Na conferência Martech de setembro de 2025, o moderador Len Devanna, CMO da Cortico-X, convocou um painel prático sobre como transformar IA e dados em experiências do cliente que importam.
Conferência de Martech de setembro de 25: agora sob demanda
Seis painéis de discussões sobre dados e IA, disponíveis sob demanda quando você faz login ou registro. Assista agora para livre.
Lições difíceis sobre dados e experiência
O painel foi aberto com “lições difíceis” da prática:
- A cobertura supera a conveniência. Zhu enfatizou que pesquisas e pequenas amostras não contam a história toda. Sem dados amplos e representativos, as decisões correm o risco de preconceito em jornadas de clientes.
- A Recência pode rivalizar com a história. Khetan viu fortes resultados de focar no dados recentes corretos em vez de transportar todos os dados para a análise.
- Os dados não são a linha de chegada. Franz lembrou ao público que as idéias devem ser sintetizadas, socializadas e operacionalizadas para influenciar as experiências de funcionários e clientes.
The TakeAway: Colete os dados corretos, use -os rapidamente e transforme -os em ação.
Onde os profissionais de marketing ainda lutam
Duas pesquisas ao vivo durante a sessão destacaram desafios persistentes.
- O primeiro perguntado: “Qual é o seu maior desafio de ativação de dados?A acessibilidade era o líder em fuga, seguido de actabilidade, coleta e confiança.
- A segunda pesquisa concentrou -se nas pilhas de Martech: a integração era de longe o elo mais fraco, seguido de ativação, depois ingestão e análise.
Esses resultados refletem as tendências da indústria: mesmo quando a IA adiciona novos recursos, os profissionais de marketing ainda lutam com sistemas em silêncio e dados inacessíveis.
Amavendo sua pilha: Resultados primeiro
Khetan alertou contra a perseguição de arquiteturas antes de definir resultados. Muitas equipes projetam para um “cérebro de IA único” no meio da pilha, apenas para achar lento e caro. Em vez de:
- Comece com as metas de negócios. Escoras de arquitetura âncora para limpar os resultados.
- Use modelos onde eles agregam valor. Os modelos de borda geralmente vencem os centrais quanto ao custo e flexibilidade.
- Design para mudança. Espere que modelos menores e especializados se multipliquem; construir para interoperabilidade.
Esses resultados refletem as tendências da indústria: mesmo quando a IA adiciona novos recursos, os profissionais de marketing ainda lutam com sistemas em silêncio e dados inacessíveis.
Franz acrescentou que algumas empresas assumem a postura oposta – tratando a IA como uma ameaça e os sistemas de bloqueio com tanta força que não podem se adaptar. Ambos os extremos são perigosos. O sucesso requer guardrails e abertura para novas ferramentas.
Zhu enfatizou a AI de aterramento em casos de uso específicos. Quando as equipes podem apontar para o valor concreto, grande parte do medo e da confusão desaparecem.
Cavar mais: obtenha uma visão geral de áudio da Conferência Martech de setembro de 2025
Cultura define os dados ‘corretos’
Quando perguntado como se concentrar nos sinais certos, Franz disse que a resposta é de dados contextualmente relevantes – informações que explicam ou prevêem momentos que importam na jornada do cliente. Ela descreveu três etapas:
- Comece com a experiência, não as métricas. Mapeie onde os clientes vencem ou caem e selecionam dados que esclarecem esses pontos.
- Amarre todos os esforços de dados aos resultados – para clientes, funcionários e negócios.
- Inclua -se em análises preditivas e prescritivas para antecipar necessidades e projetos para eles.
Zhu acrescentou que a cobertura, a consistência e a tomada de decisão incorporada são essenciais para a qualidade dos dados. Uma simples mudança na escala de pesquisa, uma vez mudou a pontuação do CSAT de sua empresa em quatro pontos, provando como a comparabilidade de dados pode ser frágil.
