Лидеры мнений
Генеративный ИИ может помочь спасти бренды как гиперперсонализированные trải nghiệm, усиление спроса выигрывает потребителей
Сегодня ведущие компании должны проводить маркетинг, планирование и прогнозирование с крайней точностью. Генеративный ИИ может помочь.
Крупные изменения в современном потребительском ландшафте – включая больше каналов покупок, новые привычки и сдвиги в распределении богатства – означают, что бренды, ориентированные на потребителей, должны рассмотреть возможность изменения своей маркетинговой и продукционной стратегии. Используя данные, машинное обучение и ИИ, эти организации имеют возможность лучше узнать каждого отдельного клиента, его предпочтения, что мотивирует его к покупке и многое другое. Согласно исследованию Deloitte о персонализированном CX, 69% потребителей сказали, что они с большей вероятностью совершат покупку у бренда, который персонализирует trải nghiệm. Рассмотрите некоторые недавние примеры того, как бренды используют данные для создания спроса и предоставления потребителям того, что они хотят. Ранее в этом году мы увидели, как вирусный День святого Валентина создал ажиотаж среди потребителей, который привел к быстрому распродажу продуктов, социальному медиа-френзи и массовому чувству FOMO. Теперь эксперты предсказывают, что это не было просто изолированным событием, а rather взгляд в будущее того, что бренды могут сделать, чтобы расширить продукты и прибыль.
Во многих отношениях это является примером того, как эволюционировала лояльность бренда. Факторы, такие как инфляция и экономическая турбулентность, делают просто наличие популярного продукта недостаточным – потребители становятся более разборчивыми и более готовыми отказаться даже от основных брендов, если они больше не чувствуют себя увиденными или оцененными ими, или если они не воплощают ценности, которые важны для них (например, экологически чистые продукты/компании). Если бренды хотят получить и сохранить потребительские расходы, они должны поставить trải nghiệm в центр.
Однако запоминающееся взаимодействие может означать много разных вещей в зависимости от того, кто его испытывает. Именно здесь вступает в игру Генеративный ИИ (GenAI). Новая технология GenAI может помочь брендам не только понять, что их целевая аудитория должна чувствовать связь, но также проинформировать где есть конкретные тенденции аудитории, места, где они выбирают удовлетворять эти потребности, и как часто они это делают. Эта информация может сделать или сломать то, как бренд позиционируется своей аудитории. Существует также несколько способов, которыми бренды должны подумать о том, как они могут использовать инструменты GenAI, чтобы обеспечить создание комплексного подхода для удовлетворения потребностей своей аудитории и построения прочной лояльности. Два самых больших фактора – это целевая маркетинговая и планирование спроса.
Стать мастером маркетинга
Чтобы эффективно использовать GenAI как маркетолог, практики должны сначала понять сдвиг от массового целевого подхода с широкими кампаниями к индивидуализированным микро-точкам для каждого из своих клиентов. Ключевые факторы, которые стимулируют этот сдвиг и, в конечном итоге, рост персонализации, включают реальность многих первых в рынке США, включая:
- Женщины, как ожидается, будут контролировать больше богатства, чем мужчины (с 49% в 2019 году до 65% к 2040 году)1
- Население США будет включать больше людей старше 65 лет, чем моложе 18 лет,2 и самая разнообразная генерация в истории становится совершеннолетней.3
Этот подход «Масса в Микро», исследованный командой ConvergeCONSUMER Deloitte, показывает, что переход от массового, ручного и реактивного принятия решений к более динамичной модели, которая является непрерывной, автоматизированной и прогнозируемой, может помочь вывести маркетинговые и целевые стратегии брендов в будущее.
Итак, что составляет микро-точку? Тактики для достижения потребителя могут включать несколько гиперперсонализированных маркетинговых стратегий, таких как соединение через социальные медиа, сервисы потокового вещания, инфлюенсеров, блоги и многое другое. Самые инновационные ритейлеры исследуют применения моделей склонности, чтобы помочь сформировать социальные медиа-впечатления и выбрать канал, который их наиболее желанные клиенты привлекают. Но это только средство – данные за этими точками еще более критичны для правильного получения. Взгляды, которые показывают, кто, где, как и почему бренды должны целиться в конкретную аудиторию, исторически были трудными для получения, особенно на таком небольшом масштабе. Но теперь GenAI делает получение этих гранулярных данных намного проще.
