El factor humano en el Big Data: IA en los CPDs
El criterio humano del buen profesional es fundamental en el manejo del Big Data
En este artículo especial, publicado por insidebigdata.com, Aditya Bhamidipaty, fundador y director general de FirstHive, habla de cómo las empresas se enfrentan hoy en día a una brecha cada vez mayor entre el valor que pueden aportar los datos de sus clientes y el valor real que pueden crear sus CDP. Los sistemas de IA pueden ayudar a cerrar esta brecha mejorando la productividad de los trabajadores humanos. Esto se garantizará siempre y cuando estos trabajadores estén capacitados para usar esos sistemas de manera efectiva. Aditya ha sido un emprendedor tecnológico en serie que ha resuelto problemas para los vendedores. Su gestión ha ayudado a FirstHive a labrarse un nombre en el sector de la tecnología de marketing, proporcionando un retorno de la inversión a algunas de las mayores marcas del mundo en sus iniciativas de marketing.
El marketing se basa en los datos de los clientes
El papel del marketing es sinónimo de la noción de datos de los clientes. En el mundo hiperdigitalizado y de Big Data de hoy en día, tener la capacidad de recopilar datos de clientes y analizarlos a través de plataformas de datos de clientes (CDP) es vital para que las empresas sigan siendo relevantes y tengan éxito. Sin embargo, entre la creciente cantidad de canales de interacción, los obstáculos organizativos, la creciente competencia y las mayores expectativas de los clientes, los profesionales del marketing a menudo reciben mayores cantidades de datos de las que pueden utilizar de forma eficiente.
Para utilizar los datos de los clientes de forma eficaz, los responsables de marketing deben apoyarse en los recursos de que disponen para reunir y convertir los datos de los clientes en perfiles unificados. Es necesario analizar los patrones de esos perfiles, aplicar soluciones de tratamiento de los clientes y medir continuamente el rendimiento de esas soluciones. Sin embargo, cada uno de estos pasos está limitado por el cuello de botella del trabajo humano. Por ello, los profesionales del marketing han pasado a confiar en la inteligencia artificial (IA) para realizar estas tareas de forma que aporten valor tanto a su organización como a sus clientes.
La IA es más rápida y rentable que la mano de obra tradicional
La utilización de la tecnología de IA en los CDP garantiza una mayor velocidad de procesamiento de Big Data a un coste total menor para las organizaciones, pero a menudo sigue dependiendo en gran medida de los conocimientos y habilidades de los expertos para su configuración y mantenimiento a perpetuidad. Debido tanto a la variedad como al volumen de datos de los clientes, los responsables de marketing tienen que generar y analizar y la simple contratación de personal adicional no es una solución realista. Las oportunidades para que las organizaciones mejoren las experiencias de sus clientes basándose en los datos que recopilan y analizan tienden a crecer mucho más rápido de lo que pueden permitirse. Por ello, la mejor manera de que las empresas mantengan y mejoren sus CDP es aplicando tecnologías como la IA para complementar la productividad de su personal.
El uso de sistemas de IA en los CPD supone una serie de beneficios para las organizaciones. La IA es capaz de reunir los datos de origen de los clientes, clasificar y archivar esos datos, y recomendar cómo deben asignarse a los CDP existentes, convertirlos en perfiles estructurados de clientes y analizarlos para encontrar entradas y salidas aisladas y comunes por igual mucho más rápido -y en mayor cantidad- de lo que puede proporcionar el trabajo manual. A partir de ahí, los sistemas de IA pueden simplificar la unificación de los datos de los clientes, eliminar las conjeturas y las experimentaciones arriesgadas, y también reducir en gran medida las dependencias manuales en varios sectores verticales como TI, datos y marketing.
Superar los retos de la IA en los CDP
La única advertencia en el uso de la IA con los CDP es que la IA todavía está limitada en su funcionalidad de salida. Aunque la IA permite a los profesionales del marketing y a sus organizaciones una ventaja competitiva para seguir el ritmo de los datos de sus clientes, los trabajadores deben revisar de forma rutinaria el rendimiento de sus sistemas de IA para superar los retos asociados a su uso e integración con sus CDP.
Por ejemplo, es posible que los sistemas de IA necesiten ser entrenados para recoger puntos de datos adicionales que los trabajadores humanos sabrían recoger. Por ejemplo, si una interacción específica con el cliente se produjo después del horario comercial. También puede ser necesario estructurarlo para mitigar la complejidad de sus algoritmos y así satisfacer mejor las necesidades de la organización y sus CDP. Además, puede requerir que los trabajadores hagan una lista de las entradas más valiosas de los datos de los clientes para poder marcar o excluir las cifras que queden fuera. Además, los sistemas de IA no siempre vienen equipados con funciones que permitan a los trabajadores visualizar las necesidades no satisfechas o las carencias de un determinado CDP.
Por muy valiosa que sea la IA para la creación y el mantenimiento de los PDC, la capacidad de las organizaciones de volver a capacitar a sus trabajadores para que comprendan mejor el rendimiento y las limitaciones de sus sistemas de IA es igual de valiosa. Dado que el ámbito de la IA está en constante evolución, los trabajadores deben recibir formación sobre cómo utilizar estos sistemas para satisfacer mejor las necesidades de sus organizaciones, sus clientes y sus CPD.
Observaciones finales
Las empresas de hoy en día se enfrentan a una brecha cada vez mayor entre el valor que pueden aportar los datos de sus clientes y el valor real que pueden crear sus CPD. Los sistemas de IA pueden ayudar a cerrar esta brecha mejorando la productividad de los trabajadores humanos. Es crucial que estos trabajadores estén capacitados para utilizar esos sistemas de manera efectiva. Las organizaciones que sean capaces de conseguirlo acabarán prosperando. Las que no lo consigan, lucharán por seguir el ritmo de las necesidades de sus clientes y de sus competidores.