Inteligența Artificială Generativă Poate Ajuta la Salvarea Brandurilor prin Experiențe Hipersonalizate, Creșterea Cererii și Câștigarea Consumatorilor

Astăzi, companiile lider trebuie să își desfășoare activitățile de marketing, planificare și previziune cu o precizie extremă. Inteligența Artificială Generativă poate ajuta.

Schimbările majore din peisajul consumatorilor de astăzi – incluzând mai multe canale de cumpărături, noi obiceiuri și o distribuție schimbată a bogăției – înseamnă că brandurile care se adresează consumatorilor ar trebui să ia în considerare schimbarea strategiilor de marketing și de produs. Prin utilizarea datelor, a învățării automate și a inteligenței artificiale, aceste organizații au oportunitatea de a cunoaște mai bine fiecare client în parte, preferințele, aversiunile, ceea ce îi motivează să cumpere și multe altele. Conform cercetărilor Deloitte privind experiența personalizată, 69% dintre consumatori au declarat că sunt mai predispuși să cumpere de la un brand care oferă experiențe personalizate. Luați în considerare câteva exemple recente despre cum brandurile utilizează datele pentru a crea cerere și a oferi consumatorilor ceea ce doresc. La începutul acestui an, am văzut cum o cană de Valentine’s Day a creat o senzație printre consumatori, care a condus la produse vândute rapid, o frenzie pe rețelele sociale și sentimente masive de FOMO. Acum, experții prezic că acest lucru nu a fost doar un eveniment izolat, ci mai degrabă o privire asupra viitorului a ceea ce pot face brandurile pentru a-și extinde produsele și profiturile.

În multe feluri, acest lucru este exemplar pentru modul în care loialitatea față de brand s-a evoluat. Factori precum inflația și tulburările economice fac ca simpla deținere a unui produs popular să nu mai fie suficientă – consumatorii devin mai aleși și mai dispuși să renunțe la branduri chiar și la cele mai de bază, dacă nu se mai simt văzuți sau apreciați de acestea, sau dacă nu reprezintă valorile importante pentru ei (de exemplu, produse și companii ecologice). Dacă brandurile vor să câștige și să păstreze cheltuielile consumatorilor, trebuie să pună experiența în centrul atenției.

Cu toate acestea, o interacțiune memorabilă poate însemna multe lucruri diferite, în funcție de cine o experimentează. Aici intervine Inteligența Artificială Generativă (GenAI). Noua tehnologie GenAI poate ajuta brandurile să înțeleagă nu numai ce au nevoie clienții țintă pentru a se simți conectați, ci și să informeze unde există tendințe specifice ale audienței, locurile alese pentru a-și îndeplini nevoile și cu ce frecvență o fac. Aceste informații pot face sau rupe modul în care un brand este poziționat față de audiența sa. Există și câteva moduri în care brandurile trebuie să gândească despre cum pot utiliza instrumentele GenAI pentru a se asigura că creează o abordare holistică pentru a satisface nevoile audienței și a construi loialitate pe termen lung. Cei doi factori majori sunt țintirea/marketingul și planificarea cererii.

Deveniți un marketer desăvârșit

Pentru a utiliza eficient GenAI ca marketer, practicienii trebuie să înțeleagă mai întâi schimbarea de la țintirea în masă cu campanii largi către puncte de atingere microindividualizate pentru fiecare dintre clienții lor. Factorii cheie care determină acest schimbare și, în cele din urmă, creșterea personalizării, includ realitatea multor “întâi” pe piața din SUA, incluzând:

• Femeile vor controla mai multă bogăție decât bărbații (de la 49% în 2019 la 65% până în 2040)¹
• Populația din SUA va include mai multe persoane peste 65 de ani decât sub 18², și cea mai diversă generație din istorie vine la maturitate.³

Acest “schimb de la masă la micro”, cercetat de echipa ConvergeCONSUMER a Deloitte, arată că trecerea de la luarea deciziilor manuale și reactive la un model mai dinamic, care este continuu, automat și predictiv, poate ajuta strategiile de marketing și țintire ale brandurilor să intre în viitor.

Deci, ce constituie un punct de atingere micro? Tactici pentru a ajunge la un consumator pot include mai multe strategii de marketing hipersonalizate, cum ar fi conectarea prin rețele sociale, servicii de streaming, influenceri, bloguri și multe altele. Cei mai inovatori retaileri explorează aplicațiile modelelor de propensitate pentru a ajuta la modelarea impresiilor din rețelele sociale și selectarea canalului către care clienții lor cei mai de dorit se îndreaptă. Dar acesta este doar mediu – datele din spatele acestor puncte de atingere sunt și mai critice pentru a fi corecte. Informațiile care arată cui, unde, cum și de ce brandurile trebuie să țintească anumite audiențe au fost istoric dificil de obținut, mai ales la o scară atât de mică. Dar acum, GenAI face ca obținerea acestor date granulare să fie mult mai ușoară.