Khetan apontou para a explosão de dados de eventos – centenas de milhões diariamente para algumas empresas. Você se afogará a jusante se não aplicar higiene e contexto na coleção.
Quebrando silos sem perder o controle
As pesquisas confirmaram a integração como o ponto de dor superior. Então, como você quebra silos com responsabilidade?
- A liderança define o tom. Os silos são um fracasso de liderança, argumentou Franz. As organizações centradas no cliente projetam para colaboração e compartilhamento de dados de cima para baixo.
- Cada equipe possui consentimento. Khetan alertou contra assumir que um grupo pode gerenciar tudo; Os dados se movem muito rápido.
- Unificar a visualização do cliente. Zhu descreveu como as vendas, marketing e suporte geralmente executam pesquisas conflitantes, criando uma verdade fragmentada. UM Equipe de análise entre journey pode padronizar definições e insights entre as funções.
Devanna reformulou -o sucintamente: não apenas venda a “experiência do cliente” para a liderança; enquadrá -lo como crescimento. O crescimento ressoa na suíte C, mesmo que as alavancas sejam focadas em CX.
Onde a IA já está melhorando o CX
Os painelistas citaram aplicativos práticos e de alto impacto:
- Mineração de dados não estruturados. A IA pode analisar transcrições de chamadas, bate -papos e análises para temas acionáveis de superfície – transformando ruído em insight estruturado.
- Orquestração de jornada. A análise preditiva e prescritiva permite que os profissionais de marketing antecipem rotatividade ou intenção e, em seguida, desencadeiam intervenções relevantes em tempo hábil.
- Reduzindo o atrito. A IA generativa preenche os seres humanos e os sistemas, facilitando a consulta, extraia e age de insights sem sobrecarga técnica.
Esses usos são bem -sucedidos porque combinam o benefício do cliente com a medição de negócios.
Quem analisa os dados?
As perguntas do público se voltaram para modelos organizacionais. Todos os participantes do painel concordaram: em empresas maiores, as equipes dedicadas são essenciais.
- Um grupo de engenharia de dados possui oleodutos, governança e definições.
- Uma equipe de análise entre journey lida com dados CX holisticamente.
- Analistas incorporados no marketing ou no produto garantem que as idéias conduzam decisões reais.
Essa estrutura evita duelar os painéis, mantendo a análise próxima da ação.
Personas da IA: Promessa e armadilhas
Ao usar as personas da IA para pesquisa de mercado, o painel ficou claro:
- Converse com os clientes primeiro. As médias de dados podem embaçar nuances; As entrevistas criam empatia.
- Em seguida, codifique com a IA. As personas podem dimensionar o conhecimento entre os departamentos, mas devem ser fundamentados em vozes autênticas do cliente.
Conselhos rápidos
O painel fechou com conselhos de uma frase para as equipes no início de sua jornada:
- Franz: Construa uma cultura de primeira vez. “Você não pode ser sua cultura.”
- Khetan: Comece pequenos experimentos para construir confiança.
- Zhu: Incorporar a IA e dados na tomada de decisões, vinculando-os à receita e ao CX.
5 etapas para agir agora
- Escolha dois resultados e três momentos que mais importa; Alinhar dados e projeta -lhes projetos de IA.
- Estabelecer uma integração mínima viável de identificadores e eventos entre os sistemas.
- Aplicar a qualidade na coleção Para evitar a limpeza cara mais tarde.
- Aplique a IA a entradas não estruturadas Como transcrições ou análises para insights semanais de CX.
- Crie um grupo cruzado onde marketing, produto e suporte se alinham em scorecards e experimentos compartilhados.
A linha inferior
Experiências inesquecíveis não são entregues apenas pela IA. Eles emergem quando as organizações alinham a cultura, os resultados, a integração e o consentimento – com IA e dados como aceleradores. Como Devanna resumia, a tecnologia é apenas uma peça da pilha; As pessoas e o processo determinam se ele realmente oferece crescimento.
Conferência de Martech de setembro de 25: agora sob demanda
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