Хиймэл хиймэл оюун ухаан нь хэт хувийн туршлагыг бий болгосноор брэндийг хэмнэхэд тусалж чадна, эрэлт нэмэгдэж байгаа нь хэрэглэгчдийг ялах болно.

Өнөөгийн тэргүүлэгч компаниуд зах зээлд гаргах, төлөвлөх, урьдчилан таамаглах нь маш нарийн байх ёстой. Генератив хиймэл оюун ухаан тусалж чадна.

Худалдан авах суваг, шинэ зуршил, баялгийн хуваарилалтыг өөрчлөх зэрэг өнөөгийн хэрэглэгчдийн ландшафт дахь томоохон өөрчлөлтүүд нь хэрэглэгчдэд чиглэсэн брэндүүд маркетинг, бүтээгдэхүүний стратегиа өөрчлөх талаар бодох ёстой гэсэн үг юм. Өгөгдөл, машин сургалт, хиймэл оюун ухааныг ашигласнаар эдгээр байгууллагууд үйлчлүүлэгч бүр, тэдний дуртай, дургүй байдаг, худалдан авалт хийхэд юу сэдэл төрүүлдэг гэх мэтийг илүү сайн мэдэх боломжтой болж байна. Deloitte-ийн дагуу хувийн болгосон CX-ийн судалгаа, хэрэглэгчдийн 69% нь туршлагаа тохируулсан брэндээс худалдан авалт хийх магадлал өндөр байна гэжээ. Брэндүүд эрэлтийг бий болгож, хэрэглэгчдэд хүссэн зүйлээ өгөхийн тулд өгөгдлийг хэрхэн ашиглаж байгаа тухай сүүлийн үеийн жишээг авч үзье. Энэ оны эхээр бид Гэгээн Валентины өдрийн цомын тэмцээн хэрэглэгчдийн дунд галзуурал үүсгэж, бүтээгдэхүүнүүд хурдан борлогдож, олон нийтийн мэдээллийн хэрэгслээр шуугиан дэгдээж, олон нийтийн FOMO-ийн мэдрэмжийг төрүүлснийг бид харсан. Одоо шинжээчид энэ нь зөвхөн ганцаарчилсан үйл явдал биш, харин брэндүүд бүтээгдэхүүн, ашиг орлогыг нэмэгдүүлэхийн тулд юу хийж чадах талаар ирээдүйн тухай төсөөлөл гэж таамаглаж байна.

Энэ нь олон талаараа брэндийн үнэнч байдал хэрхэн хөгжсөний үлгэр жишээ юм. Инфляци, эдийн засгийн хямрал зэрэг хүчин зүйлүүд нь түгээмэл бүтээгдэхүүнтэй байхаа больсон - хэрэглэгчид илүү сонголттой болж, хэрэв тэд тэдэнд харагдахгүй, үнэлэгдэхээ больсон эсвэл үнэ цэнийн үлгэр дуурайл үзүүлэхгүй бол гол нэрийн брэндээс татгалзах хүсэл эрмэлзэлтэй болж байна. Тэдний хувьд чухал ач холбогдолтой (жишээлбэл, байгаль орчинд ээлтэй бүтээгдэхүүн/компаниуд.) Хэрэв брэндүүд хэрэглэгчдийнхээ зардлыг олж, хадгалахыг хүсч байвал туршлагаа голчлон анхаарах хэрэгтэй.

