ืื ืืืื ืืขื
Generative AI Can Help Save Brands as Hyper-Personalized Experiences, Heightened Demand Wins Consumers
החברות המובילות של היום צריכות לשווק, לתכנן ולתחזן בדיוק קיצוני. Generative AI יכול לעזור.
שינויים משמעותיים בנוף הצרכנים של היום – כולל ערוצי קנייה רבים יותר, הרגלים חדשים ושינויים בהפצת העושר – משמעות שמותגים הפונים לצרכנים צריכים לשקל לשנות את אסטרטגיות השיווק והמוצרים שלהם. באמצעות ניצול נתונים, למידת מכונה ו- AI, ארגונים אלה הם בעלי הזדמנות להכיר טוב יותר כל לקוח באופן אינדיבידואלי, את המועדפים, הלא-מועדפים, מה מניע אותם לרכישה ועוד. על פי מחקר של Deloitte על CX מותאם אישית, 69% מהצרכנים אמרו שהם יותר מוכנים לרכוש ממותג שמאיש את החוויות. בחשבון כמה דוגמאות אחרונות של איך מותגים מנצלים נתונים כדי ליצור ביקוש ולתת לצרכנים מה שהם רוצים. בתחילת השנה, ראינו כוס יום ולנטיין הויראלית שיצרה היסטריה בקרב צרכנים שהובילה למוצרים שנמכרו במהירות, היסטריה ברשתות החברתיות ותחושות FOMO המוניות. עכשיו, המומחים מנבאים שזה לא היה רק אירוע מבודד, אלא רמז לעתיד של מה שמותגים יכולים לעשות כדי להרחיב מוצרים ורווחים.
בהרבה מובנים, זה מדגים איך נאמנות למותג התפתחה. גורמים כמו אינפלציה וסערות כלכליות הופכים את העובדה שיש לך מוצר פופולרי לא מספיק טוב – הצרכנים הופכים לבררנים יותר ויותר מוכנים לוותר על אפילו מותגים קבועים אם הם לא מרגישים ראויים או מוערכים על ידם, או אם הם לא מגלמים ערכים שחשובים להם (למשל, מוצרים / חברות ידידותיות לסביבה). אם מותגים רוצים לזכות ולשמור על הוצאות הצרכנים, הם צריכים לשים את החוויה במרכז.
אולם, אינטראקציה זכורה יכולה להיות רבות דברים שונים בהתאם למי שחווה אותה. זהו המקום בו Generative AI (GenAI) נכנס. טכנולוגיית GenAI החדשה יכולה לעזור למותגים לא רק להבין מה קהל היעד שלהם צריך להרגיש מחובר, אלא גם להמציא היכן יש מגמות קהל ספציפיות, המקומות בוחרים לספק את הצרכים האלה, וכמה פעמים הם הולכים. מידע זה יכול לעשות או לשבור איך מותג ממוקם לקהליו. יש גם כמה דרכים שמותגים צריכים לחשוב על איך הם יכולים להשתמש בכלים GenAI כדי לוודא שהם יוצרים גישה הוליסטית לפגוש את צרכי קהלם ולבנות נאמנות ארוכת טווח. שני הגורמים הגדולים ביותר הם יעד/שיווק ותכנון ביקוש.
הפוך למארקטר מומחה
כדי להשתמש ב-GenAI באופן יעיל כמארקטר, מעשים צריכים להבין קודם כל את המעבר מיעד מונחה המוני עם קמפיינים רחבים לנקודות מגע מיקרוסקופיות מאושרות לכל אחד מלקוחותיהם. גורמים מפתח המניעים את המעבר הזה ובסופו של דבר, עליית האישום, כוללים את המציאות של הרבה “ראשונות” בשוק האמריקאי, כולל:
- נשים צפויות לשלוט ביותר עושר מגברים (מ-49% ב-2019 ל-65% עד 2040)1
- אוכלוסיית ארצות הברית תכלול יותר אנשים מעל גיל 65 מאשר מתחת ל-182, והדור המגוון ביותר בהיסטוריה מגיע לבגרות.3
גישה זו של ” מהמוני למיקרו ” שחוקרת צוות ConvergeCONSUMER של Deloitte מראה שמעבר מקבלת החלטות ידנית, מנואלית וריאקטיבית למודל דינאמי יותר שהוא רציף, אוטומטי ומנבא יכול לעזור להביא את אסטרטגיות השיווק והיעד של המותגים לעתיד.
מהווה נקודת מגע מיקרוסקופית? טקטיקות להגיע לצרכן יכולות לכלול מספר אסטרטגיות שיווק מאוד מותאמות אישית כמו חיבור דרך רשתות חברתיות, שירותי סטרימינג, משפיענים, בלוגים ועוד. הקמעונאים החדשניים ביותר חוקרים יישומים של מודלים של נטייה לעזור לעצב רשמים של רשתות חברתיות ובוחרים את הערוץ שלקוחותיהם הרצויים ביותר נמשכים אליו. אבל זה רק המדיום – הנתונים מאחורי נקודות המגע האלה חשובים עוד יותר לעשות נכון. תובנות המראות מי, היכן, איך ולמה מותגים צריכים ליעד קהלים ספציפיים היו היסטורית קשים למשוך, במיוחד בקנה מידה כזה.
על ידי שימוש ב-GenAI כדי לנתח נתונים על צרכנים, מותגים יכולים ליעד חברים בקהל נישה ברחבי פלטפורמות – מה שמאפשר להם לבנות חוויות שיווק שתואמות קרוב מאוד לקבוצה הזו. למשל, AI יכול לומר למותגים שאמנדה באינדיאנפוליס כנראה תקנה שלושה סטים של יוגה מותגיים באינטרנט בבוקר של יום שישי, 15 במרץ, אחרי שנרשמה לחברות חדשה. מותגים יכולים אז לשרת אותה פרסומת מותאמת אישית באתר החדשות שהיא קוראת כמו גם פוסט קשור לכושר מהמשפיען החברתי האהוב עליה.
