Генеративный ИИ может помочь спасти бренды, создавая гиперперсонализированные trải nghiệm и удовлетворяя возросший спрос, который завоевывает потребителей

Сегодня ведущие компании должны продвигать, планировать и прогнозировать с крайней точностью. Генеративный ИИ может помочь.

Основные изменения в современном потребительском ландшафте – включая больше каналов покупок, новые привычки и сдвиги в распределении богатства – означают, что бренды, ориентированные на потребителя, должны рассмотреть возможность изменения своих маркетинговых и продуктовых стратегий. 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 заявили, что они с большей вероятностью совершат покупку у бренда, который персонализирует trải nghiệm. Рассмотрим некоторые недавние примеры того, как бренды используют данные для создания спроса и предоставления потребителям того, что они хотят. Ранее в этом году мы стали свидетелями вирусного Дня святого Валентина, который вызвал ажиотаж среди потребителей, что привело к быстрому распродажу продуктов, социальной медиа-френзии и массовому чувству FOMO. Теперь эксперты предсказывают, что это не было просто изолированным событием, а rather взглядом 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 простое наличие популярного продукта недостаточным – потребители становятся более разборчивыми и более готовыми отказаться даже от любимых брендов, если они больше не чувствуют себя ценными для них или если они не воплощают ценности, важные для них (например, экологически чистые продукты/компании). Если бренды хотят получить и сохранить расходы потребителей, они должны поставить trải nghiệm в центр.

Однако запоминающееся взаимодействие может означать многое разное в зависимости от того, кто его испытывает. Именно здесь Генеративный ИИ (GenAI) приходит на помощь. Новая технология GenAI может помочь брендам не только понять, что их целевая аудитория нуждается, чтобы 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. Также есть несколько способов, которыми бренды должны подумать о том, как они могут использовать инструменты GenAI, чтобы обеспечить создание целостного подхода к удовлетворению потребностей своей аудитории и построению прочной лояльности. Два самых больших фактора – это нацеливание/маркетинг и планирование спроса.

Станьте мастером маркетинга

Чтобы эффективно использовать GenAI как маркетолог, практики должны сначала понять сдвиг от массового нацеливания 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 лет², и самая разнообразная генерация в истории приходит во взрослый возраст.³

Этот “Mass to Micro” подход, исследованный командой ConvergeCONSUMER Deloitte, показывает, что переход от массового, ручного и реактивного принятия решений к более динамичной модели, которая является непрерывной, автоматизированной и прогностической, может помочь привести маркетинговые и нацеливающие стратегии брендов в будущее.

Итак, что составляет микро-точку? Тактики для достижения потребителя могут включать несколько гиперперсонализированных маркетинговых стратегий, таких как связь через социальные медиа, сервисы потокового вещания, инфлюенсеров, блоги и многое другое. Самые инновационные ритейлеры исследуют применения моделей склонности, чтобы помочь формировать впечатления в социальных медиа и выбирать канал, к которому их наиболее желанные клиенты тянутся. Но это только средство – данные, стоящие за этими точками, еще более критичны для правильного получения. Инсайты, которые показывают, кто, где, как и почему бренды должны нацеливаться на конкретные аудитории, 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 нацеливаться на очень нишевые членов аудитории 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 15 марта после подписки на новую программу фитнеса. Бренды могут затем подавать ей персонализированную рекламу на новостном сайте, который она читает, а также фитнес-реляционный 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, которым они служат, многие используют упрощенные представления о своих клиентах на основе простых демографических данных. Организации, которые принимают эру GenAI, используют более тонкий способ группировки похожих клиентов, сочетая 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 простых разделений по возрасту, полу или месту жительства, машинное обучение позволяет нам обнаружить 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 выделили их. Кроме того, GenAI обеспечивает естественно-языковое разъяснение неизвестных тенденций и инсайтов внутри когорт, подчеркивая вариации между когортами таким образом, что даже лучшие маркетологи не смогли бы сделать в одиночку.

GenAI может создавать 360-градусные точки для маркетологов в областях, которые ранее были сложными, и эта технология имеет большой потенциал 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, сочетаемый с использованием GenAI. Этот сдвиг означает отход от традиционных стратегий, вводя эру данных, реального времени и адаптивности.

Планируйте с точностью

Потенциал GenAI охватывает весь воронку, и его способность решать проблемы не останавливается после маркетинга и персонализированного нацеливания. Как только гиперперсонализированные маркетинговые тактики сработали своей магией, чтобы вызвать ажиотаж бренда, GenAI может поддержать еще больше, 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 удовлетворять постоянный спрос потребителей (например, продукты питания, продукты питания и бренды CPG), эти инструменты могут помочь им предсказать и маневрировать во время крупных сбоев в цепочке 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 быть таким, что GenAI анализирует данные и предлагает намеренно поддерживать низкий уровень запасов на высоко востребованных рынках, чтобы увеличить интерес. Таким образом, если есть ограниченный запас, который меньше базы 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 нестандартного запуска.

Потенциал GenAI еще только открывается

GenAI еще находится 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 имеет, заключается в том, чтобы вынести данные из функций бэк-офиса и включить их в функции фронт-офиса, создавая общую 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 больший риск экспоненциально усиленных плохих инсайтов, поэтому инвестиции в масштабируемое решение управления данными и профессионалов, которые могут помочь привести ваши данные в порядок, будут иметь решающее значение. GenAI не должно быть чем-то, чего следует бояться. Вместо этого лидеры должны быть взволнованы потенциалом GenAI, чтобы разблокировать дополнительную ценность в своих маркетинговых операциях.