Η Γεννητική Ιντελιγένσια Μπορεί Να Βοηθήσει Τες Μαρκές Να Αποκτήσουν Υπερπροσωποποιημένες Εμπειρίες, Αυξάνοντας Τη Ζήτηση Και Κερδίζοντας Τους Καταναλωτές

Οι ηγετικές εταιρείες σήμερα πρέπει να διαφημίζονται, να σχεδιάζουν και να προβλέπουν με ακραία ακρίβεια. Η Γεννητική Ιντελιγένσια μπορεί να βοηθήσει.

Οι σημαντικές αλλαγές στο σημερινό καταναλωτικό τοπίο – συμπεριλαμβανομένων περισσότερων καναλιών αγοράς, νέων συνηθειών και μεταβαλλόμενης κατανομής πλούτου – σημαίνουν ότι οι εταιρείες που απευθύνονται στους καταναλωτές πρέπει να σκεφτούν να αλλάξουν τις στρατηγικές μάρκετινγκ και προϊόντων. Με τη χρήση δεδομένων, μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης, αυτές οι οργανώσεις έχουν την ευκαιρία να γνωρίσουν καλύτερα κάθε個ικό πελάτη, τις προτιμήσεις τους, τις αντιπάθειες τους, τι τις κάνει να αγοράζουν και άλλα. Σύμφωνα με την έρευνα της Deloitte για την προσωποποιημένη εμπειρία του πελάτη, το 69% των καταναλωτών δήλωσε ότι είναι πιο πιθανό να αγοράσει από μια μάρκα που προσωποποιεί τις εμπειρίες. Σκεφτείτε κάποιους πρόσφατους примерες του πώς οι μάρκες χρησιμοποιούν δεδομένα για να δημιουργήσουν ζήτηση και να δώσουν στους καταναλωτές ότι θέλουν. Νωρίτερα φέτος, είδαμε ένα ιογενές δώρο του Αγίου Βαλεντίνου να δημιουργεί μια μανία μεταξύ των καταναλωτών που οδήγησε σε γρήγορα εξαντλημένα προϊόντα, μια φρενίτιδα στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και μαζικές συναισθήματα FOMO. Τώρα, οι εμπειρογνώμονες προβλέπουν ότι αυτό δεν ήταν απλά ένα απομονωμένο γεγονός, αλλά μάλλον μια ματιά στο μέλλον του τι μπορούν να κάνουν οι μάρκες για να επεκτείνουν τα προϊόντα και τα κέρδη τους.

Σε πολλές ways, αυτό είναι ενδεικτικό του πώς έχει εξελιχθεί η πιστότητα της μάρκας. Παράγοντες όπως η πληθωρισμός και η οικονομική turbulencia κάνουν απλά το να έχεις ένα δημοφιλές προϊόν να μην είναι πλέον αρκετό – οι καταναλωτές γίνονται πιο επιλεκτικοί και πιο sẵnοι να αφήσουν πίσω ακόμη και τις μάρκες που δεν τους κάνουν να νιώθουν ότι τους βλέπουν ή τους εκτιμούν, ή αν δεν ενσωματώνουν αξίες που είναι σημαντικές για αυτούς (για παράδειγμα, περιβαλλοντικά φιλικές μάρκες/εταιρείες). Αν οι μάρκες θέλουν να κερδίσουν και να διατηρήσουν τον καταναλωτικό δαπάνη, πρέπει να τοποθετήσουν την εμπειρία στο κέντρο.

Ωστόσο, μια αξιομνημόνευτη αλληλεπίδραση μπορεί να σημαίνει πολλά διαφορετικά πράγματα ανάλογα με ποιος την βιώνει. Εδώ είναι όπου η Γεννητική Ιντελιγένσια (GenAI) έρχεται. Η νέα τεχνολογία GenAI μπορεί να βοηθήσει τις μάρκες να κατανοήσουν όχι μόνο τι χρειάζεται το στόχο τους για να чувствθούν συνδεδεμένοι, αλλά και να ενημερώσουν πού υπάρχουν συγκεκριμένες τάσεις του κοινού, τα μέρη που επιλέγουν να ικανοποιήσουν αυτές τις ανάγκες και πόσο συχνά το κάνουν. Αυτές οι πληροφορίες μπορούν να κάνουν ή να σπάσουν τον τρόπο με τον οποίο μια μάρκα είναι τοποθετημένη στο κοινό της. Υπάρχουν επίσης quelques τρόποι με τους οποίους οι μάρκες πρέπει να σκεφτούν πώς μπορούν να χρησιμοποιήσουν εργαλεία GenAI για να διασφαλίσουν ότι δημιουργούν μια ολιστική προσέγγιση για να ικανοποιήσουν τις ανάγκες του κοινού τους και να χτίσουν μια μακροχρόνια πιστότητα. Οι δύο μεγαλύτεροι παράγοντες είναι η στόχευση/μάρκετινγκ και η προγραμματισμένη ζήτηση.

