აზროვნების ლიდერები
გენერაციული AI დაგეხმარებათ შეინახოთ ბრენდები, როგორც ჰიპერპერსონალიზებული გამოცდილება, გაზრდილი მოთხოვნა იმარჯვებს მომხმარებლებს
დღევანდელ წამყვან კომპანიებს სჭირდებათ ბაზრობა, დაგეგმვა და პროგნოზირება უკიდურესი სიზუსტით. გენერაციული AI დაგეხმარებათ.
ძირითადი ცვლილებები დღევანდელ სამომხმარებლო ლანდშაფტში - მათ შორის მეტი შესყიდვის არხები, ახალი ჩვევები და სიმდიდრის განაწილება - ნიშნავს, რომ მომხმარებელთა წინაშე მდგარი ბრენდები უნდა განიხილონ თავიანთი მარკეტინგული და პროდუქტის სტრატეგიების შეცვლა. მონაცემების, მანქანათმცოდნეობის და ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით, ამ ორგანიზაციებს აქვთ შესაძლებლობა უკეთ გაიცნონ თითოეული ინდივიდუალური მომხმარებელი, მათი მოწონებები, არ მოსწონები, რა უბიძგებს მათ შესაძენად და სხვა. Deloitte's-ის მიხედვით კვლევა პერსონალიზებულ CX-ზე, მომხმარებელთა 69%-მა თქვა, რომ ისინი უფრო მეტად ყიდულობენ ბრენდს, რომელიც პერსონალიზირებს გამოცდილებას. განვიხილოთ რამდენიმე უახლესი მაგალითი იმისა, თუ როგორ იყენებენ ბრენდები მონაცემებს მოთხოვნის შესაქმნელად და მისცეს მომხმარებლებს ის, რაც მათ სურთ. ამ წლის დასაწყისში, ჩვენ ვნახეთ, რომ ვალენტინობის დღის თასმა მომხმარებელთა შორის აჟიოტაჟი გამოიწვია, რამაც გამოიწვია სწრაფად გაყიდული პროდუქტები, სოციალური მედიის აჟიოტაჟი და FOMO-ს მასობრივი გრძნობები. ახლა ექსპერტები იწინასწარმეტყველებენ, რომ ეს არ იყო მხოლოდ იზოლირებული მოვლენა, არამედ მომავლის მიმოხილვა იმისა, თუ რა შეუძლიათ გააკეთონ ბრენდებმა პროდუქტებისა და მოგების გაფართოებისთვის.
მრავალი თვალსაზრისით, ეს სამაგალითოა იმისა, თუ როგორ განვითარდა ბრენდის ლოიალობა. ისეთი ფაქტორები, როგორიცაა ინფლაცია და ეკონომიკური ტურბულენტობა, უბრალოდ პოპულარული პროდუქტის ქონას საკმარისად კარგი აღარ აქცევს – მომხმარებლები ხდებიან უფრო არჩევითი და მზად არიან უარი თქვან ძირითად ბრენდებზეც კი, თუ ისინი აღარ გრძნობენ თავს დაფასებულად ან არ აფასებენ მათ მიერ, ან თუ ისინი არ აჩვენებენ ღირებულებებს. რაც მათთვის მნიშვნელოვანია (მაგალითად, ეკოლოგიურად სუფთა პროდუქტები/კომპანიები.) თუ ბრენდებს სურთ მოიპოვონ და შეინარჩუნონ სამომხმარებლო ხარჯები, მათ უნდა დააყენონ გამოცდილება ცენტრში.
თუმცა, დასამახსოვრებელი ურთიერთქმედება შეიძლება ნიშნავდეს ბევრ განსხვავებულ რამეს იმისდა მიხედვით, თუ ვინ განიცდის მას. სწორედ აქ მოდის გენერაციული AI (GenAI). ახალი GenAI ტექნოლოგია შეიძლება დაეხმაროს ბრენდებს არა მხოლოდ გაიგონ რა მათ სამიზნე აუდიტორიას სჭირდება კავშირი, მაგრამ ასევე ინფორმირება სადაც არის აუდიტორიის კონკრეტული ტენდენციები, ადგილები, სადაც ისინი არიან ვირჩევთ იმ საჭიროებების შესასრულებლად და რამდენად ხშირად ისინი მიდიან. ამ ინფორმაციას შეუძლია შექმნას ან დაარღვიოს ბრენდის პოზიცია მისი აუდიტორიის წინაშე. ასევე არსებობს რამდენიმე გზა, რომ ბრენდებმა უნდა იფიქრონ იმაზე, თუ როგორ შეუძლიათ გამოიყენონ GenAI ინსტრუმენტები, რათა უზრუნველყონ, რომ შექმნიან ჰოლისტიკური მიდგომას თავიანთი აუდიტორიის მოთხოვნილებების დასაკმაყოფილებლად და მუდმივი ლოიალობის შესაქმნელად. ორი ყველაზე დიდი ფაქტორი არის მიზნობრივი/მარკეტინგი და მოთხოვნის დაგეგმვა.
