Bağlamsal Katman: AI Neden Pazarlama ve Veri Mühendisliği Ekiplerini Birleştirdi

AI, müşteri deneyimi ve veri altyapısı arasındaki eski bölünmeyi silmiştir. Pazarlama ve veri mühendisliği artık birbirine bağlı bir disiplin olarak işlev görür.

Tarihsel olarak, müşteri deneyimi iki şeye ihtiyaç duyuyordu: müşterinin kim olduğunu anlamak ve ilgili bağlamla cevap vermek. Onlarca yıl boyunca, bu sorumluluklar iki farklı dünya arasında bölündü. Pazarlama ekipleri, kişiselleştirme, sadakat ve kanal yürütmesi üzerinde odaklanırken, veri mühendisliği ekipleri veri düzenleme, sistemleri birleştirme, kaliteyi koruma ve her şeyin akışını sağlayan boru hatlarını oluşturma üzerinde odaklandı.

Bugün, bu dünyalar AI döneminde rolleri ve sorumlulukları tanımlamaya çalışan organizasyonlar olarak çarpışıyor. Veri ekipleri tarihçe olarak müşteri profillerini oluşturma sorumluluğuna sahipti, जबकi pazarlama ekipleri, öznitelikleri ve hedef kitle segmentlerini tanımlamaya odaklandı. AI dönemi, Bağlamsal Katmanı tanıttı, bu, AI’nin mantıklı kararlar alması ve doğru sonuçları üretmesi için tarihi ve gerçek zamanlı müşteri verilerini anlar. Verileri bağlamsal olarak farkında sinyallere yapılandırarak, bu katman Müşteri Veri Zekası olarak adlandırdığım şeyin ön koşulu haline gelir. Ayrıca, veri ve pazarlama ekipleri arasındaki işbirliğini daha da önemli hale getirir, çünkü paylaşılan bağlamın kalitesi, AI’nin tüm kuruluş çapında ne kadar etkili bir şekilde çalışabileceğini belirler.

Pazar değişti, ancak temel sorun değişmedi

Bu yeni sinerjiler nedeniyle, kişiselleştirme artık yalnızca kanal taktikleriyle başarılı olmaz. Bunun yerine, her sistem ve ekibin müşteriyi anında tanıması ve sinyaller görünür görünmez harekete geçebilmesi halinde başarılı olur.

Çok sayıda martech satıcısı zaten pazarlama ve veri mühendisliği arasında bir yol seçti. Bazıları neredeyse tamamen pazarlama etkinleştirme üzerinde odaklanır ve kimlik, gerçek zamanlı veri ve yönetim gibi daha zorlu sorunları başkalarına bırakır. Diğerleri veri altyapısı üzerinde durur, ancak ekiplerin gerçek müşteri deneyimleri sunmasına yardımcı olmakta kısa kalırlar.

Altta yatan zorluk değişmedi. Markalar, verilerinin parça parça ve karmaşık olması durumunda anlamlı kişiselleştirme sunamazlar ve modern bir müşteri veri temelini bağlamsal bir katman olmadan çalıştıramazlar, bu da kararların alındığı ve müşteri deneyimleri oluşturulduğu anlara doğrudan bağlar.

Pazarlama ve veri mühendisliği arasındaki uçurum, hizalanmamış hedeflerden kaynaklanmıyor. Bu, yükselen müşteri beklentilerinin, daha karmaşık verilerin, yeni etkileşim modellerinin ve daha yüksek doğruluk ve hız gerektiren iş sistemlerinin sonucudur.

Pazarlamacılar bu değişimi her gün hissediyor. Kişiselleştirme, eskiden segmentasyon ve yaratıcı malzemelere bağlıyken, şimdi gerçek zamanlı olarak müşterileri tanıma, eksik sinyalleri yorumlama ve müşteri hikayesinin tamamını yansıtan kararlar alma üzerine bağlı.

Bunun hiçbiri güçlü veri mühendisliği temelleri olmadan mümkün değildir. Müşteri kimliği güvensizse, kişiselleştirme parçalanır. Veri eski veya toplu iş akışlarına hapsolmuşsa, gerçek zamanlı karar alma imkansız hale gelir. Ve AI, kısmi veya eski bağlamla çalışıyorsa, güvenilir anlamlı sonuçlar üretemez.

