Realūs dirbtinio intelekto diegimo rinkodaroje rezultatai: duomenys, panaudojimas ir iššūkiai

La Dirbtinis intelektas pritaikytas rinkodaroje Tai nebėra tolimas pažadas: tai duoda labai konkrečių rezultatų įvairaus dydžio ir sektorių įmonėse. Tačiau realybė tokia, kad šie rezultatai ne visada pasiekiami taip greitai ar įspūdingai, kaip daugelis vadovų įsivaizduoja, išgirdę apie visišką automatizavimą ar eksponentinį augimą.

šiandien 7 iš 10 rinkodaros specialistų naudoja dirbtinį intelektą savo kasdienėje veikloje, tačiau tik mažumai pavyksta paversti šį naudojimą aiškiu poveikiu pardavimams, pelningumui ar prekės ženklo pozicionavimui. Tikroji kliūtis yra ne pati technologija, o tai, kaip ji integruota į strategiją, procesus ir komandas. Kai dirbtinis intelektas lieka tik „žaidžiantis su izoliuotais įrankiais“, investicijų grąža stagnuoja; kai jis tampa įmonės operacinės sistemos dalimi, rezultatai staiga išauga.

Lūkesčiai ir realybė diegiant dirbtinį intelektą rinkodaroje

Per pastaruosius kelerius metus diskusijos apie dirbtinį intelektą rinkodaroje buvo kupinos visiško automatizavimo, greitų rezultatų ir beveik magiško mastelio keitimo pažadaiDaugelis buvo įtikinti, kad tereikia prijungti porą įrankių ir stebėti, kaip pardavimo piltuvas užsipildo pats.

Kasdienė realybė įmonėse yra visai kitokia: dirbtinis intelektas to nedaro. Revoliucionizuoti rinkodaros skyrių per dvi savaites Tai taip pat nepakeičia visos komandos. Tai labai gerai sumažina trintį, pagreitina pasikartojančias užduotis ir išplečia komandos gebėjimą analizuoti duomenis bei priimti labiau pagrįstus sprendimus, tačiau tai daroma palaipsniui.

Daugumoje organizacijų pirmasis kontaktas su dirbtiniu intelektu paprastai vyksta per tokios priemonės kaip „ChatGPT“, rašymo kopijos arba nedidelės automatizacijos el. pašto rinkodaroje ir socialinėje žiniasklaidoje. Tai puikus atspirties taškas, tačiau jis yra labai nepakankamas, jei nėra susijęs su verslo procesais.

Bandant pritaikyti dirbtinį intelektą rinkodaroje neturint aiškaus veiksmų plano, labai dažnai susiduriama su šiomis problemomis: Programinė įranga perkama be strategijos.Dirbtinis intelektas nėra susietas su CRM ar pardavimų analitika, ir niekas neapibrėžė, kokius konkrečius rodiklius nori pakeisti (kaina vienam potencialiam klientui, viso kliento vertė, pelno marža, klientų praradimas ir kt.).

Šis atotrūkis sukelia vidinį nusivylimą ir kursto jausmą, kad dirbtinis intelektas „neveikia“ arba „netesi savo pažadų“. Iš tikrųjų dažniausiai nepavyksta pats požiūris. Dirbtinis intelektas nėra stebuklinga priemonė, o nuolatinio tobulėjimo svertas kurio poveikis išties pastebimas, kai jis iš vienkartinio žaislo tampa stabiliu rinkodaros procesų sluoksniu.

Kokių rezultatų galite tikėtis įdiegę dirbtinį intelektą rinkodaroje, priklausomai nuo laiko?

Ne visi dirbtinio intelekto padariniai pasireiškia vienodu greičiu. Tai suprasti yra labai svarbu. kokie rezultatai pasiekiami kiekviename etape Tai padeda koreguoti lūkesčius ir išvengti skubotų sprendimų.

