قاده التفكير
الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يساعد في إنقاذ العلامات التجارية كتجارب شديدة التخصيص، والطلب المتزايد يفوز بالمستهلكين
تحتاج الشركات الرائدة اليوم إلى التسويق والتخطيط والتنبؤ بدقة متناهية. الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يساعد.
التغييرات الرئيسية في المشهد الاستهلاكي اليوم - بما في ذلك المزيد من قنوات الشراء والعادات الجديدة وتغيير توزيع الثروة - تعني أن العلامات التجارية التي تواجه المستهلك يجب أن تفكر في تغيير استراتيجيات التسويق والمنتجات الخاصة بها. ومن خلال الاستفادة من البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، تتاح لهذه المؤسسات فرصة للتعرف بشكل أفضل على كل عميل على حدة، وما يحبه وما يكرهه، وما يحفزه على الشراء، والمزيد. بحسب ديلويت بحث حول تجربة العملاء المخصصة، قال 69% من المستهلكين أنه من المرجح أن يشتروا من علامة تجارية تعمل على تخصيص التجارب. خذ بعين الاعتبار بعض الأمثلة الحديثة لكيفية استفادة العلامات التجارية من البيانات لخلق الطلب ومنح المستهلكين ما يريدون. في وقت سابق من هذا العام، شهدنا انتشارًا واسعًا لكأس عيد الحب، وهو ما أدى إلى خلق حالة من الجنون بين المستهلكين مما أدى إلى بيع المنتجات بسرعة، وهوس على وسائل التواصل الاجتماعي، ومشاعر جماهيرية بشأن FOMO. الآن، يتوقع الخبراء أن هذا لم يكن مجرد حدث منعزل، بل كان بمثابة لمحة عن مستقبل ما يمكن أن تفعله العلامات التجارية لتوسيع المنتجات والأرباح.
ومن نواحٍ عديدة، يعد هذا نموذجًا لكيفية تطور الولاء للعلامة التجارية. عوامل مثل التضخم والاضطرابات الاقتصادية تجعل مجرد امتلاك منتج شعبي لم يعد جيدًا بما فيه الكفاية - أصبح المستهلكون أكثر اختيارًا وأكثر استعدادًا للتخلي حتى عن العلامات التجارية الأساسية إذا لم يعودوا يشعرون بأنهم ينظرون إليهم أو يقدرونهم، أو إذا لم يجسدوا القيم. التي تعتبر مهمة بالنسبة لهم (على سبيل المثال، المنتجات/الشركات الصديقة للبيئة). إذا كانت العلامات التجارية ترغب في اكتساب الإنفاق الاستهلاكي والحفاظ عليه، فإنها تحتاج إلى وضع الخبرة في المركز.
ومع ذلك، فإن التفاعل الذي لا يُنسى يمكن أن يعني أشياء كثيرة مختلفة اعتمادًا على من يختبره. هذا هو المكان الذي يأتي فيه الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI). يمكن لتقنية GenAI الجديدة أن تساعد العلامات التجارية ليس فقط على الفهم ماذا يحتاج جمهورهم المستهدف إلى الشعور بالارتباط، ولكن أيضًا بالمعلومات أين هناك اتجاهات محددة للجمهور، والأماكن التي يتواجدون فيها اختيار لتلبية تلك الاحتياجات، و كم مرة انهم ذاهبون. يمكن لهذه المعلومات أن تؤدي إلى نجاح أو فشل كيفية وضع العلامة التجارية أمام جمهورها. هناك أيضًا بعض الطرق التي تحتاج العلامات التجارية إلى التفكير فيها حول كيفية استخدام أدوات GenAI للتأكد من أنها تنشئ نهجًا شاملاً لتلبية احتياجات جمهورها وبناء ولاء دائم. أكبر عاملين هما الاستهداف/التسويق وتخطيط الطلب.