Γίνετε ένας εξαιρετικός μάρκετερ

Για να χρησιμοποιήσετε αποτελεσματικά τη GenAI ως μάρκετερ, οι επαγγελματίες πρέπει πρώτα να κατανοήσουν τη μετατόπιση μακριά από τη μαζική στόχευση με ευρείες εκστρατείες σε ατομικές μικρο-σημεία για κάθε πελάτη. Κρίσιμες παράμετροι που οδηγούν σε αυτή τη μετατόπιση και τελικά, την αύξηση της προσωποποίησης, περιλαμβάνουν την πραγματικότητα πολλών πρώτων στις ΗΠΑ, συμπεριλαμβανομένων:

• Οι γυναίκες προβλέπεται να ελέγχουν περισσότερο πλούτο από τους άνδρες (από 49% το 2019 σε 65% μέχρι το 2040)¹
• Ο πληθυσμός των ΗΠΑ θα περιλαμβάνει περισσότερους ανθρώπους άνω των 65 ετών παρά κάτω των 18², και η πιο đaποικιλόμορφη γενιά στην ιστορία έρχεται στην ηλικία.³

Αυτή η “απώλεια μάζας προς μικρό” προσέγγιση που ερευνήθηκε από την ομάδα ConvergeCONSUMER της Deloitte δείχνει ότι η μετατόπιση μακριά από τη μαζική, χειροκίνητη και αντιδραστική λήψη αποφάσεων σε ένα πιο δυναμικό μοντέλο που είναι συνεχές, αυτοματοποιημένο και προβλεπτικό μπορεί να βοηθήσει τις μάρκες να φέρουν τις στρατηγικές μάρκετινγκ και στόχευσης στο μέλλον.

Τι συνιστά ένα μικρο-σημείο; Τακτικές για να φτάσετε έναν καταναλωτή μπορούν να περιλαμβάνουν plusieurs υπερπροσωποποιημένες στρατηγικές μάρκετινγκ, όπως η σύνδεση μέσω των μέσων κοινωνικής δικτύωσης, υπηρεσιών streaming, influencers, blog και άλλα. Οι πιο καινοτόμες λιανικές εταιρείες εξετάζουν εφαρμογές μοντέλων προβλεπτικής για να βοηθήσουν στη διαμόρφωση εντυπώσεων στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και την επιλογή του καναλιού που οι πιο επιθυμητοί πελάτες προσφεύγουν. Αλλά αυτό είναι μόνο το μέσο – τα δεδομένα πίσω από αυτά τα σημεία είναι ακόμη πιο κρίσιμα για να τα πάρουν σωστά. Εισichten που δείχνουν ποιος, πού, πώς και γιατί οι μάρκες πρέπει να στοχεύσουν συγκεκριμένα κοινά έχουν ιστορικά ήταν δύσκολο να ανακτηθούν, ιδιαίτερα σε τέτοια μικρή κλίμακα. Αλλά τώρα, η GenAI κάνει την απόκτηση αυτών των λεπτομερών δεδομένων πολύ πιο εύκολη.

Χρησιμοποιώντας τη GenAI για να αναλύσει δεδομένα για τους καταναλωτές, οι μάρκες μπορούν να στοχεύσουν πολύ στενά μέλη του κοινού σε διάφορα κανάλια – επιτρέποντας τους να δημιουργήσουν εμπειρίες μάρκετινγκ που να αντηχούν στενά με αυτή την ομάδα. Για παράδειγμα, η AI μπορεί να πει στις μάρκες ότι η Άμαντα στο Ιντιανάπολις είναι πιθανό να αγοράσει τρία σετ γιόγκα με εμπορική ονομασία online το πρωί της Παρασκευής, 15 Μαρτίου, μετά την εγγραφή σε μια νέα συνδρομή γυμναστηρίου. Οι μάρκες μπορούν τότε να της προσφέρουν μια προσωποποιημένη διαφήμιση στο site ειδήσεων που διαβάζει καθώς και μια σχετική με το fitness ανάρτηση από τον αγαπημένο της influencer στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης.

