Oluşturucu AI, Hiper-Kişiselleştirilmiş Deneyimler ve Artan Talep ile Markaları KURTARABİLİR

Bugün lider şirketlerin, pazarlama, planlama ve tahmin yapma konusunda aşırı hassasiyetle hareket etmeleri gerekiyor. Oluşturucu AI yardımcı olabilir.

Bugün tüketicilerin yaşadığı manzara – daha fazla satın alma kanalları, yeni alışkanlıklar ve değişen zenginlik dağılımı dahil – tüketiciye yönelik markaların pazarlama ve ürün stratejilerini değiştirmeleri gerektiğini gösteriyor. Verileri, makine öğrenimi ve AI’ı kullanarak bu organizasyonlar, her bir müşterisini, onların tercihlerini, hoşlanmadıklarını, satın alma kararlarını neyin etkilediğini ve daha fazlasını daha iyi anlamak için bir fırsat elde ediyorlar. Deloitte’in kişiselleştirilmiş CX araştırmasına göre, tüketicilerin %69’u, kişiselleştirilmiş deneyimler sunan markalardan satın alma ihtimallerinin daha yüksek olduğunu söyledi. Son zamanlardaki bazı örnekleri düşünün, markaların veri kullanarak talep yaratması ve tüketicilere istediklerini vermesi. Bu yılın başlarında, Sevgililer Günü için yaratılan bir bardak, tüketiciler arasında bir çılgınlık yaratarak nhanh bir şekilde satılan ürünler, sosyal medya çılgınlığı ve kitlesel FOMO hissi yarattı. Şimdi, uzmanlar bunun sadece bir孤 olay değil, markaların ürünlerini ve karlarını genişletmek için neler yapabileceğinin bir göstergesi olduğunu öngörüyor.

Birçok yönden, bu, marka bağlılığının nasıl evrimleştiğinin bir örneğidir. Enflasyon ve ekonomik dalgalanma gibi faktörler, sadece popüler bir ürünün yeterli olmasını sağlamıyor – tüketiciler daha seçici hale geliyor ve onları görmeyen veya değer vermeyen markalardan, veya önemli buldukları değerleri yansıtmayan markalardan vazgeçmeye daha istekli hale geliyorlar (örneğin, çevre dostu ürünler/şirketler). Markaların tüketici harcamalarını kazanmak ve korumak istiyorsa, deneyimlerin merkezine koymaları gerekiyor.

Ancak, unutulmaz bir etkileşim, kimin yaşadığının bağlı olarak birçok farklı şey anlamına gelebilir. İşte burada Oluşturucu AI (GenAI) devreye giriyor. Yeni GenAI teknolojisi, markalara sadece hedef kitlesinin bağlı hissetmesi için neye ihtiyaç duyduğunu anlamalarına yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda nerede belirli kitle eğilimleri olduğunu, bu ihtiyaçlarını nerede karşıladıklarını ve ne sıklıkla gittiğini de bildirir. Bu bilgi, bir markanın kitlesine nasıl konumlandırıldığını belirleyebilir. Markaların, kitlelerinin ihtiyaçlarını karşılamak ve kalıcı bağlılık oluşturmak için GenAI araçlarını nasıl kullanacaklarını düşünmeleri gereken birkaç yol vardır. İki büyük faktör, hedefleme/pazarlama ve talep planlamasıdır.

Usta pazarlamacı olun

GenAI’ı etkili bir şekilde kullanmak için, uygulayıcıların önce, geniş kampanyalarla kitle hedeflemesinden her müşterisi için bireyselleştirilmiş mikro noktalarına geçişin farkında olmaları gerekiyor. Bu değişimi ve sonunda kişiselleştirme artışını sürdüren ana faktörler arasında şunlar yer alıyor:

• Kadınların 2019’da %49 olan zenginlik kontrolünden 2040’ta %65’e çıkması¹
• Amerika Birleşik Devletleri nüfusunun 18 yaşından küçük insanlardan daha fazla 65 yaş ve üstü insanı içermesi² ve tarihin en çeşitli neslinin yetişkinliğe ulaşması³

Deloitte’in ConvergeCONSUMER ekibinin araştırmasıyla ortaya çıkan bu “Kütle’den Mikro’ya” yaklaşımı, manuel ve reaktif karar vermeye dayalı geleneksel bir modele kıyasla, sürekli, otomatik ve öngörülebilir bir modele geçmenin, markaların pazarlama ve hedefleme stratejilerini geleceğe taşıyabileceğini gösteriyor.

Peki, bir mikro nokta nedir? Tüketicilere ulaşmak için several hiper-kişiselleştirilmiş pazarlama stratejileri uygulanabilir, Bunlar arasında sosyal medya, akış hizmetleri, etkileyiciler, bloglar ve daha fazlası yer alıyor. En yenilikçi perakendeciler, sosyal medya izlenimlerini şekillendirmek ve en arzulanan müşterilerinin çekildiği kanalı seçmek için eğilim modellerinin uygulamalarını keşfediyorlar. Ancak bu, sadece medium – bu noktaların arkasındaki veri çok daha kritik.
GenAI, markalara, platformlar genelinde çok dar kitle üyelerine ulaşmalarını sağlayarak, bu gruba yakın bir şekilde rezonans gösteren pazarlama deneyimleri oluşturmalarına yardımcı olabilir. Örneğin, AI, Indianapolis’teki Amanda’nın 15 Mart Cuma günü yeni bir spor salonu üyeliği aldıktan sonra, üç marka yoga setini online olarak satın alması ihtimalinin yüksek olduğunu söyleyebilir. Markalar daha sonra, Amanda’ya okuduğu haber sitesinde kişiselleştirilmiş bir reklam ve favori sosyal medya etkileyicisinin bir fitness ile ilgili gönderisi sunabilir.