Į trumpalaikisPirmas dalykas, kurį paprastai pastebėsite, yra veiklos efektyvumo šuolis. Automatizuodama ataskaitų teikimą, turinio rengimą, potencialių klientų klasifikavimą ir didelių duomenų kiekių analizę, komanda atgauna valandas, kurios anksčiau buvo skiriamos pasikartojančioms užduotims. Būtent tada suprasite: „Su ta pačia komanda pasiekiame daugiau.“

A vidutinės trukmėsKai dirbtinis intelektas yra integruojamas į kampanijas ir darbo eigas, pradeda gerėti našumo rodikliai: didesni konversijų rodikliai, Mažesnė kaina už potencialų klientą ir geresnis įsitraukimas el. pašte, socialiniuose tinkluose ir mokamoje žiniasklaidoje. Sprendimai nebėra grindžiami laisva intuicija, o veikiau prognozavimo modeliais ir pažangia segmentacija.

Į ilgalaikisOrganizacijos, kurios sujungė dirbtinį intelektą su duomenimis, procesais ir vidiniais talentais, sukuria tikrą struktūrinis konkurencinis pranašumasDirbtinis intelektas nebėra tik įrankių rinkinys; jis tampa pagrindine funkcija: jis leidžia pritaikyti produktus pagal poreikius pagal poreikius, greičiau reaguoti į rinkos pokyčius ir aptikti galimybes anksčiau nei konkurentai.

Naujausi tyrimai rodo, kad nors individualus dirbtinio intelekto naudojimas tarp rinkodaros specialistų yra plačiai paplitęs, tik apie penktadalis įmonių struktūriškai jį integravo į savo sistemas (CRM, automatizavimą, ERP, klientų aptarnavimą ir kt.). Šis atotrūkis paaiškina, kodėl tiek daug dirbtinio intelekto iniciatyvų duoda pavienių rezultatų ir nesugeba pasiekti ilgalaikio poveikio verslui.

Veiksniai, lemiantys tikrąjį dirbtinio intelekto poveikį jūsų įmonei

Ne visos įmonės pasiekia tokią pačią investicijų grąžą (ROI) diegdamos dirbtinį intelektą savo rinkodaros strategijose. Skirtumas dažniausiai slypi ne tame, „kokią priemonę jos naudoja“, o tame... kaip jie tai pritaiko organizacijoje.

Pirmasis kritinis veiksnys yra duomenų kokybė ir prieinamumasDirbtiniam intelektui reikia švarių, struktūrizuotų ir sujungtų duomenų, kad būtų galima generuoti vertę. Jei CRM yra pasenusi, duomenų šaltiniai nebendrauja tarpusavyje arba yra atskirtis tarp rinkodaros, pardavimų ir klientų aptarnavimo, modeliai yra apmokyti pagal triukšmą ir pateikia nepatikimas rekomendacijas.

Taip pat turi tiesioginės įtakos dirbtinio intelekto integracijos į procesus lygisNaudoti vienkartinį asistentą skelbimui rašyti nėra tas pats, kas integruoti dirbtinį intelektą į taikymo, kampanijos organizavimo, potencialių klientų vertinimo ir kainos pasiūlymo optimizavimo procesus pagal mokamą reklamą (PPC). Kuo labiau jis integruotas į faktinį darbo eigą, tuo didesnis jo poveikis.

Kitas ramstis yra komandos pajėgumasApmokyta komanda supranta dirbtinio intelekto galimybes ir apribojimus, žino, kaip kurti veiksmingus raginimus, kvestionuoja rezultatus ir nustato naujus naudojimo atvejus. Be mokymų naudojimas lieka ties pagrindais, o didžioji dalis potencialo yra iššvaistoma.

Įmonės, kurios sparčiausiai diegia dirbtinį intelektą rinkodaroje, apibrėžia konkretūs ir prioritetiniai naudojimo atvejai (pavyzdžiui: 25 % sumažinti CPL „LinkedIn“ kampanijose, 15 % padidinti el. laiškų atidarymo rodiklį arba padvigubinti verslo pasiūlymų generavimo greitį), užuot bandius „į viską įtraukti dirbtinį intelektą“ be jokio susitelkimo.

Galiausiai, didelis šuolis įvyksta, kai statote už automatizavimas ir sisteminimasvidinių asistentų, agentų, kurie realiuoju laiku stebi kampanijas, intelektualių puoselėjimo srautų arba sistemų, kurios atnaujina dinamines auditorijas pagal naudotojų elgesį, kūrimas.

