客户情报杂志

前文 迈克·瓦格纳旅游酒店娱乐高级副总裁Acxiommike. wagner @ acxiom. com 适应旅行新世界的策略-和旅行者的期望。 随着商务旅行的减少，新旅行者的收购和建立品牌市场份额对于旅行来说从未如此重要品牌。数据驱动的解决方案，以满足旅行者的规划和从旅行期望到体验愉悦的购买阶段对于旅行营销人员来说，利用它作为人们的期望已经改变。 满足人们的期望始于品牌开发更好地了解客户。然而，Acxiom年度7月份发布的客户情报(CI)调查显示只有4%的品牌掌握了这项技能。这意味着是旅游品牌提高其相关性的巨大机会，个性化，并信任他们的客户。 Acxiom与世界领先品牌合作，建立和管理客户智能战略，实现数据驱动的营销为人们和品牌创造价值的体验。我们是身份、数据的道德使用、云fi第一位客户方面的专家数据管理，并提供如下的分析解决方案可操作，因为它们有见地。Acxiom使复杂的营销生态系统的工作，在品牌和客户见面。 信仰阿罗诺营销战略与技术创新副总裁旅游、酒店和娱乐Acxiomfaith. aronow @ acxiom. com VICKI DUHON 客户管理副总裁旅游、酒店和娱乐Acxiomvicki. duhon @ acxiom. com 50多年来，Acxiom一直在改进和影响客户的客户获取、增长和保留战略-交付重要的指标。以下页面充满了想法旅行营销人员可以回到他们的团队。我们已经包括了吸引独特的受众来推动收购、保留和忠诚，一些关于数据驱动基础的基础知识的提醒，围绕CI的新研究，以及关于如何掌握艺术和它的科学。 贝林达·斯蒂尔威尔 客户管理副总裁旅游、酒店和娱乐Acxiombelinda. stilwell @ acxiom. com KIERAN DUNN 我们希望我们用这些作品激发一些想法。如果你有问题或想了解更多，请联系我或我的团队。 企业销售副总裁旅行、酒店和游戏Acxiomkieran. dunn @ acxiom. com TABLE OF CONTENTS 我们正在思考的趋势 营销数据：使用品牌需要意识到的AI的3种严重风险数据清洁房间：使歇斯底里810导航美国国家隐私法的Patchwork：呼吁制定全面的国家隐私法12 回到基金AMENTALS 3 CX技术能力，你不能忽视数据为经验提供燃料数据质量信息4 C的数据质量 对身份进行控制 标识101每个C - Suite高管都需要了解身份具有真实ID的建筑物标识 数据驱动获取策略 客户智能：您如何了解和理解客户通过CI将前景转向客户如何识别高价值旅游前景识别匿名网站访问者帮助旅游品牌与相关ACXIOM数据：证明数据性能中的＃1 PARTNER SPOTLIGTS ACXIOM和雪花上的斑点焦虑和销售的焦点ACXIOM和ADOBE的聚光灯 45 我们的趋势思考 营销数据：使用品牌需要意识到的AI的3种严重风险 数据清洁房间：使歇斯底里 导航美国国家隐私法的Patchwork：呼吁制定全面的国家隐私法 营销数据：使用的3种严重风险品牌需要意识到的AI BRADY GADBERRY高级副总裁，数据产品主管Acxiom 对于技术含量较低的人来说，有一种直观地与并从数据和分析中受益fit。然而，随着不断增长的LLM的力量变得显而易见，我想分享一些我们最近几周听到的疑虑，并探讨这些进一步的问题，看看它们对数据驱动的营销人员意味着什么。兴奋和谨慎之间的界限应该在哪里谎言，品牌如何使用像LLM这样的人工智能来建立更好的了解他们的客户，同时最大限度地降低风险？ 品牌争先恐后地尝试 人工智能(AI)并理解其 理解、接触和 吸引客户，以及它的风险 带来了。这里，布雷迪·加德伯里，高级副总裁，头 Acxiom的数据产品，有三件 选择您的应用程序小心的AI 对品牌营销人员的警示建议，因为他们 拥抱新技术。 正如乍得在我提到的文章中指出的那样，ChatGPT和类似的工具在某些领域可能非常有效，比如短格式营销创意。