كن مسوقًا رئيسيًا
لاستخدام GenAI بشكل فعال كمسوق، يحتاج الممارسون أولاً إلى فهم التحول بعيدًا عن الاستهداف الجماعي بحملات واسعة النطاق إلى نقاط اتصال صغيرة فردية لكل عميل من عملائهم. تشمل العوامل الرئيسية التي تدفع هذا التحول، وفي نهاية المطاف، الارتفاع في التخصيص، حقيقة العديد من المنتجات الأولى في السوق الأمريكية، بما في ذلك:
- من المتوقع أن تسيطر النساء على ثروة أكبر من الرجال (من 49% في عام 2019 إلى 65% بحلول عام 2040)1
- سيشمل سكان الولايات المتحدة عددًا أكبر من الأشخاص الذين تزيد أعمارهم عن 65 عامًا مقارنةً بأشخاص تقل أعمارهم عن 18 عامًا2، والجيل الأكثر تنوعًا في التاريخ قد بلغ سن الرشد.3
هذه "الشامل إلى مايكرويُظهر النهج الذي بحثه فريق ConvergeCONSUMER التابع لشركة Deloitte أن الابتعاد عن اتخاذ القرارات الجماعية واليدوية والتفاعلية إلى نموذج أكثر ديناميكية يكون مستمرًا وآليًا وتنبؤيًا يمكن أن يساعد في جلب استراتيجيات التسويق والاستهداف للعلامات التجارية إلى المستقبل.
إذًا، ما الذي يشكل نقطة اتصال صغيرة؟ يمكن أن تتضمن تكتيكات الوصول إلى المستهلك العديد من استراتيجيات التسويق شديدة التخصيص مثل الاتصال عبر وسائل التواصل الاجتماعي وخدمات البث المباشر والمؤثرين والمدونات والمزيد. يستكشف تجار التجزئة الأكثر ابتكارًا تطبيقات نماذج الميل للمساعدة في تشكيل انطباعات وسائل التواصل الاجتماعي واختيار القناة التي ينجذب إليها عملاؤهم المرغوبون. ولكن هذه مجرد وسيلة - فالبيانات الموجودة خلف نقاط الاتصال هذه أكثر أهمية للوصول إلى المستوى الصحيح. إن الرؤى التي توضح من وأين وكيف ولماذا تحتاج العلامات التجارية إلى استهداف جماهير محددة كان من الصعب تاريخياً الحصول عليها، خاصة على هذا النطاق الصغير. ولكن الآن، تعمل GenAI على تسهيل الحصول على هذه البيانات الدقيقة.
وباستخدام GenAI لتحليل البيانات المتعلقة بالمستهلكين، يمكن للعلامات التجارية استهداف أفراد جمهور متخصصين عبر المنصات - مما يسمح لهم ببناء تجارب تسويقية لها صدى وثيق مع تلك المجموعة. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخبر العلامات التجارية أن أماندا في إنديانابوليس من المرجح أن تشتري ثلاث مجموعات يوجا ذات علامات تجارية عبر الإنترنت في صباح يوم الجمعة 15 مارس بعد الاشتراك في عضوية جديدة في صالة الألعاب الرياضية. يمكن للعلامات التجارية بعد ذلك أن تقدم لها إعلانًا مخصصًا على موقع الأخبار الذي تقرأه بالإضافة إلى منشور متعلق باللياقة البدنية من مؤثرها المفضل على وسائل التواصل الاجتماعي.
تقوم GenAI أيضًا بإعادة تعريف ما يعنيه معرفة قاعدة عملائك الحالية. في حين أن معظم المؤسسات تعتقد أن لديها وجهة نظر حول القطاعات التي تخدمها، فإن العديد منها يستخدم وجهات نظر مبسطة لعملائها بناءً على التركيبة السكانية البسيطة. تستخدم المؤسسات التي تتبنى عصر GenAI طريقة أكثر دقة لتجميع العملاء ذوي التفكير المماثل من خلال مزج معلومات الطرف الأول مع إشارات الطرف الثالث ونماذج النزعة ونماذج القيمة الدائمة ونماذج التغيير لإنشاء ملف عميل شامل حقًا. ثم يقومون بعد ذلك بمعالجة ملف العميل المُثري لتحديد العدد الفعلي للمجموعات النموذجية في البيانات. بعد التحرر من قيود التقسيمات التبسيطية للعمر أو الجنس أو المكان الذي يعيشون فيه، يتيح لنا التعلم الآلي اكتشاف الروابط غير الواضحة بين المجموعات التي قد يعتبرها الكثيرون غير مرتبطة على الإطلاق. يلعب GenAI دورًا في شرح هذه المجموعات بمصطلحات يمكننا فهمها بعد أن قامت الرياضيات المتطورة بتقسيمها. علاوة على ذلك، يوفر GenAI توضيحًا باللغة الطبيعية للاتجاهات والرؤى غير المعروفة داخل المجموعات، مع تسليط الضوء على الاختلافات عبر المجموعات بطريقة لا يمكن حتى للمسوقين البشريين ذوي النوايا الحسنة أن يفعلوها بمفردهم.