Kaip paspartinti rezultatus diegiant dirbtinį intelektą rinkodaroje

Kad dirbtinis intelektas nustotų būti izoliuotų eksperimentų serija ir taptų tikras augimo svertasGeriausia vengti betikslio, bandymų ir klaidų metodo. Daugelis įmonių gaišta mėnesius šokinėdamos nuo vieno įrankio prie kito neturėdamos aiškios strategijos.

Pirmas žingsnis – susitarti vadovybės lygmeniu, kokius verslo tikslus norite pakeisti ir kaip dirbtinis intelektas gali prisidėti. Tada parenkami keli didelio poveikio, nesudėtingi naudojimo atvejai, nuo kurių pradedama (pavyzdžiui, potencialių klientų vertinimas, el. laiškų suasmeninimas arba ataskaitų teikimo automatizavimas), ir jais remiantis kuriami sprendimai.

Lygiagrečiai svarbu dirbti ties integracija su esama įrankių ekosistemaKlientų ryšių valdymo sistemos (CRM), automatizavimo platformos, reklamos sistemos, žiniatinklio ir produktų analizė. Dirbtinis intelektas turėtų būti sluoksnis, kuris įsijungia į šį rinkinį, o ne lygiagreti visata, atsieta nuo kasdienio komandos darbo.

Komandos formavimas ir darna yra dar vienas galingas greitintuvas. Kai visi rinkodaros, pardavimų ir klientų aptarnavimo specialistai dirba vienoje darnioje komandoje, tai yra labai svarbu. bendros dirbtinio intelekto naudojimo sistemosTaikant gerąją praktiką ir aiškius procesus, pritaikymas daugėja. Kai visi naudoja dirbtinį intelektą atskirai, „salos“ režimu, poveikis susilpnėja.

Be to, pristatykite nuo pat pradžių automatizavimas ir išmanieji agentai Tai leidžia greičiau plėsti veiklą. Kalbama ne tik apie dirbtinio intelekto pagalbą mąstant ar rašant, bet ir apie nuolatines užduotis: kainos pasiūlymų koregavimą, kampanijų inicijavimą pagal įvykius, pokalbių klasifikavimą, potencialių klientų prioritetizavimą arba reguliarių ataskaitų vadovybei generavimą.

Kaip dirbtinis intelektas keičia rinkodarą: pagrindinės taikymo sritys

Praktiškai dirbtinis intelektas keičia beveik visas rinkodaros sritis. Nuo pat nuo auditorijos segmentavimo iki klientų aptarnavimoYra nedaug funkcijų, kurių negalėtų palaikyti mašininis mokymasis ar generatyviniai dirbtinio intelekto modeliai.

Kalbant apie tikslinę reklamą, pagrindinės platformos („Google“, „Meta“, „LinkedIn“, „Reddit“ ir kt.) naudoja pažangius modelius, kad nustatytų, kurie vartotojai greičiausiai reaguos į konkretų skelbimą. Remdamasis kampanijos istorija, dirbtinis intelektas analizuoja, kurie profiliai pasiekia daugiausiai konversijų, ir koreguoja auditorijas, kainos pasiūlymus ir kūrybinius išteklius, kad pasiektų maksimalaus rezultato.

Potencialių klientų paieškos srityje dirbtinio intelekto sistemos gali susieti jūsų idealius klientų duomenis, pardavimų istoriją ir išorines duomenų bazes su... Nustatykite klientus ir kontaktus, kurių pirkimo tikimybė yra didelė.Tokios priemonės kaip „Sales Navigator“, „Node“, „HubSpot“ asistentai ir kitos CRM platformos naudoja šiuos metodus, kad rekomenduotų karštas galimybes.

Dar viena svarbi dėmesio sritis yra suasmeninimas. Šiandien galima pritaikyti žinutes, kūrybinius išteklius ir pasiūlymus kiekvieno vartotojo elgesiui per milisekundes, o to neįmanoma padaryti rankiniu būdu. Rekomendacijų platformos ir turinio valdymo sistemos naudoja naršymo duomenis, ankstesnius pirkimus ir kontekstinius signalus, kad tiksliai parodytų, kas geriausiai tinka kiekvienam lankytojui.