Prin utilizarea GenAI pentru a analiza datele despre consumatori, brandurile pot ținti membri ai audienței foarte nichedă pe platforme – permițându-le să construiască experiențe de marketing care rezonă îndeaproape cu acel grup. De exemplu, AI poate spune brandurilor că Amanda din Indianapolis este probabil să cumpere trei seturi de yoga de marcă online în dimineața de vineri, 15 martie, după ce s-a înscris la o nouă sală de gimnastică. Brandurile pot apoi să îi servească o reclamă personalizată pe site-ul de știri pe care îl citește, precum și o postare legată de fitness de la influencerul său preferat din rețelele sociale.

GenAI redefinește și ceea ce înseamnă a cunoaște baza dvs. de clienți existenți. În timp ce majoritatea organizațiilor cred că au o vedere asupra segmentelor pe care le deservesc, multe utilizează viziuni simpliste asupra clienților lor, bazate pe simple caracteristici demografice. Organizațiile care adoptă era GenAI utilizează o modalitate mai nuanțată de grupare a clienților cu gândire similară, amestecând informațiile lor de primă parte cu semnale de a treia parte, modele de propensitate, modele de valoare pe viață și modele de abandon pentru a crea un fișier de client cu adevărat cuprinzător. Ei procesează apoi acest fișier de client îmbogățit pentru a identifica numărul real de cohorte din date. Eliberați de constrângerile partițiilor simple bazate pe vârstă, sex sau locul de reședință, învățarea automată ne permite să descoperim legături neașteptate între grupuri pe care mulți le-ar considera total nelegate. GenAI intervine în explicarea acestor cohorte în termeni pe care îi putem înțelege după ce matematica sofisticată le-a partitionat. Mai mult, GenAI oferă elucidări în limbaj natural ale tendințelor și insight-urilor necunoscute din cadrul cohortelor, evidențiind variațiile între cohorte într-un mod în care nici măcar cei mai bine intenționați marketeri oameni nu ar putea face singuri.

GenAI poate crea puncte de atingere 360 de grade pentru marketeri în zone care au fost odată dificile, iar tehnologia are o promisiune mare în acest domeniu – dar implementarea acesteia în operațiuni va necesita o transformare pe termen lung. Plus, poate dura ceva timp până când organizațiile vor învăța că, deși conceptul din spatele abordării “de la masă la micro” crește complexitatea, poate crea în cele din urmă o metodă mai puțin implicată pentru branduri, împreună cu utilizarea GenAI. Acest schimbare marchează o plecare de la strategiile tradiționale, inaugurând o eră de adaptabilitate în timp real, bazată pe date.

Planificați cu precizie

Potențialul GenAI este pe toată gama, iar capacitatea sa de a rezolva probleme nu se oprește după marketing și țintire personalizată. Odată ce tacticiile de marketing hipersonalizate și-au făcut magia pentru a stârni entuziasmul pentru brand, GenAI poate sprijini și mai departe, ajutând organizațiile să planifice cererea și să prevadă cât din fiecare produs va fi nevoie și unde – până la locația exactă.

Acest lucru este util din mai multe motive, unul dintre ele fiind că, pentru brandurile esențiale care se bazează pe a avea stocuri în magazine pentru a ține pasul cu cererea constantă a consumatorilor (cum ar fi brandurile de alimente, produse alimentare și CPG), aceste instrumente pot ajuta la predicția și pivotarea în timpul perturbărilor majore ale lanțului de aprovizionare. Un alt motiv este că, pentru brandurile ale căror produse nu sunt esențiale, aceste date pot ajuta la predicția cererii atât la nivel macro, cât și micro – ajutând la informarea strategiei de stoc.

Un rezultat strategic poate fi că GenAI analizează datele și sugerează intenționat menținerea stocurilor la un nivel scăzut pe piețele cu cerere ridicată pentru a crește interesul. Astfel, dacă există un stoc limitat, care este mai mic decât baza de clienți a brandului în anumite piețe, consumatorii care primesc produsul se pot simți parte a unei experiențe speciale a brandului. Acesta este un exemplu excelent despre cum GenAI este un instrument puternic pe care marketerii îl pot păstra în buzunar nu numai pentru a rafina soluții creative, ci și pentru a le stimula în moduri neconvenționale.

Potențialul GenAI este încă în curs de descoperire

GenAI este încă în copilărie, dar am descoperit deja sute de moduri în care putem să o utilizăm pentru a rafina procesele în toate felurile de industrii. Dar, există încă multe de învățat.

În timp ce știm deja că poate ajuta organizațiile să înțeleagă mai bine consumatorii și propriile procese interne, există nenumărate moduri în care va împinge limitele a ceea ce este posibil în marketing. În cele din urmă, potențialul pe care îl deține este să scoată datele din funcțiile de back-office și să le incorporeze în funcțiile de front-office, inginerând o organizație general mai eficientă.

Organizațiile care doresc să înceapă să utilizeze GenAI ar trebui să se asigure mai întâi că au o vedere clară asupra calității și guvernanței datelor lor. Fără această bază solidă, există un risc mai mare de a amplifica în mod exponențial insight-urile proaste, așa că investiția într-o soluție de gestionare a datelor scalabilă și profesioniști care pot ajuta la organizarea datelor dvs. va fi critică.

GenAI nu ar trebui să fie ceva de care să vă temeți. În schimb, liderii ar trebui să fie entuziasmați de potențialul GenAI de a debloca valoare suplimentară în operațiunile de marketing.