Perusahaan sekarang dapat mengumpulkan lebih banyak informasi tentang pelanggan mereka daripada sebelumnya. Tetapi menurut sebuah studi baru, ilmu data tidak menguntungkan pemasar, dengan 84 persen eksekutif pemasaran mengatakan kemampuan mereka untuk memprediksi perilaku pelanggan adalah tebakan.
Laporan dari perusahaan analitik prediktif Pecan AI, berdasarkan survei yang dilakukan oleh Wakefield Research, menemukan empat dari lima eksekutif pemasaran melaporkan kesulitan dalam membuat keputusan berdasarkan data meskipun semua data konsumen tersedia.
Studi terhadap 250 responden menemukan 95 persen perusahaan sekarang mengintegrasikan analitik prediktif bertenaga AI ke dalam strategi pemasaran mereka, termasuk 44 persen yang mengatakan bahwa mereka telah mengintegrasikan analitik prediktif bertenaga AI ke dalam strategi mereka sepenuhnya. Tetapi di antara mereka yang perusahaannya telah sepenuhnya mengintegrasikan analitik prediktif AI ke dalam strategi pemasaran mereka, 90 persen melaporkan bahwa sulit bagi mereka untuk membuat keputusan berdasarkan data sehari-hari.
Semua responden mengatakan bahwa mereka ingin mendapatkan kemampuan tambahan yang didukung AI dan wawasan prediktif untuk tim mereka, dengan jelas menunjukkan bahwa implementasi analitik prediktif saat ini kurang memenuhi kebutuhan tim pemasaran saat ini.
“Dengan sebagian besar perusahaan saat ini menggunakan pendekatan pembuatan model manual, sangat disayangkan, tetapi tidak mengherankan bahwa hasilnya gagal memenuhi kebutuhan tim pemasaran,” kata Zohar Bronfman, salah satu pendiri dan CEO Pecan. “Sementara ilmuwan data mungkin ahli dalam membangun model perangkat lunak yang sempurna, mereka terlalu jauh dari realitas bernuansa bisnis untuk menjadi efektif. Selain itu, mengingat beban kerja mereka, mereka terlalu lambat untuk merespons ketika mempertimbangkan kondisi pasar yang berubah dengan cepat. dan perilaku konsumen. Pemasar dan analis pemasaran lebih dari mampu menangani tanggung jawab analisis prediktif jika dilengkapi dengan alat yang tepat.”
Jadi apa yang menahan keberhasilan proyek ilmu data? 42 persen mengatakan ilmuwan data tidak punya waktu untuk memenuhi permintaan, 40 persen mengatakan mereka yang membangun model tidak memahami tujuan pemasaran, 38 persen mengatakan ilmuwan data tidak mengajukan pertanyaan yang tepat dan 37 persen mengatakan bahwa data yang salah atau sebagian digunakan untuk membuat model.
Selain itu, 93 persen eksekutif pemasaran yang disurvei setuju bahwa ilmuwan data dapat memecahkan masalah yang lebih kompleks jika mereka dapat menggunakan alat pemodelan prediktif AI yang rendah/tanpa kode untuk metrik yang dapat diotomatisasi.
Anda bisa mendapatkan laporan lengkap dari situs Pecan.
Kredit Gambar: Syda Productions/Shutterstock
