Wydanie ChatGPT w listopadzie ubiegłego roku wywołało lawinę opowieści o tym, jak sztuczna inteligencja zmienia i nadal będzie zmieniać sposób, w jaki pracujemy. Z marketingowego punktu widzenia ekscytujące było obserwowanie ciekawości i kreatywności inspirowanych możliwościami sztucznej inteligencji w całej relacji z klientem.

Pod wieloma względami eksplozja sztucznej inteligencji jest dobrze zaplanowana, ponieważ rok 2023 został w dużej mierze określony przez potrzebę ustanowienia rentownej ekonomii jednostek i skupienie się na przedsiębiorstwach napędzających większą efektywność w pozyskiwaniu i utrzymywaniu klientów. Według niedawnego badania KPMG „firmy inwestujące w sztuczną inteligencję osiągają średnio 15% wzrost wydajności w realizowanych projektach”, a Gartner przewiduje, że „do 2025 r. operacji od produkcji do bardziej strategicznych działań”.

Ponieważ każdego dnia pojawiają się nowe narzędzia, marketerzy mogą być przytłoczeni mnóstwem opcji i sposobów ich oceny. Jako liderzy zarządzania marką, marketerzy muszą zachować szczególną ostrożność podczas eksperymentowania z AI, wiedząc, jakie długoterminowe i kosztowne szkody mogą wyniknąć z nieudanego eksperymentu AI.

Marketing Technology News: Wywiad MarTech z Toddem Hallettem, starszym wiceprezesem ds. strategii GTM w Dataiku

Mając tak wiele do rozważenia, oto cztery sposoby myślenia o tym, jak sztuczna inteligencja wpłynie na cykl życia klienta:

1. Różnicowanie dzięki dużym zbiorom danych

Zanim marketerzy zaczną korzystać z narzędzi AI, ważne jest, aby zrozumieć, że punktem wyjścia i wartością każdego narzędzia AI jest jego podstawowe źródło danych. Sztuczna inteligencja wymaga dużych ilości danych do informowania i powtarzania procesu uczenia się. Z tego powodu wiele dzisiejszych narzędzi będzie bazować na jednym z największych i najbardziej dostępnych źródeł – danych z możliwością przeszukiwania dostępnych w sieci. Dostęp do tak solidnego źródła danych z pewnością przyczynił się do szybkiego rozwoju narzędzi AI.

Pamiętaj jednak, że dane, które można przeszukiwać, mają kilka ograniczeń. Po pierwsze, ponieważ jest powszechnie dostępny, jest faktycznie towarem danych. Nie oferuje żadnego wewnętrznego zróżnicowania. Aby stać się źródłem przewagi konkurencyjnej dla marketera, narzędzia zbudowane na łatwo dostępnych danych będą musiały oferować zróżnicowanie w oparciu o samo programowanie AI – jak szybko i jak dokładnie program może się uczyć i dostosowywać.

Po drugie, w miarę jak sztuczna inteligencja szybko ewoluuje, marketerzy powinni zacząć szukać bazowych źródeł danych o bardziej unikalnych atrybutach. Na przykład będą potrzebować danych korporacyjnych, które rejestrują głębokie relacje (tj. wielokrotne interakcje z danym klientem) lub oferują szeroki wgląd (tj. agregację wielu źródeł wiarygodnych danych) w celu sensownego zrozumienia podróży klienta. Z biegiem czasu zastrzeżone, zagregowane zbiory danych będą ewoluować, obejmując oba te ważne wymiary.

2. Kierowanie zapewnia zarówno władzę, jak i prywatność

Innym sposobem, w jaki marketerzy mogą czerpać korzyści z AI, jest targetowanie przyjazne dla prywatności. W ciągu dwóch lat, odkąd Apple zadziwił świat reklamy swoimi nowymi standardami prywatności, wciąż widzimy nowe i innowacyjne sposoby odtworzenia bardzo pożądanego przepływu informacji, który kiedyś przechodził między platformami reklamowymi a reklamodawcami. Sztuczna inteligencja już teraz odgrywa rolę w wypełnianiu luki pozostawionej przez ATT firmy Apple – od zautomatyzowanej reklamy kontekstowej po modele, które są w coraz większym stopniu zdolne do zbierania dużych ilości anonimowych danych i uczenia się, jak iteracyjnie optymalizować wydajność kampanii. Jest to możliwe w ramach platform, ale także w coraz większym stopniu między platformami, które zapewniają większą dokładność i szybkość w rekomendacjach dotyczących uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Dzięki tym innowacjom moc kierowania z powrotem znalazła się w rękach reklamodawców, przy jednoczesnym podejściu do kwestii prywatności.