Šį hiperpersonalizacijos gebėjimą papildo a gilios klientų žinios Duomenimis pagrįstas. Išmanūs profiliavimo įrankiai gali kurti realius pirkėjų profilius iš analizės duomenų, socialinės žiniasklaidos, atsiliepimų, forumų, apklausų ir CRM, automatiškai juos atnaujindami, kai keičiasi elgesio modeliai.

Klientų elgsena, konkurencija ir mokama reklama: kur DI sužiba

Mažmeninėje prekyboje ir elektroninėje prekyboje dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis leidžia atlikti didelio masto analizę. pirkimo įpročiai ir konversijos tikimybė kiekvieno vartotojo. Modeliai numato numatomą užsakymo vertę, prekės ženklo afinitetą, klientų praradimo riziką arba susidomėjimą konkrečiomis kategorijomis, todėl lengviau aktyvuoti itin tikslines kampanijas.

Tuo pačiu metu tapo būtina algoritminė konkurentų veiksmų analizė. Šiandien galima stebėti Kokį turinį kuria jūsų konkurentai, kokias žinutes jie naudoja, kokias technologijas yra integravę? jų svetainėse ir kaip sąveikauja jų auditorija, kad galėtumėte pakoreguoti savo pozicionavimo strategijas ir vertės pasiūlymą.

Mokėjimo už paspaudimą reklamoje dirbtinis intelektas tapo beveik nepakeičiamas. Automatinės kainų siūlymo sistemos, dinaminiai skelbimai, kurie keičiasi atsižvelgiant į naudotojo naršymo istoriją, našiai veikiančių raktinių žodžių aptikimas ir nesusijusio srauto pašalinimas yra bet kurios rimtos mokamos reklamos kampanijos kasdienybės dalis.

Kad ir koks sudėtingas būtų dirbtinis intelektas mokamų reklamos sprendimų srityje (PPC), jam vis tiek reikalinga žmogaus priežiūra. Algoritmai puikiai valdo pasikartojančias užduotis ir optimizuoja dideliu mastu, tačiau strateginiai ir etiniai kriterijai Sprendimą, kur reklamuotis, kokios pozicionavimo siekti ar kokių auditorijų vengti, vis tiek priima profesionalas.

Reklamos kūrybiškumui dirbtinis intelektas taip pat naudingas per vadinamąjį „intelektualųjį dizainą“: algoritmus, kurie testuoja skelbimų, antraščių, vaizdų, spalvų ar nukreipimo puslapio struktūrų variantus, kad nustatytų, kurie deriniai geriausiai veikia kiekviename segmente, ir tai leidžia nuolat tobulėti, nesiremiant vien intuicija.

Dirbtinis intelektas, SEO ir turinys: matomumas ir efektyvumas

Dirbtinis intelektas taip pat pakeitė mūsų požiūrį SEO ir turinio strategijaPaieškos sistemos tapo reiklesnės kokybės, aktualumo ir paieškos tikslo atžvilgiu, o dirbtinis intelektas padeda tiek paieškos sistemoms, tiek rinkodaros specialistams.

Viena vertus, pasenę metodai, pagrįsti raktinių žodžių pertekliumi arba masiniu žemos kokybės nuorodų kūrimu, ne tik nebeveikia, bet ir gali užtraukti baudas. Paieškos algoritmai geba aptikti dirbtinius modelius ir apdovanoti už turinį, kuris iš tikrųjų atliepia tikruosius vartotojų poreikius.

Kita vertus, dirbtinio intelekto valdomi įrankiai leidžia išsamiau ištirkite raktinius žodžiusJie padeda geriau suprasti kiekvienos užklausos tikslą, analizuoti konkurentų SEO ir nustatyti turinio spragas rinkoje. Jie taip pat padeda optimizuoti pavadinimus, aprašymus ir puslapio struktūrą, siekiant maksimaliai padidinti matomumą.

Lygiagrečiai generatyvinis dirbtinis intelektas (DI) sėkmingai įsitvirtino turinio gamybaPažangūs kalbos modeliai gali per kelias sekundes sugeneruoti straipsnių juodraščius, vaizdo įrašų scenarijus, reklamos tekstus ar produkto puslapio variantus. Tačiau šios sistemos vis dar turi aiškių apribojimų, kai reikia kurti emocinį gylį, stiprų prekės ženklo balsą ar originalią analizę turinčius tekstus.