გახდი მარკეტოლოგი
იმისათვის, რომ ეფექტურად გამოიყენონ GenAI, როგორც მარკეტინგი, პრაქტიკოსებმა ჯერ უნდა გააცნობიერონ ფართო კამპანიებით მასობრივი მიზნობრიობის გადანაცვლება ინდივიდუალურ მიკრო შეხების წერტილებზე თითოეული მათი მომხმარებლისთვის. ძირითადი ფაქტორები, რომლებიც განაპირობებს ამ ცვლილებას და, საბოლოოდ, პერსონალიზაციის ზრდას, მოიცავს აშშ-ს ბაზარზე მრავალი პირველის რეალობას, მათ შორის:
- ვარაუდობენ, რომ ქალები უფრო მეტ სიმდიდრეს აკონტროლებენ, ვიდრე მამაკაცები (49%-დან 2019 წელს 65%-მდე 2040 წლისთვის)1
- აშშ-ს მოსახლეობაში იქნება 65 წელზე მეტი ასაკის ადამიანი, ვიდრე 18 წლამდე2, და ისტორიაში ყველაზე მრავალფეროვანი თაობა სრულწლოვანებაა.3
ეს ”მასა მიკროDeloitte's ConvergeCONSUMER-ის გუნდის მიერ გამოკვლეული მიდგომა აჩვენებს, რომ გადაწყვეტილების მასობრივი, ხელით და რეაქტიული მიღებიდან უფრო დინამიურ მოდელზე გადასვლა, რომელიც არის უწყვეტი, ავტომატიზირებული და პროგნოზირებადი, შეიძლება დაეხმაროს ბრენდების მარკეტინგისა და მიზნობრივი სტრატეგიების მომავალში შემოტანას.
მაშ, რას წარმოადგენს მიკრო შეხების წერტილი? მომხმარებელთან მიღწევის ტაქტიკა შეიძლება მოიცავდეს რამდენიმე ჰიპერპერსონალიზებულ მარკეტინგულ სტრატეგიას, როგორიცაა დაკავშირება სოციალური მედიის, სტრიმინგის სერვისების, გავლენის შემსრულებლების, ბლოგების და სხვათა მეშვეობით. ყველაზე ინოვაციური საცალო მოვაჭრეები იკვლევენ მიდრეკილების მოდელების აპლიკაციებს, რათა დაეხმარონ სოციალური მედიის შთაბეჭდილებების ჩამოყალიბებას და ირჩევენ არხს, რომლისკენაც მიისწრაფვიან მათი ყველაზე სასურველი მომხმარებლები. მაგრამ ეს მხოლოდ საშუალოა – ამ შეხების წერტილების მიღმა არსებული მონაცემები კიდევ უფრო კრიტიკულია სწორი გამოსაყენებლად. ცნობები, რომლებიც გვიჩვენებს, ვინ, სად, როგორ და რატომ სჭირდება ბრენდებს კონკრეტული აუდიტორიის მოზიდვა, ისტორიულად რთული იყო, განსაკუთრებით ასეთი მცირე მასშტაბით. მაგრამ ახლა, GenAI ამარტივებს ამ მარცვლოვანი მონაცემების მიღებას.
GenAI-ის გამოყენებით მომხმარებელთა მონაცემების გასაანალიზებლად, ბრენდებს შეუძლიათ მიმართონ აუდიტორიის ძალიან ნიშან წევრებს პლატფორმებზე – რაც მათ საშუალებას აძლევს შექმნან მარკეტინგული გამოცდილება, რომელიც მჭიდროდ ეხმიანება ამ ჯგუფს. მაგალითად, AI-ს შეუძლია ბრენდებს უთხრას, რომ ამანდა ინდიანაპოლისში, სავარაუდოდ, ყიდულობს იოგას სამ ბრენდულ კომპლექტს ინტერნეტით პარასკევს, 15 მარტს დილით, მას შემდეგ, რაც დარეგისტრირდება ახალი სპორტული დარბაზის წევრობაზე. შემდეგ ბრენდებს შეუძლიათ მიაწოდონ მას პერსონალიზებული რეკლამა ახალი ამბების საიტზე, რომელსაც კითხულობს, ისევე როგორც ფიტნესთან დაკავშირებული პოსტი მისი საყვარელი სოციალური მედიის გავლენისგან.
