जेनरेटिव एआई ब्रांडों को हाइपर-पर्सनलाइज्ड एक्सपीरियंस के रूप में बचाने में मदद कर सकता है, बढ़ी हुई मांग उपभोक्ताओं को जीत दिलाती है

आज की अग्रणी कंपनियों को अत्यधिक सटीकता के साथ विपणन, योजना और पूर्वानुमान की आवश्यकता है। जेनरेटिव एआई मदद कर सकता है।

आज के उपभोक्ता परिदृश्य में बड़े बदलाव - जिसमें अधिक खरीदारी चैनल, नई आदतें और धन वितरण में बदलाव शामिल हैं - का मतलब है कि उपभोक्ता-सामना करने वाले ब्रांडों को अपनी मार्केटिंग और उत्पाद रणनीतियों को बदलने पर विचार करना चाहिए। डेटा, मशीन लर्निंग और एआई का लाभ उठाकर, इन संगठनों को प्रत्येक व्यक्तिगत ग्राहक, उनकी पसंद, नापसंद, उन्हें खरीदारी के लिए क्या प्रेरित करता है, आदि को बेहतर ढंग से जानने का अवसर मिलता है। डेलॉयट के अनुसार वैयक्तिकृत सीएक्स पर शोध, 69% उपभोक्ताओं ने कहा कि वे ऐसे ब्रांड से खरीदारी करने की अधिक संभावना रखते हैं जो अनुभवों को वैयक्तिकृत करता है। हाल के कुछ उदाहरणों पर विचार करें कि कैसे ब्रांड मांग पैदा करने और उपभोक्ताओं को वह देने के लिए डेटा का लाभ उठा रहे हैं जो वे चाहते हैं। इस साल की शुरुआत में, हमने देखा कि एक वायरल वैलेंटाइन डे कप ने उपभोक्ताओं के बीच एक क्रेज पैदा कर दिया, जिसके कारण उत्पाद तेजी से बिक गए, एक सोशल मीडिया उन्माद और FOMO की व्यापक भावनाएं पैदा हुईं। अब, विशेषज्ञ भविष्यवाणी कर रहे हैं कि यह सिर्फ एक अलग घटना नहीं थी, बल्कि भविष्य की एक झलक थी कि ब्रांड उत्पादों और मुनाफे का विस्तार करने के लिए क्या कर सकते हैं।

कई मायनों में, यह इस बात का उदाहरण है कि ब्रांड के प्रति वफादारी कैसे विकसित हुई है। मुद्रास्फीति और आर्थिक उथल-पुथल जैसे कारक एक लोकप्रिय उत्पाद को अब पर्याप्त रूप से अच्छा नहीं बनाते हैं - उपभोक्ता अधिक चयनात्मक हो रहे हैं और यहां तक ​​कि प्रमुख ब्रांडों को भी छोड़ने के लिए अधिक इच्छुक हो रहे हैं यदि वे अब ऐसा महसूस नहीं करते हैं कि उनके द्वारा देखा या महत्व दिया जाता है, या यदि वे मूल्यों का उदाहरण नहीं देते हैं जो उनके लिए महत्वपूर्ण हैं (उदाहरण के लिए, पर्यावरण-अनुकूल उत्पाद/कंपनियां।) यदि ब्रांड उपभोक्ता खर्च हासिल करना और बनाए रखना चाहते हैं, तो उन्हें अनुभव को केंद्र में रखना होगा।

हालाँकि, एक यादगार बातचीत के कई अलग-अलग अर्थ हो सकते हैं, यह इस बात पर निर्भर करता है कि इसे कौन अनुभव कर रहा है। यहीं पर जेनरेटिव एआई (जेनएआई) आती है। नई जेनएआई तकनीक न केवल ब्रांडों को समझने में मदद कर सकती है क्या उनके लक्षित दर्शकों को जुड़ाव महसूस करने के साथ-साथ सूचित करने की भी आवश्यकता है जहां विशिष्ट दर्शक रुझान हैं, वे स्थान क्या हैं चुनने उन जरूरतों को पूरा करने के लिए, और कितनी बार वे जा रहे हें। यह जानकारी किसी ब्रांड की उसके दर्शकों के बीच स्थिति को बना या बिगाड़ सकती है। ऐसे कुछ तरीके हैं जिनके बारे में ब्रांडों को सोचने की ज़रूरत है कि वे GenAI टूल का उपयोग कैसे कर सकते हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे अपने दर्शकों की जरूरतों को पूरा करने और स्थायी वफादारी बनाने के लिए एक समग्र दृष्टिकोण बना रहे हैं। दो सबसे बड़े कारक लक्ष्यीकरण/विपणन और मांग योजना हैं।