但可扩展性和速度的代价往往是内容本身的不精确(或外置)，所以人类指导和审查仍然是必不可少的。 似乎几乎每天都有新产品发布或公告重新点燃了兴奋(而不是少量的恐惧)关于人工智能用于营销的可能性-而且只是关于任何知识行业。 像ChatGPT这样的大型语言模型(LLM)的兴起这种中断的中心，许多人呼吁暂停关于比GPT - 4更强大的AI系统的训练。破坏的速度，加上我们的集体倾向这个问题将是品牌试验的一个巨大的考虑因素与AI。为了避免AI的e飞度的陷阱和局限性，首先，我们必须了解它们。让创新超越法律，道德和治理控制您可以使用基于LLM的AI来帮助您组合和解释我们已经到位，增加了暂停呼吁的紧迫性。警告公开信的签署者包括Acxiom首席执行官数据集，并根据数据中的相关性进行推断。例如，AI擅长单独回答问题Chad Engelgau警告说：“社会需要杠杆和规模，这需要对关系的理解支点创造更好的可扩展性“以防范风险AI“幻觉”和潜在的隐私问题。在不“匹配”或“连接”的单词、概念和数据之间在数据集中，但人们直观地理解。是一项业务 24小时开放？如果是快餐店，开车经过in an urban area, that’s quite likely. If it’s an accounting ošce, 像大多数人一样，我对让它变得更容易的可能性感到非常兴奋 可能不会。有了关于企业的大量数据，它需要人们操纵数据并使其组织起来有用计算这些答案的方法。有了这些新工具，我们可以跳到好的部分，减少了准备数据的工作分析。 虽然会发生这种情况，但在每一个甚至是大多数案例。 随着人工智能系统复杂性的增加，在防御有偏见的决策呈指数级增长。您不必担心敏感数据，例如受保护的类，但也可以成为代理的数据，或与这些事情高度相关。为了避免这种情况，你需要了解你的模型里面发生了什么这需要透明度-对于品牌和客户 与人互动的数据。考虑一下今年1月，谁可能想知道为什么他们会被制造出来。当The Verge透露许多CNET最近的故事时，这是可能的，但要对AI保持制衡had been writed partly or completely by an unnamed AI program. doing at scale, we need to take measured steps forward. This许多人都是直截了当的fi财务报告，但在这种情况下，这将有助于确保我们不会让技术超越我们的价值观“人工智能幻觉”，数字甚至趋势可能是通过使用数据的方式，我们不会允许更多的系统-报告不正确。当时，这些故事还没有被识别出来。因为是人工智能生成的，所以审查的水平是必要的AI不是替代读者不清楚。目前，距离好的D ATA -或好的 允许未经监督的使用，直接影响您的品牌及其与客户的关系。MARKETING 透明度将关键-困难 当我想到 围绕AI的兴奋（和恐惧）是这样的：AI不是魔法，它是只是数学。当然，这是非常花哨的数学很快完成的强大的计算机，但最终，它只会一样好作为你喂养它的燃料。燃料就是数据。 围绕AI决策的风险不仅仅涉及“幻觉”，但也是从不透明的决策过程本身。我们必须确保关于如何以及为什么做出决定的透明度。这个是将使用数据的品牌分开的一个主要因素道德上。 如果您想使用AI来帮助您预测客户行为，并告知您的决策，您仍然需要伟大的first -，第二和第三方数据。你需要一个坚实的fi第一部分身份骨干，因此您可以获得完整的视图真正的客户。要成长，你仍然需要访问信息，帮助你预测某人可能是你的下一个伟大的客户，并与他们联系 人工智能系统的“黑箱”性质已经由专家如Brian Christian在他的书对齐问题：机器学习和人类价值观。越复杂 一个模型得到，更多类型的数据聚集在一起，使可能会将它们介绍给您的新LLM供电的消息推断，系统变得越不透明。