Generativ AI kan hjälpa till att rädda varumärken genom hyperpersonliga upplevelser, förhöjd efterfrågan vinner konsumenter

Idag måste ledande företag marknadsföra, planera och prognostisera med extrem precision. Generativ AI kan hjälpa till.

Stora förändringar i dagens konsumentlandskap – inklusive fler köpkanaler, nya vanor och förändrad förmögenhetsfördelning – innebär att konsumentinriktade varumärken bör överväga att ändra sina marknadsförings- och produktstrategier. Genom att utnyttja data, maskinlärning och AI har dessa organisationer möjlighet att bättre känna till varje enskild kund, deras preferenser, vad som motiverar dem att köpa och mer. Enligt Deloittes forskning om personanpassad kundupplevelse sa 69% av konsumenterna att de är mer benägna att köpa från ett varumärke som personanpassar upplevelser. Överväg några nyliga exempel på hur varumärken använder data för att skapa efterfrågan och ge konsumenterna vad de vill ha. Tidigare i år såg vi en viral Valentinsdagskopp skapa en hysteri bland konsumenter som ledde till snabbt slutsålda produkter, en social mediehysteri och masskänslor av FOMO. Nu förutspår experter att detta inte var ett isolerat händelse, utan snarare en glimt av framtiden för vad varumärken kan göra för att expandera produkter och vinster.

På många sätt är detta ett exempel på hur varumärkeslojalitet har utvecklats. Faktorer som inflation och ekonomisk turbulens gör att det inte längre räcker att ha en populär produkt – konsumenterna blir mer krävande och mer villiga att släppa taget om även etablerade varumärken om de inte längre känner sig sedda eller uppskattade av dem, eller om de inte representerar värderingar som är viktiga för dem (t.ex. miljövänliga produkter/företag). Om varumärken vill vinna och behålla konsumenternas utgifter måste de sätta upplevelsen i centrum.

Men en minnesvärd interaktion kan betyda många olika saker beroende på vem som upplever den. Här kommer Generativ AI (GenAI) in. Ny GenAI-teknik kan hjälpa varumärken att inte bara förstå vad deras målgrupp behöver för att känna sig sammanhängande, utan också informera var det finns specifika publiktrender, de platser där de väljer att tillfredsställa dessa behov och hur ofta de gör det. Denna information kan avgöra hur ett varumärke positionerar sig gentemot sin publik. Det finns också några sätt som varumärken behöver tänka på hur de kan använda GenAI-verktyg för att säkerställa att de skapar en holistisk approach för att tillfredsställa sina kunders behov och bygga varaktig lojalitet. De två största faktorerna är målgruppsinriktning/marknadsföring och efterfrågeplanering.

Bli en mästare inom marknadsföring

För att effektivt använda GenAI som marknadsförare måste praktiker först förstå skiftet bort från massinriktning med breda kampanjer till individualiserade mikrokontakter för var och en av sina kunder. Nyckelfaktorer som driver detta skifte och slutligen den ökade personanpassningen inkluderar verkligheten av många “första gånger” på den amerikanska marknaden, inklusive:

• Kvinnor förväntas kontrollera mer förmögenhet än män (från 49% 2019 till 65% 2040)¹
• Den amerikanska befolkningen kommer att innehålla fler personer över 65 år än under 18², och den mest diversifierade generationen i historien är på väg att bli vuxen.³

Denna “Mass to Micro”-ansats, som forskats av Deloittes ConvergeCONSUMER-team, visar att en övergång från mass-, manuell och reaktiv beslutsfattning till en mer dynamisk modell som är kontinuerlig, automatiserad och förutsägbar kan hjälpa varumärken att föra sin marknadsföring och målgruppsinriktning in i framtiden.

Så vad utgör en mikrokontakt? Taktiker för att nå en konsument kan inkludera flera hyperpersonanpassade marknadsföringsstrategier, såsom att ansluta till sociala medier, strömningstjänster, influencers, bloggar och mer. De mest innovativa detaljhandlarna utforskar tillämpningar av benägenhetsmodeller för att hjälpa forma sociala medieintryck och välja den kanal som deras mest önskvärda kunder dras till. Men det är bara mediet – data bakom dessa kontakter är ännu viktigare att få rätt. Insikter som visar vem, var, hur och varför varumärken behöver rikta sig till specifika målgrupper har historiskt sett varit svåra att få, särskilt på sådan liten skala. Men nu gör GenAI det lättare att få den granulära data som behövs.

Genom att använda GenAI för att analysera data om konsumenter kan varumärken rikta sig till mycket nischade målgrupper över plattformar – vilket gör det möjligt för dem att bygga marknadsupplevelser som resoneras nära med den gruppen. Till exempel kan AI berätta för varumärken att Amanda i Indianapolis sannolikt kommer att köpa tre varumärkesyogasatser online på morgonen den 15 mars efter att ha registrerat sig för ett nytt gymmedlemskap. Varumärken kan sedan visa henne en personanpassad annons på nyhetssajten hon läser samt en fitnessrelaterad inlägg från hennes favoritinfluencer.

