Лидеры мысли
Генеративный искусственный интеллект может помочь спасти бренды, поскольку гиперперсонализированный опыт и повышенный спрос привлекают потребителей
Сегодняшним ведущим компаниям необходимо осуществлять маркетинг, планирование и прогнозирование с предельной точностью. Генеративный ИИ может помочь.
Серьезные изменения в сегодняшнем потребительском ландшафте, в том числе увеличение количества каналов покупки, новые привычки и изменение распределения богатства, означают, что бренды, ориентированные на потребителя, должны рассмотреть возможность изменения своих маркетинговых и продуктовых стратегий. Используя данные, машинное обучение и искусственный интеллект, эти организации имеют возможность лучше узнать каждого отдельного клиента, его симпатии и антипатии, что мотивирует его к покупке и многое другое. По данным Deloitte исследование персонализированного взаимодействия с клиентами69% потребителей заявили, что они с большей вероятностью совершат покупку у бренда, который персонализирует опыт. 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 того, как вирусный Кубок ко Дню Святого Валентина вызвал ажиотаж среди потребителей, что привело к быстрому распроданию продуктов, безумию в социальных сетях и массовому чувству FOMO. Теперь эксперты предсказывают, что это было не просто изолированное событие, а, скорее, взгляд на будущее того, что бренды могут сделать для расширения своей продукции и увеличения прибыли.
Во многих отношениях это пример того, как развивалась лояльность к бренду. Такие факторы, как инфляция и экономическая нестабильность, делают недостаточно просто иметь популярный продукт: потребители становятся более разборчивыми и готовы отказаться даже от основных брендов, если они больше не чувствуют, что их видят или ценят, или если они не являются примером ценностей. которые важны для них (например, экологически чистые продукты/компании). Если бренды хотят получить и сохранить потребительские расходы, им необходимо поставить опыт во главу угла.
Однако запоминающееся взаимодействие может означать много разных вещей в зависимости от того, кто его переживает. Именно здесь на помощь приходит генеративный искусственный интеллект (GenAI). Новая технология GenAI может помочь брендам не только понять почему их целевая аудитория должна чувствовать связь, но также информировать в котором есть определенные тенденции аудитории, места, где они находятся Выбирая удовлетворить эти потребности и Как часто они идут. Эта информация может повлиять на позиционирование бренда для своей аудитории. Есть также несколько способов, с помощью которых брендам следует подумать о том, как они могут использовать инструменты GenAI, чтобы обеспечить целостный подход для удовлетворения потребностей своей аудитории и построения прочной лояльности. Два важнейших фактора — это таргетинг/маркетинг и планирование спроса.
Стать мастером маркетолога
Чтобы эффективно использовать GenAI в качестве маркетолога, практикам необходимо сначала понять переход от массового таргетинга с широкими кампаниями к индивидуальным микроточкам взаимодействия для каждого из своих клиентов. Ключевые факторы, которые способствуют этому сдвигу и, в конечном итоге, росту персонализации, включают реальность многих новинок на рынке США, в том числе:
- По прогнозам, женщины будут контролировать больше богатства, чем мужчины (с 49% в 2019 году до 65% к 2040 году).1
- В составе населения США будет больше людей старше 65 лет, чем моложе 18 лет.2, и самое разнообразное поколение в истории взрослеет.3
Эта "От массы к микроПодход, исследованный командой ConvergeCONSUMER Deloitte, показывает, что переход от массового, ручного и реактивного принятия решений к более динамичной модели, которая является непрерывной, автоматизированной и прогнозирующей, может помочь перенести стратегии маркетинга и таргетинга брендов в будущее.
Итак, что представляет собой микроточка соприкосновения? Тактика охвата потребителя может включать в себя несколько гиперперсонализированных маркетинговых стратегий, таких как общение через социальные сети, потоковые сервисы, влиятельных лиц, блоги и многое другое. Наиболее инновационные ритейлеры изучают возможности применения моделей склонности, чтобы помочь сформировать впечатление в социальных сетях и выбрать канал, к которому тяготеют их наиболее желанные клиенты. Но это всего лишь среда: данные, лежащие в основе этих точек соприкосновения, еще более важны для правильного понимания. Исторически сложилось так, что было трудно получить информацию, которая показывает, кто, где, как и почему брендам необходимо ориентироваться на конкретную аудиторию, особенно в таких небольших масштабах. Но теперь GenAI значительно упрощает получение таких детальных данных.
