L’Intelligenza Artificiale Generativa può aiutare a salvare i marchi come le esperienze iper-personalizzate, l’aumento della domanda vince i consumatori

Le aziende leader di oggi devono fare marketing, pianificare e prevedere con estrema precisione. L’Intelligenza Artificiale Generativa può aiutare.

I grandi cambiamenti nel panorama dei consumatori di oggi – tra cui più canali di acquisto, nuove abitudini e una distribuzione della ricchezza in continua evoluzione – significano che i marchi che si rivolgono ai consumatori dovrebbero considerare di cambiare le loro strategie di marketing e prodotto. Sfruttando i dati, il machine learning e l’Intelligenza Artificiale, queste organizzazioni hanno l’opportunità di conoscere meglio ogni singolo cliente, le loro preferenze, le loro avversioni, ciò che li motiva ad acquistare e altro. Secondo la ricerca di Deloitte su personalizzazione dell’esperienza del cliente, il 69% dei consumatori ha dichiarato di essere più propenso ad acquistare da un marchio che personalizza le esperienze. Consideriamo alcuni esempi recenti di come i marchi stanno sfruttando i dati per creare domanda e dare ai consumatori ciò che vogliono. All’inizio di quest’anno, abbiamo visto una tazza di San Valentino diventare virale tra i consumatori, portando a prodotti esauriti in fretta, una frenesia sui social media e un senso di FOMO diffuso. Ora, gli esperti prevedono che questo non sia stato solo un evento isolato, ma piuttosto uno sguardo sul futuro di ciò che i marchi possono fare per espandere i prodotti e i profitti.

In molti modi, questo è esemplificativo di come la fedeltà al marchio sia evoluta. Fattori come l’inflazione e la turbolenza economica fanno sì che avere un prodotto popolare non sia più sufficiente – i consumatori stanno diventando più esigenti e più disposti a lasciare andare anche i marchi più noti se non si sentono più visti o valorizzati da loro, o se non rappresentano valori importanti per loro (ad esempio, prodotti o aziende ecocompatibili). Se i marchi vogliono guadagnare e mantenere la spesa dei consumatori, devono mettere l’esperienza al centro.

Tuttavia, un’interazione memorabile può significare molte cose diverse a seconda di chi la sta vivendo. È qui che entra in gioco l’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI). La nuova tecnologia GenAI può aiutare i marchi a capire non solo cosa il loro pubblico di riferimento ha bisogno per sentirsi connesso, ma anche informare dove ci sono tendenze specifiche del pubblico, i luoghi che scegliere per soddisfare quei bisogni e quanto spesso lo fanno. Queste informazioni possono fare o rovinare la posizione di un marchio nei confronti del suo pubblico. Ci sono anche alcuni modi in cui i marchi devono pensare a come utilizzare gli strumenti GenAI per assicurarsi di creare un approccio olistico per soddisfare le esigenze del loro pubblico e costruire una fedeltà duratura. I due fattori più grandi sono la targeting/marketing e la pianificazione della domanda.

Diventa un maestro del marketing

Per utilizzare efficacemente la GenAI come marketer, i professionisti devono prima capire il passaggio dalle campagne di targeting di massa a touchpoint individualizzati per ogni cliente. I fattori chiave che stanno guidando questo passaggio e, in ultima analisi, l’aumento della personalizzazione, includono la realtà di molti “primi” nel mercato statunitense, tra cui:

• Le donne sono proiettate a controllare più ricchezza degli uomini (dal 49% nel 2019 al 65% entro il 2040)¹
• La popolazione statunitense includerà più persone over 65 che under 18², e la generazione più diversificata della storia sta raggiungendo l’età adulta.³

Questo approccio “da massa a micro” studiato dal team ConvergeCONSUMER di Deloitte mostra che passare da un modello di decisione manuale e reattivo a uno più dinamico, continuo, automatizzato e predittivo può aiutare i marchi a portare le loro strategie di marketing e targeting nel futuro.

Cos’è un touchpoint micro? Le tattiche per raggiungere un consumatore possono includere diverse strategie di marketing iper-personalizzate, come connettersi attraverso i social media, servizi di streaming, influencer, blog e altro. I retailer più innovativi stanno esplorando applicazioni di modelli di propensione per aiutare a plasmare le impressioni sui social media e selezionare il canale che i loro clienti più desiderabili frequentano. Ma quello è solo il mezzo – i dati dietro quei touchpoint sono ancora più critici per essere corretti. Le informazioni che mostrano chi, dove, come e perché i marchi devono targetizzare pubblici specifici storicamente sono state difficili da estrarre, specialmente su una scala così piccola. Ma adesso, la GenAI sta rendendo più facile ottenere quei dati granulari.

Utilizzando la GenAI per analizzare i dati sui consumatori, i marchi possono targetizzare membri del pubblico molto di nicchia attraverso piattaforme – consentendo loro di costruire esperienze di marketing che risuonano strettamente con quel gruppo. Ad esempio, l’AI può dire ai marchi che Amanda a Indianapolis è probabile che acquisti tre set di yoga di marca online la mattina del 15 marzo dopo essersi iscritta a una nuova membership in palestra. I marchi possono quindi servirle un annuncio personalizzato sul sito di notizie che sta leggendo, così come un post fitness-related dal suo influencer preferito sui social media.