Гэсэн хэдий ч мартагдашгүй харилцан үйлчлэл нь хэнд тохиолдож байгаагаас хамааран олон янзын зүйлийг илэрхийлж болно. Энд Generative AI (GenAI) гарч ирдэг. Шинэ GenAI технологи нь брэндүүдийг ойлгоход тусалдаг ямар тэдний зорилтот үзэгчид холбоотой байх ёстой, гэхдээ бас мэдээлэл хаана тодорхой үзэгчдийн чиг хандлага, тэдний байгаа газрууд байдаг Сонгох эдгээр хэрэгцээг хангах, мөн хэр их тэд явж байна. Энэхүү мэдээлэл нь тухайн брэндийг үзэгчдэдээ хэрхэн байршуулж байгааг харуулж чадна. Брэндүүд үзэгчдийнхээ хэрэгцээг хангах, байнгын үнэнч байдлыг бий болгох цогц арга барилыг бий болгохын тулд GenAI хэрэгслийг хэрхэн ашиглах талаар бодох хэд хэдэн арга зам бий. Хамгийн том хоёр хүчин зүйл бол зорилтот/маркетинг, эрэлтийн төлөвлөлт юм.

Мастер маркетер болоорой

GenAI-г маркетерийн хувьд үр дүнтэй ашиглахын тулд дадлагажигчид эхлээд өргөн хүрээний кампанит ажилтай масс зорилтот байдлаас татгалзаж, үйлчлүүлэгч тус бүрдээ хувь хүний ​​бичил мэдрэгчтэй цэг рүү шилжихийг ойлгох хэрэгтэй. Энэхүү шилжилт, эцсийн дүндээ хувийн тохиргооны өсөлтөд нөлөөлж буй гол хүчин зүйлүүд нь АНУ-ын зах зээлд анхдагч болсон олон бодит байдал, үүнд:

• Эмэгтэйчүүд эрчүүдээс илүү баялгийг хянах төлөвтэй байна (49 онд 2019% байсан бол 65 он гэхэд 2040% хүртэл)¹
• АНУ-ын хүн амд 65-аас дээш насны хүмүүс 18-аас доош насны хүмүүсээс илүү байх болно², мөн түүхэн дэх хамгийн олон янзын үеийнхэн насанд хүрч байна.³

Энэ “Массаас микро” Deloitte-ийн ConvergeCONSUMER багийн судалгаанаас үзэхэд масс, гарын авлага, реактив шийдвэр гаргахаас татгалзаж, тасралтгүй, автоматжуулсан, урьдчилан таамагласан илүү динамик загварт шилжих нь брэндүүдийн маркетинг, зорилтот стратегийг ирээдүйд авчрахад тусалдаг.

Тэгэхээр бичил мэдрэгчтэй цэг гэж юу вэ? Хэрэглэгчдэд хүрэх тактик нь олон нийтийн мэдээллийн хэрэгслээр холбогдох, стриминг үйлчилгээ, нөлөөлөгч, блог гэх мэт хэд хэдэн хэт хувийн маркетингийн стратегийг багтааж болно. Хамгийн шинэлэг жижиглэн худалдаачид олон нийтийн мэдээллийн хэрэгслээр сэтгэгдлийг төлөвшүүлэхэд туслах хандлагатай загваруудын хэрэглээг судалж, хамгийн их хүсч буй үйлчлүүлэгчиддээ татах сувгийг сонгож байна. Гэхдээ энэ бол зүгээр л зөөвөрлөгч юм - эдгээр мэдрэгчтэй цэгүүдийн цаана байгаа өгөгдөл нь зөв болгоход илүү чухал юм. Брэндүүд хэн, хаана, хэрхэн, яагаад тодорхой үзэгчдийг чиглүүлэх ёстойг харуулсан ойлголтыг, ялангуяа ийм жижиг хэмжээний хувьд татахад хэцүү байсаар ирсэн. Харин одоо GenAI нь нарийн ширхэгтэй өгөгдлийг олж авахыг илүү хялбар болгож байна.