Η GenAI είναι επίσης η επαναedefinition του τι σημαίνει να γνωρίζετε την υπάρχουσα βάση πελατών σας. Ενώ οι περισσότερες οργανώσεις πιστεύουν ότι έχουν μια άποψη των τμημάτων που εξυπηρετούν, πολλές χρησιμοποιούν απλές απόψεις των πελατών τους με βάση απλές δημογραφικές πληροφορίες. Οι οργανώσεις που ενσωματώνουν την εποχή της GenAI χρησιμοποιούν ένα πιο νюανσировμένο τρόπο ομαδοποίησης των ομοίων πελατών με την ανάμιξη των πρώτων πληροφοριών με τρίτες σηματοδοτήσεις, μοντέλα προβλεπτικής, μοντέλα ζωής και μοντέλα απορρόφησης για να δημιουργήσουν ένα πραγματικά ολοκληρωμένο αρχείο πελατών. Τότε επεξεργάζονται αυτό το εμπλουτισμένο αρχείο πελατών για να ανακαλύψουν τον πραγματικό αριθμό των κοινωνιών στα δεδομένα. Απαλλαγμένες από τις περιορισμούς των απλών διαμελισμών της ηλικίας, του φύλου ή του τόπου κατοικίας, η μηχανική μάθηση μας επιτρέπει να ανακαλύψουμε τις μη προφανείς συνδέσεις μεταξύ ομάδων που πολλοί θα θεωρούσαν完全 άσχετες. Η GenAI έρχεται σε παιχνίδι εξηγώντας αυτές τις ομάδες με όρους που μπορούμε να κατανοήσουμε μετά την Partition τους από τα σύνθετα μαθηματικά. Επιπλέον, η GenAI παρέχει φυσική γλώσσα ερμηνεία των άγνωστων τάσεων και ερευνών μέσα στις ομάδες, ενώ υπογραμμίζει τις διαφορές μεταξύ των ομάδων με έναν τρόπο που ακόμη και οι καλύτεροι μάρκετερ δεν θα μπορούσαν να κάνουν μόνοι τους.

Η GenAI μπορεί να δημιουργήσει 360-βαθμούς σημεία για τους μάρκετερς σε περιοχές που ήταν κάποτε προκλητικές, και η τεχνολογία αυτή έχει μεγάλη υπόσχεση σε αυτό το επιχείρημα – αλλά η εφαρμογή της στις επιχειρηματικές λειτουργίες θα απαιτήσει μακροχρόνια μεταμόρφωση. Επίσης, μπορεί να χρειαστεί χρόνος για τις οργανώσεις να μάθουν ότι, αν και η концепция πίσω από την “απώλεια μάζας προς μικρό” αυξάνει την πολυπλοκότητα, μπορεί τελικά να δημιουργήσει μια πιο αυτοματοποιημένη μέθοδο για τις μάρκες, σε συνδυασμό με τη χρήση της GenAI. Αυτή η μετατόπιση σηματοδοτεί μια απομάκρυνση από τις παραδοσιακές στρατηγικές, εισάγοντας μια εποχή δεδομένων-κίνησης, πραγματικού χρόνου προσαρμογής.

Σχεδιάστε με ακρίβεια

Το δυναμικό της GenAI εκτείνεται σε ολόκληρο το φύλλο, και η ικανότητά της να λύνει προβλήματα δεν σταματά μετά το μάρκετινγκ και την προσωποποιημένη στόχευση. Μόλις οι τακτικές μάρκετινγκ έχουν δουλέψει τη μαγική τους για να δημιουργήσουν θόρυβο γύρω από τη μάρκα, η GenAI μπορεί να υποστηρίξει ακόμη περισσότερο βοηθώντας τις οργανώσεις να σχεδιάσουν και να προβλέψουν πόσο από κάθε προϊόν θα χρειαστούν και πού – μέχρι την ακριβή τοποθεσία.

Αυτό είναι χρήσιμο για几个 λόγους, ένας από τους οποίους είναι ότι για τις βασικές μάρκες που εξαρτώνται από την ύπαρξη αποθεμάτων στα καταστήματα για να ανταποκριθούν στη συνεχώς αυξανόμενη ζήτηση των καταναλωτών (όπως οι μάρκες τροφίμων, είδη διατροφής και CPG), αυτά τα εργαλεία μπορούν να βοηθήσουν να προβλέψουν και να πηδήξουν κατά τη διάρκεια μεγάλων διαταραχών της αλυσίδας εφοδιασμού. Ένας άλλος λόγος είναι ότι για τις μάρκες των οποίων τα προϊόντα δεν είναι απαραίτητα, αυτά τα δεδομένα μπορούν να βοηθήσουν να προβλέψουν τη ζήτηση από μακροοικονομικό και μικροοικονομικό επίπεδο – βοηθώντας να ενημερώσουν τη στρατηγική αποθεμάτων.

Ένα στρατηγικό αποτέλεσμα μπορεί να είναι ότι η GenAI αναλύει δεδομένα και προτείνει να διατηρήσει σκόπιμα χαμηλά αποθέματα σε αγορές υψηλής ζήτησης για να αυξήσει το ενδιαφέρον. Έτσι, αν υπάρχει περιορισμένο απόθεμα που είναι μικρότερο από τη βάση του κοινού της μάρκας σε ορισμένες αγορές, οι καταναλωτές που έλαβαν το προϊόν νιώθουν ότι είναι μέρος μιας ειδικής εμπειρίας μάρκας. Αυτό είναι ένα εξαιρετικό παράδειγμα του πώς η GenAI είναι ένα ισχυρό εργαλείο που οι μάρκετερ μπορούν να κρατήσουν στην πίσω τσέπη τους όχι μόνο για να βελτιώσουν τις δημιουργικές λύσεις αλλά και να τις激励ουν με μη παραδοσιακούς τρόπους.

Το δυναμικό της GenAI εξακολουθεί να ανακαλύπτεται

Η GenAI εξακολουθεί να βρίσκεται στην παιδική της ηλικία, αλλά έχουμε ήδη ανακαλύψει εκατοντάδες τρόπους με τους οποίους μπορούμε να τη χρησιμοποιήσουμε για να βελτιώσουμε τις διαδικασίες σε όλων των ειδών τις βιομηχανίες. Αλλά, υπάρχει ακόμη πολύ να μάθουμε.

Ενώ ήδη γνωρίζουμε ότι μπορεί να βοηθήσει τις οργανώσεις να κατανοήσουν καλύτερα τους καταναλωτές και τις εσωτερικές τους διαδικασίες, υπάρχουν αμέτρητοι τρόποι με τους οποίους θα推 the boundaries του τι είναι δυνατό στο μάρκετινγκ. Τελικά, το δυναμικό που διαθέτει είναι να βγάλει τα δεδομένα από τις πίσω-γραφειακές λειτουργίες και να τα ενσωματώσει στις εμπρόσθιες-γραφειακές λειτουργίες, μηχανίζοντας μια συνολικά πιο ροϊκή οργάνωση.

Οι οργανώσεις που επιθυμούν να αρχίσουν να χρησιμοποιούν τη GenAI πρέπει πρώτα να διασφαλίσουν ότι έχουν μια σαφή άποψη της ποιότητας και της διακυβέρνησης των δεδομένων τους. Χωρίς αυτή τη ισχυρή βάση, υπάρχει μεγαλύτερος κίνδυνος να εξαπλασιαστούν τα κακά δεδομένα, οπότε η επένδυση σε μια ευέλικτη λύση διαχείρισης δεδομένων και επαγγελματίες που μπορούν να βοηθήσουν να τα βάλουν τα δεδομένα τους σε τάξη θα είναι κρίσιμη.

Η GenAI δεν πρέπει να είναι κάτι που να φοβούνται. Αντίθετα, οι ηγέτες πρέπει να είναι ενθουσιασμένοι για το δυναμικό της GenAI να ξεκλειδώσει πρόσθετη αξία στις επιχειρηματικές τους λειτουργίες μάρκετινγκ.