Generativní AI může pomoci zachránit značky jako hyper-personalizované zkušenosti, zvýšená poptávka vyhrává spotřebitele

Dnešní přední společnosti potřebují marketing, plánování a prognózu s extrémní přesností. Generativní AI může pomoci.

Velké změny v dnešním spotřebitelském prostředí – včetně více nákupních kanálů, nových zvyklostí a změny rozdělení bohatství – znamenají, že spotřebitelsky orientované značky by měly zvážit změnu svých marketingových a produktových strategií. Díky využití dat, strojového učení a AI tyto organizace mají příležitost lépe poznat každého jednotlivého zákazníka, jeho preference, nesnášenlivosti, co ho motivuje k nákupu, a další. Podle výzkumu Deloitte o personalizaci CX uvedlo 69 % spotřebitelů, že jsou více ochotni nakupovat od značky, která personalizuje zkušenosti. Zvažte einige nedávné příklady toho, jak značky využívají data k vytváření poptávky a poskytování spotřebitelům toho, co chtějí. Na začátku tohoto roku jsme viděli virální Valentýnskou číši, která vytvořila mezi spotřebiteli hysterii, která vedla k rychlému vyprodání produktů, sociálnímu mediálnímu šílenství a masovému pocitu FOMO. Nyní odborníci předpovídají, že to nebyl jen izolovaný incident, ale spíše pohled do budoucnosti toho, co značky mohou udělat pro rozšíření produktů a zisků.

V mnoha ohledech je to příkladem toho, jak se vyvinula loajalita značek. Faktory jako inflace a ekonomická turbulence znamenají, že mít prostě populární produkt již nestačí – spotřebitelé se stávají vybíravějšími a ochotnějšími se vzdát i základních značek, pokud se již necítí viděni nebo oceňováni, nebo pokud nevyjadřují hodnoty, které jsou pro ně důležité (například ekologicky šetrné produkty/společnosti). Pokud značky chtějí získat a udržet spotřebitelské výdaje, musí umístit zkušenost do centra.

Jedna pamětihodná interakce může znamenat mnoho různých věcí v závislosti na tom, kdo ji prožívá. Zde vstupuje Generativní AI (GenAI). Nová technologie GenAI může pomoci značkám nejen pochopit co jejich cílová skupina potřebuje k pocitu spojení, ale také informovat kde existují specifické trendy publika, místa, kde si tyto potřeby plní, a jak často je plní. Tyto informace mohou rozhodnout o tom, jak je značka positionována vůči své cílové skupině. Existují také beberapa způsobů, jak značky potřebují uvažovat o tom, jak mohou využít nástroje GenAI, aby zajistily, že vytvářejí komplexní přístup k naplnění potřeb své cílové skupiny a budování dlouhodobé loajality. Dvě největší faktory jsou cílení/marketing a plánování poptávky.

Staňte se mistrem marketingu

Aby mohli efektivně využít GenAI jako marketéři, praktici potřebují nejprve pochopit posun od masového cílení s širokými kampaněmi na individualizované mikro kontakty pro každého ze svých zákazníků. Klíčové faktory, které pohání tento posun a nakonec i růst personalizace, zahrnují realitu mnoha prvenství na trhu USA, včetně:

• Ženy budou pravděpodobně ovládat více bohatství než muži (z 49 % v roce 2019 na 65 % do roku 2040)¹
• Populace USA bude zahrnovat více lidí staršího 65 let než mladších 18 let², a nejrozmanitější generace v historii se stává dospělou.³

Tento „Mas to Micro“ přístup, který prozkoumala Deloitteova ConvergeCONSUMER týmem, ukazuje, že přechod od masového, manuálního a reaktivního rozhodování k dynamičtějšímu modelu, který je kontinuální, automatizovaný a prediktivní, může pomoci značek marketingovým a cíleným strategiím dostat se do budoucnosti.

Co tedy tvoří mikro kontakt? Taktiky pro dosažení spotřebitele mohou zahrnovat několik hyper-personalizovaných marketingových strategií, jako je spojení prostřednictvím sociálních médií, streamovacích služeb, influencerů, blogů a dalších. Nejvíce inovativní maloobchodníci zkoumají aplikace propensity modelů, aby pomohli tvarovat sociální média a vybrat kanál, ke kterému se jejich nejžádanější zákazníci přiklánějí. Ale to je jen médium – data za těmito kontakty jsou ještě kritičtější pro správné nastavení. Informace, které ukazují, kdo, kde, jak a proč značky potřebují cílit na specifické publikum, byly historicky obtížné získat, zejména na tak malé škále. Ale nyní GenAI činí získání těchto jemných dat mnohem snadnějším.

Pomocí GenAI k analýze dat o spotřebitelích mohou značky cílit na velmi specifické členy publika napříč platformami – umožňující jim budovat marketingové zkušenosti, které rezonují úzce s touto skupinou. Například AI může říci značek, že Amanda v Indianapolis je pravděpodobně nakoupí tři značkové sady jógy online ráno 15. března po registraci do nové posilovny. Značky pak mohou Amanda sloužit personalizovanou reklamu na zpravodajském webu, který čte, stejně jako fitness související příspěvek z její oblíbené sociální média influencer.

GenAI také předefinuje, co znamená znát svou stávající zákaznickou základnu. Zatímco většina organizací se domnívá, že mají přehled o segmentech, které obsluhují, mnohé z nich používají jednoduché pohledy na své zákazníky založené na jednoduchých demografických údajích. Organizace, které přijmou éru GenAI, používají nuancovanější způsob seskupování podobně smýšlejících zákazníků kombinací jejich první strany informací se třetími stranami signály, propensity modely, lifetime value modely a churn modely, aby vytvořily skutečně komplexní zákaznický soubor. Pak zpracují tento obohacený zákaznický soubor, aby identifikovali skutečný počet kohort v datech. Osвобodeny od omezení jednoduchých partitionů věku, pohlaví nebo místa bydliště, strojové učení umožňuje objevit nejasné spojení mezi skupinami, které mnozí považují za zcela nesouvisející. GenAI vstupuje do hry při vysvětlování těchto kohort v termínech, které můžeme pochopit, poté, co sofistikované matematické partitiony rozdělily. Kromě toho GenAI poskytuje přirozený jazykový výklad neznámých trendů a informací uvnitř kohort, zatímco zdůrazňuje variace napříč kohortami způsobem, který by ani nejlepší marketéři nemohli udělat sami.

GenAI může vytvořit 360stupňové kontakty pro marketéry v oblastech, které byly dříve obtížné, a tato technologie slibuje velké možnosti v tomto oboru – ale implementace do operací bude vyžadovat dlouhodobou transformaci. Kromě toho to může trvat čas, než organizace pochopí, že i když koncept „mas to micro přístupu“ zvyšuje složitost, může nakonec vytvořit více hands-off metodu pro značky spojenou s použitím GenAI. Tento posun signalizuje odchod od tradičních strategií a příchod éry datově řízené, reálné adaptability.

Plánujte s přesností

Potenciál GenAI jde plnou nádrž, a jeho schopnost řešit problémy se nezastaví po marketingu a personalizovaném cílení. Jakmile hyper-personalizované marketingové taktiky udělají své kouzlo a vyvolají značkový buzz, GenAI může podporovat organizace dále tím, že jim pomůže plánovat poptávku a předpovídat, kolik každého produktu budou potřebovat a kde – až na přesné umístění.

To je užitečné z několika důvodů, jedním z nich je, že pro základní značky, které se spoléhají na to, že mají zásoby ve skladech, aby udržely krok s neustálou spotřebitelskou poptávkou (jako je maloobchod, potraviny a CPG značky), tyto nástroje mohou pomoci jim předpovídat a reagovat během hlavních dodavatelských přerušení. Další je, že pro značky, jejichž produkty nejsou nezbytné, tato data mohou pomoci předpovídat poptávku z makro a mikro úrovně – pomáhající informovat strategii zásob.

Strategický výsledek může být, že GenAI analyzuje data a navrhuje záměrně držet zásoby nízko na trzích s vysokou poptávkou, aby zvýšila zájem. Tímto způsobem, pokud je omezená zásoba, která je menší než základna zákazníků značky na určitých trzích, spotřebitelé, kteří produkt získají, se cítí jako součást speciální značkové zkušenosti. To je skvělý příklad toho, jak GenAI je mocný nástroj, který marketéři mohou mít v záloze, nejen pro rafinaci kreativních řešení, ale také pro jejich vyvolání netradičními způsoby.

GenAI potenciál je stále objeven

GenAI je stále v plenkách, ale již jsme objevili stovky způsobů, jak jej můžeme použít ke zlepšení procesů ve všech typech odvětví. Ale stále je mnoho co se učit.

Zatímco již víme, že může pomoci organizacím lépe pochopit spotřebitele a své vlastní vnitřní procesy, existují nekonečné způsoby, jak bude GenAI tlačit hranice toho, co je možné v marketingu. Nakonec potenciál, který drží, je vzít data z back-office funkcí a začlenit je do front-office funkcí, inženýrů celkově více streamované organizace.

Organizace, které se chtějí začít používat GenAI, by měly nejprve zajistit, aby měly jasný přehled o kvalitě a správě svých dat. Bez tohoto silného základu existuje větší riziko exponenciálně zesílených špatných informací, takže investice do škálovatelného řešení pro správu dat a profesionálů, kteří mohou pomoci dostat vaše data do pořádku, bude kritická.

GenAI by neměl být něco, čeho se bát. Místo toho by lídři měli být nadšeni potenciálem GenAI odemknout další hodnotu ve svých marketingových operacích.