La GenAI sta anche ridefinendo cosa significa conoscere la propria base di clienti esistente. Mentre la maggior parte delle organizzazioni crede di avere una visione dei segmenti che serve, molte utilizzano visioni semplicistiche dei loro clienti basate su semplici dati demografici. Le organizzazioni che abbracciano l’era della GenAI stanno utilizzando un modo più sfumato di raggruppare clienti simili raggruppando le loro informazioni di prima parte con segnali di terze parti, modelli di propensione, modelli di valore vita e modelli di abbandono per creare un file di cliente veramente completo. Poi elaborano quel file di cliente arricchito per identificare il numero reale di cohorti nei dati. Liberi dalle limitazioni delle partizioni semplicistiche di età, genere o dove vivono, il machine learning ci sta consentendo di scoprire le connessioni non ovvie tra gruppi che molti considererebbero totalmente non correlati. La GenAI entra in gioco spiegando queste cohorti in termini che possiamo comprendere dopo che le matematiche sofisticate le hanno suddivise. Inoltre, la GenAI fornisce una spiegazione in linguaggio naturale di tendenze e insight sconosciute all’interno delle cohorti, evidenziando le variazioni tra le cohorti in un modo che neanche i migliori marketer umani potrebbero fare da soli.

La GenAI può creare touchpoint a 360 gradi per i marketer in aree che erano una volta impegnative, e la tecnologia tiene grandi promesse in questo business – ma implementarla nelle operazioni richiederà una trasformazione a lungo termine. Inoltre, potrebbe volerci del tempo perché le organizzazioni imparino che, anche se il concetto dietro l’approccio “da massa a micro” aumenta la complessità, può alla fine creare un metodo più hands-off per i marchi abbinato all’uso della GenAI. Questo passaggio segna una partenza dalle strategie tradizionali, introducendo un’era di adattabilità in tempo reale basata sui dati.

Pianifica con precisione

Il potenziale della GenAI va a tutto campo, e la sua capacità di risolvere problemi non si ferma dopo il marketing e la targeting personalizzata. Una volta che le tattiche di marketing iper-personalizzate hanno fatto il loro lavoro per creare un’attività intorno al marchio, la GenAI può supportare ulteriormente aiutando le organizzazioni a pianificare la domanda e a prevedere quanti prodotti avranno bisogno e dove – fino alla posizione esatta.

Questo è utile per diverse ragioni, una delle quali è che per i marchi essenziali che si basano sull’avere scorte nei negozi per stare al passo con la costante domanda dei consumatori (come i marchi di generi alimentari, cibo e prodotti di consumo), questi strumenti possono aiutare a prevedere e a pivotare durante le principali interruzioni della catena di approvvigionamento. Un’altra ragione è che per i marchi i cui prodotti non sono essenziali, questi dati possono aiutare a prevedere la domanda a livello macro e micro – aiutando a informare la strategia di scorte.

Un risultato strategico potrebbe essere che la GenAI analizza i dati e suggerisce intenzionalmente di tenere le scorte basse nei mercati ad alta domanda per aumentare l’interesse. In questo modo, se c’è una quantità limitata di prodotti che è inferiore alla base di clienti del marchio in certi mercati, i consumatori che ottengono il prodotto si sentono come se facessero parte di un’esperienza di marchio speciale. Questo è un grande esempio di come la GenAI sia uno strumento potente che i marketer possono tenere nella loro “scatola degli attrezzi” non solo per raffinare le soluzioni creative, ma anche per generarle in modi non tradizionali.

Il potenziale della GenAI è ancora in fase di scoperta

La GenAI è ancora nella sua infanzia, ma abbiamo già scoperto centinaia di modi per utilizzarla per raffinare i processi in tutti i tipi di industrie. Ma c’è ancora molto da imparare.

Mentre già sappiamo che può aiutare le organizzazioni a comprendere meglio i consumatori e i loro processi interni, ci sono innumerevoli modi in cui spingerà i confini di ciò che è possibile nel marketing. In definitiva, il potenziale che detiene è quello di portare i dati fuori dalle funzioni back-office e incorporarli nelle funzioni front-office, ingegnerizzando un’organizzazione complessivamente più fluida.

Le organizzazioni che cercano di iniziare a utilizzare la GenAI dovrebbero prima assicurarsi di avere una visione chiara della qualità e della governance dei loro dati. Senza questa solida base, c’è un rischio maggiore di insight negativi amplificati esponenzialmente, quindi investire in una soluzione di gestione dei dati scalabile e professionisti che possono aiutare a mettere in ordine i dati sarà fondamentale. La GenAI non dovrebbe essere qualcosa da temere. Invece, i leader dovrebbero essere entusiasti del potenziale della GenAI per sbloccare valore aggiuntivo nelle loro operazioni di marketing.