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O que está reservado para os profissionais de marketing


IA generativa emergiu uma vez que uma força motriz na indústria de marketing. Já vimos muitos casos de uso, desde a geração de teor até a otimização de campanhas. Também está pronto para revolucionar a forma uma vez que obtemos insights mais profundos sobre nossos dados de marketing.

Neste cláusula, vamos nos aprofundar em uma vez que a IA generativa está remodelando a estudo de marketing e descobrindo seu potencial para impulsionar decisões e insights baseados em dados.

O melhor lugar para estrear é observar algumas ferramentas integradas que atualmente – ou que existirão em breve – em nossos hubs de dados e ferramentas de business intelligence (BI).

Plataformas de estudo de dados alimentadas por IA generativa

Ferramentas generativas de IA baseadas em seo-guide-large-language-models-413227" rel="noopener">grandes modelos de linguagem (LLMs) explicitamente para estudo de dados são um pouco mais recentes e bastante rudimentares. Também é importante considerar que o uso de um LLM requer um protótipo de dados subjacente limpo e robusto.

Provavelmente veremos a função do crítico de dados mudar para dar conta disso, gastando menos tempo coletando insights, fornecendo análises, construindo painéis e criando visualizações.

Em vez disso, o foco será refinar modelos de dados para extrair esses insights usando processamento de linguagem oriundo.

Quadro

Veja o caso do mais novo resultado de IA do Tableau, Pulse, com lançamento previsto para o final de 2023.

O usuário selecionará KPIs prioritários para os quais o Tableau gerará visualizações maquinalmente e alertará o usuário quando tendências ou padrões incomuns forem detectados.

A partir daí, o usuário pode simplesmente clicar no KPI relevante para desvendar o “porquê” da mudança na tendência.

O Tableau declarou explicitamente que seu objetivo é “simplificar e agilizar” os fluxos de trabalho existentes do crítico de dados, o que é uma ideia-chave que começaremos a ver cada vez mais.

As ferramentas generativas de IA farão a maior secção do trabalho pesado. Por outro lado, os analistas mudarão seu foco para o lado do desenvolvimento de modelos de dados ou se tornarão usuários avançados de uma utensílio de IA generativa de sua escolha, entendendo uma vez que erigir e modificar consultas em linguagem oriundo para extrair o sumo valor de suas capacidades.

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Manadeira: Tableau.com

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Funil.io

Funnel.io, um popular núcleo de marketing omnicanal, adota uma abordagem um pouco dissemelhante com o que eles chamam de Funnel AI.

Embora eu tenha mencionado que as soluções generativas de IA geralmente exigem modelos de dados fortes, os usuários podem extrair, explorar, manipular e averiguar todos os seus dados de marketing no Funnel AI sem transpor da plataforma Funnel.

A abordagem de pipeline de dados de balcão único está em subida, com o objetivo de expelir silos de dados e democratizar os dados, tornando-os facilmente acessíveis para uso quotidiano, mesmo sem as competências técnicas de um crítico tradicional.

A IA de funil e ferramentas semelhantes são extremamente úteis para análises ad hoc dinâmicas, em vez de ter que dividir os dados em um quadro existente que requer manutenção contínua.

O Funnel AI apresenta consultas sugeridas maquinalmente para usuários que não sabem por onde estrear, uma vez que “Qual é o detalhamento do CPC por via nas últimas quatro semanas?”

Esta consulta fornece um gráfico de barras do CPC de cada via, que os usuários podem refinar com filtros adicionais ou inserir novas consultas na barra de pesquisa.

Anteriormente, a obtenção desta visão básica exigia que os analistas de dados extraíssem, modelassem e visualizassem dados adaptados a parâmetros específicos.

Com a IA generativa, o que demorava horas agora leva segundos, liberando os usuários para análises e tomadas de decisões focadas.

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Télio

Tellius, uma plataforma de dados abrangente e mais generalizada, adota uma abordagem semelhante aos exemplos anteriores por meio de suas ferramentas de IA generativa.

No exemplo aquém, a plataforma detectou maquinalmente uma subtracção nas conversões da campanha e imediatamente ofereceu os principais pontos de taxa para explicar a subtracção, criando uma estudo de segmento.

Normalmente, esse processo consumiria horas do tempo de um profissional de marketing ou crítico, desde a identificação da queda até a investigação para prescrever a culpa.

A capacidade de desvendar rapidamente esses insights críticos, sem incerteza, proporciona aos profissionais de marketing que utilizam essas ferramentas uma vantagem significativa, permitindo-lhes agir prontamente, em vez de investir tempo na procura por essas informações.

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Manadeira: Tellius.com

Considerações sobre crédito e transparência

Embora possamos ver claramente o poder e o valor das ferramentas generativas de IA, conseguir a adoção generalizada dos utilizadores e a crédito nestes modelos é um duelo que as organizações devem superar.

A supervisão humana e a validação de dados ainda serão necessárias num porvir próximo. Três em cada quatro CEOs acreditam que a vantagem competitiva dependerá de quem possui a IA generativa mais avançada, mas 48% se preocupam com preconceitos ou precisão dos dados.

Isto exigirá que os profissionais de marketing implementem novas funções e processos para prometer a responsabilização pelos modelos de IA e a transparência na tomada de decisões baseadas em IA.

O porvir do marketing do dedo está intimamente ligado ao progresso das capacidades de IA. Os profissionais de marketing que se adaptam, compreendem as melhores práticas e estabelecem uma supervisão eficiente ganham uma vantagem competitiva.

As opiniões expressas neste cláusula são do responsável convidado e não necessariamente do Search Engine Land. Os autores da equipe estão listados aqui.

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