L’AI generativa può aiutare a salvare i marchi come esperienze iper-personalizzate, aumentare la domanda e conquistare i consumatori

Oggi le aziende leader devono fare marketing, pianificare e prevedere con estrema precisione. L’AI 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’AI, queste organizzazioni hanno l’opportunità di conoscere meglio ogni singolo cliente, le loro preferenze, le loro avversioni, cosa li motiva ad acquistare e altro ancora. 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, creando un’ossessione che ha portato a prodotti esauriti in fretta, una frenesia sui social media e una sensazione di FOMO di massa. 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 prodotti e profitti.

In molti modi, questo è esemplare di come la fedeltà al marchio sia evoluta. Fattori come l’inflazione e la turbolenza economica rendono semplicemente avere un prodotto popolare non più sufficiente – i consumatori stanno diventando più esigenti e più disposti a lasciare andare anche i marchi più consolidati se non si sentono più visti o valorizzati da loro, o se non esemplificano valori importanti per loro (ad esempio, prodotti o aziende ecocompatibili). Se i marchi vogliono guadagnare e mantenere la spesa dei consumatori, devono porre 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’AI generativa (GenAI). La nuova tecnologia GenAI può aiutare i marchi non solo a capire cosa il loro pubblico di riferimento ha bisogno per sentirsi connesso, ma anche informare dove ci sono tendenze specifiche del pubblico, i luoghi in cui scegliere di soddisfare quelle esigenze e quanto spesso ci vanno. Queste informazioni possono fare o rompere come un marchio è posizionato rispetto al 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 importanti 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 da una targeting di massa con campagne ampie a micro 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 degli Stati Uniti, tra cui:

• Le donne sono proiettate a controllare più ricchezza degli uomini (dal 49% nel 2019 al 65% entro il 2040)¹
• La popolazione degli Stati Uniti 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 a portare le strategie di marketing e targeting dei marchi nel futuro.

Quindi, cosa costituisce un micro touchpoint? 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 ancora. I retailer più innovativi stanno esplorando applicazioni di modelli di propensione per aiutare a plasmare le impressioni sui social media e selezionare il canale a cui i loro clienti più desiderabili sono più propensi. Ma questo 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 sono storicamente state difficili da estrarre, specialmente su una scala così piccola. Ma ora, la GenAI sta rendendo più facile ottenere quei dati granulari.

Utilizzando la GenAI per analizzare i dati sui consumatori, i marchi possono targetizzare membri di un 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 palestra. I marchi possono quindi servirle un annuncio personalizzato sul sito di notizie che sta leggendo, nonché un post correlato alla fitness 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 servono, molte utilizzano viste 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, combinando le informazioni di prima parte con segnali di terze parti, modelli di propensione, modelli di valore vita e modelli di churn per creare un file di cliente veramente completo. Quindi, elaborano quel file di cliente arricchito per identificare il numero reale di cohort nel dato. Liberi dalle limitazioni delle partizioni semplicistiche di età, genere o dove vivono, il machine learning sta consentendo di scoprire le connessioni non ovvie tra gruppi che molti considererebbero completamente non correlati. La GenAI entra in gioco spiegando queste cohort 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 informazioni sconosciute all’interno delle cohort, evidenziando le variazioni tra le cohort in un modo che nemmeno i marketer umani più ben intenzionati 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 e guidata dai dati.

Pianifica con precisione

Il potenziale della GenAI va a tutto il funnel, 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 effetto per creare il buzz del marchio, la GenAI può supportare ulteriormente aiutando le organizzazioni a pianificare la domanda e prevedere quanta quantità di ogni prodotto sarà necessaria e dove – fino alla posizione esatta.

Ciò è utile per diversi motivi, uno dei quali è che per i marchi essenziali che si affidano ad avere scorte in negozio per tenere il 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 muoversi durante le principali interruzioni della catena di approvvigionamento. Un altro motivo è che per i marchi i cui prodotti non sono essenziali, questi dati possono aiutare a prevedere la domanda da un livello macro e micro – aiutando a informare la strategia di inventario.

Un risultato strategico potrebbe essere che la GenAI analizza i dati e suggerisce intenzionalmente di tenere basso l’inventario nei mercati ad alta domanda per aumentare l’interesse. In questo modo, se c’è un inventario limitato che è più piccolo della base di clienti del marchio in determinati mercati, i consumatori che hanno ottenuto il prodotto si sentono come se facessero parte di un’esperienza del marchio speciale. Questo è un grande esempio di come la GenAI sia uno strumento potente che i marketer possono tenere nella loro tasca 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 dalle funzioni di back-office a quelle di front-office, ingegnerizzando un’organizzazione complessivamente più fluida.

Le organizzazioni che desiderano 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 errati 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.