هوش مصنوعی در بازاریابی: یک همکار استراتژیک

هوش مصنوعی دیگر یک واژه علمی- تخیلی در فیلم های هالیوودی نیست. این یک واقعیت حاضر و قدرتمند در اتاق های هیأت مدیره، جلسات بازاریابی و کدهای نرم افزاری است که آینده کسب و کارها را شکل می دهد. وعده آن بسیار فریبنده است: توانایی تحلیل حجم عظیمی از داده در یک چشم به هم زدن، شخصی سازی تجربه هر مشتری به صورت منحصربه فرد و پیش بینی روندهای آینده بازار با دقتی فراتر از توان انسان.

این وعده ها باعث شده تا بسیاری از شرکت ها با شتاب به سمت سرمایه گذاری های سنگین در زمینه هوش مصنوعی هجوم ببرند، مبادا از این قطار سریع السیر جا بمانند. آنها به دنبال خرید یک راه حل جادویی هستند؛ یک جعبه سیاه که داده های خام را از یک طرف دریافت کند و از طرف دیگر، مشتریان وفادار و سود بیشتر تحویل دهد.

اما واقعیت در میدان عمل داستان دیگری را روایت می کند. بسیاری از این پروژه های پر زرق و برق، به نتایج مورد انتظار نمی رسند. آنها به یک رویای پرهزینه تبدیل می شوند که جز سردرگمی و ناامیدی، ثمر دیگری ندارند. مشکل کجاست؟ مشکل در خود هوش مصنوعی نیست. چالش اصلی در درک این نکته است که هوش مصنوعی یک ابزار است، نه یک جادوگر. مانند هر ابزار قدرتمند دیگری، استفاده از آن نیازمند استراتژی، مهارت و مهمتر از همه، درک عمیق از محدودیت های انسانی و سازمانی است.

موتور هوش مصنوعی با چه سوختی کار می کند؟

تصور کنید یک خودروی فراری آخرین مدل خریده اید، اما سعی دارید آن را با بنزین بی کیفیت و ناخالص روشن کنید. چه اتفاقی می افتد؟ نه تنها آن خودرو با تمام قدرت خود حرکت نخواهد کرد، بلکه به احتمال زیاد به موتور گران قیمت آن آسیب جدی وارد خواهد شد. در دنیای هوش مصنوعی، داده حکم همان سوخت را دارد.

مطلب مرتبط: هوش مصنوعی در صنعت بازاریابی: مروری بر مزایا و معایب

بزرگ ترین و اولین چالش شرکت ها در پیاده سازی هوش مصنوعی کیفیت و یکپارچگی داده های شان است. الگوریتم های هوش مصنوعی گرسنه داده هستند. آنها برای یادگیری و هوشمندتر شدن، به حجم عظیمی از داده های تمیز، دقیق و ساختاریافته نیاز دارند، اما وضعیت داده ها در بسیاری از سازمان ها، شبیه به یک انبار شلوغ و به هم ریخته است. اطلاعات مشتریان در بخش های مختلف (فروش، بازاریابی، خدمات پس از فروش) پراکنده و ناسازگار است. داده ها قدیمی، ناقص یا پر از خطا هستند.

تزریق چنین داده هایی به یک سیستم هوش مصنوعی به یک نتیجه فاجعه بار منجر می شود: الگوریتم، الگوهای اشتباهی را یاد می گیرد و تصمیمات نادرستی را پیشنهاد می دهد. به این اصل در علم کامپیوتر «آشغال ورودی، آشغال خروجی» می گویند. موفقیت نتفلیکس در سیستم پیشنهاد فیلمش، به خاطر الگوریتم برترش نیست؛ بلکه به خاطر اقیانوس بی کرانی از داده های باکیفیت است که هر روز از رفتار میلیاردها کاربر جمع آوری می کند. بنابراین، قبل از خرید یک سیستم هوش مصنوعی گران قیمت، اولین و مهمترین سرمایه گذاری باید بر روی ساختن یک «فرهنگ داده» و یکپارچه سازی منابع اطلاعاتی سازمان باشد.

وقتی نمی دانید چرا نمی توانید اعتماد کنید!

یکی از بزرگ ترین موانع روانی در پذیرش هوش مصنوعی، طبیعت «جعبه سیاه» بودن آن است. یک الگوریتم ممکن است پیشنهاد دهد که برای یک کمپین تبلیغاتی، بودجه را به یک کانال کاملا غیرمنتظره اختصاص دهید. وقتی مدیر بازاریابی می پرسد «چرا؟»، پاسخ هوش مصنوعی اغلب مجموعه ای از معادلات پیچیده ریاضی است که برای انسان قابل درک نیست.

این عدم شفافیت، باعث ایجاد بی اعتمادی می شود. مدیران چگونه می توانند براساس توصیه ای که منطق آن را درک نمی کنند، تصمیمات استراتژیک و پرهزینه بگیرند؟ این ترس کاملا طبیعی و بجاست. راه حل، تبدیل شدن همه به دانشمندان داده نیست. راه حل، پرورش یک مهارت کلیدی در تیم های بازاریابی است: تفکر انتقادی. بازاریاب های آینده نباید کاربران منفعل هوش مصنوعی باشند؛ آنها باید بازجوهای هوشمند آن باشند. آنها باید یاد بگیرند که سوالات درستی بپرسند، نتایج را به چالش بکشند و توصیه های هوش مصنوعی را با شهود انسانی و درک عمیق خود از بازار، ترکیب کنند. به جای پذیرش کورکورانه، آنها باید بگویند: «این پیشنهاد جالبی است. بیا چند آزمایش کوچک انجام دهیم تا صحت آن را در دنیای واقعی بسنجیم.» این رویکرد، هوش مصنوعی را از یک پیشگوی مرموز، به یک همکار قابل آزمون تبدیل می کند.

