Генеративний AI може допомогти врятувати бренди завдяки гіперперсоналізованим досвідам, підвищенню попиту та перемозі над споживачами

Сьогодні провідні компанії повинні проводити маркетинг, планування та прогнозування з екстремальною точністю. Генеративний AI може допомогти.

Значні зміни в сучасному ландшафті споживачів – включаючи більше каналів покупок, нові звички та зміну розподілу багатства – означають, що бренди, орієнтовані на споживачів, повинні розглянути можливість зміни своєї маркетингової та продуктової стратегії. Використовуючи дані, машинне навчання та AI, ці організації мають можливість краще знати кожного окремого клієнта, його уподобання, неприємності, що мотивує його до покупки, та інше. Згідно з дослідженням Deloitte про персоналізацію CX, 69% споживачів сказали, що вони більш схильні купувати у бренду, який персоналізує досвід. Розгляньте деякі недавні приклади того, як бренди використовують дані для створення попиту та надання споживачам того, чого вони хочуть. На початку цього року ми побачили, як вірусний Валентинський кубок створив ажіотаж серед споживачів, який привів до швидкого продажу продукції, соціальної медійної лихоманки та масових відчуттів FOMO. Тепер експерти передбачають, що це не було просто ізольованою подією, а радше поглядом у майбутнє того, чого бренди можуть досягти для розширення продукції та прибутку.

У багатьох аспектах це є прикладом того, як лояльність бренду еволюціонувала. Фактори, такі як інфляція та економічна турбулентність, роблять просту популярність продукції недостатньою – споживачі стають вибагливішими та більш схильними відмовитися навіть від основних брендів, якщо вони більше не відчувають себе побаченими або оціненими ними, або якщо вони не втілюють цінності, важливі для них (наприклад, екологічно чисті продукти/компанії). Якщо бренди хочуть здобути та зберегти витрати споживачів, їм потрібно поставити досвід на центр.

Однак, пам’ятний взаємодія може означати багато різних речей залежно від того, хто її переживає. Саме тут вступає Генеративний AI (GenAI). Нова технологія GenAI може допомогти брендам не тільки зрозуміти, що їхня цільова аудиторія потребує, щоб відчувати зв’язок, але також інформувати де існуючі конкретні тенденції аудиторії, місця, де вони вибирають задовольняти ці потреби, та як часто вони це роблять. Ця інформація може зробити або зруйнувати те, як бренд позиціонований щодо своєї аудиторії. Є також кілька способів, як бренди повинні подумати про те, як вони можуть використовувати інструменти GenAI, щоб забезпечити створення комплексного підходу для задоволення потреб своєї аудиторії та побудови тривалої лояльності. Два найбільші фактори – це цілування/маркетинг та планування попиту.

Станьте майстром маркетингу

Для ефективного використання GenAI як маркетолог, практикам потрібно спочатку зрозуміти зміщення від масового цілування з широкими кампаніями до індивідуалізованих мікро-контактів для кожного з їхніх клієнтів. Ключові фактори, які сприяють цьому зміщенню та, в кінцевому підсумку, зростанню персоналізації, включають реальність багатьох перших у ринку США, включаючи:

• Жінки будуть контролювати більше багатства, ніж чоловіки (з 49% у 2019 році до 65% до 2040 року)¹
• Населення США буде включати більше людей старше 65 років, ніж молодше 18 років,² і найбільш різноманітна генерація в історії наближається до віку.

Цей “Мас до мікро” підхід, досліджений командою ConvergeCONSUMER Deloitte, показує, що відхід від масового, ручного та реактивного прийняття рішень до більш динамічної моделі, яка є безперервною, автоматизованою та прогнозною, може допомогти привести маркетингові та цілувальні стратегії брендів у майбутнє.

Так, що становить мікро-контакт? Тактика досягнення споживача може включати кілька гіперперсоналізованих маркетингових стратегій, таких як зв’язок через соціальні медіа, потокові сервіси, інфлюенсерів, блоги та інше. Найбільш інноваційні рітейлери досліджують застосування моделей схильності, щоб допомогти сформувати враження соціальних медіа та вибрати канал, до якого їхні найбільш бажані клієнти схильні. Але це тільки засіб – дані за цими контактами ще більш критичні для отримання правильних. Огляди, які показують, хто, де, як та чому бренди повинні цілувати конкретні аудиторії, історично були важкими для отримання, особливо на такому малому рівні. Але тепер GenAI робить отримання цих гранульованих даних значно легшим.

Використовуючи GenAI для аналізу даних про споживачів, бренди можуть цілувати дуже ніішеві члени аудиторії на платформах – дозволяючи їм створювати маркетингові досвіди, які резонують близько з цією групою. Наприклад, AI може сказати брендам, що Аманда в Індіанаполісі, ймовірно, буде купувати три брендові комплекти для йоги онлайн у ранці п’ятниці, 15 березня, після реєстрації в новому спортзалі. Бренди можуть тоді служити їй персоналізованою рекламою на сайті новин, який вона читає, а також пов’язаною з фітнесом публікацією від її улюбленого соціального медійного інфлюенсера.