Gerçek zamanlı profiller, olaya dayalı yolculuklar ve kimlik çözümü gibi yetenekler soyut veri projeleri değildir. Bunlar, sadakati tanımlayan anların omurgasını oluşturur – müşterinin katılımı için seçtiği o değerli saniyeler. Pazarlama ekipleri hız, hassasiyet ve doğruluk istemektedir, bu da yalnızca temel, ölçek, hız ve doğruluk için tasarlandığında elde edilebilir.

Veri mühendisliği, son milin anlaşıldığı bir sistem gerektirir

Pazarlamacılar veri mühendisliğinin temel rolünü anlarken, veri ekipleri kendileri, müşteri verilerini anlamak ve yapılandırmak için AI çözümlerine ihtiyaç duyarlar, bu da canlı davranışın, yolculuk durumunun ve niyetin sürekli değerlendirilmesini sağlar.

Bu arada, mühendislik ekipleri, orkestrasyon, lakehouse ortamları, veri boru hatları, gizlilik kontrolleri, yönetim modelleri, bilgi güvenliği koruma önlemleri ve yeni ve güncellenmiş sistemlerin kuruluşun geneline dağıtımı ile ilgilenmelidir. Mimariyle temiz bir şekilde entegre olan, veri kalitesini koruyan ve manuel işi azaltan araçlara ihtiyaçları vardır.

Verileri birleştirebilen, makine öğrenimi ile kaliteyi iyileştirebilen ve tekrarlayan mühendislik görevlerini otomatikleştirebilen bir çözüm, bu ekiplere kaldıraç sağlar, ancak bu kaldıraç sonuçlara dönüşmelidir. Pazarlamada daha yüksek eşleşme oranları, daha doğru tahminler ve sinyalden içgörüye, içgörüden etkinleştirme ve sonuçlara daha hızlı zaman olarak ortaya çıkan etki, hedeftir.

Etkinlikleri ermögeyen bir platform, masada değeri bırakır ve kuruluşun müşteri verisi üzerindeki getirisini sınırlar.

Müşteri Veri Zekası Tek Çözümü

AI, denklemini değiştirdi. Performansı, verilerin sahibi olan ekibe bağlı değildir, ancak çalıştığı bağlamla belirlenir.

Bu nedenle, veri-pazarlama açığını bağlamsal bir katmanla köprülemek artık isteğe bağlı değildir. Açıklık, yalnızca araçlar veya yetenekler hakkında değildir. Pazarlama ekipleri, hız, deney ve hızlı hareket etme özgürlüğü için çaba sarf eder. Veri mühendisliği ekipleri, yönetim, istikrar ve merkezi kontrolü önceliklendirir. Bir bağlamsal katman, her iki tarafın da ihtiyaç duyduğu şekilde çalışmasına yardımcı olur. Pazarlama ekiplerine canlı, niyet zengin müşteri anlama sağlar ve veri ekiplerine güvenilir, gözlemlenebilir ve iyi yönetilen bir kaynak sağlar, bu da mimariye uyumlu bir şekilde entegre olur ve başka bir boru hattının bakımını gerektirmez.

Başarılı olacak organizasyonlar, müşteri veri temelini, pazarlama aracı veya mühendislik aracı olarak değil, her iki tarafı birbirine bağlayan paylaşılan bağlamsal zeka sistemi olarak – “Müşteri Veri Zekası” olarak – değerlendirecektir.

Gelecek, bu fonksiyonları birleştiren markalara aittir, yalnızca dengeler. Güçlü veri mühendisliği, gerçek zamanlı müşteri anlama ile birleştiğinde, şirketler, müşterileri memnun eden ve gerçek iş sonuçları üreten deneyimler sunar.

Yeni mimari, ajan karar döngüleri, durum tabanlı yolculuklar, anlamsal zenginleştirme ve akıl yürütme sağlar. Birleştirildiğinde, müşterileri memnun eden ve gerçek iş sonuçları üreten deneyimler üretebilir.