Используя GenAI для анализа данных о потребителях, бренды могут целиться в очень нишевую аудиторию на платформах – позволяя им создавать маркетинговые trải nghiệm, которые резонируют тесно с этой группой. Например, ИИ может сказать брендам, что Аманда в Индианаполисе, скорее всего, будет покупать три брендовых набора для йоги в интернете в утреннее время пятницы, 15 марта, после подписки на новое членство в спортзале. Бренды могут затем обслужить ее персонализированную рекламу на сайте новостей, который она читает, а также связанный с фитнесом пост от ее любимого социального медиа-инфлюенсера.
GenAI также переопределяет, что значит знать свою существующую клиентскую базу. Хотя большинство организаций считают, что они имеют представление о сегментах, которые они обслуживают, многие используют упрощенный взгляд на своих клиентов на основе простых демографических данных. Организации, которые принимают эру GenAI, используют более тонкий способ группировки единомышленников-клиентов, смешивая их первичную информацию с третьими сигналами, моделями склонности, моделями стоимости жизни и моделями отказа, чтобы создать действительно всесторонний файл клиента. Затем они обрабатывают этот обогащенный файл клиента, чтобы определить фактическое количество когорт в данных. Освобожденные от ограничений упрощенных разделений по возрасту, полу или месту жительства, машинное обучение позволяет нам открыть неочевидные связи между группами, которые многие считали бы совершенно не связанными. GenAI вступает в игру, объясняя эти когорты в терминах, которые мы можем понять после того, как сложные математические операции разделили их. Кроме того, GenAI предоставляет естественную языковую ясность неизвестных тенденций и прозрений внутри когорт, подчеркивая вариации между когортами таким образом, который даже лучшие маркетологи не могли бы сделать в одиночку.
GenAI может создать 360-градусные точки для маркетологов в областях, которые ранее были сложными, и эта технология имеет большую перспективу в этом бизнесе – но ее внедрение в операции потребует долгосрочной трансформации. Кроме того, может потребоваться время, чтобы организации поняли, что хотя концепция «массового подхода к микро» увеличивает сложность, она может в конечном итоге создать более беззаботный метод для брендов, в сочетании с использованием GenAI. Этот сдвиг означает отход от традиционных стратегий, вводя эру данных, управляемой реальным временем.
Планировать с точностью
Потенциал GenAI распространяется на весь воронку, и его способность решать проблемы не останавливается после маркетинга и персонализированной целевой аудитории. Как только гиперперсонализированные маркетинговые тактики работают свое волшебство, чтобы создать ажиотаж бренда, GenAI может поддержать еще дальше, помогая организациям планировать спрос и прогнозировать, сколько каждого продукта им понадобится и где – до точного местоположения.
Это полезно по нескольким причинам, одной из которых является то, что для основных брендов, которые полагаются на наличие запасов в магазинах, чтобы удовлетворить постоянный потребительский спрос (например, продукты питания, еда и бренды CPG), эти инструменты могут помочь им предсказать и маневрировать во время крупных нарушений цепочки поставок. Другой причиной является то, что для брендов, чьи продукты не являются необходимыми, эти данные могут помочь предсказать спрос с макро- и микроуровня – помогая информировать стратегию запасов.
Стратегический результат может заключаться в том, что GenAI анализирует данные и предлагает намеренно сохранять запасы на низком уровне на высоко востребованных рынках, чтобы увеличить интерес. Таким образом, если запасы ограничены и меньше, чем база аудитории бренда на определенных рынках, потребители, которые получили продукт, чувствуют себя частью специального бренд-опыта. Это отличный пример того, как GenAI является мощным инструментом, который маркетологи могут хранить в своих карманах, не только для уточнения творческих решений, но и для их запуска нестандартными способами.
Потенциал GenAI еще только открывается
GenAI еще в младенчестве, но мы уже открыли сотни способов, которыми мы можем использовать его для уточнения процессов в различных отраслях. Но все еще есть многое, что можно узнать.
Хотя мы уже знаем, что он может помочь организациям лучше понять потребителей и свои внутренние процессы, есть бесчисленные способы, которыми он будет расширять границы того, что возможно в маркетинге. В конечном итоге, потенциал, который он держит, заключается в том, чтобы вынести данные из функций бэк-офиса и включить их в функции фронт-офиса, создавая более оптимизированную организацию.
Организации, которые хотят начать использовать GenAI, должны сначала убедиться, что у них есть четкое представление о качестве и управлении своими данными. Без этой прочной основы существует более высокий риск экспоненциально усиленных плохих прозрений, поэтому инвестиции в масштабируемое решение управления данными и профессионалов, которые могут помочь получить ваши данные в порядок, будут иметь решающее значение.
GenAI не должен быть чем-то, чего следует бояться. Вместо этого лидеры должны быть взволнованы потенциалом GenAI, чтобы открыть дополнительную ценность в своих маркетинговых операциях.