يمكن لـ GenAI إنشاء نقاط اتصال 360 درجة للمسوقين في المجالات التي كانت تمثل تحديًا في السابق، وتحمل التكنولوجيا وعدًا كبيرًا في هذا العمل - ولكن تنفيذها في العمليات سيتطلب تحولًا طويل المدى. بالإضافة إلى ذلك، قد يستغرق الأمر بعض الوقت حتى تتعلم المؤسسات أنه على الرغم من أن المفهوم الكامن وراء "النهج الشامل إلى الجزئي" يزيد من التعقيد، إلا أنه يمكن في النهاية إنشاء طريقة أكثر عدم تدخل للعلامات التجارية مقترنة باستخدام GenAI. ويدل هذا التحول على الابتعاد عن الاستراتيجيات التقليدية، مما يبشر بعصر من القدرة على التكيف القائمة على البيانات في الوقت الحقيقي.
خطط بدقة
تصل إمكانات GenAI إلى أقصى حدودها، ولا تتوقف قدرتها على حل المشكلات بعد التسويق والاستهداف الشخصي. بمجرد أن تؤدي أساليب التسويق شديدة التخصيص دورها السحري في إثارة ضجة العلامة التجارية، يمكن لـ GenAI تقديم الدعم بشكل أكبر من خلال مساعدة المؤسسات على التخطيط والتنبؤ بكمية كل منتج ستحتاج إليه ومكانه - وصولاً إلى الموقع المحدد.
يعد هذا مفيدًا لعدة أسباب، أحدها أنه بالنسبة للعلامات التجارية الأساسية التي تعتمد على وجود مخزون في المتاجر لمواكبة الطلب الاستهلاكي المستمر (مثل العلامات التجارية للبقالة والمواد الغذائية والسلع الاستهلاكية المعبأة)، يمكن لهذه الأدوات مساعدتها على التنبؤ والمحور أثناء العرض الرئيسي اضطرابات السلسلة. والسبب الآخر هو أنه بالنسبة للعلامات التجارية التي تكون منتجاتها غير ضرورية، يمكن أن تساعد هذه البيانات في التنبؤ بالطلب على المستوى الكلي والجزئي - مما يساعد في توجيه استراتيجية المخزون.
قد تكون النتيجة الإستراتيجية هي قيام GenAI بتحليل البيانات واقتراح إبقاء المخزون منخفضًا عن عمد في الأسواق ذات الطلب المرتفع لزيادة الاهتمام. بهذه الطريقة، إذا كان هناك مخزون محدود أصغر من قاعدة جمهور العلامة التجارية في أسواق معينة، فإن المستهلكين الذين حصلوا على المنتج يشعرون وكأنهم جزء من تجربة علامة تجارية خاصة. يعد هذا مثالًا رائعًا لكيفية كون GenAI أداة قوية يمكن للمسوقين الاحتفاظ بها في جيوبهم الخلفية ليس فقط لتحسين الحلول الإبداعية ولكن أيضًا لتحفيزها بطرق غير تقليدية.
لا تزال إمكانات GenAI قيد الاكتشاف
لا يزال GenAI في بداياته، ولكننا اكتشفنا بالفعل مئات الطرق التي يمكننا من خلالها استخدامه لتحسين العمليات في جميع أنواع الصناعات. ولكن، لا يزال هناك الكثير لنتعلمه.
على الرغم من أننا نعلم بالفعل أنه يمكن أن يساعد المؤسسات على فهم المستهلكين وعملياتها الداخلية بشكل أفضل، إلا أن هناك طرقًا لا حصر لها من شأنها أن تدفع حدود ما هو ممكن في التسويق. في نهاية المطاف، تتمثل الإمكانية التي يحملها في إخراج البيانات من وظائف المكتب الخلفي ودمجها في وظائف المكتب الأمامي، مما يؤدي إلى هندسة منظمة أكثر انسيابية بشكل عام.
يجب على المؤسسات التي تتطلع إلى البدء في استخدام GenAI أن تتأكد أولاً من أن لديها رؤية واضحة لجودة بياناتها وإدارتها. وبدون هذا الأساس القوي، هناك خطر أكبر يتمثل في تضخيم الرؤى السيئة بشكل كبير، لذا فإن الاستثمار في حل إدارة البيانات القابل للتطوير والمهنيين الذين يمكنهم المساعدة في ترتيب بياناتك سيكون أمرًا بالغ الأهمية.
لا ينبغي أن يكون GenAI شيئًا يدعو للخوف. وبدلاً من ذلك، يجب أن يكون القادة متحمسين بشأن إمكانات GenAI لفتح قيمة إضافية في عملياتهم التسويقية.