如果他们是聊天机器人来了解你的品牌。 不小心，品牌可以fi自己制作广告系列不知道他们为什么这么做的决定。这变成当偏见蔓延时，尤其是当数据集时，这是一个主要问题可能包括有关种族等受保护类别的信息，性别和性取向。 基本面没有改变，他们也不会改变任何时候很快。智能技术并不能缓解营销人员的需要保持良好的数据实践。首先，品牌将始终需要了解他们的客户和他们希望拥有的客户。人工智能将增强这些能力， 包含受保护的类别并不是偏见的唯一方式，但它不会替代好的营销。引入决策。所有AI产品都基于培训数据，并期望一个完美的结果，假设人工智能是显示了以前的营销决策示例完全公正和成功。作为营销人员，我们知道 数据清洁室:使炒作的意义 泰特奥林豪斯首席客户OšcerAcxiom 要求品牌实际分享他们的客户个人identifi可用信息。 在martech圈子里有很多关于 数据洁净室和新功能他们正在为希望安全共享数据Acxiom的泰特奥林豪斯,首席客户奥瑟，探索实际上是什么新的关于洁净室（和什么不是），和为什么炒作毕竟是正义的。 例如，制造品牌和消费者包装商品(CPG)品牌传统上一直在努力建立高质量的fi第一方客户数据和直接关系。但是在数据洁净室的帮助下，零售商可以与CPG品牌合作，共同创建基于订阅的o为他们的共享客户提供真正的东西这对品牌和客户来说也是一个胜利。 品牌在评估 随着一个业务年的结束和另一个业务年的开始，martech专家总结了以下趋势和技术赢得营销人员的关注-以及他们的预算。今年，一些最响亮的嗡嗡声一直围绕着数据清理房间，而且有很好的理由。有真正令人兴奋的事情发生在这个空间。 与信用卡发行商合作。或者当他们寻找在潜在的并购中，他们希望将他们的客户群与目标收购的客户群进行比较。 我的观点是-数据共享用例的列表是长期以来。所以，虽然我对清洁感到兴奋房间，我不想破坏炒作党，我觉得这是重要的是要指出，很多新的和令人兴奋的据说洁净室的能力实际上很漂亮老派、久经考验的直销能力。 数据洁净室(可以唤起实验室的图像穿着白大褂的技术人员)对隐私有意识，数据协作空间。在数据洁净室中，品牌及其受信任的合作伙伴可以共享和合并数据以创建新的对各方都有利的洞察力-更相关的广告对人们来说，品牌和他们的合作伙伴更好的增长。他们在联合营销、受众方面开辟了机会建设、货币化和营销测量 这对营销人员和营销人员来说是一件好事，因为直接营销策略的工作，是一个整体的一部分营销计划。直接营销的日子已经一去不复返了只是意味着直接邮件-这是关于直接连接你的客户。 2.数据安全-良好的数据治理和安全性措施总是值得一提的是，即使它们已经成为桌子的木桩。洁净室是关于结合信息安全，所以他们要求道德，隐私-有意识地对待数据。 我们在打扫房间在他们变酷之前 无论是所谓的联合品牌营销，协作营销，甚至只是一种使用关系的聪明方式数据库，具有前瞻性的营销人员一直在这样做在洁净室成为一件事之前很久。 3.数据增强-一个简单的洁净室实例让两个品牌彼此共享他们的fi第一方数据。所以到目前为止还不错。但是要最大限度地发挥你的影响力和潜力为了获得有价值的洞察力，你还需要能够带来高高质量的第三方数据。第三方数据可以经常以行为和兴趣将fi第一方数据带入生活属性甚至事务数据。 事实上，大约30年前，我的一些同事开发fiRst有史以来的关系数据库，现在是什么一家领先的国家银行。这使他们能够合并数据关于他们的信用卡客户与航空公司的数据合作伙伴，用他们的见解创造新的、有价值的客户产生的。在e_ect中，他们还创造了first clean房间。 为什么干净的房间是在上升 云计算和洁净室的最新发展技术正在增强您的许多功能需要使这种数据共享和协作有效和安全。我们的合作伙伴，像Snow vi ake这样的公司，谷歌和AWS是这一转型的领导者。 所以，如果洁净室本质上是这样的轮回受保护的数据共享功能，他们为什么要创建这样的功能今天有嗡嗡声吗？ 一方面是因为，虽