Human in the Loop para analistas de marketing [Video]

Como especialistas en marketing, tenemos acceso a una gran cantidad de datos (percepciones sociales, datos de ventas, información de clientes y más), y el análisis completamente manual puede ser tedioso y llevar mucho tiempo.

En esta presentación interactiva en MAICON 2022, nuestra conferencia anual de inteligencia artificial de marketing, Yash Gad describe cómo las herramientas personalizadas de aprendizaje automático pueden aumentar el trabajo realizado por los analistas de marketing, ayudándolos a hacer su trabajo de manera más rápida y eficiente al automatizar, escalar y mejorar los conocimientos manuales. tu empresa ya genera.

Gad, director ejecutivo de Ringer Sciences, una firma de servicios de consultoría de estrategia y ciencia de datos conductuales y de salud, unaTambién discutió el papel en evolución del analista de marketing y los tipos de soluciones de humanos en el circuito que ha encontrado que son las más exitosas.

Los asistentes terminaron esta sesión con una mejor comprensión de cómo el análisis de marketing puede funcionar de la mano con la ciencia de datos para asegurarse de que está contando la historia correcta con sus datos.

“Creo que la idea a largo plazo será encontrar mejores y mejores soluciones de IA, mejores soluciones tecnológicas, para conectarse a este proceso que ayudará a escalar todas estas herramientas, pero aún no eliminará el tipo fundamental de dependencia de los analistas y los datos. científicos para guiar y guiar este proceso”. ~ Yash Gad, director ejecutivo, Ringer Sciences

Yash Gad comenzó su carrera como neurocientífico computacional… específicamente redes neuronales e inteligencia artificial profundamente arraigada en la creación de modelos biológicamente realistas del cerebelo. Un camino inusual para comercializar IA, ¿no es así?

Similar al viaje de Paul Roetzer como propietario de una agencia, Gad observó la IA y las redes neuronales y pensó: «¿Qué más podría hacer con [AI]?

A través de una presentación casual mientras trabajaba en señalización y vías farmacéuticas, Gad conoció y comenzó a trabajar con la agencia de marketing y comunicaciones Real Chemistry. Trabajó para aplicar sus aprendizajes de IA al marketing, sin comprender completamente el mundo y el contexto del marketing.

Después de tres meses y una reunión casual con un analista, quedó claro un caso de uso. El analista preguntó: “Tengo estos datos de marketing que estoy tratando de limpiar en Excel. Hago estas mismas 10 cosas todos los días. Es solo limpieza de datos. Es solo contar cosas. Es solo automatizar un montón de esas cosas. ¿Me puede ayudar con eso?»

Gad escribió fácilmente tres líneas de código, luego una secuencia de comandos de Python para resolver sus problemas. Sin embargo, como especialistas en marketing, no todos conocemos bien Python y la codificación.

El siguiente paso fue crear una aplicación web simple para colocar en un archivo de Excel. “Hará su trabajo” y saldrá un nuevo archivo de Excel, limpio, que contiene todo lo que el analista necesitaba.

¡Problema resuelto! Excepto que, una vez que Gad se dio cuenta del poder de la inteligencia artificial, el analista regresó una semana después con diez necesidades/casos de uso más: análisis de palabras clave, temas y más. En el transcurso de los meses siguientes, la herramienta se implementó en todo el sistema.

Luego, una vez que los otros analistas vieron esta tecnología en acción, surgieron más casos de uso y problemas, y nació un entorno colaborativo increíble.

Los especialistas en marketing y los analistas entendieron lo que era posible, y Gad pudo ayudar a identificar:

  • ¿Cuáles son sus requisitos?
  • ¿Con qué tipo de archivos estás trabajando?
  • Cuando accede a esta herramienta, ¿qué quiere de ella?
  • ¿Cómo quieres que se vea?

Esta colaboración ayudó a descubrir dos pasos muy importantes que debían abordarse antes de que un proyecto pudiera despegar:

  • ¿Qué debe decirle un analista de marketing al científico de datos para que comprenda el problema?
  • ¿Qué debe preguntarse el científico de datos para comprender el problema?

Cuando las comunicaciones se vinculan con estas dos preguntas importantes, se construye una relación y se construye la repetibilidad.

Esto lleva a abordar problemas más grandes, ser innovador, encadenar procesos y crear «productos» que la empresa pueda aprovechar interna y externamente.

Como las máquinas y la inteligencia artificial nos respaldan en nuestros roles, los especialistas en marketing y los líderes empresariales pueden pensar críticamente sobre el negocio, escalar procesos y motivar equipos.

Fue una gran sesión que mostró el verdadero valor de Marketer + Machine.

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