GenAI-г ашигласнаар хэрэглэгчдийн талаарх мэдээлэлд дүн шинжилгээ хийснээр брэндүүд платформ дээрх маш чухал үзэгчдийг зорилтот бүлэгт чиглүүлж, тухайн бүлэгтэй нягт холбоотой маркетингийн туршлагыг бий болгох боломжийг олгодог. Жишээлбэл, хиймэл оюун ухаан нь Индианаполис дахь Аманда 15-р сарын XNUMX-ны Баасан гарагийн өглөө биеийн тамирын шинэ гишүүнчлэлд бүртгүүлсний дараа гурван брэндийн йогийн багцыг онлайнаар худалдаж авах магадлалтайг брэндүүдэд хэлж чадна. Брэндүүд дараа нь түүний уншиж буй мэдээллийн сайт дээрх хувийн зар сурталчилгаа болон түүний дуртай сошиал медиа нөлөөлөгчөөс фитнесстэй холбоотой нийтлэлийг үзүүлэх боломжтой.

GenAI нь одоо байгаа хэрэглэгчийн баазаа мэдэх нь юу гэсэн үг болохыг дахин тодорхойлж байна. Ихэнх байгууллагууд өөрсдийн үйлчилдэг сегментийн талаархи үзэл бодолтой байдаг гэж үздэг ч олонхи нь энгийн хүн ам зүйд тулгуурлан үйлчлүүлэгчдийнхээ талаархи энгийн үзэл бодлыг ашигладаг. GenAI-ийн эрин үеийг хүлээн авч буй байгууллагууд өөрсдийн анхны талын мэдээллийг гуравдагч талын дохио, хандлага загвар, насан туршийн үнэ цэнийн загвар болон хэрэглэгчийн үнэ цэнийн загвартай хольж, жинхэнэ иж бүрэн хэрэглэгчийн файлыг бий болгох замаар ижил төстэй сэтгэлгээтэй хэрэглэгчдийг нэгтгэх илүү нарийн аргыг ашиглаж байна. Дараа нь тэд өгөгдөл дэх когортын бодит тоог тодорхойлохын тулд баяжуулсан хэрэглэгчийн файлыг боловсруулдаг. Нас, хүйс, оршин суудаг газар гэсэн энгийн хуваалтуудын хязгаарлалтаас ангижирсан машин сургалт нь олон хүмүүсийн огт хамааралгүй гэж үздэг бүлгүүдийн хоорондын тодорхой бус холболтыг олж мэдэх боломжийг бидэнд олгож байна. GenAI нь эдгээр когортуудыг нарийн математикийн аргаар хуваасны дараа бидний ойлгож чадах нэр томъёогоор тайлбарлахад оролцдог. Цаашилбал, GenAI нь когорт доторх үл мэдэгдэх чиг хандлага, ойлголтыг байгалийн хэлээр тайлбарлаж өгөхийн зэрэгцээ хамгийн сайн санаатай хүний ​​​​маркетерууд хэзээ ч ганцаараа хэзээ ч хийж чадахгүй байдлаар когорт хоорондын өөрчлөлтийг онцолж өгдөг.

GenAI нь урьд өмнө бэрхшээлтэй байсан газруудад маркетеруудад 360 градусын мэдрэгчтэй цэгүүдийг бий болгож чаддаг бөгөөд технологи нь энэ бизнест маш их амлалт өгдөг боловч үүнийг үйл ажиллагаандаа хэрэгжүүлэх нь урт хугацааны өөрчлөлтийг шаарддаг. Нэмж дурдахад, "массаас микро хандлага" гэсэн ойлголт нь нарийн төвөгтэй байдлыг нэмэгдүүлж байгаа хэдий ч энэ нь эцэстээ GenAI-ийн хэрэглээтэй хослуулан брэндүүдэд илүү гар аргаар ажиллах аргыг бий болгож чадна гэдгийг ойлгоход байгууллагууд цаг хугацаа шаардаж магадгүй юм. Энэхүү өөрчлөлт нь уламжлалт стратегиас татгалзаж, өгөгдөлд тулгуурласан, бодит цагийн дасан зохицох эрин үеийг эхлүүлж байгааг харуулж байна.

