Data er nøglen til succes med AI i marketing

Du kender det måske. Du har bedt AI om hjælp til en arbejdsopgave. Det går hurtigt, ja. Men kvaliteten, den er altså ikke altid, som du drømmer om. Men hvad er det, der går galt? I denne artikel zoomer vi ind på, hvorfor data er nøglen til at have succes med AI i marketing.

For at få succes med AI i marketing er det afgørende at have adgang til relevant og korrekt data. For ikke nok med, at du har data, så er kvaliteten af din data også altafgørende. Kvaliteten har nemlig en direkte indflydelse på dine AI-genererede resultater. Derfor kræver det ressourcer at rense og organisere din data.

Strukturering, træning og menneskelig kvalitetssikring

Det er efterhånden ikke en hemmelighed, at AI kan hjælpe dig med at skære ned på mængden af rugbrødsarbejde. Et konkret eksempel er, når vi hjælper vores kunder med at oversætte og versionere indhold.
Her er det ikke nok at smide alt indhold ind i et AI program og skrive ’oversæt’. Det giver dig nemlig ofte et generisk resultat, som alligevel kræver en del efterarbejde. Det handler derfor først og fremmest om at strukturere din data, prompts og indsigter.

For at hjælpe AI godt på vej, afdækker vi typisk en lang række af kriterier: Hvad leder kunderne efter? Hvad søger de efter, og hvordan svarer vi bedst muligt på deres spørgsmål? Dette forarbejde er med til at gøre dit AI output bedre.

Du kan også spare dig selv for unødigt efterarbejde ved at bygge din egen AI chatbot og træne den til at kommunikere i din Tone of Voice på baggrund af tidligere indhold, data og prompts. 

Sidst, men ikke mindst, så kræver AI altid et menneskeligt kvalitetseftersyn. AI kan være en stor hjælp til at producere indhold, men det kan ikke stå alene – endnu.

Data er rygraden i predictive data modeller 

Ligesom ved generative AI cases er datakvalitet også alfa og omega, når det kommer til predictive datamodeller, som prøver at forudsige, hvilke brugere og segmenter, der vil levere den højeste værdi.

Er dit træningsdata ikke godt, påvirker det i høj grad evnen til, hvilke resultater modellen kan levere. I værste fald kan det betyde, at den fejlprioriterer, hvilke segmenter, du skal bruge dine annoncekroner på. Derfor er det også vigtigt at bruge tid på at evaluere dine AI-modeller, inden de sættes i produktion.

Samtidig skal du også være opmærksom på, at data kan ændre sig over tid, så selvom du har haft et godt datasæt at arbejde med, kan der være behov for at træne modellen med et nyt datasæt over tid. Af den årsag er det vigtigt løbende at evaluere nøjagtigheden af din model, så du ved, hvornår den skal trænes igen.

Ansvarlig datahåndtering 

Selvom data nu er blevet udråbt til hovedperson, hvis du vil lykkes med AI i marketing, så er det vigtigt at håndtere din data ansvarligt. Med det mener vi:

1. Datasikkerhed: Når du uploader data til dit AI-tool, ved du så, om du deler din data med udbyderen af servicen? Vores anbefaling er at være kritisk omkring denne del. I dentsu gør vi meget ud af at sikre, at vi beskytter den data, vi har uploadet. Af den årsag benytter vi udelukkende enterprice løsninger, ligesom vi også har vores egen chatbot.
2. Dataetik: Ved brug af især AI, er der en del etiske overvejelser, du bør gøre dig. Hvordan sikrer du, at du ikke bryder med rettigheder på det materiale, modellen producerer? Og hvordan sikrer du, at det outcome, der returneres ikke gør brug af biased data?
3. Evaluer effekten af AI: Du bør altid vurdere resultatet af output fra en AI model for at sikre, at det matcher forventningen. Det er især vigtigt, hvis det er en løsning, der bliver automatiseret, og du ikke har mulighed for at se resultatet hver gang.