GenAI גם מגדיר מחדש מה זה אומר להכיר את בסיס הלקוחות הקיים שלך. בעוד שמרבית הארגונים סבורים שיש להם תמונה של המגזרים שהם משרתים, רבים משתמשים בתמונות פשוטות של לקוחותיהם על בסיס דמוגרפיה פשוטה. ארגונים שאומצו את עידן GenAI משתמשים בדרך מורכבת יותר של קבוצות לקוחות דומים על ידי שילוב מידע ראשוני עם אותות שלישוניים, מודלים של נטייה, מודלים של ערך חיים ומודלים של נטישה כדי ליצור קובץ לקוחות מקיף. הם אז מעבדים את קובץ הלקוחות המשופר הזה כדי לזהות את מספר הקבוצות האמיתי בנתונים. שוחררים מהגבלות של חלוקות פשוטות של גיל, מגדר או היכן הם גרים, למידת מכונה מאפשרת לנו לגלות קשרים לא ברורים בין קבוצות שרבים היו מחשיבים כלא קשורות. GenAI משחקת תפקיד בהסבר קבוצות אלה במונחים שאנחנו יכולים להבין אחרי שהמתמטיקה המתוחכמת חילקה אותם. כמו כן, GenAI מספקת הבהרה של שפה טבעית של מגמות ותובנות לא ידועות בתוך קבוצות, תוך הדגשת וריאציות בין קבוצות בדרך שאפילו המארקטרים המתכוונים ביותר לא יכלו לעשות לבד.
GenAI יכולה ליצור נקודות מגע ב-360 מעלות עבור מארקטרים בתחומים שהיו בעבר מאתגרים, והטכנולוגיה מחזיקה הבטחה גדולה בעסק הזה – אבל יישום אותה לפעולות ידרוש שינוי מערכתי ארוך טווח. פלוס, עשוי להיקח זמן לארגונים ללמוד שאף על פי שהמושג “מהמוני למיקרו” מגדיל את הסיבוכיות, הוא יכול ליצור שיטה יותר חסכונית ידיים עבור מותגים כשמשתמשים ב-GenAI. המעבר הזה מסמל עזיבה של אסטרטגיות מסורתיות, ומביא עידן של גמישות בזמן אמת וניתוח נתונים.
תכנן בדיוק
הפוטנציאל של GenAI הולך כל הדרך, ויכולתו לפתור בעיות לא עוצרת אחרי שיווק ויעוד מותאם אישית. פעם שטקטיקות שיווק מותאמות אישית עובדות את קסמן ליצור בומרנג של מותג, GenAI יכול לתמוך עוד יותר על ידי עזרה לארגונים לתכנן ביקוש ולתחזן כמה מוצרים הם יזדקקו והיכן – עד למיקום המדויק.
זה מועיל בכמה סיבות, אחת מהן היא שעבור מותגים אסנסיאליים שתלויים בהימצאות מלאי בחנויות כדי לעמוד בביקוש צרכנים קבוע (כמו מותגי מזון, מזון ו- CPG), כלים אלה יכולים לעזור להם לחזות ולנווט בעת הפרעות רציניות בשרשרת האספקה. עוד סיבה היא שעבור מותגים שמוצריהם אינם חיוניים, נתונים אלה יכולים לעזור לחזות ביקוש מרמה מאקרו ומיקרו – מה שעוזר להודיע אסטרטגיית מלאי.
תוצאה אסטרטגית עשויה להיות ש-GenAI מנתחת נתונים ומציעה לשמור מלאי נמוך בשווקים בביקוש גבוה כדי להגביר עניין. כך, אם יש מלאי מוגבל שקטן מבסיס הקהל של המותג בשווקים מסוימים, צרכנים שקיבלו את המוצר מרגישים כאילו הם חלק מחווית מותג מיוחדת. זו דוגמה נהדרת לכך ש-GenAI היא כלי חזק שמארקטרים יכולים לשמור בכיסיהם לא רק כדי לשפר פתרונות יצירתיים אלא גם לעורר אותם בדרכים לא מסורתיות.
הפוטנציאל של GenAI עדיין מתגלה
GenAI עדיין בילדותו, אבל כבר גילינו מאות דרכים שאנחנו יכולים להשתמש בו כדי לשפר תהליכים בסוגים של תעשיות. אבל, עדיין הרבה ללמוד.
בעוד שאנחנו כבר יודעים שהוא יכול לעזור לארגונים להבין צרכנים ותהליכים פנימיים טוב יותר, ישנן דרכים בלתי נתפסות שהוא ידחוף את גבולות מה שאפשרי בשיווק. בסופו של יום, הפוטנציאל שהוא מחזיק הוא להוציא נתונים מתפקידי המשרד האחורי ולשלב אותם לתפקידי המשרד הקדמי, הנדס מוסד זרם יותר.
ארגונים המעוניינים להתחיל להשתמש ב-GenAI צריכים קודם כל לוודא שיש להם תמונה ברורה של איכות וניהול הנתונים שלהם. בלי יסוד חזק יש סיכון גדול יותר של תובנות רעות מוגברות, אז השקעה בפתרון ניהול נתונים מקנה ומקצוענים שיכולים לעזור להביא את הנתונים שלכם לסדר תהיה קריטית.
GenAI לא צריך להיות משהו לפחד. במקום זאת, מנהיגים צריכים להיות מרוצים מהפוטנציאל של GenAI לנעול ערך נוסף בפעולות השיווק שלהם.
