Делает ли ИИ перфоманс-маркетинг умнее?

Или множит хаос и проблемы текущего бизнеса? Если раньше плохие данные мешали аналитикам, то теперь они мешают алгоритмам принимать правильные решения.

♟ Согласимся, что AI бесполезен без качественных данных.

Сегодня на волне хайпа многие компании внедряют искусственный интеллект практически во всё: и в рекламу и в генерацию контента. Но нейронки учатся на тех данных, которые ему дают.

Соответственно, если данные неполные, содержат ошибки или тупо неактуальные, то получаем формат "trash in - trash out".

🗒 Если владелец бизнеса думает, что достаточно просто всем сотрудникам купить корпоративную подписку на чатжпт и он сам всё починит, то нет, косяки в CRM он не исправит, если менеджеры левой пяткой туда заносят данные. Да, он транскрибирует созвон и напишет постмит и даже поставит задачи, но кто оценит качество?

AI не может построить корректную модель, если клиент выглядит как несколько разных людей в разных системах.

Как минимум, перед внедрением AI нужно определить, кто отвечает за скоринг и кто проверяет корректность новых источников.

Заложите несколько месяцев и не ждите чуда.

На практике качество данных постоянно ухудшается: появляются новые интеграции, меняются люди (уходят носители знаний) и регламенты.

Стартовые соучастники причинения эффективности это - маркетологи, аналитики, айтишники, безопасники.

AI должен быть бизнес-проектом, а не IT-инициативой.😐 Тот же перфоманс исторически строится на цифрах.

Поэтому если робот неверно понимает стоимость и квалификацию целевого лида, ROAS, CAC, LTV, атрибуцию и прочие радости жизни, то им нельзя пользоваться.

Сегодня конкурентное преимущество - не лучший AI, а лучшие данные.

Практически все компании уже имеют доступ к одним и тем же большим языковым моделям. Порог входа очень низкий, с одной стороны. С другой, ИИ на текущем этапе - это прежде всего - скорость, а не кнопка "починить всё".

🤔 Начните с малого, но крайне важного - начните с аудита своих данных.