Inteligența Artificială Generativă poate ajuta la salvarea brandurilor prin experiențe hiper-personalizate, cererea crescută și câștigarea consumatorilor

Companiile lider din ziua de azi trebuie să comercializeze, să planifice și să prevadă cu o precizie extremă. Inteligența Artificială Generativă poate ajuta.

Schimbările majore din peisajul consumatorilor de azi, inclusiv mai multe canale de cumpărături, noi obiceiuri și o distribuție a bogăției în schimbare, 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 CX, 69% dintre consumatori au declarat că sunt mai predispuși să cumpere de la un brand care personalizează experiențele. Luați în considerare câteva exemple recente de moduri în care brandurile utilizează datele pentru a crea cerere și pentru a oferi consumatorilor ceea ce doresc. La începutul acestui an, am văzut o ceașcă de Valentine’s Day care a creat o senzație printre consumatori, ceea ce a dus la produse vândute rapid, o febră 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 în viitorul a ceea ce brandurile pot face pentru a-și extinde produsele și profiturile.

În multe feluri, acest lucru este exemplar pentru modul în care loialitatea brandului 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 care le sunt importante (de exemplu, produse și companii ecologice). Dacă brandurile doresc să câștige și să păstreze cheltuielile consumatorilor, trebuie să pună experiența în centrul atenției.

Însă, 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 are nevoie publicul țintă pentru a se simți conectat, ci și să informeze unde există tendințe specifice ale publicului, 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 publicul său. Există și câteva moduri în care brandurile trebuie să gândească despre modul în care pot utiliza instrumentele GenAI pentru a crea o abordare holistică pentru a îndeplini nevoile publicului și a construi loialitate pe termen lung. Cei doi factori importanți sunt țintirea/marketingul și planificarea cererii.

Devino un marketer expert

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

• 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 o abordare manuală, masivă și reactivă la un model mai dinamic, care este continuu, automat și predictiv, poate ajuta brandurile să-și aducă strategiile de marketing și țintire în viitor.

Deci, ce constituie un punct de atingere micro? Tactici pentru a ajunge la un consumator pot include mai multe strategii de marketing hiper-personalizate, 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 pe care clienții lor cei mai de dorit se îndreaptă. Dar asta este doar mediul – datele din spatele acestor puncte de atingere sunt și mai critice pentru a fi corecte. Informațiile care arată cine, unde, cum și de ce brandurile trebuie să țintească anumite audiențe au fost istoric dificil de extras, 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 publicului foarte de nișă pe platforme – permițându-le să creeze 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 zilei de vineri, 15 martie, după ce s-a înscris la o nouă abonament la sală. Brandurile pot apoi să-i servească o reclamă personalizată pe site-ul de știri pe care îl citește, precum și un post legat de fitness de la influencerul său preferat de pe rețelele sociale.

GenAI redefinește și ceea ce înseamnă a cunoaște baza dvs. de clienți existentă. În timp ce majoritatea organizațiilor cred că au o vedere asupra segmentelor pe care le deservesc, multe folosesc perspective simple asupra clienților bazate pe simple caracteristici demografice. Organizațiile care adoptă era GenAI folosesc o modalitate mai nuanțată de a grupa clienți cu minte deschisă prin amestecarea informațiilor lor de primă parte cu semnale de a treia parte, modele de propensitate, modele de valoare pe viață și modele de părăsire pentru a crea un fișier de client cu adevărat cuprinzător. Ei procesează apoi acel fișier de client îmbogățit pentru a identifica numărul real de cohorte din date. Eliberați de constrângerile partițiilor simple de vârstă, sex sau loc de reședință, învățarea automată ne permite să descoperim conexiunile neobișnuite 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, subliniind variațiile de-a lungul cohortelor într-un mod în care nici măcar cei mai bine intenționați marketeri umani nu ar putea face singuri.

GenAI poate crea puncte de atingere 360 de grade pentru marketeri în zone care au fost odată provocatoare, iar tehnologia are un mare potențial 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 schimb marchează o despărțire de strategiile tradiționale, inaugurând o eră de adaptabilitate în timp real, bazată pe date.

Planificați cu precizie

Potențialul GenAI merge pe tot parcursul, iar capacitatea sa de a rezolva probleme nu se oprește după marketing și țintire personalizată. Odată ce tacticile de marketing hiper-personalizate și-au făcut magia pentru a stârni interesul pentru brand, GenAI poate sprijini și mai departe prin ajutarea organizațiilor 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, alimente și produse de larg consum), aceste instrumente pot ajuta la predicția și pivotarea în timpul perturbărilor majore ale lanțului de aprovizionare. Un alt motiv este că pentru brandurile a căror produse nu sunt esențiale, aceste date pot ajuta la predicția cererii atât la nivel macro, cât și la nivel 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. Acest lucru se poate întâmpla astfel încât, dacă există un stoc limitat care este mai mic decât baza de clienți a brandului în anumite piețe, consumatorii care primesc produsul să se simtă ca parte a unei experiențe speciale a brandului. Acesta este un exemplu excelent de modul în care 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 declanșa 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 procesele 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 de a scoate datele din funcțiile de back-office și de a le incorpora în funcțiile de front-office, inginerând o organizație mai puțin birocratică în general.

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 exponențial insight-urile proaste, astfel încât investiția într-o soluție de gestionare a datelor scalabilă și profesioniști care pot ajuta la organizarea datelor va fi critică. GenAI nu ar trebui să fie ceva de care să te temi. În schimb, liderii ar trebui să fie entuziasmați de potențialul GenAI de a debloca valoare suplimentară în operațiunile lor de marketing.