एक मास्टर विपणक बनें

एक बाज़ारिया के रूप में GenAI का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए, चिकित्सकों को पहले अपने प्रत्येक ग्राहक के लिए व्यापक अभियानों के साथ बड़े पैमाने पर लक्ष्यीकरण से हटकर व्यक्तिगत माइक्रो टचप्वाइंट की ओर बदलाव को समझना होगा। प्रमुख कारक जो इस बदलाव को चला रहे हैं और अंततः, वैयक्तिकरण में वृद्धि में अमेरिकी बाजार में पहली बार हुई कई चीजों की वास्तविकता शामिल है, जिनमें शामिल हैं:

• अनुमान है कि महिलाएं पुरुषों की तुलना में अधिक संपत्ति पर कब्ज़ा करेंगी (49 में 2019% से 65 तक 2040% तक)¹
• अमेरिकी जनसंख्या में 65 वर्ष से कम की तुलना में 18 वर्ष से अधिक आयु के अधिक लोग शामिल होंगे², और इतिहास की सबसे विविध पीढ़ी वयस्क हो रही है।³

इस "द्रव्यमान से सूक्ष्मडेलॉइट की कन्वर्जकंस्यूमर टीम द्वारा शोध किए गए दृष्टिकोण से पता चलता है कि बड़े पैमाने पर, मैन्युअल और प्रतिक्रियाशील निर्णय लेने से दूर एक अधिक गतिशील मॉडल जो निरंतर, स्वचालित और पूर्वानुमानित है, ब्रांड की मार्केटिंग और लक्ष्यीकरण रणनीतियों को भविष्य में लाने में मदद कर सकता है।

तो, माइक्रो टचप्वाइंट क्या होता है? किसी उपभोक्ता तक पहुंचने की रणनीति में कई अति-वैयक्तिकृत विपणन रणनीतियाँ शामिल हो सकती हैं जैसे कि सोशल मीडिया, स्ट्रीमिंग सेवाओं, प्रभावशाली लोगों, ब्लॉगों और बहुत कुछ के माध्यम से जुड़ना। सबसे नवीन खुदरा विक्रेता सोशल मीडिया इंप्रेशन को आकार देने में मदद करने के लिए प्रवृत्ति मॉडल के अनुप्रयोगों की खोज कर रहे हैं और उस चैनल का चयन कर रहे हैं जिस पर उनके सबसे वांछनीय ग्राहक आकर्षित होते हैं। लेकिन वह सिर्फ माध्यम है - उन टचप्वाइंट के पीछे का डेटा सही होना और भी महत्वपूर्ण है। अंतर्दृष्टि जो दिखाती है कि ब्रांडों को विशिष्ट दर्शकों को लक्षित करने की आवश्यकता किसे, कहां, कैसे और क्यों है, ऐतिहासिक रूप से ऐसे छोटे पैमाने पर खींचना मुश्किल रहा है। लेकिन अब, GenAI उस विस्तृत डेटा को प्राप्त करना बहुत आसान बना रहा है।

