Ģeneratīvais AI var palīdzēt saglabāt zīmolus kā īpaši personalizētu pieredzi, paaugstināts pieprasījums uzvar patērētājus

Mūsdienu vadošajiem uzņēmumiem ir jātirgo, jāplāno un jāprognozē ārkārtīgi precīzi. Ģeneratīvā AI var palīdzēt.

Būtiskas izmaiņas mūsdienu patērētāju vidē, tostarp vairāk iepirkšanās kanālu, jauni paradumi un mainīga bagātības sadale, nozīmē, ka patērētājiem orientētiem zīmoliem ir jāapsver sava mārketinga un produktu stratēģijas maiņa. Izmantojot datus, mašīnmācīšanos un mākslīgo intelektu, šīm organizācijām ir iespēja labāk uzzināt katru individuālo klientu, to, kas viņam patīk, kas nepatīk, kas viņus motivē iegādāties, un daudz ko citu. Saskaņā ar Deloitte personalizēta CX izpēte, 69% patērētāju teica, ka viņi, visticamāk, iegādāsies no zīmola, kas personalizē pieredzi. Apsveriet dažus nesenus piemērus, kā zīmoli izmanto datus, lai radītu pieprasījumu un sniegtu patērētājiem to, ko viņi vēlas. Šī gada sākumā mēs redzējām, ka vīruss Valentīna dienas kauss radīja traku patērētāju vidū, kas izraisīja ātri izpārdotus produktus, sociālo mediju neprātu un masu jūtas par FOMO. Tagad eksperti prognozē, ka tas nebija tikai atsevišķs notikums, bet gan ieskats nākotnē, ko zīmoli var darīt, lai paplašinātu produktus un peļņu.

Daudzos veidos tas ir paraugs tam, kā ir attīstījusies zīmola lojalitāte. Tādi faktori kā inflācija un ekonomikas satricinājumi padara to, ka vienkārši populārs produkts vairs nav pietiekami labs — patērētāji kļūst izvēlīgāki un labprātāk atsakās no pat galvenajiem zīmoliem, ja viņi vairs nejūtas, ka tie viņu redz vai nenovērtē, vai ja tie nerāda vērtības. kas viņiem ir svarīgi (piemēram, videi draudzīgi produkti/uzņēmumi). Ja zīmoli vēlas iegūt un saglabāt patērētāju tēriņus, tiem centrā ir jāliek pieredze.

Tomēr neaizmirstama mijiedarbība var nozīmēt daudzas dažādas lietas atkarībā no tā, kurš to piedzīvo. Šeit parādās ģeneratīvais AI (GenAI). Jaunā GenAI tehnoloģija var palīdzēt zīmoliem ne tikai saprast ko viņu mērķauditorijai ir jājūtas saistītam, bet arī jāinformē kur ir konkrētas auditorijas tendences, vietas, kur tās atrodas Izvēloties lai apmierinātu šīs vajadzības, un cik bieži viņi iet. Šī informācija var ietekmēt vai izjaukt zīmola pozīciju tā auditorijai. Ir arī daži veidi, kā zīmoliem ir jādomā par to, kā viņi var izmantot GenAI rīkus, lai nodrošinātu, ka tie veido holistisku pieeju, lai apmierinātu savas auditorijas vajadzības un veidotu ilgstošu lojalitāti. Divi lielākie faktori ir mērķauditorijas atlase/mārketings un pieprasījuma plānošana.

Kļūsti par galveno mārketinga speciālistu

Lai efektīvi izmantotu GenAI kā mārketinga speciālistu, praktizētājiem vispirms ir jāsaprot pāreja no masveida mērķauditorijas atlases ar plašām kampaņām uz individuāliem mikrosaziņas punktiem katram klientam. Galvenie faktori, kas veicina šo maiņu un, visbeidzot, personalizācijas pieaugumu, ir daudzu pirmo vietu realitāte ASV tirgū, tostarp:

