Генеративний ІІ може допомогти врятувати бренди завдяки гіперперсоналізованим досвідам, підвищеному попиту та перемозі над споживачами

Сьогодні лідери ринку повинні проводити маркетинг, планування та прогнозування з крайньою точністю. Генеративний ІІ може допомогти.

Основні зміни в сучасному споживчому ландшафті – включаючи більше каналів покупок, нові звички та зміну розподілу багатства – означають, що бренди, орієнтовані на споживача, повинні розглянути можливість зміни своєї маркетингової та продуктової стратегії. Використовуючи дані, машинне навчання та ІІ, ці організації мають можливість краще знати кожного окремого клієнта, його вподобання, неприємності, що мотивує його до покупки, та інше. За даними дослідження Deloitte про персоналізацію клієнтського досвіду, 69% споживачів сказали, що вони більш схильні купувати у бренду, який персоналізує досвід. Розгляньте кілька недавніх прикладів того, як бренди використовують дані для створення попиту та надання споживачам того, чого вони хочуть. На початку цього року ми бачили, як валентинський кубок створив ажіотаж серед споживачів, який призвів до швидкого продажу продукції, соціальної медійної лихоманки та масової відчуття FOMO. Тепер експерти прогнозують, що це не було просто ізольованим випадком, а радше поглядом у майбутнє того, чого бренди можуть досягти, щоб розширити продукцію та прибуток.

У багатьох аспектах це приклад того, як лояльність бренду еволюціонувала. Фактори, такі як інфляція та економічна турбулентність, роблять просте володіння популярним продуктом недостатнім – споживачі стають вибагливими та більш схильними відмовитися навіть від найвідоміших брендів, якщо вони вже не відчувають себе потрібними чи цінними для них, або якщо вони не втілюють цінностей, важливих для них (наприклад, екологічно чистих продуктів/компаній). Якщо бренди хочуть здобути та утримати споживчі витрати, їм потрібно поставити досвід на центр.

Однак, запам’ятовуючий взаємодія може означати багато різних речей, залежно від того, хто її переживає. Тут Генеративний ІІ (GenAI) вступає у гру. Нова технологія GenAI може допомогти брендам не тільки зрозуміти, що їхня цільова аудиторія потребує, щоб відчувати себе пов’язаною, але також інформувати де є конкретні тенденції аудиторії, місця, де вони вибирають задовольняти свої потреби, та як часто вони це роблять. Ця інформація може зробити або зруйнувати те, як бренд позиціонує себе перед аудиторією. Є також кілька способів, як бренди повинні подумати про те, як вони можуть використовувати інструменти GenAI, щоб створити цілісний підхід до задоволення потреб своєї аудиторії та будівництва тривалої лояльності. Два найбільші фактори – це цільова маркетингова кампанія та планування попиту.

Станьте майстром маркетингу

Щоб ефективно використовувати GenAI як маркетолог, практики повинні спочатку зрозуміти зміну від масової цільової аудиторії з широкими кампаніями до індивідуалізованих мікро-контактів для кожного зі своїх клієнтів. Ключові фактори, які сприяють цій зміні та, в кінцевому підсумку, зростанню персоналізації, включають реальність багатьох першостей на 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 18², і найбільш різноманітна генерація в історії наближається до віку.

Цей “Маса до мікро” підхід, досліджений командою ConvergeCONSUMER Deloitte, показує, що відхід від масової, ручної та реактивної системи прийняття рішень до більш динамічної моделі, яка є безперервною, автоматизованою та передбачуваною, може допомогти брендам привести свої маркетингові та цільові стратегії у майбутнє.

Що складає мікро-контакт? Тактика досягнення споживача може включати кілька гіперперсоналізованих маркетингових стратегій, таких як підключення через соціальні медіа, сервіси потокового мовлення, інфлюенсерів, блоги та інше. Найбільш інноваційні рітейлери досліджують застосування моделей схильності, щоб допомогти сформувати враження від соціальних медіа та вибрати канал, до якого їхні найбільш бажані клієнти звертаються. Але це тільки засіб – дані за цими контактами ще більш критичні для отримання правильного результату. Інсайти, які показують, хто, де, як і чому бренди повинні націлюватися на конкретні аудиторії, історично були складними для отримання, особливо на такому малому рівні. Але тепер GenAI робить отримання цих детальних даних значно легшим.

