Framväxten av generativ AI revolutionerar hur marknadsförare förstår sina målgruppers behov, skapar innehåll och mäter resultat, enligt Snowflakes rapport ”Modern Marketing Data Stack 2025”.
Rapporten, baserad på data från 9 800 kunder, identifierar 10 teknikområden som organisationer överväger när de bygger sina data-stackar för marknadsföring.
Idag har marknadsförare tillgång till mer information än någonsin när de ska skapa kreativa och personliga kampanjer.
Samtidigt blir konsumenterna allt mer medvetna och oroade över sin integritet och hur deras personliga data samlas in och används. Detta skapar ett ökande krav på större transparens och kontroll över hur deras data hanteras. Fenomenet ”datagravitation” betonar därför vikten av att centralisera data och bryta ner de silos som hindrar en helhetsbild av kunden. Detta gör det möjligt att maximera avkastningen på AI-investeringar samtidigt som man säkerställer efterlevnad av integritetsregler. För marknadsförare har generativ AI, dataintegritet och datagravitation gett upphov till fem viktiga trender, som identifierats i Snowflakes senaste rapport.
Datadrivna marknadsförare: Marknadsförare som använder AI för att snabbt besvara frågor och utveckla idéer blir mer effektiva. De behöver inte längre finjustera tekniska detaljer utan kan istället fokusera på att styra AI-verktygen mot tydliga affärsmål, vilket gör att de kan ta ett mer kreativt och heltäckande grepp om marknadsföringsprocessen.
Datakopplade applikationer: Applikationer som centraliserar data ger företag bättre insikter från sin data utan att behöva flytta den mellan olika system. Genom att integreras direkt med företagets egna datamiljöer samt använda AI för att optimera processer, kan dessa applikationer effektivisera arbetsflöden och stödja anpassningsbara lösningar som ger större flexibilitet.
Omdefinierad strategi för analys: Med allt striktare integritetsregler och minskad användning av tredjepartscookies tvingas marknadsförare att hitta nya sätt att mäta kampanjresultat. Strategier som Data Clean Room, där olika förstapartsdata kan analyseras på ett integritetsbevarande sätt, samt en uppdaterad användning av media mix-modellering (MMM), som analyserar prestation över olika kanaler, blir centrala för att fortsatt kunna mäta resultatet av sina marknadsföringskampanjer.
Förstapartsdata: I takt med att tredjepartscookies fasas ut blir förstapartsdata allt viktigare. Denna data, som samlas direkt från företagets egna plattformar, ger djupare insikter om kundbeteenden, engagemang och preferenser. Detta skapar möjligheter för mer precisa och personligt anpassade kampanjer som uppfyller både affärs- och integritetskrav.
Kommersiell media: Tillväxten av kommersiell media där förstapartsdata används för att rikta annonser inom ett slutet ekosystem växer snabbt. Detta tillvägagångssätt har växt fram utifrån retail media-satsningar och gör det möjligt för företag att använda sina egna kunddata för riktad reklam. Det är särskilt attraktivt på grund av de höga vinstmarginalerna och dess förmåga att följa integritetsbestämmelser.
Dessa trender betonar vikten av att anpassa sig till förändringar och dra nytta av AI och integritetsfokuserade lösningar för framtida framgång.
Om Snowflake
Snowflake låter varje organisation mobilisera sin data med Snowflake AI Data Cloud. Kunder använder AI Data Cloud för att förena uppdelad data, upptäcka och säkert dela, driva dataapplikationer och utföra olika AI/ML- och analytiska arbetslaster. Oavsett var datan eller användarna finns, levererar Snowflake en dataupplevelse som sträcker sig över flera moln och geografiska platser. Tusentals kunder från en mängd olika industrier, inklusive 647 som finns på Forbes lista Global 2000 för 2023 (G2K) från den 31 Oktober 2023, använder Snowflake AI Data Cloud för att driva sina verksamheter. Läs mer på snowflake.com.