• Tiek prognozēts, ka sievietes kontrolēs vairāk bagātības nekā vīrieši (no 49% 2019. gadā līdz 65% līdz 2040. gadam)¹
• ASV iedzīvotāju vidū būs vairāk cilvēku, kas vecāki par 65 gadiem, nekā jaunāki par 18 gadiem², un visdažādākā paaudze vēsturē ir pilngadība.³

Šis “Masa uz Mikro” pieeja, ko izpētījusi Deloitte ConvergeCONSUMER komanda, liecina, ka pāreja no masveida, manuālas un reaktīvas lēmumu pieņemšanas uz dinamiskāku modeli, kas ir nepārtraukts, automatizēts un paredzams, var palīdzēt ieviest zīmolu mārketinga un mērķauditorijas atlases stratēģijas nākotnē.

Tātad, kas ir mikro saskares punkts? Patērētāja sasniegšanas taktika var ietvert vairākas īpaši personalizētas mārketinga stratēģijas, piemēram, savienošanu, izmantojot sociālos medijus, straumēšanas pakalpojumus, ietekmētājus, emuārus un daudz ko citu. Inovatīvākie mazumtirgotāji pēta tendences modeļu pielietojumus, lai palīdzētu veidot iespaidus sociālajos medijos, un izvēlas kanālu, uz kuru tiecas viņu iekārojamākie klienti. Bet tas ir tikai līdzeklis — dati, kas atrodas aiz šiem saskares punktiem, ir vēl svarīgāki, lai tie būtu pareizi. Ieskatus, kas parāda, kam, kur, kā un kāpēc zīmoliem ir jāatlasa konkrētas auditorijas, vēsturiski ir bijis grūti iegūt, it īpaši tik mazā mērogā. Bet tagad GenAI padara šo detalizēto datu iegūšanu daudz vienkāršāku.

Izmantojot GenAI, lai analizētu datus par patērētājiem, zīmoli var mērķēt uz ļoti nišas auditorijas locekļiem dažādās platformās, ļaujot viņiem veidot mārketinga pieredzi, kas cieši rezonē ar šo grupu. Piemēram, mākslīgais intelekts var pateikt zīmoliem, ka Amanda Indianapolisā, visticamāk, tiešsaistē iegādāsies trīs zīmola jogas komplektus piektdienas, 15. marta, rītā pēc reģistrēšanās jaunam sporta zāles abonementam. Pēc tam zīmoli var viņai rādīt personalizētu reklāmu ziņu vietnē, ko viņa lasa, kā arī ar fitnesu saistītu ziņu no viņas iecienītākā sociālo mediju ietekmētāja.

GenAI arī no jauna definē, ko nozīmē zināt savu esošo klientu bāzi. Lai gan lielākā daļa organizāciju uzskata, ka tām ir skatījums uz apkalpotajiem segmentiem, daudzas izmanto vienkāršotus klientu skatījumus, kuru pamatā ir vienkārši demogrāfiskie dati. Organizācijas, kas aptver GenAI laikmetu, izmanto niansētāku veidu, kā grupēt līdzīgi domājošus klientus, apvienojot viņu pirmās puses informāciju ar trešās puses signāliem, tendenču modeļiem, mūža vērtību modeļiem un atteikšanās modeļiem, lai izveidotu patiesi visaptverošu klientu failu. Pēc tam viņi apstrādā šo bagātināto klienta failu, lai identificētu faktisko kohortu skaitu datos. Atbrīvojoties no ierobežojumiem, ko nosaka vienkāršots vecuma, dzimuma vai viņu dzīvesvietas sadalījums, mašīnmācība ļauj mums atklāt nepārprotamas saiknes starp grupām, kuras daudzi uzskatītu par pilnīgi nesaistītām. GenAI palīdz izskaidrot šīs kohortas tādos terminos, ko mēs varam saprast pēc tam, kad izsmalcinātā matemātika ir tās sadalījusi. Turklāt GenAI nodrošina dabiskās valodas skaidrojumu par nezināmām tendencēm un ieskatiem kohortās, vienlaikus izceļot atšķirības starp kohortām tādā veidā, ko pat vislabākie mārketinga speciālisti nekad nevarētu paveikt vieni.