Нарийвчлалтай төлөвлө

GenAI-ийн чадавхи бүрэн юүлүүрээр дамждаг бөгөөд түүний асуудлыг шийдвэрлэх чадвар нь маркетинг, хувь хүний ​​зорилтот зорилтын дараа зогсдоггүй. Хэт хувийн маркетингийн тактикууд нь брендийн шуугианыг өдөөх ид шидийг үзүүлсний дараа GenAI нь байгууллагуудад бүтээгдэхүүн тус бүрээс хэдий хэмжээний хэрэгцээ, хаана хэрэгтэйг төлөвлөх, урьдчилан таамаглахад нь тусалж, яг байршлыг нь хүртэл дэмжиж чадна.

Энэ нь хэд хэдэн шалтгааны улмаас тустай бөгөөд нэг нь дэлгүүрт бараа материалтай байхын тулд хэрэглэгчдийн байнгын эрэлт хэрэгцээг хангахын тулд (хүнсний бүтээгдэхүүн, хоол хүнс, CPG брэнд гэх мэт) шаардлагатай брэндүүдийн хувьд эдгээр хэрэгслүүд нь гол нийлүүлэлтийн үед урьдчилан таамаглаж, эргүүлэхэд тусалдаг. гинжин хэлхээний тасалдал. Өөр нэг зүйл бол бүтээгдэхүүн нь чухал биш брэндүүдийн хувьд энэ өгөгдөл нь макро болон микро түвшний эрэлтийг урьдчилан таамаглахад тусалж, бараа материалын стратегийг мэдээлэхэд тусалдаг.

Стратегийн үр дүн нь GenAI нь өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийж, ашиг сонирхлыг нэмэгдүүлэхийн тулд эрэлт ихтэй зах зээлд бараа материалыг зориудаар бага байлгахыг санал болгодог. Ийм байдлаар, хэрэв тодорхой зах зээл дээр брэндийн үзэгчдийн баазаас бага хязгаарлагдмал бараа материал байгаа бол уг бүтээгдэхүүнийг авсан хэрэглэгчид өөрсдийгөө брэндийн тусгай туршлагын нэг хэсэг гэдгээ мэдэрдэг. Энэ бол GenAI бол маркетингийн мэргэжилтнүүд бүтээлч шийдлүүдийг боловсронгуй болгох төдийгүй уламжлалт бус аргаар өдөөх хүчирхэг хэрэгсэл болсны гайхалтай жишээ юм.

GenAI-ийн чадавхийг одоо ч илрүүлсээр байна

GenAI нь анхан шатандаа байгаа ч бид үүнийг бүх төрлийн салбар дахь үйл явцыг боловсронгуй болгоход ашиглах олон зуун аргыг аль хэдийн олж мэдсэн. Гэхдээ сурах зүйл их байна.

Энэ нь байгууллагуудад хэрэглэгчид болон өөрсдийн дотоод үйл явцыг илүү сайн ойлгоход тусалж чадна гэдгийг бид аль хэдийн мэдэж байгаа ч маркетингийн хүрээнд боломжтой зүйлсийн хил хязгаарыг давах тоо томшгүй олон арга бий. Эцсийн дүндээ арын албаны функцээс өгөгдлийг авч, урд оффисын функцэд нэгтгэж, ерөнхийдөө илүү боловсронгуй зохион байгуулалтыг бий болгох боломжтой.

GenAI-г ашиглаж эхлэх гэж буй байгууллагууд эхлээд мэдээллийнхээ чанар, засаглалын талаар тодорхой ойлголттой байх ёстой. Энэхүү бат бөх суурь байхгүй бол муу ойлголтыг экспоненциалаар өсгөх эрсдэл өндөр байдаг тул таны өгөгдлийг эмх цэгцтэй болгоход туслах мэргэжилтнүүд болон өргөтгөх боломжтой мэдээллийн менежментийн шийдэлд хөрөнгө оруулалт хийх нь маш чухал юм.

GenAI айж эмээх зүйл байх ёсгүй. Үүний оронд удирдагчид GenAI-ийн маркетингийн үйл ажиллагаанд нэмэлт үнэ цэнийг нээх боломжийн талаар баяртай байх ёстой.