GenAI також переозначає, що означає знати свою існуючу клієнтську базу. Хоча більшість організацій вважають, що вони мають погляд на сегменти, яких вони служать, багато з них використовують прості погляди на клієнтів на основі простих демографічних даних. Організації, які приймають епоху GenAI, використовують більш нюансований спосіб групування подібних клієнтів шляхом змішування їхньої першої партії інформації з третіми сигналами, моделями схильності, моделями життєвої цінності та моделями виходу, щоб створити真正ньо комплексний клієнтський файл. Вони потім обробляють цей збагачений клієнтський файл, щоб ідентифікувати фактичну кількість когорт у даних. Звільнені від обмежень простих поділів за віком, статтю або місцем проживання, машинне навчання дозволяє нам відкрити неочевидні зв’язки між групами, які багато хто вважає цілком несумісними. GenAI вступає в гру в поясненні цих когорт у термінах, які ми можемо зрозуміти після того, як складні математичні розрахунки розділили їх. Крім того, GenAI забезпечує природно-мовне роз’яснення невідомих тенденцій та оглядів у когортах, підкреслюючи варіації між когортами тим способом, який навіть найкращі маркетологи не могли зробити самостійно.

GenAI може створити 360-градусні контакти для маркетологів у сферах, які раніше були складними, і ця технологія має великий потенціал у цьому бізнесі – але впровадження її в операції буде вимагати довгострокової трансформації. Плюс, це може зайняти час для організацій, щоб зрозуміти, що хоча концепція “мас до мікро-підходу” збільшує складність, вона може в кінцевому підсумку створити більш беззаслонний метод для брендів у поєднанні з використанням GenAI. Цей зміщення означає відхід від традиційних стратегій, що вводить епоху даних, керовану реальністю та адаптивністю.

Плануйте з точністю

Потенціал GenAI охоплює весь маркетинговий трубопровід, і його здатність розв’язувати проблеми не зупиняється після маркетингу та персоналізованого цілування. Як тільки гіперперсоналізовані маркетингові тактики працюють свою магію для створення ажіотажу бренду, GenAI може підтримати ще далі, допомагаючи організаціям планувати попит та прогнозувати, скільки кожного продукту їм потрібно та де – аж до точного місця.

Це корисно по кількох причинам, одна з яких полягає в тому, що для основних брендів, які залежать від наявності продукції в магазинах для задоволення постійного попиту споживачів (наприклад, продуктів харчування, харчових продуктів та товарів широкого вжитку), ці інструменти можуть допомогти їм передбачити та маневрувати під час великих порушень ланцюга поставок. Інша причина полягає в тому, що для брендів, чиї продукти не є необхідними, ці дані можуть допомогти передбачити попит на макро- та мікро-рівні – допомагаючи інформувати стратегію запасів.

Стратегічний результат може полягати в тому, що GenAI аналізує дані та пропонує свідомо тримати запаси на низькому рівні на ринках з високим попитом, щоб підвищити інтерес. Таким чином, якщо запаси обмежені та менші, ніж база клієнтів бренду на певних ринках, споживачі, які отримали продукт, відчувають себе частиною спеціального бренд-досвіду. Це є прикладом того, як GenAI є потужним інструментом, який маркетологи можуть тримати в своєму арсеналі не тільки для уточнення творчих рішень, але також для їхнього спрацьовування в нетрадиційних способах.

Потенціал GenAI ще відкривається

GenAI ще в своєму дитинстві, але ми вже відкрили сотні способів його використання для уточнення процесів у всіх видах галузей. Але все ще є багато чого можна вивчити.

Хоча ми вже знаємо, що він може допомогти організаціям краще зрозуміти споживачів та свої внутрішні процеси, є безліч способів, як він буде розширять межі того, що можливе в маркетингу. У кінцевому підсумку, потенціал, який він містить, полягає в тому, щоб вивести дані з функцій заднього офісу та включити їх у функції переднього офісу, інженеруючи загалом більш оптимізовану організацію.

Організації, які хочуть розпочати використання GenAI, повинні спочатку переконатися, що вони мають чітке уявлення про якість та управління своїми даними. Без цієї сильної основи існує більший ризик експоненціально посилювання поганих оглядів, тому інвестиції в масштабоване рішення управління даними та професіоналів, які можуть допомогти впорядкувати ваші дані, будуть критично важливими.

GenAI не повинен бути тим, чого треба боятися. Натомість лідери повинні бути схвильовані потенціалом GenAI для розблокування додаткової цінності в своїх маркетингових операціях.