Generativní AI může pomoci zachránit značky tím, že nabízí hyper-personalizované zkušenosti, a zvýšenou poptávku, která získá spotřebitele

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

Velké změny v dnešním spotřebitelském prostředí – včetně více nákupních kanálů, nových zvyklostí a změn ve wealth distribuci – znamenají, že spotřebitelské 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, co ho motivuje k nákupu a další. Podle Deloitteho výzkumu o personalizované CX uvedlo 69% spotřebitelů, že jsou více ochotni nakupovat od značky, která personalizuje zkušenosti. Zvažte einige recentní 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, vedla k rychlému vyprodání produktů, sociálním médiím a masovému pocitu FOMO. Nyní odborníci předpovídají, že to nebyl jen izolovaný incident, ale spíše pohled do budoucnosti toho, co značky mohou udělat, aby rozšířily produkty a zisky.

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

Generativní AI (GenAI) může pomoci značkám nejen pochopit, co jejich cílová skupina potřebuje, aby se cítila spojena, ale také informovat kde existují specifické trendy cílové skupiny, místa, kde volí uspokojit tyto potřeby, a jak často to dělají. 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 GenAI nástroje, aby vytvořily holistický přístup k uspokojení potřeb své cílové skupiny a budování dlouhodobé loajality. Dvě největší faktory jsou cílení/marketing a plánování poptávky.

Staňte se mistrem marketingu

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

• Ženy se očekává, že budou kontrolovat více bohatství než muži (z 49% v roce 2019 na 65% do roku 2040)¹
• Obyvatelstvo USA bude zahrnovat více lidí nad 65 let než pod 18 let², a nejrozmanitější generace v historii se stává dospělou.³

Tento “Masivní posun na mikro” přístup, který prozkoumala Deloitteova ConvergeCONSUMER tým, ukazuje, že přechod od masového, manuálního a reaktivního rozhodování k dynamickému modelu, který je kontinuální, automatizovaný a prediktivní, může pomoci přivést marketingové a cílové strategie značek do budoucnosti.

Co tedy tvoří mikro kontaktní bod? Taktiky pro dosažení spotřebitele mohou zahrnovat několik hyper-personalizovaných marketingových strategií, jako je spojení se sociálními médii, streamovacími službami, influencery, blogy a dalšími. Nejvíce inovativní maloobchodníci zkoumají aplikace propensity modelů, aby pomohly tvarovat sociální média a vybrat kanál, ke kterému se jejich nejžádanější zákazníci přiklánějí. Ale to je jen médium – data za těmito kontaktními body jsou ještě kritičtější, aby byla správná. Informace, které ukazují, kdo, kde, jak a proč značky potřebují cílit na specifické cílové skupiny, byly historicky obtížné získat, zejména na tak malé škále. Ale nyní GenAI činí získání těchto granulárních dat mnohem snadnějším.

Používáním GenAI k analýze dat o spotřebitelích mohou značky cílit na velmi specifické členy cílové skupiny napříč platformami – umožňujícím jim budovat marketingové zkušenosti, které rezonují úzce s touto skupinou. Například AI může říci značkám, že Amanda v Indianapolis je pravděpodobně nakoupí tři značkové sady jógy online ráno 15. března po registraci do nového fitness centra. Značky pak mohou sloužit personalizovanou reklamu na zpravodajském webu, který čte, a také fitness související příspěvek od jejího oblíbeného sociálního média influencera.

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 jemnější způsob seskupování podobně smýšlejících zákazníků kombinací jejich první strany informací s 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. Osвобodeni od omezení jednoduchých partitionů věku, pohlaví nebo místa bydliště, strojové učení umožňuje nám objevit nejasné spojení mezi skupinami, které by mnozí považovali za zcela nesouvisející. GenAI přichází do hry při vysvětlování těchto kohort v termínech, které můžeme pochopit, poté, co sofistikované matematické operace rozdělily data. 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 kontaktní body pro marketéry v oblastech, které byly dříve obtížné, a tato technologie má velký potenciál v tomto oboru – ale implementace do provozu bude vyžadovat dlouhodobou transformaci. Kromě toho může trvat nějakou dobu, než organizace zjistí, že i když koncept “masivní posun na mikro” zvyšuje složitost, může nakonec vytvořit více hands-off metodu pro značky spojenou s použitím GenAI. Tento posun znamená odchod od tradičních strategií a uvádí éru datově řízené, reálné adaptability.

Plánujte s přesností

Potenciál GenAI sahá na celý prodejní kanál, a jeho schopnost řešit problémy se nezastaví po marketingu a personalizovaném cílení. Jakmile hyper-personalizované marketingové taktiky udělají své kouzlo a vytvoří buzz kolem značky, GenAI může dále podporovat organizace tím, že jim pomůže plánovat poptávku a předpovídat, kolik kterého 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 skladové zásoby v obchodech, aby udržely krok s neustálou spotřebitelskou poptávkou (jako jsou značky potravin, jídla a CPG), tyto nástroje mohou pomoci předpovídat a reagovat na velké narušení dodavatelského řetězce. Další důvod je, že pro značky, jejichž produkty nejsou základní, tato data mohou pomoci předpovídat poptávku z makro a mikro úrovně – pomáhající informovat strategii skladových zásob.

Strategický výsledek může být, že GenAI analyzuje data a navrhuje záměrně udržovat nízké zásoby ve vysoce poptávaných trzích, aby zvýšila zájem. Tímto způsobem, pokud je omezená zásoba menší než základna zákazníků značky na určitých trzích, spotřebitelé, kteří získají produkt, se cítí jako součást speciální značkové zkušenosti. To je skvělý příklad toho, jak GenAI je mocným nástrojem, který marketéři mohou mít v záloze, nejen pro rafinování kreativních řešení, ale také pro jejich zahájení netradičními způsoby.

GenAI potenciál je stále objeven

GenAI je stále v plenkách, ale již jsme objevili stovky způsobů, jak jej můžeme použít k rafinování procesů v různých odvětvích. Ale stále je mnoho co se učit.

Zatímco již víme, že může pomoci organizacím lépe pochopit spotřebitele a jejich vnitřní procesy, existuje nepřeberné množství způsobů, jak bude GenAI tlačit hranice toho, co je možné v marketingu. V konečném důsledku potenciál, který nabízí, spočívá v tom, že vyňme data z back-office funkcí a začleníme je do front-office funkcí, což povede k celkově více streamlinované organizaci.

Organizace, které chtějí začít používat GenAI, by měly nejdříve zajistit, aby měly jasný přehled o kvalitě a správě svých dat. Bez této silné základny existuje větší riziko xponentiálně 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 se lídři měli těšit na potenciál GenAI, aby odemkl další hodnotu ve svých marketingových operacích.