उपभोक्ताओं के डेटा का विश्लेषण करने के लिए GenAI का उपयोग करके, ब्रांड विभिन्न प्लेटफार्मों पर बहुत विशिष्ट दर्शकों को लक्षित कर सकते हैं - जिससे उन्हें उस समूह के साथ निकटता से मेल खाने वाले मार्केटिंग अनुभव बनाने की अनुमति मिलती है। उदाहरण के लिए, एआई ब्रांडों को बता सकता है कि इंडियानापोलिस में अमांडा नई जिम सदस्यता के लिए साइन अप करने के बाद शुक्रवार, 15 मार्च की सुबह तीन ब्रांड-नाम योग सेट ऑनलाइन खरीद सकती है। इसके बाद ब्रांड उसे उस समाचार साइट पर एक वैयक्तिकृत विज्ञापन दे सकते हैं जिसे वह पढ़ रही है और साथ ही उसके पसंदीदा सोशल मीडिया प्रभावशाली व्यक्ति की फिटनेस से संबंधित पोस्ट भी दे सकता है।

GenAI आपके मौजूदा ग्राहक आधार को जानने के अर्थ को भी फिर से परिभाषित कर रहा है। जबकि अधिकांश संगठनों का मानना ​​है कि उनके पास उन क्षेत्रों के बारे में एक दृष्टिकोण है जिनकी वे सेवा करते हैं, कई लोग सरल जनसांख्यिकी के आधार पर अपने ग्राहकों के बारे में सरल दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं। जेनएआई के युग को अपनाने वाले संगठन वास्तव में व्यापक ग्राहक फ़ाइल बनाने के लिए तीसरे पक्ष के संकेतों, प्रवृत्ति मॉडल, आजीवन मूल्य मॉडल और मंथन मॉडल के साथ अपनी पहली पार्टी की जानकारी को मिलाकर समान विचारधारा वाले ग्राहकों को एक साथ समूहित करने के अधिक सूक्ष्म तरीके का उपयोग कर रहे हैं। फिर वे डेटा में समूहों की वास्तविक संख्या की पहचान करने के लिए उस समृद्ध ग्राहक फ़ाइल को संसाधित करते हैं। उम्र, लिंग या जहां वे रहते हैं, के सरलीकृत विभाजन की बाधाओं से मुक्त होकर, मशीन लर्निंग हमें उन समूहों के बीच गैर-स्पष्ट कनेक्शनों की खोज करने में सक्षम बना रही है जिन्हें कई लोग पूरी तरह से असंबंधित मानते हैं। GenAI इन समूहों को उन शब्दों में समझाने में काम आता है जिन्हें हम परिष्कृत गणितज्ञों द्वारा विभाजित करने के बाद समझ सकते हैं। इसके अलावा, GenAI समूहों के भीतर अज्ञात रुझानों और अंतर्दृष्टि की प्राकृतिक भाषा में व्याख्या प्रदान करता है, जबकि समूहों में विविधताओं को इस तरह से उजागर करता है कि यहां तक ​​कि सबसे अच्छे इरादे वाले मानव विपणक भी कभी अकेले नहीं कर सकते।

GenAI उन क्षेत्रों में विपणक के लिए 360-डिग्री टचप्वाइंट बना सकता है जो कभी चुनौतीपूर्ण थे, और तकनीक इस व्यवसाय में बहुत बड़ी संभावनाएं रखती है - लेकिन इसे संचालन में लागू करने के लिए दीर्घकालिक परिवर्तन की आवश्यकता होगी। साथ ही, संगठनों को यह सीखने में समय लग सकता है कि भले ही "द्रव्यमान से सूक्ष्म दृष्टिकोण" के पीछे की अवधारणा जटिलता बढ़ाती है, यह अंततः GenAI के उपयोग के साथ मिलकर ब्रांडों के लिए एक अधिक व्यावहारिक तरीका बना सकती है। यह बदलाव पारंपरिक रणनीतियों से हटकर डेटा-संचालित, वास्तविक समय अनुकूलन क्षमता के युग की शुरुआत का प्रतीक है।

सटीकता के साथ योजना बनाएं

GenAI की क्षमता पूर्ण हो जाती है, और समस्या समाधान करने की इसकी क्षमता मार्केटिंग और वैयक्तिकृत लक्ष्यीकरण के बाद नहीं रुकती है। एक बार जब हाइपर-पर्सनलाइज्ड मार्केटिंग रणनीति ने ब्रांड में हलचल मचाने के लिए अपना जादू चला दिया है, तो GenAI संगठनों को योजना की मांग करने और पूर्वानुमान लगाने में मदद करके और भी अधिक समर्थन कर सकता है कि उन्हें प्रत्येक उत्पाद की कितनी आवश्यकता होगी और कहां - सटीक स्थान तक।

यह कुछ कारणों से सहायक है, एक यह कि आवश्यक ब्रांडों के लिए जो निरंतर उपभोक्ता मांग (जैसे किराना, भोजन और सीपीजी ब्रांड) को बनाए रखने के लिए दुकानों में इन्वेंट्री रखने पर भरोसा करते हैं, ये उपकरण उन्हें प्रमुख आपूर्ति के दौरान भविष्यवाणी करने और धुरी बनाने में मदद कर सकते हैं। शृंखला में व्यवधान. दूसरा यह है कि उन ब्रांडों के लिए जिनके उत्पाद गैर-आवश्यक हैं, यह डेटा मैक्रो और माइक्रो स्तर से मांग की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है - इन्वेंट्री रणनीति को सूचित करने में मदद कर सकता है।

एक रणनीतिक परिणाम यह हो सकता है कि GenAI डेटा का विश्लेषण करता है और रुचि बढ़ाने के लिए उच्च मांग वाले बाजारों में जानबूझकर इन्वेंट्री कम रखने का सुझाव देता है। इस तरह, यदि सीमित इन्वेंट्री है जो कुछ बाजारों में किसी ब्रांड के दर्शक आधार से छोटी है, तो जिन उपभोक्ताओं को उत्पाद मिला है उन्हें ऐसा लगता है जैसे वे एक विशेष ब्रांड अनुभव का हिस्सा हैं। यह इस बात का एक बड़ा उदाहरण है कि कैसे GenAI एक शक्तिशाली उपकरण है जिसे विपणक न केवल रचनात्मक समाधानों को परिष्कृत करने के लिए बल्कि उन्हें गैर-पारंपरिक तरीकों से चमकाने के लिए अपनी पिछली जेब में रख सकते हैं।

GenAI की क्षमता अभी भी खोजी जा रही है

GenAI अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है, लेकिन हमने पहले ही सैकड़ों तरीके खोज लिए हैं जिनका उपयोग हम सभी प्रकार के उद्योगों में प्रक्रियाओं को परिष्कृत करने के लिए कर सकते हैं। लेकिन, अभी भी बहुत कुछ सीखना बाकी है।

जबकि हम पहले से ही जानते हैं कि यह संगठनों को उपभोक्ताओं और उनकी अपनी आंतरिक प्रक्रियाओं को बेहतर ढंग से समझने में मदद कर सकता है, ऐसे अनगिनत तरीके हैं जिनसे यह विपणन में जो संभव है उसकी सीमाओं को आगे बढ़ाएगा। अंततः, इसकी क्षमता बैक-ऑफ़िस कार्यों से डेटा निकालने और इसे फ्रंट-ऑफ़िस कार्यों में शामिल करने की है, जिससे एक समग्र रूप से अधिक सुव्यवस्थित संगठन की इंजीनियरिंग की जा सके।

GenAI का उपयोग शुरू करने के इच्छुक संगठनों को पहले यह सुनिश्चित करना चाहिए कि उनके पास अपने डेटा की गुणवत्ता और प्रशासन के बारे में स्पष्ट दृष्टिकोण है। इस मजबूत आधार के बिना खराब अंतर्दृष्टि के तेजी से बढ़ने का खतरा अधिक है, इसलिए एक स्केलेबल डेटा प्रबंधन समाधान और पेशेवरों में निवेश करना जो आपके डेटा को व्यवस्थित करने में मदद कर सकते हैं, महत्वपूर्ण होगा।

GenAI से डरने की कोई बात नहीं होनी चाहिए। इसके बजाय, नेताओं को अपने विपणन कार्यों में अतिरिक्त मूल्य अनलॉक करने के लिए GenAI की क्षमता के बारे में उत्साहित होना चाहिए।