Використовуючи GenAI для аналізу даних про споживачів, бренди можуть націлюватися на дуже вузькі групи аудиторії на платформах – дозволяючи їм створювати маркетингові досвіди, які резонують близько з цією групою. Наприклад, ІІ може сказати брендам, що Аманда в Індіанаполісі, ймовірно, купить три набори для йоги онлайн у ранкові години п’ятниці, 15 березня, після реєстрації на нову членство в 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 переосмислює те, що означає знати свою існуючу клієнтську базу. Хоча більшість організацій вважають, що мають уявлення про сегменти, яких вони служать, багато з них використовують спрощені погляди на своїх клієнтів на основі простих демографічних даних. Організації, які приймають епоху GenAI, використовують більш нюансований спосіб групування клієнтів з подібними поглядами, поєднуючи свою першу партійну інформацію з третіми сторонами, моделями схильності, моделями життєвої цінності та моделями виходу, щоб створити真正у комплексну клієнтську базу даних. Потім вони обробляють цю збагачену клієнтську базу даних, щоб ідентифікувати фактичну кількість когорт у даних. Визволені від обмежень спрощених поділів за віком, статтю чи місцем проживання, машинне навчання дозволяє нам відкрити неочевидні зв’язки між групами, яких багато хто вважає зовсім не пов’язаними. GenAI вступає у гру, пояснюючи ці когорти у термінах, які ми можемо зрозуміти після того, як складні математичні розрахунки розділили їх. Крім того, GenAI забезпечує природну мовну роз’яснення невідомих тенденцій та інсайтів у когортах, підкреслюючи варіації між когортами таким чином, який навіть найкращі маркетологи-люди 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 цій галузі – але впровадження її у операції буде вимагати довгострокової трансформації. Крім того, можливо, що організаціям буде потрібно часу, щоб зрозуміти, що хоча концепція “маси до мікро” збільшує складність, вона може в кінцевому підсумку створити більш безручний метод для брендів у поєднанні з використанням GenAI. Ця зміна означає відхід від традиційних стратегій, що означає початок епохи даних, реального часу та адаптивності.

Плануйте з точністю

Потенціал GenAI охоплює весь маркетинговий канал, і його здатність розв’язувати проблеми не зупиняється після маркетингу та персоналізованої націленості. Як тільки гіперперсоналізовані маркетингові тактики працюють своїми чарами, щоб створити бренд-базар, GenAI може підтримувати ще далі, допомагаючи організаціям планувати попит та прогнозувати, скільки кожного продукту їм потрібно та де – аж до точного місця.

Це корисно з кількох причин, одна з яких полягає в тому, що для основних брендів, які залежать від наявності запасів у магазинах, щоб задовольнити постійний попит споживачів (як продукти харчування, продукти харчування та товари широкого вжитку), ці інструменти можуть допомогти їм передбачити та змінити під час великих порушень ланцюга поставок. Інша причина полягає в тому, що для брендів, продукти яких не є життєво необхідними, ці дані можуть допомогти передбачити попит на макро- та мікро-рівні – що допоможе сформувати 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 збільшити інтерес. Таким чином, якщо є обмежений запас, який менший за базу аудиторії бренду на певних ринках, споживачі, які отримали продукт, відчувають себе частиною особливого бренд-досвіду. Це чудовий приклад того, як GenAI є потужним інструментом, який маркетологи можуть тримати у своєму арсеналі не тільки для уточнення творчих рішень, але також для їхнього запуску в нетрадиційних способах.

Потенціал GenAI ще відкритий

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 відкрити.

Хоча ми вже знаємо, що він може допомогти організаціям зрозуміти споживачів та свої внутрішні процеси краще, є нескінченні способи, якими він може розширити межі того, що можливо 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, інжиніринг загалом більш структурованої організації.

Організації, які хочуть почати використовувати GenAI, повинні спочатку переконатися, що вони мають чітке уявлення про якість та управління своїми даними. Без цієї сильної основи існує більший ризик експоненційно посилювати погані інсайти, тому інвестиції в масштабоване рішення управління даними та професіоналів, які можуть допомогти впорядкувати дані, будуть критично важливими.

GenAI не повинно бути чимось, чого треба боятися. Натомість, лідери повинні бути схвильовані потенціалом GenAI для відкриття додаткової цінності у своїх маркетингових операціях.