AI時代にデータを所有する必要がある理由

AI が近い将来、ビジネスにどれほど革命をもたらすかについて、よく耳にすることがあるでしょう。

AI アシスタントは分析を効率化し、成長の機会を明らかにし、ワークフローを実行し、アカウントとパフォーマンスに関するあらゆる質問に答えます。

これらのユースケースはすべて近々登場する予定であり、Intentwiseユーザーにとっては部分的にすでにここで.

しかし、議論でしばしば省略されていることがあります。データをしっかりと把握していなければ、これらの強力な使用例はどれも実現できません。

データは強力なAI分析を可能にする原動力です。そのため、1年分のデータしか持っていない場合、自動アカウント分析やビジネスチャンスのスポットライト機能はそれほど強力にはなりません。

AI による推奨事項は、ビジネスに関する重要なコンテキスト情報が欠けているため、漠然としすぎたり、単に不適切なアドバイスになったりする可能性があります。

AI の未来に備える際には、自分で所有できるデータが多ければ多いほど良いということを覚えておいてください。

世界で最も洗練された AI ベースのプラットフォームを使用していても、データが乱雑であれば、そこから重要な洞察を引き出すことはできません。

では、自分のデータを所有するというのはどういう意味でしょうか?

「データを所有する」と言うとき、基本的には、メトリックが収集されるたびに、できれば自分が管理する何らかのデータウェアハウスに、すべてのメトリックを自動的にバックアップするという考えを指しています。

そこに到達するには、これを 2 つのステップで考えます。

最初のステップは、すべての主要な指標が Amazon 広告コンソール (およびその他のマーケットプレイスコンソール) に滞留していないことを確認することです。

これは必ずしも直感的ではないかもしれません。Amazonが広告コンソール向けのネイティブツールをさらに展開するにつれ、データをAmazon内に保存しておきたいという誘惑に駆られるかもしれません。例えば、Amazon内で直接カスタムダッシュボードを作成できるようになりました。

問題は、コンソールのこれらのツールが外部データプラットフォームに取って代わるものではないということです。

データがの Amazonにデータが存在する場合、最終的には消滅してしまう可能性があります。データ停止のリスクに加え、さらに重要な点として、ルックバック期間が過ぎるとデータが自動的に失効してしまうリスクがあります。

1 年が経過してもレポートを保存していない場合、過去のパフォーマンスに関するすべての情報が失われます。

常に Amazon からデータをバックアップしていることを確認する必要があります。

面倒な方法は、すべての広告と売上レポートを常にダウンロードし、Excel で手作業でまとめることです。

あるいは、AmazonとWalmartのAPIをすべて利用できる外部プラットフォームを利用することもできます。APIを使えば、レポートを再度ダウンロードすることなく、データが自動的に入力されます。

また、Intentwise のようなパートナーを使用すると、Amazon 側でデータエラーが自動的にフラグ付けされ、解決されます。

データへのアクセスを失う可能性があるもう 1 つの状況は、データを制御する権利を保有する外部パートナーと連携する場合です。

ブランドの場合、データウェアハウスをセットアップしたものの、協力関係がなくなったらそのデータを実際に保持することを許可しないパートナーに出会うことがあります。

こうしたトレードオフを認識することが重要です。新しいパートナーと協力する際は、データがどこに送られるのか、そして関係が終了した場合にどうなるのかを常に認識しておくことが重要です。

素晴らしいパートナーを見つけたとしても、3年間一緒に仕事をした後にデータの転送を許可されなければ、AIにとって重要なトレーニングデータセットが突然失われることになります。

Intentwiseをご利用いただくブランドは、常に完全なデータセットを所有できます。倉庫のセットアップやAmazonやWalmartからのデータパイプラインの構築はサポートいたしますが、実際のデータはお客様にお任せいたします。

私たちは、AI がビジネスの常時稼働レイヤーとなり、自社のパフォーマンスと競合他社のパフォーマンスを継続的に評価し、改善領域を特定するツールとなる未来に向かっています。

ダッシュボードを頻繁に更新する必要はありません。実際、AI統合プラットフォームでは、ダッシュボードを見る必要すらありません。

AI 統合マーケティングソフトウェアは、アカウント全体の主要な機能と分析の多くを担当する、生き生きとしたアシスタントのようなものです。

しかし、この分析が本当に正確で影響力のあるものになるためには、広範かつ整理されたデータセットでトレーニングしていることを確認する必要があります。

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