Используя GenAI для анализа данных о потребителях, бренды могут ориентироваться на очень нишевую аудиторию на разных платформах, что позволяет им создавать маркетинговый опыт, который тесно связан с этой группой. Например, ИИ может сообщить брендам, что Аманда из Индианаполиса, скорее всего, купит онлайн три фирменных набора для йоги утром в пятницу, 15 марта, после подписки на новое членство в спортзале. Затем бренды могут предоставить ей персонализированную рекламу на новостном сайте, который она читает, а также пост о фитнесе от ее любимого влиятельного лица в социальных сетях.
GenAI также дает новое определение тому, что значит знать существующую клиентскую базу. Хотя большинство организаций считают, что у них есть представление о сегментах, которые они обслуживают, многие используют упрощенные представления о своих клиентах, основанные на простых демографических данных. Организации, которые принимают эпоху GenAI, используют более тонкий способ группировки клиентов-единомышленников, объединяя свою собственную информацию с сигналами третьих сторон, моделями склонностей, моделями жизненной ценности и моделями оттока для создания действительно всеобъемлющего файла клиентов. Затем они обрабатывают этот расширенный файл клиентов, чтобы определить фактическое количество когорт в данных. Машинное обучение, освобожденное от ограничений упрощенного разделения по возрасту, полу или месту проживания, позволяет нам обнаруживать неочевидные связи между группами, которые многие сочли бы совершенно несвязанными. ГенИИ вступает в игру, объясняя эти когорты в терминах, которые мы можем понять после того, как сложная математика разделила их. Более того, GenAI обеспечивает естественное объяснение неизвестных тенденций и идей внутри когорт на естественном языке, одновременно подчеркивая различия между когортами так, что даже самые благонамеренные маркетологи никогда не смогут сделать это в одиночку.
GenAI может создавать 360-градусные точки соприкосновения для маркетологов в областях, которые когда-то были сложными, и эта технология имеет большие перспективы в этом бизнесе, но внедрение ее в операции потребует долгосрочных преобразований. Кроме того, организациям может потребоваться время, чтобы понять, что, хотя концепция «массового подхода к микро» увеличивает сложность, в конечном итоге она может создать для брендов метод более невмешательства в сочетании с использованием GenAI. Этот сдвиг означает отход от традиционных стратегий, открывая эпоху адаптируемости в реальном времени, основанной на данных.
Планируйте с точностью
Потенциал GenAI реализуется по всей воронке продаж, и его способность решать проблемы не прекращается после маркетинга и персонализированного таргетинга. Как только гиперперсонализированная маркетинговая тактика сотворит свое волшебство, чтобы вызвать ажиотаж вокруг бренда, GenAI может оказать еще большую поддержку, помогая организациям планировать спрос и прогнозировать, сколько каждого продукта им понадобится и где – вплоть до точного местоположения.
Это полезно по нескольким причинам, одна из которых заключается в том, что для основных брендов, которые полагаются на наличие товарных запасов в магазинах, чтобы не отставать от постоянного потребительского спроса (например, продуктовые бренды, продукты питания и товары потребительского спроса), эти инструменты могут помочь им прогнозировать и изменяться во время крупных поставок. сбои в цепи. Во-вторых, для брендов, чья продукция не является жизненно важной, эти данные могут помочь спрогнозировать спрос на макро- и микроуровне, помогая информировать о стратегии запасов.
Стратегическим результатом может стать то, что GenAI проанализирует данные и предложит намеренно поддерживать низкий уровень запасов на рынках с высоким спросом, чтобы повысить интерес. Таким образом, если на определенных рынках имеется ограниченный ассортимент, который меньше аудитории аудитории бренда, потребители, которые все же получили продукт, чувствуют себя частью особого опыта бренда. Это отличный пример того, что GenAI — мощный инструмент, который маркетологи могут держать в своих задних карманах не только для совершенствования творческих решений, но и для их нетрадиционного применения.
Потенциал GenAI все еще раскрывается
GenAI все еще находится в зачаточном состоянии, но мы уже обнаружили сотни способов его использования для совершенствования процессов во всех отраслях промышленности. Но нам еще предстоит многому научиться.
Хотя мы уже знаем, что это может помочь организациям лучше понять потребителей и свои внутренние процессы, существует бесчисленное множество способов раздвинуть границы возможного в маркетинге. В конечном счете, потенциал, который он имеет, заключается в том, чтобы извлечь данные из функций бэк-офиса и включить их в функции фронт-офиса, создавая в целом более оптимизированную организацию.
Организации, желающие 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 усиливающегося неверного понимания, поэтому инвестиции в масштабируемое решение для управления данными и специалистов, которые могут помочь привести ваши данные в порядок, будут иметь решающее значение.
GenAI не следует бояться. Вместо этого лидеры должны быть воодушевлены потенциалом GenAI, позволяющим раскрыть дополнительную ценность их маркетинговых операций.
