Segmentación de medios minoristas en la curva de madurez de la IA

Segmentación de medios minoristas en la curva de madurez de la IA

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A medida que el sector minorista se vuelve cada vez más dependiente y centrado en los datos y la inteligencia artificial (IA), es esencial que los minoristas entiendan exactamente cómo el análisis de datos de primera mano puede cristalizarse en información sobre el comportamiento del cliente y, a su vez, en una ventaja competitiva tangible.

Con ese fin, considere el cuadro a continuación, denominado “Curva de madurez de datos e inteligencia artificial”.

La curva de madurez de datos + IA. Créditos de imagen: Zitcha/ladrillos de datos

Esta es una vista simplificada de cómo los datos de un minorista y las capacidades de inteligencia artificial (graficadas en el eje x) se correlacionan directamente con la ventaja competitiva de su red de medios minorista (graficada en el eje y). Un enfoque estratégico general que siga esta curva verá a los minoristas dar pasos incrementales hacia la sofisticación, acercándose cada vez más al cacareado “análisis predictivo” que les permitirá anticipar las necesidades de los clientes y ofrecer experiencias personalizadas y afinadas.

Sin embargo, es mucho más fácil decirlo que hacerlo, y algunos pasos son más importantes que otros cuando se trata de la orientación inteligente. Veamos los tres hitos más importantes en el camino hacia el análisis predictivo en el contexto de los medios minoristas.

Datos limpios y aceptados

La “rampa de acceso” a esta curva para cualquier minorista que busque aprovechar el poder de los datos y la IA comienza con una vista completa de datos limpios y aceptados en todas las interacciones con los clientes y ubicaciones de medios, ya sean físicos o digitales, propios o alquilados. Estos datos son cruciales para comprender la oportunidad, gestionar el rendimiento y medir con precisión el rendimiento de la campaña.

A medida que la tecnología formaliza los medios minoristas como una categoría, la posibilidad de liderar la integridad de las métricas y la calidad de los datos es significativa. Comprender el recuento único de clientes a lo largo del viaje a través de puntos de contacto físicos y digitales también es crucial, ya que duplicar el recuento de clientes para inflar el valor de la red de medios es un riesgo tanto para la confianza como para el crecimiento del presupuesto a largo plazo.

Veamos los tres hitos más importantes en el camino hacia el análisis predictivo en el contexto de los medios minoristas.

Idealmente, los datos se transmiten a una plataforma de datos de comportamiento (BDP) y se almacenan en un lago de datos seguro y alojado en la nube. Los datos de los sistemas SaaS actualizan el BDP a través de un conector de servidor a servidor. Luego, los datos son modelados y enriquecidos por el BDP, donde cada interacción con el cliente se unifica en una vista única y holística del cliente.

Esto proporciona un perfil único con un historial de eventos con miles de registros para cada cliente. Aunque sin duda es un paso crítico, este es realmente el punto de partida en lo que respecta a la orientación de los medios: una vez que se establece esta base, la madurez puede comenzar a acumularse.

Previsibilidad/complejidad. Créditos de imagen: Zitcha/Quitanieves

Orientación contextual

El primer nivel de la verdadera capacidad de focalización de medios es entregar un mensaje a una superficie, una plataforma o dispositivo específico frente a una audiencia objetivo, en función de su contexto. Esta es la forma más fundamental de focalización y una base crucial para todas las demás capacidades de focalización. La función de los datos en esta etapa es pronosticar el inventario de ubicaciones disponibles por tipo de ubicación y ubicación, lo cual es clave para que los minoristas administren su red de medios y optimicen el rendimiento. La relevancia del mensaje y la seguridad de la marca también dependen de esta capacidad.


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