GenAI, ayrıca mevcut müşteri tabanınızı tanımak anlamına gelen şeyi yeniden tanımlıyor. Çoğu organizasyon, hizmet verdikleri segmentlere dair bir görüşe sahip olduğunu düşünse de, çoğu basit demografik veriler temelinde müşterileri hakkında basitleştirilmiş bir görüşe sahiptir. GenAI dönemine geçen organizasyonlar, birinci taraf bilgilerini, üçüncü taraf sinyalleri, eğilim modelleri, yaşam boyu değer modelleri ve terk modelleri ile birleştirerek真正 bir müşteri dosyası oluşturmak için daha nüanslı bir yol kullanıyorlar. Sonra bu zenginleştirilmiş müşteri dosyasını işleyerek, verilerin içindeki gerçek kohort sayısını belirleyebiliyorlar. Basit partitionlardan, yaş, cinsiyet veya nerede yaşadıklarından kurtulmak, makine öğreniminin, birçok kişinin tamamen farklı olarak düşündüğü gruplar arasındaki non-obvious bağlantıları keşfetmesini sağlıyor. GenAI, bu kohortları bizim anlayabileceğimiz terimlerle açıklamaya yardımcı oluyor ve kohortlar arasındaki varyasyonları, hatta en iyi niyetli insan pazarlamacılarının yapamayacağı bir şekilde vurguluyor.

GenAI, pazarlamacılar için zorlu alanlarda 360 derecelik noktalar oluşturabilir ve bu teknoloji bu iş için büyük bir umut vaat ediyor – ancak operasyonlara entegre edilmesi uzun vadeli bir dönüşüm gerektirecek. Ayrıca, organizasyonların, “kütle’den mikro’ya” yaklaşımının complexity artırdığını, ancak sonunda markalar için daha az elleçleme yöntemi yaratabileceğini öğrenmeleri zaman alabilir. Bu değişiklik, geleneksel stratejilerden uzaklaşmayı, veri odaklı, gerçek zamanlı adaptasyona doğru bir geçişi işaret ediyor.

Hassasiyetle planlayın

GenAI’ın potansiyeli, tam bir pazarlama funnelını kapsıyor ve sorun çözme yeteneği, pazarlama ve kişiselleştirilmiş hedeflemeyle sınırlı değil. Hiper-kişiselleştirilmiş pazarlama taktikleri marka heyecanını uyandırdıktan sonra, GenAI, organizasyonlara, her ürünün ne kadarına ve nerede ihtiyaç duyulacağını tahmin etmelerine ve planlamalarına yardımcı olarak daha da fazla destek olabilir.

Bu, birkaç nedenden dolayı faydalıdır. Birincisi, sürekli tüketici talebiyle başa çıkmak için mağazalarda stok bulundurmak zorunda olan temel markalar (gıda, CPG markaları gibi) için, bu araçlar, büyük arz zinciri kesintileri sırasında tahmin etmelerine ve yönlerini değiştirmelerine yardımcı olabilir. İkincisi, ürünleri olmayan markalar için, bu veri, talebi makro ve mikro düzeyde tahmin etmelerine ve envanter stratejilerini bilgilendirmelerine yardımcı olabilir.

Stratejik bir sonuç, GenAI’ın verilerini analiz etmesi ve yüksek talep gören piyasalarda kasıtlı olarak stoku düşük tutmasını önermesi olabilir. Bu şekilde, belirli piyasalardaki belirli bir markanın ürününün, o piyasalardaki müşteri tabanından daha düşük olması durumunda, o ürünü alan tüketiciler, özel bir marka deneyimi yaşadıklarını hissedebilirler. Bu, GenAI’ın, sadece yaratıcı çözümleri iyileştirmek için değil, aynı zamanda geleneksel olmayan yollarla onları tetiklemek için de güçlü bir araç olduğunun harika bir örneğidir.

GenAI’ın potansiyeli hala keşfediliyor

GenAI hala bebeklik döneminde, ancak sudah yüzlerce şekilde kullanabileceğimiz yolları keşfettik. Ancak, masih çok şey öğrenilecek.

Şimdi bile, organizasyonların tüketicileri ve kendi iç süreçlerini daha iyi anlamalarına yardımcı olabileceğini biliyoruz, ancak pazarlamada mümkün olanın sınırlarını zorlayacak sayısız yol var. Sonunda, taşıdığı potansiyel, back-office fonksiyonlarından verileri front-office fonksiyonlarına entegre ederek, daha akıcı bir organizasyon oluşturmaktır.

GenAI’ı kullanmaya başlayan organizasyonlar, önce veri kalitesi ve yönetimine dair net bir görüşe sahip olmalılar. Bu güçlü temel olmadan, kötü içgörülerin üssel olarak artması riski daha yüksek, bu nedenle, ölçeklenebilir bir veri yönetimi çözümü ve verilerinizi düzenlemenize yardımcı olacak profesyonellere yatırım yapmak kritik olacaktır.

GenAI’dan korkulmamalı. Bunun yerine, liderler, pazarlama operasyonlarında ek değer kilitleme potansiyeli nedeniyle GenAI’a karşı heyecanlanmalılar.