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Künstliche Intelligenz (KI) ist für Unternehmen heute vielversprechend, insbesondere für Marketingteams, die die Interessen und das Verhalten der Kunden antizipieren müssen, um ihre Ziele zu erreichen. Trotz der zunehmenden Verfügbarkeit von KI-gestützten Technologien stehen viele Marketer noch am Anfang ihrer KI-Strategien.

Es besteht großes Interesse am Potenzial von KI-basierter prädiktiver Analytik, aber Marketingteams stehen vor verschiedenen Herausforderungen, um diese Technologie vollständig zu übernehmen. Da kein universelles Handbuch für die Integration von Data Science in das Marketing verfügbar ist, haben sich verschiedene Ansätze mit unterschiedlichem Erfolg entwickelt.

Pekannuss-AI Der Bericht „Predictive Analytics in Marketing Survey“ spiegelt diese komplexe Situation wider und bietet wichtige Erkenntnisse für Marketingteams und Unternehmensleiter, die Herausforderungen mit KI angehen, unabhängig davon, wo sie sich auf der Akzeptanzkurve befinden.

Wichtigste Ergebnisse – Integration von KI-Vorhersageanalysen

Während viele Unternehmen die Wichtigkeit von Verbraucherdaten in allen Bereichen anpreisen, von der Vorhersage zukünftiger Einkäufe bis hin zur Kundenabwanderung, ist die Realität, dass mehr als 4 von 5 Marketingleitern Schwierigkeiten haben, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, trotz aller ihnen zur Verfügung stehenden Verbraucherdaten. Die gleiche Anzahl der Befragten (84 %) gibt an, dass ihre Fähigkeit, das Verbraucherverhalten vorherzusagen, sich wie eine Vermutung anfühlt.

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Eine überwältigende Mehrheit (95 %) der Unternehmen integriert jetzt KI-gestützte prädiktive Analysen in ihre Marketingstrategie, darunter 44 %, die angegeben haben, dass sie sie vollständig in ihre Strategie integriert haben. Unter den Unternehmen, die KI-Vorhersageanalysen vollständig in ihre Marketingstrategie integriert haben, berichten 90 %, dass es ihnen schwer fällt, tagtäglich datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Marketing und Data Science stehen vor besonderen Herausforderungen, wenn sie versuchen zusammenzuarbeiten. Infolgedessen geraten Datenprojekte ins Stocken. Die Studie gibt Einblick in ihre Kämpfe, darunter:

  • 38 % der Befragten geben an, dass Daten nicht schnell genug aktualisiert werden, um wertvoll zu sein.
  • 35 % sagen, dass es zu lange dauert, die Modelle zu bauen.
  • 42 % sagen, dass Data Scientists überfordert sind und keine Zeit haben, Anfragen zu erfüllen.
  • 40 % sagen, dass diejenigen, die die Modelle erstellen, die Marketingziele nicht verstehen.
  • 37 % der Befragten geben an, dass falsche oder unvollständige Daten zum Erstellen von Modellen verwendet werden.
Bildquelle: Pekannuss.

Methodik

Die Pecan Predictive Analytics in Marketing-Umfrage wurde von Wakefield Research unter 250 US-Marketing-Führungskräften mit einer Mindestdienstzeit von Direktoren durchgeführt. Diese Führungskräfte arbeiten in B2C-Unternehmen, die Predictive Analytics einsetzen und einen jährlichen Mindestumsatz von 100 Millionen US-Dollar erzielen. Die Teilnehmer haben zwischen dem 13. und 21. September 2022 auf eine E-Mail-Einladung und eine Online-Umfrage geantwortet.

Lies das Kompletter Bericht von Pekannuss.

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