بزرگ ترین چالش هوش مصنوعی: انسان ها!

شما می توانید بهترین پلتفرم هوش مصنوعی جهان را بخرید، اما اگر تیم شما نداند چگونه از آن استفاده کند یا در برابر آن مقاومت کند، آن پلتفرم چیزی بیش از یک نرم افزار گران قیمت نخواهد بود. چالش اصلی در پیاده سازی هوش مصنوعی، یک چالش فنی نیست؛ یک چالش انسانی و فرهنگی است.

اولین مسئله، کمبود استعداد است. شکاف عمیقی میان تعداد متخصصان واقعی هوش مصنوعی و تقاضای بازار وجود دارد، اما مهمتر از آن، نیاز به پرورش «مترجمان» است؛ افرادی که هم زبان کسب وکار و بازاریابی را می فهمند و هم درک کافی از قابلیت ها و محدودیت های هوش مصنوعی دارند. این افراد می توانند پلی میان تیم فنی و تیم استراتژی ایجاد کنند.

مطلب مرتبط: کاربردهای هوش مصنوعی در بازاریابی

دومین مسئله، مقاومت فرهنگی است. بسیاری از کارمندان، هوش مصنوعی را به چشم یک رقیب می بینند که قرار است شغل آنها را تصاحب کند. این ترس، جلوی هرگونه همکاری و پذیرش را می گیرد. وظیفه رهبران سازمان این است که این روایت را تغییر دهند. آنها باید نشان دهند که هوش مصنوعی قرار نیست جایگزین تفکر استراتژیک، خلاقیت یا همدلی انسانی شود. بلکه آمده تا انسان ها را از کارهای تکراری و وقت گیر رها کند و به آنها فرصت دهد تا بر روی وظایفی که واقعا به هوش انسانی نیاز دارد، تمرکز کنند. استراتژی گوگل در استفاده از هوش مصنوعی برای تولید محتوا همین است: هوش مصنوعی می تواند پیش نویس های اولیه یا ایده هایی را تولید کند، اما این نویسنده انسانی است که به آن روح، داستان و عمق می بخشد.

آیا این سرمایه گذاری واقعا به صرفه است؟

در نهایت، هر تصمیمی در کسب وکار باید به این سوال پاسخ دهد: بازگشت سرمایه آن چقدر است؟ اندازه گیری بازگشت سرمایه پروژه های هوش مصنوعی می تواند بسیار پیچیده باشد. تاثیر آن همیشه به صورت یک خط مستقیم روی نمودار فروش ظاهر نمی شود.

فرض کنید یک بانک از هوش مصنوعی برای شخصی سازی پیام های خود به مشتریان استفاده می کند. تاثیر مستقیم این کار شاید در کوتاه مدت قابل توجه نباشد. اما در بلندمدت، این اقدام می تواند منجر به افزایش رضایت مشتری، کاهش نرخ ریزش و افزایش ارزش طول عمر مشتری شود. اینها معیارهایی هستند که سنجش آنها دشوارتر است، اما ارزش استراتژیک بسیار بیشتری دارند. برای حل این چالش، شرکت ها باید نگاه خود به مقوله بازگشت سرمایه را گسترش دهند. آنها نباید فقط به دنبال افزایش فروش مستقیم باشند. معیارهایی مانند «سرعت عرضه کمپین های جدید»، «کاهش هزینه جذب مشتری» یا «افزایش نرخ تعامل کاربران» نیز می توانند شاخص های قدرتمندی برای سنجش موفقیت یک پروژه هوش مصنوعی باشند.

سخن پایانی

سفر به دنیای هوش مصنوعی در بازاریابی، یک دوی سرعت نیست، بلکه یک ماراتن استراتژیک است. برندهایی که در این ماراتن پیروز می شوند، آنهایی نیستند که کورکورانه بیشترین پول را خرج می کنند. برندگان، سازمان هایی هستند که قبل از هر چیز، بر روی زیرساخت های انسانی و داده ای خود سرمایه گذاری می کنند.

آنها فرهنگ داده محوری را در سراسر سازمان نهادینه می کنند، به تیم های خود تفکر انتقادی را می آموزند و روایتی را ترویج می دهند که در آن، هوش مصنوعی یک همکار قدرتمند برای انسان است، نه یک جایگزین تهدیدآمیز. آنها درک می کنند که هوش مصنوعی یک چکش است و وقتی شما یک چکش قدرتمند در دست دارید، همه چیز شبیه به میخ به نظر می رسد اما هنر واقعی، تشخیص این است که کدام مشکلات واقعا نیازمند ضربه این چکش هستند.

مطلب مرتبط: تغییرات دنیای بازاریابی با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی اینجاست و قرار نیست به جایی برود. سوال کلیدی دیگر این نیست که آیا باید از آن استفاده کنیم یا نه. سوال واقعی این است: آیا ما آماده ایم تا رهبران و همکاران خوبی برای این پدیده قدرتمند و متحول کننده باشیم؟ پاسخ هر سازمان به این سوال، سرنوشت آن را در دهه آینده رقم خواهد زد.

منابع:

https://www.semrush.com