Šiuo metu efektyviausias derinys paprastai yra naudoti dirbtinį intelektą, siekiant paspartinti tyrimų, idėjų generavimo ir ankstyvųjų versijų etapus, paliekant apžvalga, strategija ir žmogiškasis elementas kūrybinei komandai. Žiniasklaidos priemonės ir didieji prekių ženklai jau išbandė sistemas, galinčias generuoti tūkstančius trumpų naujienų, o išsamias istorijas – tik žurnalistams ir tekstų kūrėjams.

Socialinis klausymasis, el. pašto rinkodara ir nuspėjamoji rinkodara

Kita sritis, kurioje dirbtinis intelektas suteikia milžinišką vertę, yra aktyvus klausymasis socialiniuose tinkluose ir skaitmeniniuose kanaluoseRankiniu būdu stebėti viską, kas sakoma apie prekės ženklą „Twitteryje“, forumuose, apžvalgose, tinklaraščiuose ar subreddituose, yra praktiškai neįmanoma.

Dirbtiniu intelektu paremtos socialinės klausymosi platformos kaupia paminėjimus, aptinka kylančias temas, nustato pokalbių šuolius ir analizuoja pranešimų nuotaiką, padėdamos įmonėms greitai reaguoti į krizes, galimybes ar suvokimo pokyčius. Remdamosi tuo, jos gali kurti atsakymus, labiau pritaikytus prie realių klientų rūpesčių.

El. pašto rinkodaroje dirbtinis intelektas tapo pagrindiniu sąjungininku dauginti atidarymo ir paspaudimų rodikliusNaudodami natūralios kalbos apdorojimo modelius, kai kurie įrankiai gali pasiūlyti temų eilutes ir pranešimų struktūras, kurios greičiausiai sukels susidomėjimą, kartu atsižvelgiant į prekės ženklo toną.

Nuspėjamoji rinkodara žengia dar vieną žingsnį į priekį. Naudodama teksto analizę, potencialių klientų vertinimą, polinkio modelius ir nuotaikų analizę, dirbtinis intelektas gali nurodyti, kurie klientai greičiausiai pirks, kuris produktas geriausiai atitinka kiekvieną profilį arba kuris kliento gyvavimo ciklo momentas yra idealus konkretaus pasiūlymo pateikimui.

Dėl šių galimybių įmonės gali geriau suderinti kanalus, žinutes ir laiką, padidindamos konversijos galimybes ir sumažindamos pardavimo spaudimą tiems, kurie nėra pasirengę pirkti, o tai reiškia... geresnė klientų patirtis ir tvaresniuose ilgalaikiuose santykiuose.

Pokalbių robotai, klientų aptarnavimas ir naudotojų patirtis

Vienas iš labiausiai matomų dirbtinio intelekto panaudojimo atvejų rinkodaroje ir komunikacijoje yra pokalbių robotai ir virtualūs asistentaiŠios sistemos jau gali automatiškai išspręsti didelę dalį dažnai užduodamų klausimų, padėti vartotojui pirkimo ar pagalbos procesuose be tiesioginio žmogaus įsikišimo.

Pažangiausi pokalbių robotai mokosi iš kiekvienos sąveikos, laikui bėgant tobulina savo atsakymus ir plečia savo žinių bazę. Jie gali padėti atsisakyti tradicinių potencialių klientų paieškos formų, planuoti pardavimo skambučius, rekomenduoti produktus, atsakyti į klausimus apie siuntimą arba valdyti grąžinimus, atlaisvindami žmonių komandas sudėtingesniems ar vertingesniems atvejams.

Be pokalbių, dirbtinis intelektas taip pat suteikia galią daugiakanalė klientų aptarnavimo sistema efektyviau. Automatinės bilietų klasifikavimo sistemos, pranešimų tonų analizė, atsakymų pasiūlymai žmonėms ir ankstyvas klientų, kuriems gresia klientų praradimas, nustatymas yra tik keli pavyzdžiai, kaip tai naudojama skambučių centruose.

Susieję visą šią informaciją su elgesio duomenimis žiniatinklyje ar programėlėje, galite sukurti išties sklandžią patirtį: aktualias rekomendacijas, aktyvius pranešimus, kai aptinkate blokus, suasmenintus pasiūlymus ar kontekstinius priminimus, kurie lydi vartotoją visos jo kelionės metu.

Papildytoji realybė ir kompiuterinė regos technologija suteikia šiai patirčiai papildomo pranašumo: nuo baldų išbandymo svetainėje naudojantis mobiliuoju telefonu iki makiažo ar drabužių matymo, net neįkėlę kojos į fizinę parduotuvę. Visa tai paremta dirbtiniu intelektu, kuris... atpažįsta vizualinius modelius ir sukuria tikroviškus vaizdus lt Tiempo reali.

Išmanūs auditai, rinkos analizė ir produktų dizainas

Techniniu lygmeniu, automatizuoti svetainių auditai Dirbtiniu intelektu paremti įrankiai leidžia aptikti konversiją ir SEO turinčias problemas, nuolat nesiremiant išorės konsultantais. Lėti puslapiai, daug išteklių reikalaujančios programos, mobiliojo išdėstymo klaidos ar prastai sujungti pardavimo piltuvėliai aptinkami per kelias minutes.

Be to, kompiuterinės regos technologijos naudojamos milijonams socialinėje žiniasklaidoje bendrinamų vaizdų analizuoti, siekiant nustatyti, kaip, kur ir kokiame kontekste rodomi prekės ženklo produktai. Tai suteikia įžvalgų apie... prekės ženklo atpažinimas, faktinis produkto naudojimas ir įtaka tam tikrų vaistų išrašančių asmenų.

Dirbtiniu intelektu paremta tendencijų analizė padeda aptikti besiformuojančią elgseną, kultūrinius pokyčius ir naujas preferencijas, kurios gali turėti įtakos rinkodarai dar gerokai prieš joms pasirodant tradicinėse ataskaitose. Tai leidžia įmonėms greičiau numatyti ir koreguoti savo pozicionavimą ir žinutes.

Kuriant produktų dizainą, dirbtinio intelekto sistemos remiasi realaus pasaulio naudojimo duomenimis, vartotojų atsiliepimais ir naršymo modeliais, kad siūlyti naudojimo patogumo patobulinimus, naujas funkcijas arba darbo eigų supaprastinimąPramonės ir gamybos aplinkoje šios galimybės taip pat leidžia optimizuoti gamybos linijas ir sumažinti klaidas prieš pateikiant naujus produktus į rinką.

Pardavimų prognozavimas, paremtas mašininio mokymosi modeliais, suteikia papildomą tikslumo sluoksnį, palyginti su rankiniais metodais: jis integruoja milijonus istorinių duomenų taškų, išorinių kintamųjų ir ankstesnių kampanijų rezultatų, kad būtų galima patikimiau įvertinti būsimą paklausą ir padėti koreguoti atsargas, gamybą ir verslo tikslus.

Skaitmeninė atskirtis B2B sektoriuje, dirbtinio intelekto nauda ir rizika verslo rinkodaroje

B2B rinkodaros pasaulyje, ypač pramonės sektoriuose, dirbtinis intelektas sukuria Yra akivaizdus skirtumas tarp tų, kurie tai taiko strategiškai, ir tų, kurie laikosi tradicinių metodų.Pirmasis padidina produktyvumą, efektyvumą ir pritaikymo galimybes; antrasis rizikuoja tapti nereikšmingas.

Tarp labiausiai matomų B2B privalumų yra pasikartojančių užduočių automatizavimas (potencialių klientų valdymas, puoselėjimas, ataskaitų teikimas), nuspėjamoji analizė, skirta klientų ir galimybių prioritetizavimui, masinis turinio pritaikymas pagal sektorių ar vaidmenį ir kampanijų optimizavimas tokiuose kanaluose kaip „LinkedIn Ads“ ar „Google Ads“.

Tačiau aklas pasikliovimas dirbtiniu intelektu turi ir trūkumų. Per didelė priklausomybė gali lemti labai efektyvias, bet visiškai bendro pobūdžio kampanijas. kūrybiškumo, diferenciacijos ir autentiškumo praradimasB2B srityje, kur santykiai ir pasitikėjimas turi didelę reikšmę, žmogiškasis ryšys išlieka labai svarbus.

Rizika duomenų privatumas, algoritminis šališkumas ir skaidrumo stoka automatizuotame sprendimų priėmime. Įmonės privalo užtikrinti, kad jos laikytųsi reglamentų, pagrįstai paaiškintų, kaip jos naudoja duomenis, ir nepaliktų svarbių aspektų neperžiūrėtų modelių rankose.

Todėl veiksmingiausias būdas yra ne rinktis tarp dirbtinio intelekto ir žmonių talentų, o juos sujungti: technologijos suteikia mastą ir greitį; žmonės prisideda prie konteksto, etikos, strategijos ir empatijos. Organizacijos, kurios pasiekia šią pusiausvyrą, pasiekia stipriausių ir tvariausių rezultatų.

Dirbtinio intelekto diegimo rinkodaroje iššūkiai ir kaip juos įveikti

Nors daugiau nei 90 % didelių įmonių jau investavo arba planuoja investuoti į dirbtinį intelektą, tai nereiškia, kad kelias yra be kliūčių. Kai kurios iš jų dažniausiai pasitaikantys iššūkiai Įdiegdami dirbtinį intelektą rinkodaroje, jie yra labai praktiški.

Vienas iš jų yra tinkamos infrastruktūros trūkumasDaugeliui dirbtinio intelekto projektų reikalinga skaičiavimo galia, saugykla ir jungiamumas, kurie gerokai viršija tai, ką gali pasiūlyti senas serveris po stalu. Geros žinios yra tai, kad debesijos sprendimai gerokai demokratizavo prieigą prie jų, sumažindami didelių pradinių investicijų poreikį.

Kita dažna problema yra ta, kokybiškų duomenų trūkumasBe patikimos, atnaujintos ir gerai struktūrizuotos duomenų bazės modeliai mokosi mažai arba prastai. Todėl reikia investuoti į duomenų valdymą, duomenų valymą, šaltinių integravimą ir procesus, užtikrinančius duomenų nuoseklumą.

Biudžetas taip pat gali būti kliūtis, ypač MVĮ. Kartais kaina yra ne tiek pati priemonė, kiek pastangos, reikalingos integracijai, mokymams ir kultūros pokyčiams, kad būtų galima visapusiškai išnaudoti jos privalumus. Būtent čia ir yra svarbus pristatymas. aiškūs verslo planai su poveikio įvertinimais ir pagrįstais terminais vidaus paramai užsitikrinti.

Galiausiai, yra vienas Dirbtinio intelekto ir analitikos talentų trūkumasNe visos įmonės gali samdyti vidinius duomenų mokslininkus arba kurti individualius sprendimus. Daugeliu atvejų sprendimas apima paruoštų naudoti įrankių derinimą su esamos komandos mokymais ir, kai reikia, partnerių ar specializuotų agentūrų pasitelkimą.

Bet kuriuo atveju, bendras vardiklis yra tas pats: dirbtinį intelektą naudoti atsakingai, strategiškai ir atsižvelgiant į verslo tikslus, suprantant, kad tinkamai įdiegtas jis gali dauginti rinkodaros rezultatus, o naudojamas be kriterijų tik padidina triukšmą ir sudėtingumą.

Dirbtinis intelektas jau įsitvirtino kaip struktūrinis šiuolaikinės rinkodaros komponentas: jis leidžia suasmeninkite dideliu mastu, automatizuokite pasikartojančias užduotis, prognozuokite elgesį, optimizuokite biudžetus ir gerinkite klientų patirtį tokiu būdu, kuris dar prieš kelerius metus buvo neįsivaizduojamas. Nepaisant to, galutinis poveikis vis dar priklauso nuo žmogaus indėlio kokybės: apibrėžtos strategijos, duomenų integravimo būdo, komandos mokymo ir gebėjimo stebėti bei koreguoti mašinos pasiūlymus. Įmonės, kurios supranta, kad dirbtinis intelektas yra jų talento pratęsimas, o ne jo pakaitalas, sugebės šiuos įrankius paversti realiais ir tvariais verslo rezultatais.