Courtesy of Forbes

Data Paling Penting dalam AI dan Pemasaran: Pelajaran dari Parkir di Boston

10 Feb 2025, 17.00 WIB

36 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Data yang tepat lebih berharga daripada jumlah data yang besar.
Menemukan 'zero bit' dapat meningkatkan efektivitas model prediktif.
Pemasaran yang sukses bergantung pada pemahaman yang mendalam tentang perilaku dan preferensi pelanggan.

Tod Loofbourrow, CEO ViralGains, menjelaskan bagaimana generative AI dan data pemasaran dapat membantu dalam menemukan tempat parkir di Boston, khususnya di Kenmore Square. Seorang mahasiswa yang frustrasi dengan masalah parkir di daerah tersebut menciptakan jaringan saraf untuk memprediksi waktu yang dibutuhkan untuk menemukan tempat parkir. Model ini menggunakan berbagai faktor seperti waktu, cuaca, dan hari dalam seminggu. Namun, mahasiswa tersebut melewatkan satu faktor penting: jadwal pertandingan Red Sox. Setelah menambahkan informasi ini, akurasi model meningkat secara signifikan.

Loofbourrow menekankan bahwa dalam pemasaran, data yang tepat lebih berharga daripada banyak data. Dalam era privasi data, penting untuk menemukan informasi yang paling prediktif, atau yang disebutnya "zero bit". Marketer harus bertanya tentang data apa yang paling dapat memprediksi tindakan konsumen, seperti kemungkinan mereka membeli produk atau memiliki pandangan positif terhadap merek. Dengan memanfaatkan data yang tepat, pemasar dapat lebih efektif dalam menjangkau pelanggan yang tepat dan meningkatkan peluang sukses mereka.

--------------------

Analisis Kami: Pemahaman akan data zero bit bukan hanya penting bagi pengembang AI, tapi juga sangat krusial bagi pemasar untuk menyaring dan memanfaatkan data paling berharga di tengah keterbatasan akses data akibat regulasi privasi. Tanpa fokus pada data yang benar-benar berdampak, upaya pemasaran dan prediksi AI akan kehilangan efektivitas dan berpotensi menghasilkan keputusan yang tidak optimal.

--------------------

Analisis Ahli:

Andrew Ng: Menemukan data zero bit adalah inti dari penerapan AI yang efektif karena memungkinkan model untuk fokus hanya pada informasi penting, meningkatkan akurasi dan efisiensi.

Cathy O'Neil: Dalam pemasaran dan AI, kualitas data lebih menentukan hasil dibandingkan kuantitas data, terutama dalam konteks privasi konsumen yang semakin ketat.

--------------------

What's Next: Di masa depan, penggunaan zero bit atau data paling prediktif akan menjadi kunci utama dalam pengembangan model AI dan strategi pemasaran yang lebih efisien, terutama seiring pengetatan regulasi privasi data.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/02/10/the-zero-bit-sliders-parking-and-the-search-for-marketing-intelligence-in-the-age-of-ai/

Pertanyaan Terkait

Apa yang menjadi fokus utama artikel ini?

Fokus utama artikel ini adalah hubungan antara kecerdasan buatan, data, dan pemasaran, serta pentingnya menemukan data yang paling prediktif.

Siapa Tod Loofbourrow dan apa perannya di ViralGains?

Tod Loofbourrow adalah Ketua dan CEO ViralGains, yang memiliki pengalaman dalam mengajar kecerdasan buatan di universitas terkemuka.

Mengapa parkir di Kenmore Square menjadi masalah?

Parkir di Kenmore Square menjadi masalah karena banyaknya orang yang mengunjungi area tersebut, terutama saat ada acara di Fenway Park.

Apa itu 'zero bit' dalam konteks data dan pemasaran?

'Zero bit' adalah data paling prediktif yang dapat meningkatkan efektivitas model AI dan pemasaran.

Bagaimana data yang tepat dapat meningkatkan efektivitas pemasaran?

Data yang tepat dapat meningkatkan efektivitas pemasaran dengan membantu pemasar menargetkan audiens yang lebih relevan dan memahami perilaku konsumen.