GenAI omdefinierar också vad det innebär att känna till den befintliga kundbasen. Medan de flesta organisationer tror att de har en vy över de segment de betjänar, använder många enkla vyer av sina kunder baserade på enkla demografiska data. Organisationer som antar GenAI-eran använder en mer nyanserad metod för att gruppera likasinnade kunder genom att blanda deras första partsinformation med tredjepartsignaleringar, benägenhetsmodeller, livstidsvärdesmodeller och avhoppningsmodeller för att skapa en verkligt omfattande kundfil. De bearbetar sedan den berikade kundfilen för att identifiera det faktiska antalet kohorter i data. Fri från begränsningarna av enkla partitioner av ålder, kön eller var de bor, möjliggör maskinlärning för oss att upptäcka de icke-uppenbara sambanden mellan grupper som många skulle betrakta som helt orelaterade. GenAI kommer in i spel när det gäller att förklara dessa kohorter på ett sätt som vi kan förstå efter att de sofistikerade matematiska partitionerna har gjorts. Dessutom tillhandahåller GenAI naturlig språkförklaring av okända trender och insikter inom kohorter, samtidigt som variationer över kohorter på ett sätt som inte ens de bästa marknadsförarna kunde göra ensamma.

GenAI kan skapa 360-graderskontakter för marknadsförare på områden som tidigare var utmanande, och tekniken har stort löfte i detta företag – men att implementera den i verksamheten kommer att kräva långsiktig omvandling. Dessutom kan det ta tid för organisationer att lära sig att även om konceptet bakom “mass-to-micro-ansatsen” ökar komplexiteten, kan det slutligen skapa en mer hands-off-metod för varumärken i kombination med användningen av GenAI. Denna skiftning markerar en avgång från traditionella strategier, och inleder en era av datastyrd, realtidsanpassning.

Planera med precision

GenAIs potential sträcker sig hela vägen, och dess förmåga att lösa problem slutar inte efter marknadsföring och personanpassad målgruppsinriktning. När de hyperpersonanpassade marknadsföringstaktikerna har fungerat sin magi för att väcka varumärkesbuzz, kan GenAI stödja ännu mer genom att hjälpa organisationer att planera efterfrågan och förutsäga hur mycket av varje produkt de kommer att behöva och var – ner till den exakta platsen.

Detta är användbart av flera skäl, ett av dem är att för väsentliga varumärken som förlitar sig på att ha lager i butiker för att hålla jämna steg med konstant konsumentefterfrågan (såsom livsmedels-, mat- och konsumentvarumärken), kan dessa verktyg hjälpa dem att förutsäga och anpassa sig under stora leverantörskedjeförstöringar. Ett annat skäl är att för varumärken vars produkter är icke-väsentliga, kan denna data hjälpa till att förutsäga efterfrågan från en makro- och mikronivå – vilket kan informera lagerstrategi.

Ett strategiskt resultat kan vara att GenAI analyserar data och föreslår att man medvetet håller låga lager i hög efterfrågan på marknader för att öka intresset. På detta sätt, om det finns ett begränsat lager som är mindre än varumärkets målgrupp i vissa marknader, känner konsumenterna som fick produkten att de är en del av en speciell varumärkesupplevelse. Detta är ett utmärkt exempel på hur GenAI är ett kraftfullt verktyg som marknadsförare kan ha i sina bakfickor, inte bara för att finslipa kreativa lösningar, utan också för att väcka dem på icke-traditionella sätt.

GenAIs potential upptäcks fortfarande

GenAI är fortfarande i sin linda, men vi har redan upptäckt hundratals sätt att använda den för att finslipa processer inom alla typer av branscher. Men det finns fortfarande mycket att lära.

Medan vi redan vet att den kan hjälpa organisationer att förstå konsumenter och deras interna processer bättre, finns det otaliga sätt som den kommer att utmana vad som är möjligt inom marknadsföring. Slutligen är den potential den har att ta data från bakkontoret och inkorporera den i frontkontoret, vilket gör organisationen mer strömlinjeformad.

Organisationer som vill komma igång med att använda GenAI bör först säkerställa att de har en tydlig vy över kvaliteten och styrningen av sin data. Utan denna starka grund finns en större risk för exponentiellt förstärkta dåliga insikter, så investeringar i en skalbar datalösning och proffs som kan hjälpa till att få datan i ordning kommer att vara avgörande.

GenAI bör inte vara något att frukta. Istället bör ledare vara exalterade över GenAIs potential att låsa upp ytterligare värde i sina marknadsföringsoperationer.