GenAI ასევე ხელახლა განსაზღვრავს რას ნიშნავს თქვენი არსებული მომხმარებელთა ბაზის ცოდნა. მიუხედავად იმისა, რომ ორგანიზაციების უმეტესობას სჯერა, რომ მათ აქვთ ხედვა იმ სეგმენტებზე, რომლებსაც ემსახურებიან, ბევრი იყენებს მათი მომხმარებლების გამარტივებულ შეხედულებებს მარტივი დემოგრაფიის საფუძველზე. ორგანიზაციები, რომლებიც მოიცავს GenAI-ს ეპოქას, იყენებენ თანამოაზრე მომხმარებლების დაჯგუფების უფრო ნიუანსურ გზას, მათი პირველი მხარის ინფორმაციის მესამე მხარის სიგნალებთან, მიდრეკილების მოდელებთან, სიცოცხლის ხანგრძლივობის ღირებულების მოდელებთან და შემცირების მოდელებთან შერწყმით, რათა შექმნან მართლაც ყოვლისმომცველი მომხმარებლის ფაილი. შემდეგ ისინი ამუშავებენ მომხმარებელთა გამდიდრებულ ფაილს, რათა დაადგინონ მონაცემების კოჰორტების რეალური რაოდენობა. გათავისუფლდა ასაკის, სქესის ან მათი საცხოვრებელი ადგილის გამარტივებული დანაყოფების შეზღუდვებისგან, მანქანური სწავლება საშუალებას გვაძლევს აღმოვაჩინოთ არააშკარა კავშირები ჯგუფებს შორის, რომლებსაც ბევრი ჩათვლის სრულიად დაუკავშირებლად. GenAI მონაწილეობს ამ კოჰორტების ახსნაში იმ ტერმინებით, რაც ჩვენ შეგვიძლია გავიგოთ მას შემდეგ, რაც დახვეწილმა მათემატიკურმა დაყოფა მოახდინა მათ. გარდა ამისა, GenAI უზრუნველყოფს ბუნებრივ ენაზე ახსნას უცნობი ტენდენციებისა და შეხედულებების შესახებ კოჰორტებში, ხოლო ხაზს უსვამს ცვალებადობას კოჰორტებს შორის ისე, რომ საუკეთესო განზრახვის მქონე მარკეტოლოგებიც კი ვერასოდეს გააკეთებენ მარტო.
GenAI-ს შეუძლია შექმნას 360-გრადუსიანი შეხების წერტილები მარკეტინგის სფეროებში, რომლებიც ოდესღაც რთული იყო და ტექნოლოგია დიდ დაპირებას იძლევა ამ ბიზნესში – მაგრამ მისი განხორციელება ოპერაციებში მოითხოვს გრძელვადიან ტრანსფორმაციას. გარდა ამისა, შეიძლება დრო დასჭირდეს ორგანიზაციებს იმის გასაგებად, რომ მიუხედავად იმისა, რომ კონცეფცია "მასიდან მიკრო მიდგომის" მიღმა ზრდის სირთულეს, მას შეუძლია საბოლოოდ შექმნას უფრო ხელმისაწვდომ მეთოდი ბრენდებისთვის GenAI-ის გამოყენებასთან ერთად. ეს ცვლა ნიშნავს ტრადიციული სტრატეგიებისგან გადახვევას, რაც იწვევს მონაცემთა ბაზაზე დაფუძნებული, რეალურ დროში ადაპტაციის ეპოქას.
დაგეგმეთ სიზუსტით
GenAI-ის პოტენციალი სრულყოფილად მიდის და მისი პრობლემების გადაჭრის უნარი არ ჩერდება მარკეტინგისა და პერსონალიზებული მიზნობრივი მიზნების შემდეგ. მას შემდეგ, რაც ჰიპერპერსონალიზებულმა მარკეტინგულმა ტაქტიკამ გამოიმუშავა თავისი ჯადოქრობა ბრენდის ხმაურის გასაღვივებლად, GenAI-ს შეუძლია კიდევ უფრო დაუჭიროს მხარი, ეხმარება ორგანიზაციებს მოითხოვონ დაგეგმონ და წინასწარ განსაზღვრონ, თუ რამდენი პროდუქტი დასჭირდებათ მათ და სად - ზუსტ ადგილმდებარეობამდე.
ეს სასარგებლოა რამდენიმე მიზეზის გამო, ერთ-ერთი ის არის, რომ არსებითი ბრენდებისთვის, რომლებიც ეყრდნობიან მაღაზიებში ინვენტარის არსებობას სამომხმარებლო მუდმივი მოთხოვნის შესანარჩუნებლად (როგორიცაა სასურსათო, საკვები და CPG ბრენდები), ამ ხელსაწყოებს შეუძლიათ დაეხმარონ მათ პროგნოზირებაში და გადატრიალებაში ძირითადი მიწოდების დროს. ჯაჭვის შეფერხებები. სხვა ის არის, რომ ბრენდებისთვის, რომელთა პროდუქტებიც არაარსებითია, ეს მონაცემები შეიძლება დაგვეხმაროს მოთხოვნის პროგნოზირებაში მაკრო და მიკრო დონიდან - ინვენტარიზაციის სტრატეგიის ინფორმირებაში.
სტრატეგიული შედეგი შეიძლება იყოს ის, რომ GenAI აანალიზებს მონაცემებს და გვთავაზობს განზრახ შეინახოს მარაგის დაბალი დონე მაღალი მოთხოვნის ბაზრებზე ინტერესის გაზრდის მიზნით. ამგვარად, თუ შეზღუდული მარაგია, რომელიც უფრო მცირეა, ვიდრე ბრენდის აუდიტორიის ბაზა გარკვეულ ბაზრებზე, მომხმარებლები, რომლებმაც მიიღეს პროდუქტი, გრძნობენ, რომ ისინი არიან სპეციალური ბრენდის გამოცდილების ნაწილი. ეს არის შესანიშნავი მაგალითი იმისა, თუ როგორ არის GenAI მძლავრი ინსტრუმენტი, რომელიც მარკეტოლოგებს შეუძლიათ უკანა ჯიბეებში შეინახონ არა მხოლოდ კრეატიული გადაწყვეტილებების დახვეწისთვის, არამედ მათი არატრადიციული გზებით გასააქტიურებლად.
GenAI-ს პოტენციალი ჯერ კიდევ აღმოჩენილია
GenAI ჯერ კიდევ საწყის ეტაპზეა, მაგრამ ჩვენ უკვე აღმოვაჩინეთ ასობით გზა, რომლითაც შეგვიძლია გამოვიყენოთ პროცესების დახვეწა ყველა სახის ინდუსტრიაში. მაგრამ, ჯერ კიდევ ბევრია სასწავლი.
მიუხედავად იმისა, რომ ჩვენ უკვე ვიცით, რომ მას შეუძლია დაეხმაროს ორგანიზაციებს უკეთ გაიგონ მომხმარებლები და საკუთარი შიდა პროცესები, არსებობს უამრავი გზა, რომელიც გადალახავს საზღვრებს, რაც შესაძლებელია მარკეტინგში. საბოლოო ჯამში, პოტენციალი მას აქვს არის მონაცემების ამოღება უკანა ოფისის ფუნქციებიდან და მათი ჩართვა წინა ოფისის ფუნქციებში, რაც მთლიანობაში უფრო გამარტივებულ ორგანიზაციას ქმნის.
ორგანიზაციები, რომლებიც აპირებენ GenAI-ის გამოყენების დაწყებას, ჯერ უნდა დარწმუნდნენ, რომ მათ აქვთ მკაფიო ხედვა მათი მონაცემების ხარისხსა და მართვაზე. ამ ძლიერი საფუძვლის გარეშე არსებობს ექსპონენციურად გაძლიერებული ცუდი შეხედულებების რისკი, ამიტომ ინვესტირება მონაცემთა მასშტაბირებადი მართვის გადაწყვეტაში და პროფესიონალებში, რომლებიც დაგეხმარებათ თქვენი მონაცემების მოწესრიგებაში, კრიტიკული იქნება.
GenAI არ უნდა იყოს შიშის მიზეზი. ამის ნაცვლად, ლიდერები უნდა აღფრთოვანებულნი იყვნენ GenAI-ის პოტენციალით, რათა განბლოკონ დამატებითი ღირებულებები თავიანთ მარკეტინგულ ოპერაციებში.
