend,aber in Zukunft werden Predictive Analytics eine Grundvoraussetzung für jedes erfolgreiche Marketingteam sein – kein nettes Zu haben für die Reichen und Berühmten. Mehr und mehr ist es wichtig, dass sich die Teams nicht nur auf “wo wir sind”, sondern “wohin gehen wir?” konzentrieren. Was wollen Verbraucher kaufen? Wenn? Was brauchen sie, was ihnen noch niemand gegeben hat? Diese Nischenmöglichkeiten zu finden, ist der Weg, um die Führung in Ihrem Marktsektor zu übernehmen. Und mit Fortschritten in KI und maschinellem Lernen, oben erwähnt, werden diese Vorhersagen nur genauer und leistungsfähiger werden. Investieren Sie in Datenvisualisierung und Graph Analytics Nicht jeder ist eine Zahlenperson. Da Daten den Weg für einen Großteil der Unternehmensentscheidungen ebnen, ist es wichtig, dass Mitarbeiter schnelle und einfache Wege finden, um sinnvolle Verbindungen mit den empfangenen Daten herzustellen. Eine der Möglichkeiten, dies zu tun: Graph-Analyse. Die Datenvisualisierung/Graph Analytics hilft Ihrem Team, komplexe Verbindungen zwischen Personen, Kunden, Orten, Zeiten und Dingen besser zu verstehen, ohne sie mit Zahlen zu überfordern. Diese Visualisierungen können auch bei Dingen wie Szenarioplanung und Risikomanagement besonders hilfreich sein – große Probleme mit vielen beweglichen Teilen und viel zu verlieren oder zu gewinnen. Es gibt viele leistungsstarke Tools für die Datenvisualisierung von Microsoft Power BI über Zoho Reports bis Tableau Desktop. Viele Menschen haben einige Erfahrungen mit diesen Arten von Analysen mit Google Analytics. Kurz gesagt, es ist oft einfacher, wenn wir visualisieren können, was die Daten sagen. Je weiter die Tools weiterentwickelt werden, desto mehr können Daten angereichert und Vorhersagemodelle entwickelt werden. Verwenden von Analytics für Lifecycle Management Lifecycle Management ist der Schlüssel für die Produktentwicklung, und die intelligentesten Marketing-Teams werden KI und Machine Learning nutzen, um ihre Prozesse in großem Maßstab zu optimieren,von der App-Entwicklung und -Tests bis hin zu Start, Support und Recovery. Auf der anderen Seite sollte kein Algorithmus ewig halten, egal wie gut es für Ihr Team funktionierte. Während wir in das nächste Jahrzehnt gehen, werden wir bessere Regeln für das Engagement in Bezug auf das Lebenszyklus-Management von Analysen von der Entwicklung über Tests bis hin zur Wiederherstellung sehen. Was funktioniert? Wann müssen sie überarbeitet werden? Wie stellen wir sicher, dass Algorithmen und Codierung nicht den Weg des Datensumpfes gehen? Schmutzige Daten kosten die Vereinigten Staaten 3,1 Billionen Dollar pro Jahr! Was kostet schlechte KI? Natürliche Sprachverarbeitung Auch hier sind nicht alle von uns Zahlenmenschen. Glücklicherweise verstehen die Tech-Mächte das. In Zukunft werden wir eine zunehmende Fähigkeit sehen, Abfragen per Sprachbefehl auszuführen, was die Dinge für Marketingteams, die wissen, was sie herausfinden möchten, besonders einfach macht – aber nicht weiß, welche Metriken sie verwenden sollen, um dorthin zu gelangen. Für viele Menschen ist die Verarbeitung natürlicher Sprache aufgrund von Geräten wie Amazon Echo und Siri oder Bixby auf Ihrem Premium-Smartphone-Gerät an der Tagesordnung. Aber die Verwendung von NLP nimmt rapide zu, da wir feststellen, dass Spracherkennungsfunktionen in mehr Software wie Zoom oder Cisco Webex für Meeting-Übersetzungen oder Microsofts neue Office 365 Unified App integriert werden, in der Benutzer Dokumente auf ihrem mobilen Gerät mit Sprache in Text schreiben. Unternehmen von Oracle über Salesforce bis Microsoft Dynamics plädieren alle kia und NLP als Teil ihrer aktuellen und zukünftigen Pläne an, um Vermarktern das schnellere Extrahieren von Analysen aus Daten zu ermöglichen. Denken Sie daran: Dies ist keine Wunderwaffe beim Aufbau von Marken- und Marktbewusstsein. Analytics ist ein großartiges Tool, aber selbst die besten Zahlen sind bedeutungslos, wenn Sie keinen Plan haben, wie Sie Ihre Entdeckungen ausführen oder Ihre Daten auf dem neuesten Stand halten möchten. In Zukunft wird die Menge an Daten, die sie aus allen Blickwinkeln anfliegen, nur zunehmen, wenn die Daten exponentiell wachsen und die Verbreitung von Tech-Trends wie 5G und Internet der Dinge an Fahrt gewinnt. Der wichtigste Punkt, an den Sie sich erinnern sollten, ist, dass es keine Option mehr ist, eine datengesteuerte Organisation zu sein – es ist eine Notwendigkeit.
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