Saat ini, terdapat lebih banyak titik data tentang konsumen, baik secara kolektif maupun individual, daripada sebelumnya. Lebih penting lagi, kemampuan machine learning (ML) dan kecerdasan buatan (AI) menjadi semakin canggih, sehingga meningkatkan kemampuan pemasar untuk meningkatkan skala dan mengaktifkan data tersebut dengan cara-cara baru.
Banyak pemasar yang tahu bahwa teknologi ini akan mengubah cara mereka melakukan pekerjaan mereka, tetapi masih belum jelas apa yang akan berubah dan seberapa cepat. Untuk mendapatkan gambaran sekilas tentang apa yang akan terjadi di masa depan, kami meminta beberapa ilmuwan data kami untuk membagikan pendapat mereka tentang tren terbesar yang akan terjadi dalam waktu dekat.
Para ilmuwan akan meningkatkan kemampuan mereka dalam mengajarkan komputer untuk memahami bahasa secara akurat.
Kita akan melihat kemajuan yang signifikan tahun ini dalam cara kita memodelkan dan memproses teks. Saat ini ada perdebatan sengit yang terjadi di kalangan pemrosesan bahasa alami (NLP) seputar sifat rapuh dari beberapa model yang paling sukses di bidang ini dan bagaimana manipulasi teks yang sangat sederhana dapat menyebabkan mereka rusak dengan cara yang memalukan. Saat ini, model-model terbaik hanya mampu menghafal pola-pola yang rumit, dan kita masih jauh dari model yang benar-benar dapat memahami teks. Oleh karena itu, saya mengharapkan banyak penelitian di bidang ini, dan saya optimis bahwa kita akan mulai membaca tentang cara-cara "akal sehat" dapat diperkenalkan dan dimasukkan ke dalam model kita.
- Michael Morgan, Ilmuwan Data Utama, Nielsen
Pentingnya data yang berkualitas dan bersih akan semakin meningkat.
Saya pikir kita akan melihat peningkatan fokus pada pencarian cara-cara inovatif untuk menambah dan meningkatkan data pelatihan untuk "jaringan saraf" (misalnya, sistem komputer yang dimodelkan pada otak dan sistem saraf manusia. Jenis model ini hanya dapat memberikan hasil yang sebaik data yang dimasukkan. Oleh karena itu, saya yakin kita akan melihat fokus yang lebih besar pada peningkatan kualitas dan kuantitas dataset ini secara efisien.
- Jessica Brinson, Ilmuwan Data Senior, Nielsen
Pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan akan menjadi pembeda utama bagi perusahaan yang ingin membuka pertumbuhan.
Algoritme yang lebih canggih, talenta ilmu data yang lebih kuat, dan volume data yang semakin meningkat akan memungkinkan perusahaan untuk menggunakan ML dan AI di tahun 2019 sebagai pembeda utama dan membuka lebih banyak nilai daripada sebelumnya.
Lima tahun dari sekarang, percakapan seputar sains data dan AI akan berkembang ke arah bagaimana mengembangkan keterampilan pemecahan masalah yang kompleks dari pengembangan alat dan algoritme. Selain itu, algoritme dan perangkat lunak akan menjadi lebih mudah digunakan dan didemokratisasi untuk populasi non-data science.
- Avi Jain, Pemimpin Klien Sains Data Regional, Nielsen
Kemampuan untuk mengumpulkan data online akan menjadi lebih menantang dan terfragmentasi.
Karena semakin banyak browser internet yang mulai memblokir cookie pihak ketiga, vendor platform manajemen data (DMP) akan mulai menghadapi tantangan saat mengumpulkan data online. Pemasar akan menemukan bahwa masing-masing DMP tidak akan dapat menawarkan jumlah data yang sama dengan tingkat akurasi yang sama seperti sebelumnya. Hal ini akan sangat mempengaruhi kemampuan pemasar untuk menargetkan dan menyegmentasikan audiens mereka secara akurat. Sementara itu, vendor DMP akan mencari solusi yang memungkinkan mereka untuk mengkompensasi hilangnya data ini.
- Pengfei Yi, Direktur, Ilmu Pengetahuan Data, Nielsen
Perusahaan yang sukses akan berinvestasi secara signifikan dalam solusi yang didukung oleh ilmu data
Digitalisasi mengganggu pendekatan pemasaran tradisional, menciptakan lanskap yang lebih dinamis dan terfragmentasi. Akibatnya, perusahaan barang kemasan konsumen (CPG) khususnya mengalami tekanan tambahan untuk berkinerja dengan profitabilitas yang lebih besar. Para pemasar CPG lebih mementingkan solusi, relevansi, dan kecepatan waktu nyata daripada desain yang kuat dan ideal. Mereka juga mencari pendekatan yang gesit dan inovatif untuk memberikan pandangan pasar secara keseluruhan, dan perusahaan akan semakin beralih ke ilmu data untuk mengatasi dan memecahkan tantangan ini.
Jumlah data digital yang dihasilkan konsumen diperkirakan akan berlipat ganda setiap tahunnya, dan perusahaan yang ingin menavigasi banjir digital ini akan berinvestasi dalam teknik digital untuk menangkap dan mengukur data. Mereka juga akan merancang solusi menggunakan AI, ML, dan jaringan saraf. Perusahaan yang menggabungkan algoritme sains data akan menemukan peningkatan skalabilitas, efisiensi, dan akan mampu melangkah lebih jauh dari aliran pengukuran konvensional.
- Neerja Joshi, Direktur, Ilmu Pengetahuan Data, Nielsen
