بازاریاب مدرن شبیه به رهبر یک ارکستر بزرگ است که در برابر او، نه نت های موسیقی، که سیلابی بی پایان از داده های مشتری، کانال های ارتباطی متعدد و فناوری های نوظهور قرار گرفته است. هر یک از این عناصر، سازی است با پتانسیل خلق صدایی دلنشین، اما بدون یک رهبری هوشمندانه، نتیجه چیزی جز یک همهمه ناهماهنگ نیست، صدایی که در آن پیام اصلی برند گم می شود. برای دهه ها، بازاریاب ها تلاش کرده اند تا با استفاده از تجربه، شهود و تحلیل های دستی، این ارکستر پیچیده را رهبری کنند، تلاشی قهرمانانه اما به طور فزاینده ای ناکارآمد در برابر حجم و سرعت سرسام آور داده ها.
امروز ما در آستانه یک رنسانس در این هنر قرار داریم. هوش مصنوعی به عنوان چوب رهبری ارکستر جدیدی ظهور کرده است، ابزاری که به رهبر انسان این قدرت را می دهد تا از دل این آشفتگی، یک سمفونی دقیق، شخصی سازی شده و عمیقا تاثیرگذار خلق کند. هوش مصنوعی قرار نیست جایگزین رهبر ارکستر شود، بلکه آمده است تا با برعهده گرفتن محاسبات بی شمار و هماهنگی های پیچیده، به او اجازه دهد تا بر روی آنچه انسان در آن بی رقیب است، تمرکز کند، یعنی استراتژی، خلاقیت و درک روح مخاطب.
از داده های پراکنده تا بینش استراتژیک
سازمان ها بر روی اقیانوسی از داده شناورند، اما بسیاری از آنها از تشنگی در حال مرگ هستند. داده های خام، به خودی خود، فاقد ارزش هستند. چالش بزرگ بازاریابی مدرن، تبدیل این اقیانوس شور به آب شیرین و قابل شرب «بینش» است. رویکردهای سنتی به تحلیل داده، عمدتا توصیفی بودند، آنها به ما می گفتند که در گذشته چه اتفاقی افتاده است. این مانند رانندگی با نگاه کردن مداوم به آینه عقب است. هوش مصنوعی، این پارادایم را به طور کامل دگرگون می کند.
مطلب مرتبط: بازاریابی داده محور چیست و به چه دردی می خورد؟
الگوریتم های یادگیری ماشین، قادرند تا در میان میلیون ها نقطه داده پراکنده، از تاریخچه خرید و رفتار وب سایت گرفته تا تعاملات در شبکه های اجتماعی و داده های متنی، الگوهای پنهانی را شناسایی کنند که از چشم دقیق ترین تحلیلگران انسانی نیز پنهان می ماند. این فراتر از تحلیل توصیفی است، این جهش به سمت تحلیل های پیش بینی کننده (چه چیزی به احتمال زیاد اتفاق خواهد افتاد؟) و تجویزی (براساس این پیش بینی، بهترین اقدام بعدی چیست؟) است. هوش مصنوعی می تواند پیش بینی کند که کدام مشتریان در آستانه ریزش هستند، کدام بخش از مخاطبان بالاترین ارزش طول عمر را خواهند داشت و کدام پیام، در کدام کانال، در چه زمانی، بیشترین تاثیر را بر روی یک فرد خاص خواهد گذاشت. این توانایی، بازاریابی را از یک فعالیت واکنشی و مبتنی بر حدس و گمان، به یک دیسیپلین علمی و آینده نگر تبدیل می کند که می تواند منابع را با دقتی جراحی گونه به موثرترین نقاط اختصاص دهد.
نمونه ای کلاسیک و قدرتمند از این رویکرد را می توان در استراتژی های شرکت خدمات مالی آمریکن اکسپرس مشاهده کرد. این شرکت با دسترسی به حجم عظیمی از داده های تراکنش های مشتریان، از هوش مصنوعی برای فراتر رفتن از تحلیل های ساده جمعیت شناختی بهره می برد. الگوریتم های پیشرفته آنها، الگوهای خرج کردن، ترجیحات سفر، علاقه مندی به برندها و حتی ریتم زندگی هر مشتری را تحلیل می کنند تا یک پروفایل پیش بینی کننده بسیار دقیق از نیازها و خواسته های آینده او بسازند.
در نتیجه، به جای ارسال یک پیشنهاد عمومی و یکسان برای همه، سیستم می تواند به طور خودکار تشخیص دهد که یک مشتری خاص، به یک پیشنهاد بازگشت نقدی برای خرید از فروشگاه های خواربارفروشی واکنش بهتری نشان می دهد، در حالی که مشتری دیگر، با دریافت امتیازهای بیشتر برای رزرو هتل های لوکس، ترغیب خواهد شد.
این سطح از دقت، نه تنها نرخ پاسخ به کمپین ها را به طور چشمگیری افزایش می دهد، بلکه مهمتر از آن، یک حس درک شدن و قدردانی را در مشتری ایجاد می کند که به وفاداری عمیق و پایدار منجر می شود. این یک مثال کامل از تبدیل داده های خام به بینشی است که به طور مستقیم به نتایج تجاری و تقویت رابطه با مشتری ترجمه می شود.