GenAI var izveidot 360 grādu saskarsmes punktus mārketinga speciālistiem jomās, kas kādreiz bija sarežģītas, un tehnoloģija šajā biznesā ir daudzsološa, taču, lai to ieviestu darbībā, būs nepieciešama ilgtermiņa transformācija. Turklāt organizācijām var paiet laiks, lai uzzinātu, ka, lai gan koncepcija, kas slēpjas aiz “masas uz mikro pieeju”, palielina sarežģītību, galu galā tā var radīt praktiskāku metodi zīmoliem kopā ar GenAI izmantošanu. Šī maiņa nozīmē atkāpšanos no tradicionālajām stratēģijām, ieviešot uz datiem balstītas, reāllaika pielāgošanās ēru.

Plānojiet ar precizitāti

GenAI potenciāls tiek izmantots pilnībā, un tā spēja atrisināt problēmas neapstājas pēc mārketinga un personalizētas mērķauditorijas atlases. Kad hiperpersonalizētā mārketinga taktika ir iedarbojusies uz savu burvību, lai izraisītu zīmola popularitāti, GenAI var atbalstīt vēl vairāk, palīdzot organizācijām plānot un prognozēt, cik daudz katra produkta tām būs nepieciešams un kur — līdz pat precīzai atrašanās vietai.

Tas ir noderīgi vairāku iemeslu dēļ, no kuriem viens ir tas, ka svarīgiem zīmoliem, kas paļaujas uz krājumiem veikalos, lai neatpaliktu no pastāvīga patērētāju pieprasījuma (piemēram, pārtikas preču, pārtikas un CPG zīmoli), šie rīki var palīdzēt tiem paredzēt un pagriezties lielas piegādes laikā. ķēdes pārtraukumi. Vēl viens ir tas, ka zīmoliem, kuru produkti nav būtiski, šie dati var palīdzēt prognozēt pieprasījumu makro un mikro līmenī, tādējādi palīdzot informēt par krājumu stratēģiju.

Stratēģisks iznākums var būt tas, ka GenAI analizē datus un iesaka apzināti uzturēt zemus krājumus augsta pieprasījuma tirgos, lai palielinātu interesi. Tādā veidā, ja konkrētos tirgos ir ierobežots krājums, kas ir mazāks par zīmola auditoriju, patērētāji, kuri ieguva produktu, jūtas kā daļa no īpašas zīmola pieredzes. Šis ir lielisks piemērs tam, kā GenAI ir spēcīgs rīks, ko mārketinga speciālisti var paturēt savās kabatās, lai ne tikai pilnveidotu radošus risinājumus, bet arī radītu tos netradicionālos veidos.

GenAI potenciāls joprojām tiek atklāts

GenAI joprojām ir sākumstadijā, taču mēs jau esam atklājuši simtiem veidu, kā to izmantot, lai uzlabotu procesus visu veidu nozarēs. Tomēr vēl ir daudz jāmācās.

Lai gan mēs jau zinām, ka tas var palīdzēt organizācijām labāk izprast patērētājus un viņu pašu iekšējos procesus, ir neskaitāmi veidi, kā tas pārspīlēs mārketinga iespējas. Galu galā tās potenciāls ir izņemt datus no aizmugures biroja funkcijām un iekļaut tos biroja funkcijās, veidojot kopumā racionālāku organizāciju.

Organizācijām, kas vēlas sākt lietot GenAI, vispirms ir jāpārliecinās, vai tām ir skaidrs priekšstats par savu datu kvalitāti un pārvaldību. Bez šī spēcīgā pamata pastāv lielāks risks eksponenciāli pastiprināt slikto ieskatu, tāpēc ieguldījumi mērogojamā datu pārvaldības risinājumā un profesionāļos, kas var palīdzēt sakārtot jūsu datus, būs ļoti svarīgi.

No GenAI nevajadzētu baidīties. Tā vietā vadītājiem vajadzētu būt satraukti par GenAI potenciālu, lai viņu mārketinga darbībās varētu izmantot papildu vērtību.