3. Przyspieszenie kreatywnej iteracji

Jeśli obecny trend się utrzyma, będziemy świadkami dalszego przyspieszenia migracji z reklamy offline na reklamę cyfrową. Chociaż platformy mediów cyfrowych mogą być wydajne w wyświetlaniu reklam, wymagają one znacznie większej ilości zasobów kreatywnych niż jest to wymagane w przypadku typowej kampanii reklamowej w prasie lub telewizji. Najnowsze innowacje w generatywnej sztucznej inteligencji przyczynią się do znacznej wydajności produkcji częstszych i iteracyjnych kreacji w odpowiedzi na uczenie się w czasie rzeczywistym.

Nestle zostało niedawno sprofilowane pod kątem używania niestandardowego rozwiązania AI do kierowania ich kreatywnymi zespołami do najbardziej skutecznych koncepcji za pomocą nowego wskaźnika, Creative Quality Score. Korzystając z modelu Marketing Mix firmy Meta, firma Nestle poinformowała, że ​​reklamy z „wynikiem jakości kreacji powyżej 66% miały o 66% wyższy ROAS”. Chociaż nie w pełni automatyzuje kreatywność, generatywna sztuczna inteligencja może zarówno kierować kreatywnością, jak i automatyzować czasochłonne zadania, takie jak modyfikowanie kreacji w celu spełnienia standardów różnych platform. Dzięki nowym narzędziom do wszystkiego, od pisania tekstów, przez projektowanie graficzne, po tworzenie zdjęć, marki muszą nadal korzystać z ludzkiego nadzoru, aby zapewnić, że kreatywne koncepcje naprawdę budują markę. Nadal potrzebni są prawdziwi ludzie, aby odfiltrować rodzaje szkodliwych gaf, które widzieliśmy we wczesnych latach sztucznej inteligencji.

4. Włączanie kultury „obsesyjnej na punkcie klienta”.

Narzędzia obsługi klienta i utrzymywania klientów eksplodują, ponieważ wciąż przybywa dowodów na wpływ doświadczenia klienta na wyniki finansowe. Według badania Salesforce prawie 90% kupujących twierdzi, że doświadczenie oferowane przez firmę ma takie samo znaczenie jak jej produkty lub usługi. Forrester donosi: „Firmy, które zmieniły swoją strategię technologiczną, aby mieć obsesję na punkcie klienta, odnotowują 2,5-krotnie większy wzrost przychodów niż te, które tego nie robią”. To powiedziawszy, zoperacjonalizowanie obsesji na punkcie klientów nie jest łatwe i może być szczególnie trudne dla mniejszych firm. Forrester podaje, że czterem na pięć zespołów brakuje niektórych kluczowych umiejętności, aby odnieść sukces. Wiele z tych umiejętności, takich jak projektowanie, opowiadanie historii i analityka, to obszary, w których sztuczna inteligencja może pomóc wypełnić lukę, przyspieszając produkcję i ulepszając zespoły obsługi klienta, aby zrównoważyć wielkość i zrozumienie niuansów.

Zróżnicowanie, targetowanie, kreatywność związana z marką i obsesja na punkcie klientów to cztery czynniki, które mogą zadecydować o strategii marketingowej lub ją złamać, a ostatecznie mogą zrujnować cały biznes. Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje każdy z tych obszarów w ekscytujący, ale wciąż niesprawdzony sposób. Zastanawiając się, jak wykorzystać sztuczną inteligencję w marketingu cyfrowym i gdzie dokonać najmądrzejszych inwestycji, poszukaj solidnych źródeł danych z bardziej unikalnymi możliwościami atrybucji, narzędzi, które mają najlepszą dokładność targetowania, szybkość uczenia się i zdolność do szybkiej iteracji. Co równie ważne, Twoje narzędzia sztucznej inteligencji muszą mieć funkcję analizy zaangażowania, która pomoże Ci budować pozytywne doświadczenia klientów na każdym etapie ich podróży. Po prostu upewnij się, że wszelkie wybory, których dokonujesz w zakresie sztucznej inteligencji, są zgodne ze standardami Twojej marki – i że nie pozostawiasz kontroli jakości maszynom.

Marketing Technology News: Udowodnienie wartości programów CX: jak mierzyć zwrot z inwestycji