विचार नेता
उत्पादक एआई उपभोक्ताओं को व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करने में मदद कर सकता है, जो मांग को बढ़ाता है और उपभोक्ताओं को जीतता है
Unite.AI को Google पर अपने पसंदीदा स्रोतों में जोड़ें
आज की अग्रणी कंपनियों को बाजार, योजना और पूर्वानुमान के साथ अत्यधिक सटीकता की आवश्यकता है। उत्पादक एआई मदद कर सकता है।
आज के उपभोक्ता परिदृश्य में बड़े बदलाव – जिनमें अधिक खरीदारी चैनल, नए आदतें और धन वितरण में बदलाव शामिल हैं – यह दर्शाते हैं कि उपभोक्ता-सामना करने वाले ब्रांडों को अपनी विपणन और उत्पाद रणनीतियों पर पुनर्विचार करना चाहिए। डेटा, मशीन लर्निंग और एआई का लाभ उठाकर, इन संगठनों के पास प्रत्येक व्यक्तिगत ग्राहक को बेहतर ढंग से जानने, उनकी पसंद, नापसंद, क्या उन्हें खरीदने के लिए प्रेरित करता है, और अधिक जानने का अवसर है। डेलॉइट के व्यक्तिगत CX पर शोध के अनुसार, 69% उपभोक्ताओं ने कहा कि वे एक ब्रांड से खरीदने की अधिक संभावना रखते हैं जो अनुभवों को व्यक्तिगत बनाता है। हाल के कुछ उदाहरणों पर विचार करें कि ब्रांड डेटा का उपयोग करके मांग पैदा करने और उपभोक्ताओं को वह देने के लिए कैसे उपयोग कर रहे हैं जो वे चाहते हैं। इस साल की शुरुआत में, हमने एक वायरल वेलेंटाइन डे कप देखा जिसने उपभोक्ताओं के बीच एक सनसनी पैदा की, जिससे तेजी से बिकने वाले उत्पाद, सोशल मीडिया सनसनी और बड़े पैमाने पर FOMO हुआ। अब, विशेषज्ञ यह भविष्यवाणी कर रहे हैं कि यह केवल एक अलग घटना नहीं थी, बल्कि यह देखने का एक तरीका है कि ब्रांड उत्पादों और लाभों को बढ़ाने के लिए क्या कर सकते हैं।
कई मायनों में, यह ब्रांड वफादारी के विकास का प्रतीक है। कारक जैसे मुद्रास्फीति और आर्थिक उथल-पुथल यह दर्शाते हैं कि केवल एक लोकप्रिय उत्पाद होना पर्याप्त नहीं है – उपभोक्ता अधिक चुनिंदा और अधिक इच्छुक हो रहे हैं कि वे甚至 स्टेपल ब्रांडों को भी छोड़ दें अगर वे उन्हें अब और नहीं देखते हैं या अगर वे उनके लिए महत्वपूर्ण मूल्यों का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं (जैसे पर्यावरण अनुकूल उत्पाद/कंपनी)। यदि ब्रांड उपभोक्ता खर्च हासिल करना और बनाए रखना चाहते हैं, तो उन्हें अनुभव को केंद्र में रखना होगा।
हालांकि, एक यादगार इंटरैक्शन का अर्थ कई अलग-अलग चीजें हो सकती हैं जो किसी के अनुभव पर निर्भर करती हैं। यहीं पर उत्पादक एआई (GenAI) आता है। नई GenAI प्रौद्योगिकी ब्रांडों को न केवल यह समझने में मदद कर सकती है कि उनके लक्ष्य दर्शकों को जुड़ाव महसूस कराने के लिए क्या चाहिए, बल्कि यह भी बता सकती है कि कहां-कहां विशिष्ट दर्शक रुझान हैं, वे अपनी जरूरतों को पूरा करने के लिए किन स्थानों का चयन कर रहे हैं, और वे कितनी बार जा रहे हैं। यह जानकारी यह तय कर सकती है कि एक ब्रांड अपने दर्शकों के लिए कैसे स्थित है। ब्रांडों को यह भी सोचना होगा कि वे GenAI टूल्स का उपयोग करके अपने दर्शकों की जरूरतों को पूरा करने और स्थायी वफादारी बनाने के लिए एक समग्र दृष्टिकोण कैसे बना सकते हैं। दो सबसे बड़े कारक लक्ष्यीकरण/विपणन और मांग योजना हैं।
एक मास्टर विपणनकर्ता बनें
GenAI का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए, विपणनकर्ताओं को पहले यह समझने की आवश्यकता है कि व्यापक अभियानों के साथ बड़े पैमाने पर लक्ष्यीकरण से व्यक्तिगत माइक्रो टचपॉइंट्स की ओर कैसे बढ़ें। इस बदलाव और अंततः व्यक्तिगतीकरण में वृद्धि को बढ़ावा देने वाले मुख्य कारकों में शामिल हैं:
- महिलाएं 2019 में 49% से 2040 तक 65% तक पुरुषों की तुलना में अधिक धन नियंत्रित करने की उम्मीद है1
- यू.एस. जनसंख्या में 65 वर्ष से अधिक आयु के लोग 18 वर्ष से कम आयु के लोगों की तुलना में अधिक होंगे,2 और इतिहास में सबसे विविध पीढ़ी बड़ी हो रही है।3
यह “मास टू माइक्रो” दृष्टिकोण डेलॉइट के कन्वर्जकंज्यूमर टीम द्वारा शोध किया गया है, जो यह दिखाता है कि मैनुअल और प्रतिक्रियात्मक निर्णय लेने से एक अधिक गतिशील मॉडल में स्थानांतरण करने से जो निरंतर, स्वचालित और पूर्वानुमानित है, ब्रांडों को उनके विपणन और लक्ष्यीकरण रणनीतियों को भविष्य में ले जाने में मदद मिल सकती है।
तो एक माइक्रो टचपॉइंट क्या है? उपभोक्ता तक पहुंचने के लिए रणनीतियों में सोशल मीडिया, स्ट्रीमिंग सेवाएं, प्रभावित करने वाले, ब्लॉग और अधिक जैसी कई अत्यधिक व्यक्तिगत विपणन रणनीतियां शामिल हो सकती हैं। सबसे नवाचारी रिटेलर सोशल मीडिया प्रभावों को आकार देने में प्रवृत्ति मॉडल के अनुप्रयोगों का अन्वेषण कर रहे हैं और अपने सबसे वांछनीय ग्राहकों को आकर्षित करने वाले चैनल का चयन कर रहे हैं। लेकिन यह केवल माध्यम है – उन टचपॉइंट्स के पीछे का डेटा और भी महत्वपूर्ण है। जो यह दिखाता है कि ब्रांडों को कौन से विशिष्ट दर्शकों को लक्षित करने की आवश्यकता है, कहां, कैसे, और क्यों यह जानकारी ऐतिहासिक रूप से खींचना मुश्किल रहा है, खासकर इतने छोटे पैमाने पर। लेकिन अब, GenAI इसे प्राप्त करना बहुत आसान बना रहा है।
GenAI का उपयोग करके उपभोक्ताओं पर डेटा विश्लेषण करके, ब्रांड प्लेटफार्मों पर बहुत ही विशिष्ट दर्शक सदस्यों को लक्षित कर सकते हैं – जिससे उन्हें उस समूह के साथ जुड़ाव वाले विपणन अनुभव बनाने की अनुमति मिलती है। उदाहरण के लिए, एआई बता सकता है कि इंडियानापोलिस में अमांडा शुक्रवार, 15 मार्च की सुबह तीन ब्रांड-नाम योग सेट ऑनलाइन खरीदने की संभावना है после एक नए जिम सदस्यता के लिए साइन अप करने के बाद। ब्रांड तब उसे एक व्यक्तिगत विज्ञापन उस समाचार साइट पर परोस सकता है जिसे वह पढ़ रही है साथ ही एक फिटनेस से संबंधित पोस्ट उसके पसंदीदा सोशल मीडिया प्रभावित करने वाले से।
GenAI मौजूदा ग्राहक आधार को जानने को भी पुनरपरिभाषित कर रहा है। जबकि अधिकांश संगठनों का मानना है कि उनके पास सेवा करने वाले खंडों का दृष्टिकोण है, कई सरल जनसांख्यिकी के आधार पर अपने ग्राहकों के सरल दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं। GenAI युग को अपनाने वाले संगठन पहली पार्टी जानकारी के साथ तीसरे पक्ष के संकेतों को मिलाकर, प्रवृत्ति मॉडल, लाइफटाइम मूल्य मॉडल और चूर्न मॉडल को मिलाकर एक वास्तविक रूप से व्यापक ग्राहक फ़ाइल बनाने के लिए एक अधिक सूक्ष्म तरीके से ग्राहकों को समूहित करने का उपयोग कर रहे हैं। वे फिर उस समृद्ध ग्राहक फ़ाइल को संसाधित करते हैं ताकि डेटा में वास्तविक कोहोर्ट्स की संख्या की पहचान की जा सके। सरल विभाजन जैसे आयु, लिंग या जहां वे रहते हैं, से मुक्त होकर, मशीन लर्निंग हमें उन समूहों के बीच गैर-स्पष्ट संबंधों को खोजने में सक्षम बना रही है जिन्हें कई लोग पूरी तरह से असंबंधित मानते हैं। GenAI खेल में आता है जब यह उन कोहोर्ट्स की व्याख्या करने की बात आती है जिसे हम समझ सकते हैं कि जटिल गणित ने उन्हें बाहर निकाल दिया है। इसके अलावा, GenAI कोहोर्ट्स के भीतर अज्ञात रुझानों और अंतर्दृष्टि की प्राकृतिक भाषा की व्याख्या प्रदान करता है, साथ ही कोहोर्ट्स में भिन्नता को भी उजागर करता है जिस तरह से मानव विपणनकर्ता अकेले नहीं कर सकते।
GenAI विपणनकर्ताओं के लिए 360-डिग्री टचपॉइंट्स बना सकता है जो पहले चुनौतीपूर्ण थे, और इस व्यवसाय में तकनीक में बहुत आशा है – लेकिन इसे संचालन में लागू करने से लंबे समय तक परिवर्तन की आवश्यकता होगी। इसके अलावा, यह संगठनों को सीखने में समय लग सकता है कि “मास टू माइक्रो दृष्टिकोण” जटिलता बढ़ाता है, यह अंततः ब्रांडों के लिए एक अधिक हाथों-मुक्त विधि बना सकता है जो GenAI के साथ मिलकर काम करता है। यह बदलाव पारंपरिक रणनीतियों से दूरी का संकेत देता है, जो डेटा-संचालित, वास्तविक समय की अनुकूलन का एक युग लाता है।
सटीकता के साथ योजना बनाएं
GenAI की क्षमता पूरे फ़नल में है, और इसकी समस्या-समाधान की क्षमता विपणन और व्यक्तिगत लक्ष्यीकरण के बाद समाप्त नहीं होती है। एक बार जब व्यक्तिगत विपणन रणनीतियों ने ब्रांड को बढ़ावा देने और उपभोक्ता उत्साह को बढ़ाने का जादू काम किया, तो GenAI आगे भी समर्थन कर सकता है और संगठनों को यह योजना बनाने में मदद कर सकता है कि उन्हें प्रत्येक उत्पाद की कितनी आवश्यकता होगी और कहां – सटीक स्थान तक।
यह कई कारणों से मददगार है, जिनमें से एक यह है कि जिन आवश्यक ब्रांडों पर स्टोर में इन्वेंट्री रखने की आवश्यकता होती है ताकि वे निरंतर उपभोक्ता मांग को बनाए रख सकें (जैसे कि किराना, खाद्य और सीपीजी ब्रांड), इन उपकरणों का उपयोग करके वे आपूर्ति श्रृंखला व्यवधान के दौरान भविष्यवाणी और मोड़ सकते हैं। एक और यह है कि जिन ब्रांडों के उत्पाद गैर-आवश्यक हैं, यह डेटा इन्वेंट्री रणनीति को सूचित करने में मदद कर सकता है – मैक्रो और माइक्रो स्तर से मांग की भविष्यवाणी करने में।
एक रणनीतिक परिणाम यह हो सकता है कि GenAI डेटा का विश्लेषण करता है और जानबूझकर उच्च-मांग वाले बाजारों में इन्वेंट्री को कम रखने का सुझाव देता है ताकि रुचि बढ़े। इस तरह, यदि कुछ बाजारों में सीमित इन्वेंट्री है जो ब्रांड के दर्शकों के आधार से छोटी है, तो जिन उपभोक्ताओं को उत्पाद मिला है वे विशेष ब्रांड अनुभव का हिस्सा महसूस करते हैं। यह GenAI का एक उत्कृष्ट उदाहरण है जो एक शक्तिशाली उपकरण है जो न केवल रचनात्मक समाधानों को परिष्कृत करने में विपणनकर्ताओं की मदद कर सकता है, बल्कि उन्हें गैर-पारंपरिक तरीकों से भी उत्तेजित कर सकता है।
GenAI की क्षमता अभी भी खोजी जा रही है
GenAI अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है, लेकिन हमने पहले ही सैकड़ों तरीकों की खोज की है जिनसे हम इसका उपयोग विभिन्न 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 अपनी आंतरिक प्रक्रियाओं को बेहतर ढंग से समझने में मदद कर सकता है, विपणन में संभावनाओं की सीमा को आगे बढ़ाने के लिए इसके कई तरीके हैं। अंततः, इसकी क्षमता यह है कि यह डेटा को पीछे के कार्यालय कार्यों से लेकर आगे के कार्यालय कार्यों में शामिल करने और एक अधिक सुव्यवस्थित संगठन को इंजीनियर करने में मदद कर सकती है।
GenAI का उपयोग शुरू करने के लिए संगठनों को पहले यह सुनिश्चित करना चाहिए कि उनके पास अपने डेटा की गुणवत्ता और शासन का स्पष्ट दृष्टिकोण है। इस मजबूत आधार के बिना, जोखिम बढ़ जाता है कि खराब अंतर्दृष्टि को असीमित रूप से बढ़ाया जा सकता है, इसलिए एक स्केलेबल डेटा प्रबंधन समाधान और पेशेवरों में निवेश करना जो आपके डेटा को व्यवस्थित करने में मदद कर सकते हैं वह महत्वपूर्ण होगा।
GenAI को डरने की कोई बात नहीं होनी चाहिए। इसके बजाय, नेताओं को GenAI की क्षमता के बारे में उत्साहित होना चाहिए कि यह उनके विपणन संचालन में अतिरिक्त मूल्य को अनलॉक कर सकता है।