خلق یک میلیون واقعیت فردی
مفهوم شخصی سازی برای سال ها در بازاریابی مورد بحث بوده است، اما در عمل، اغلب به اقداماتی سطحی مانند قرار دادن نام کوچک مشتری در ابتدای یک ایمیل انبوه محدود می شد. این رویکرد، مانند این است که یک بازیگر، نام یک نفر از میان هزاران تماشاچی را فریاد بزند. هوش مصنوعی، این نمایش سطحی را به یک گفتوگوی خصوصی و دو نفره با هر یک از اعضای مخاطب تبدیل می کند. این فناوری به برندها این قدرت را می دهد که از بخش بندی (تقسیم بازار به گروه های بزرگ) فراتر رفته و به بازار یک نفره (Market of One) دست یابند، جایی که هر مشتری یک تجربه کاملا منحصربهفرد و متناسب با نیازها، رفتارها و موقعیت لحظه ای خود دریافت می کند.
یک موتور شخصی سازی مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند به طور آنی، محتوای یک وب سایت، ترتیب نمایش محصولات در یک اپلیکیشن موبایل، پیشنهادات ارائه شده در یک کمپین ایمیلی و حتی تصاویر به کار رفته در یک تبلیغ دیجیتال را براساس داده های لحظه ای یک کاربر خاص تغییر دهد. این یعنی خلق یک میلیون واقعیت متفاوت و بهینه شده، به صورت همزمان. این سطح از انطباق پذیری در مقیاس انبوه، بدون توانایی محاسباتی هوش مصنوعی، مطلقا غیرممکن است.
استارباکس، از طریق اپلیکیشن موبایل و برنامه وفاداری بسیار موفق خود، این مفهوم را به شکلی استادانه پیاده سازی کرده است. در پشت صحنه این اپلیکیشن، یک موتور هوش مصنوعی قدرتمند به نام دیپ برو (Deep Brew) قرار دارد که صدها میلیون تراکنش را تحلیل می کند تا عادات خرید، نوشیدنی های مورد علاقه، زمان های مراجعه و حتی میزان حساسیت به قیمت هر مشتری را درک کند.
نتیجه این تحلیل، یک جریان بی پایان از پیشنهادات و چالش های کاملا شخصی سازی شده است. یک کاربر ممکن است پیشنهادی برای خرید یک صبحانه جدید با تخفیف دریافت کند، زیرا سیستم تشخیص داده است که او معمولا صبح ها به شعبه مراجعه می کند، در حالی که کاربر دیگر، تشویق می شود تا یک نوشیدنی عصرانه جدید را امتحان کند تا ستاره های جایزه بیشتری کسب نماید. این رویکرد، فراتر از یک سیستم تخفیف ساده است، این یک سیستم بازی وار سازی شده و به شدت شخصی است که هر کاربر را در یک سفر منحصر به فرد با برند قرار می دهد. این استراتژی نه تنها باعث افزایش تکرار خرید و میانگین مبلغ هر تراکنش می شود، بلکه اپلیکیشن استارباکس را به بخشی جدایی ناپذیر و سرگرم کننده از زندگی روزمره میلیون ها نفر تبدیل کرده است، که اوج شخصی سازی در مقیاس انبوه است.
استودیوی خلاقیت بیپایان
یکی از بزرگ ترین سوءتفاهم ها در مورد هوش مصنوعی ترس از جایگزینی خلاقیت انسانی توسط ماشین است. این دیدگاه، هوش مصنوعی را به عنوان یک رقیب می بیند، در حالی که پتانسیل واقعی آن در ایفای نقش به عنوان یک «همکار خلاق» است. هوش مصنوعی مولد، ابزاری است که می تواند تیم های بازاریابی را از انجام وظایف خلاقانه اما تکراری و وقتگیر رها کرده و به آنها اجازه دهد تا بر روی استراتژی و ایده پردازی در سطح کلان تمرکز کنند. تصور کنید یک سیستم هوش مصنوعی بتواند صدها نسخه متفاوت از یک متن تبلیغاتی برای تست A/B بنویسد، یک تصویر را در ده ها اندازه مختلف برای پلتفرم های اجتماعی گوناگون بهینه کند یا براساس یک متن توصیفی، پیش نویس های بصری متعددی برای یک کمپین جدید خلق نماید.
مطلب مرتبط: کاربردهای هوش مصنوعی در بازاریابی
این فناوری، فرآیند خلاقیت را تسریع و دموکراتیک می کند. بازاریاب ها می توانند ایده های بیشتری را با هزینه و زمان کمتری آزمایش کنند، داده های عملکردی دقیق تری در مورد اینکه کدام عناصر خلاقانه (رنگ ها، کلمات، تصاویر) بیشترین تاثیر را دارند، جمع آوری نمایند و در نهایت، تصمیمات خلاقانه هوشمندانه تری بگیرند. در این مدل، هوش مصنوعی جایگزین طراح یا نویسنده نمی شود، بلکه به آنها ابزارهای قدرتمندتری می دهد تا دیدگاه خود را سریع تر و موثرتر به واقعیت تبدیل کنند.
منابع: