كشفت دراسة حديثة أن مديري التسويق في جميع أنحاء العالم متفائلون وواثقون بشأن قدرة GenAI المستقبلية على تعزيز الإنتاجية وخلق ميزة تنافسية. سبعون في المائة يستخدمون GenAI بالفعل و19 في المائة يختبرونه. والمجالات الرئيسية التي يستكشفونها هي التخصيص (67%)، وإنشاء المحتوى (49%)، وتجزئة السوق (41%).
ومع ذلك، بالنسبة للعديد من العلامات التجارية الاستهلاكية، فإن الفجوة بين التوقعات والواقع تلوح في الأفق بشكل كبير. يجب على المسوقين الذين يتصورون تجربة سلسة وساحرة للعملاء أن يدركوا أن فعالية الذكاء الاصطناعي تعتمد على البيانات الأساسية عالية الجودة. وبدون ذلك، سيفشل الذكاء الاصطناعي، مما يترك المسوقين يتصارعون مع واقع أقل من سحري.
فشل التسويق المدعوم بالذكاء الاصطناعي
دعونا نلقي نظرة فاحصة على الشكل الذي يمكن أن يبدو عليه التسويق المدعوم بالذكاء الاصطناعي مع ضعف جودة البيانات. لنفترض أنني عميل لدى متجر ملابس رياضية عامة ومتجر خارجي، وأخطط لرحلة التزلج الشتوية السنوية القادمة. أنا متحمس لاستخدام الذكاء الاصطناعي للمتسوق الشخصي ليمنحني تجربة سهلة ومخصصة لي.
أحتاج إلى ملء بعض الثغرات في خزانة ملابس التزلج الخاصة بي، لذلك أطلب من الذكاء الاصطناعي للمتسوق الشخصي أن يقترح بعض العناصر للشراء. لكن الذكاء الاصطناعي يقوم بإنشاء استجاباته بناءً على البيانات الخاصة بي والمنتشرة عبر أنظمة العلامة التجارية المتعددة. بدون صورة واضحة عن هويتي، يطلب مني بعض المعلومات الأساسية التي يجب أن يعرفها بالفعل. مزعج بعض الشيء… لقد اعتدت على إدخال معلوماتي عندما أتسوق عبر الإنترنت، ولكنني كنت آمل أن تجعل ترقية الذكاء الاصطناعي إلى التجربة الأمور أسهل بالنسبة لي.
نظرًا لأن بياناتي مقطوعة تمامًا، فإن الكونسيرج الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي ليس لديه سوى طلب مرتبط باسمي منذ عامين، والذي كان في الواقع هدية. وبدون الحصول على صورة كاملة لي، فإن الذكاء الاصطناعي للمتسوق الشخصي غير قادر على توليد رؤى دقيقة وينتهي به الأمر بمشاركة توصيات غير مفيدة.
في نهاية المطاف، هذه التجربة دون المستوى تجعلني أقل حماسًا للشراء من هذه العلامة التجارية، وأقرر الذهاب إلى مكان آخر.
السبب وراء تجربة الذكاء الاصطناعي التوليدية المنفصلة وغير الشخصية هو جودة البيانات – جودة البيانات الرديئة = تجربة العملاء السيئة.
التسويق المدعوم بالذكاء الاصطناعي لتحقيق الفوز
الآن، دعونا نعيد النظر في سيناريو متاجر التجزئة الرياضية في الهواء الطلق، ولكن تخيل أن الذكاء الاصطناعي للمتسوق الشخصي مدعوم ببيانات دقيقة وموحدة تحتوي على سجل كامل لتفاعلاتي مع العلامة التجارية من أول عملية شراء إلى آخر عائد.
أدخلت سؤالي الأول، وحصلت على إجابة ودية وشخصية للغاية، وبدأت بالفعل في إنشاء تجربة اتصال فردي مع أحد شركاء المبيعات المفيدين. فهو يشير تلقائيًا إلى سجل التسوق الخاص بي ويربط مشترياتي السابقة باحتياجات التسوق الحالية.
بناءً على مطالباتي واستجاباتي، يقدم الكونسيرج مجموعة مخصصة من التوصيات لملء خزانة ملابس التزلج الخاصة بي بالإضافة إلى روابط مباشرة للشراء. يصبح الذكاء الاصطناعي بعد ذلك قادرًا على توليد رؤى متطورة عني كعميل وحتى تقديم تنبؤات حول أنواع المنتجات التي قد أرغب في شرائها بناءً على مشترياتي السابقة، مما يزيد من احتمالية شرائي وربما حتى توسيع سلتي لشراء منتجات إضافية. أغراض.
ومن خلال هذه التجربة، تمكنت فعليًا من استخدام خدمة الكونسيرج للطلب دون الحاجة إلى التنقل إلى مكان آخر. أعلم أيضًا أن مرتجعاتي أو أي مشتريات مستقبلية سيتم دمجها في ملفي الشخصي.
نظرًا لأنه يعرف تاريخي وتفضيلاتي، فقد تمكنت Geneative AI من إنشاء تجربة شراء بالنسبة لي كانت مخصصة للغاية ومريحة. هذه علامة تجارية سأستمر في العودة إليها لعمليات الشراء المستقبلية.
بمعنى آخر، عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي للتسويق، فإن البيانات الأفضل = نتائج أفضل.
