Kecerdasan Buatan Generatif Dapat Membantu Merek dengan Pengalaman yang Dipersonalisasi, Meningkatkan Permintaan Konsumen

Hari ini, perusahaan terkemuka perlu memasarkan, merencanakan, dan meramalkan dengan presisi ekstrem. Kecerdasan Buatan Generatif (GenAI) dapat membantu.

Perubahan besar dalam lanskap konsumen saat ini – termasuk lebih banyak saluran pembelian, kebiasaan baru, dan perubahan distribusi kekayaan – berarti bahwa merek yang berfokus pada konsumen harus mempertimbangkan untuk mengubah strategi pemasaran dan produk mereka. Dengan memanfaatkan data, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan, organisasi-organisasi ini memiliki kesempatan untuk lebih baik mengenal setiap pelanggan individu, preferensi, ketidaksukaan, apa yang memotivasi mereka untuk membeli, dan lain-lain. Menurut penelitian Deloitte tentang pengalaman CX yang dipersonalisasi, 69% konsumen mengatakan mereka lebih mungkin untuk membeli dari merek yang mempersonalisasi pengalaman. Pertimbangkan beberapa contoh terbaru tentang bagaimana merek menggunakan data untuk menciptakan permintaan dan memberikan konsumen apa yang mereka inginkan. Awal tahun ini, kita melihat cangkir Valentine yang viral menciptakan kehebohan di antara konsumen yang mengarah pada produk yang terjual habis, kehebohan media sosial, dan perasaan FOMO yang meluas. Sekarang, para ahli memprediksi bahwa ini bukan hanya sebuah peristiwa yang terisolasi, tetapi lebih seperti gambaran tentang apa yang dapat dilakukan merek untuk memperluas produk dan keuntungan.

Dalam banyak cara, ini adalah contoh bagaimana loyalitas merek telah berkembang. Faktor-faktor seperti inflasi dan ketidakstabilan ekonomi membuat memiliki produk yang populer tidak cukup lagi – konsumen menjadi lebih selektif dan lebih mau melepaskan merek yang tidak lagi membuat mereka merasa dilihat atau dihargai, atau jika mereka tidak mewakili nilai yang penting bagi mereka (misalnya, produk atau perusahaan yang ramah lingkungan). Jika merek ingin memenangkan dan mempertahankan pengeluaran konsumen, mereka perlu meletakkan pengalaman di pusat.

Namun, interaksi yang berkesan dapat berarti banyak hal yang berbeda tergantung pada siapa yang mengalami. Inilah di mana GenAI masuk. Teknologi GenAI baru dapat membantu merek tidak hanya memahami apa yang dibutuhkan oleh audiens target mereka untuk merasa terhubung, tetapi juga memberitahu di mana ada tren audiens spesifik, tempat mereka memilih untuk memenuhi kebutuhan tersebut, dan berapa sering mereka melakukannya. Informasi ini dapat membuat atau menghancurkan bagaimana sebuah merek diposisikan kepada audiensnya. Ada beberapa cara merek perlu memikirkan tentang bagaimana mereka dapat menggunakan alat GenAI untuk memastikan mereka menciptakan pendekatan holistik untuk memenuhi kebutuhan audiens mereka dan membangun loyalitas yang langgeng. Dua faktor terbesar adalah target/pemasaran dan perencanaan permintaan.

Menjadi Master Pemasaran

Untuk menggunakan GenAI secara efektif sebagai pemasar, praktisi perlu memahami pergeseran dari target massa dengan kampanye yang luas ke titik sentuh mikro yang dipersonalisasi untuk setiap pelanggan mereka. Faktor-faktor yang mendorong pergeseran ini dan akhirnya, peningkatan personalisasi, termasuk kenyataan bahwa banyak hal pertama di pasar AS, termasuk:

• Wanita diperkirakan akan mengontrol lebih banyak kekayaan daripada pria (dari 49% pada 2019 menjadi 65% pada 2040)¹
• Populasi AS akan mencakup lebih banyak orang di atas usia 65 daripada di bawah 18², dan generasi paling beragam dalam sejarah sedang dewasa.³

Pendekatan “Mass to Micro” yang diteliti oleh tim ConvergeCONSUMER Deloitte menunjukkan bahwa beralih dari keputusan massa, manual, dan reaktif ke model yang lebih dinamis yang terus-menerus, otomatis, dan prediktif dapat membantu membawa strategi pemasaran dan target merek ke masa depan.

Jadi, apa yang membentuk titik sentuh mikro? Taktik untuk mencapai konsumen dapat mencakup beberapa strategi pemasaran yang dipersonalisasi seperti menghubungkan melalui media sosial, layanan streaming, influencer, blog, dan lain-lain. Ritel paling inovatif sedang menjelajahi aplikasi model kemungkinan untuk membantu membentuk kesan media sosial dan memilih saluran yang paling diinginkan oleh pelanggan mereka. Tapi itu hanya medium – data di balik titik sentuh itu bahkan lebih kritis untuk dilakukan dengan benar. Wawasan yang menunjukkan siapa, di mana, bagaimana, dan mengapa merek perlu menargetkan audiens tertentu secara historis sulit untuk ditarik, terutama pada skala kecil. Tapi sekarang, GenAI membuat mendapatkan data granular itu jauh lebih mudah.

Dengan menggunakan GenAI untuk menganalisis data konsumen, merek dapat menargetkan anggota audiens yang sangat spesifik di seluruh platform – memungkinkan mereka untuk membangun pengalaman pemasaran yang sangat dekat dengan kelompok tersebut. Misalnya, AI dapat memberitahu merek bahwa Amanda di Indianapolis kemungkinan akan membeli tiga set yoga merek pada pagi hari Jumat, 15 Maret setelah mendaftar untuk keanggotaan gym baru. Merek kemudian dapat menyajikan iklan yang dipersonalisasi di situs berita yang dia baca serta postingan terkait kebugaran dari influencer media sosial favoritnya.