إذًا كيف يمكنك مواجهة تحدي جودة البيانات فعليًا؟ وكيف يمكن أن يبدو ذلك في عالم الذكاء الاصطناعي الجديد هذا؟
حل مشكلة جودة البيانات
العنصر الأول الحاسم لدعم استراتيجية الذكاء الاصطناعي الفعالة هو الأساس الموحد لبيانات العملاء. الجزء الصعب هو أن التوحيد الدقيق لبيانات العملاء أمر صعب نظرًا لحجمه وتعقيده – فمعظم المستهلكين لديهم عنواني بريد إلكتروني على الأقل، وقد تنقلوا أكثر من 11 مرة في حياتهم ويستخدمون في المتوسط خمس قنوات (أو إذا كانوا من جيل الألفية أو الجيل التالي) Z، إنها في الواقع اثنتي عشرة قناة).
تعتمد العديد من الأساليب المألوفة لتوحيد بيانات العملاء على القواعد وتستخدم المطابقة الحتمية/الغامضة، ولكن هذه الأساليب جامدة وتنقسم عندما لا تتطابق البيانات تمامًا. وهذا بدوره يؤدي إلى إنشاء ملف تعريف غير دقيق للعميل والذي يمكن أن يفوتك في الواقع جزءًا كبيرًا من تاريخ حياة العميل مع العلامة التجارية ولا يأخذ في الاعتبار عمليات الشراء الأخيرة أو التغييرات في معلومات الاتصال.
تتضمن الطريقة الأفضل لبناء أساس بيانات موحد استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي (نكهة مختلفة للذكاء الاصطناعي عن الذكاء الاصطناعي التوليدي للتسويق) للعثور على الروابط بين نقاط البيانات لمعرفة ما إذا كانت تنتمي إلى نفس الشخص بنفس الدقة والمرونة. بشرية ولكن على نطاق واسع.
عندما تتمكن أدوات بيانات العملاء الخاصة بك من استخدام الذكاء الاصطناعي لتوحيد كل نقطة اتصال في رحلة العميل بدءًا من التفاعل الأول وحتى آخر عملية شراء وما بعده (الولاء، والبريد الإلكتروني، وبيانات موقع الويب، وما إلى ذلك…)، فإن النتيجة هي ملف تعريف شامل للعميل يخبرك من هم عملاؤك. وكيفية تفاعلهم مع علامتك التجارية.
كيف تقود جودة البيانات في الذكاء الاصطناعي التوليدي النمو
بالنسبة للجزء الأكبر، يتمتع المسوقون بإمكانية الوصول إلى نفس المجموعة من أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، وبالتالي، سيصبح الوقود الذي تدخله هو ما يميزك.
توفر جودة البيانات لتشغيل الذكاء الاصطناعي فوائد في ثلاثة مجالات:
- تجارب العملاء التي تبرز — عروض أكثر تخصيصًا وإبداعًا، وتفاعلات أفضل لخدمة العملاء، وتجربة شاملة أكثر سلاسة، وما إلى ذلك.
- مكاسب الكفاءة التشغيلية لفرقك – وقت أسرع للتسويق، وتدخل يدوي أقل، وعائد استثمار أفضل على الحملات، وما إلى ذلك.
- انخفاض تكاليف الحوسبة – لا يحتاج الذكاء الاصطناعي المستنير إلى التحرك ذهابًا وإيابًا مع المستخدم، مما يوفر في إجراء مكالمات واجهة برمجة التطبيقات (API) التي تصبح باهظة الثمن بسرعة
مع استمرار تطور أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية للتسويق، فإنها تحمل الوعد بالعودة إلى مستوى التخصيص الفردي الذي يتوقعه العملاء في متاجرهم المفضلة، ولكن الآن على نطاق واسع. ومع ذلك، لن يحدث ذلك من تلقاء نفسه، إذ تحتاج العلامات التجارية إلى تزويد أدوات الذكاء الاصطناعي ببيانات دقيقة عن العملاء لإضفاء الحيوية على سحر الذكاء الاصطناعي.
ما يجب فعله وما لا يجب فعله في مجال الذكاء الاصطناعي في التسويق
يعد الذكاء الاصطناعي مساعدًا مفيدًا للعديد من الصناعات، وخاصة التسويق، طالما يتم الاستفادة منه بشكل مناسب. فيما يلي “ورقة الغش” السريعة لمساعدة المسوقين في رحلة GenAI الخاصة بهم:
يفعل:
- كن واضحًا بشأن حالات الاستخدام المحددة التي تخطط فيها لاستخدام البيانات والذكاء الاصطناعي وحدد النتائج المتوقعة. ما هي النتائج التي تتوقع تحقيقها؟
- قم بتقييم ما إذا كانت Gen AI هي الأداة الأكثر ملاءمة لحالة الاستخدام المحددة الخاصة بك.
- إعطاء الأولوية لجودة البيانات وشموليتها – يعد إنشاء أساس موحد لبيانات العملاء أمرًا ضروريًا لاستراتيجية الذكاء الاصطناعي الفعالة.
لا:
- الاندفاع لتنفيذ GenAI في جميع المجالات. ابدأ بحالة استخدام يمكن التحكم فيها وتفاعلية، مثل إنشاء سطور الموضوع.
(ملاحظة المحرر: هذه المقالة برعاية Amperity)