GenAI juga mendefinisikan kembali apa itu mengenal basis pelanggan yang ada. Sementara sebagian besar organisasi percaya mereka memiliki pandangan tentang segmen yang mereka layani, banyak yang menggunakan pandangan sederhana tentang pelanggan mereka berdasarkan demografi sederhana. Organisasi yang mengadopsi era GenAI menggunakan cara yang lebih halus untuk mengelompokkan pelanggan yang memiliki pemikiran serupa dengan menggabungkan informasi pihak pertama dengan sinyal pihak ketiga, model kemungkinan, model nilai seumur hidup, dan model churn untuk menciptakan file pelanggan yang benar-benar komprehensif. Mereka kemudian memproses file pelanggan yang diperkaya untuk mengidentifikasi jumlah kohort sebenarnya dalam data. Bebas dari keterbatasan partisi sederhana berdasarkan usia, jenis kelamin, atau tempat tinggal, pembelajaran mesin memungkinkan kita untuk menemukan koneksi tidak jelas di antara kelompok yang banyak dianggap tidak terkait. GenAI berperan dalam menjelaskan kohort-kohort ini dalam istilah yang dapat kita pahami setelah matematika yang canggih membaginya. Selain itu, GenAI menyediakan klarifikasi bahasa alami tentang tren dan wawasan tidak diketahui dalam kohort, sambil menyoroti variasi di seluruh kohort dengan cara yang bahkan pemasar manusia dengan niat baik tidak dapat lakukan sendiri.

GenAI dapat menciptakan titik sentuh 360 derajat untuk pemasar di area yang sebelumnya menantang, dan teknologi ini memiliki janji besar dalam bisnis ini – tetapi mengimplementasikannya ke dalam operasi akan memerlukan transformasi jangka panjang. Plus, mungkin membutuhkan waktu bagi organisasi untuk memahami bahwa meskipun konsep di balik “pendekatan massa ke mikro” meningkatkan kompleksitas, itu pada akhirnya dapat menciptakan metode yang lebih otomatis untuk merek dengan menggunakan GenAI. Perubahan ini menandai keberangkatan dari strategi tradisional, membawa era adaptasi data-gedriven dan waktu nyata.

Rencanakan dengan Presisi

Potensi GenAI penuh, dan kemampuan untuk memecahkan masalah tidak berhenti setelah pemasaran dan penargetan yang dipersonalisasi. Setelah taktik pemasaran yang dipersonalisasi bekerja ajaib untuk membangkitkan buzz merek, GenAI dapat mendukung lebih lanjut dengan membantu organisasi merencanakan permintaan dan meramalkan berapa banyak produk yang mereka butuhkan dan di mana – hingga ke lokasi yang tepat.

Ini berguna karena beberapa alasan, salah satunya adalah bahwa untuk merek esensial yang mengandalkan memiliki persediaan di toko untuk memenuhi permintaan konsumen yang konstan (seperti merek makanan, makanan, dan CPG), alat ini dapat membantu mereka memprediksi dan beradaptasi selama gangguan rantai pasokan besar. Yang lainnya adalah bahwa untuk merek yang produknya tidak esensial, data ini dapat membantu memprediksi permintaan dari tingkat makro dan mikro – membantu menginformasikan strategi persediaan.

Hasil strategis mungkin adalah bahwa GenAI menganalisis data dan menyarankan untuk sengaja menjaga persediaan rendah di pasar yang sangat diminati untuk meningkatkan minat. Dengan cara ini, jika ada persediaan yang terbatas yang lebih kecil dari basis audiens merek di pasar tertentu, konsumen yang mendapatkan produk merasa seperti mereka adalah bagian dari pengalaman merek khusus. Ini adalah contoh yang bagus tentang bagaimana GenAI adalah alat yang kuat yang pemasar dapat simpan di saku belakang mereka tidak hanya untuk memperhalus solusi kreatif tetapi juga untuk memicu mereka dengan cara non-tradisional.

Potensi GenAI Masih Ditemukan

GenAI masih dalam masa bayi, tetapi kita sudah menemukan ratusan cara untuk menggunakan teknologi ini untuk memperbaiki proses di berbagai industri. Tapi, masih banyak yang harus dipelajari.

Sementara kita sudah tahu bahwa GenAI dapat membantu organisasi memahami konsumen dan proses internal mereka dengan lebih baik, ada banyak cara yang akan mendorong batas apa yang mungkin dalam pemasaran. Pada akhirnya, potensi yang dimiliki GenAI adalah untuk mengambil data dari fungsi back-office dan mengintegrasikannya ke dalam fungsi front-office, membuat organisasi yang lebih terstruktur secara keseluruhan.

Organisasi yang ingin memulai menggunakan GenAI harus pertama-tama memastikan mereka memiliki pandangan yang jelas tentang kualitas dan tata kelola data mereka. Tanpa fondasi yang kuat ini, ada risiko yang lebih besar akan wawasan yang buruk yang diperkuat secara eksponensial, sehingga berinvestasi dalam solusi manajemen data yang dapat diskalakan dan profesional yang dapat membantu mendapatkan data mereka dalam urutan yang tepat akan sangat kritis.

GenAI tidak boleh menjadi sesuatu yang ditakuti. Sebaliknya, pemimpin harus bersemangat tentang potensi GenAI untuk membuka nilai tambahan dalam operasi pemasaran mereka.